GDS – Egyedi mutatók, értékesítési tölcsér ábrázolás

Az ingyenesen használható Google Data Studio (továbbiakban GDS) egy kiváló vizualizációs eszköz arra, hogy az értékesítési tölcsér felépítését, illetve minden, a vállalkozásodnál rendelkezésre álló marketinggel kapcsolatos adatokat egyszerűen és gyorsan üzleti információvá alakítsa.Ráadásul olyan összefüggések is feltárhatóak vele, amely egyébként rejtve marad még a legszemfülesebb cégvezető, vagy marketinges előtt is.

Most bemutatok néhány példát és azt is lépésről lépésre, hogyan tudsz adatból információt készíteni a GDS segítségével.

Ahhoz, hogy a GDS-ben rendelkezésre álljanak a megfelelő információk, úgynevezett csatlakozókra (connector-okra) van szükség. A legnagyobb szerencse, hogy a Google termékei (Analytics, Ads, Youtube, Search console, stb.) díjmentesen használhatóak a rendszerrel, így gyakorlatilag ingyen elkezdheted a mélyebb elemzéseket.

Fontos: a nem Google termékekre (például Facebook Insight – amiről itt egy hosszabb cikk -, vagy Instagram) léteznek előfizetéses csatlakozók. Ha csak néhány ilyen eszközt használsz, úgy nem számottevő a kiadás, hiszen csatlakozónként mindössze 19 dollárba kerül az a megoldás, amit hosszú hónapok kutatómunkája után ügynökségünk is használ. Ez a Supermetrics. Ha sok eszközt használsz, mert például ügynökségi fotelből olvasod e sorokat, úgy is bőven megtérül a befektetés. Kattints ide és tudd meg, hogyan!

A példákban szerepelni fognak ingyenes és fizetős csatlakozóval is elérhető történetek egyaránt.

Nincs még Supermetrics előfizetésed? Próbáld ki 14 napig ingyen, kockázatmentesen – kattints ide!

Értékesítési tölcsér ábrázolása

Most megmutatok egy összetettebb ábrázolási megoldást, amellyel gyönyörűen felvázolhatod az értékesítési tölcséred azoknál a látogatóknál, akik Facebookról jönnek. A példában szereplő webshop mérési pontjai rendben vannak, a hirdetések UTM paraméterei következetesen vannak beállítva, így megjeleníthető a teljes folyamat.

A következőket jelenítettem meg GDS-ben: az összes (fizetett és organikus) megjelenésszámból hányan kattintottak valamilyen tartalomra Facebookon adott időszakban, abból hány munkamenet, abból pedig hány vásárlás született.

Látszólag egyszerű a dolog, de azért oda kell figyelni pár apróságra. Egy ilyen tölcsér elkészítése nagyjából 10 perc, és bármilyen csatornádra felépítheted (hírlevelek, Ads, Instagram, stb.).

Először hozzá kell adni a megfelelő adatforrásokat. A példában Facebook Ads, Facebook Insight és Google Analytics csatlakozókra van szükség. Első kettőhöz a Supermetrics-et kell használni, utóbbi az alap csatlakozók közt megtalálható.

Minden csatlakozóval együtt automatikusan kapunk egy halom mutatót. Ezek jellemzően eltérnek egymástól, csatlakozónként: gondolj csak bele, egy CPC nem értelmezhető Insight szintjén. De a Facebook hirdetések és a posztok organikus megjelenésszámát is külön kezeli a rendszer. Viszont összeadhatóak, méghozzá az Adatok összevonása lehetőséggel.

Adatok összevonása – az értékesítési tölcsér esszenciája

Az adatok összevonása egy kicsit gyerekcipőben járó funkció, de rendkívül hasznos és szinte végtelenre növeli az összevethető adatok lehetőségét. Ez a következőt csinálja: hozzáadod például a Facebook Ads és a Facebook Insight adatforrásokat, majd kijelölöd azokat a mutatókat, amelyeket a közös “adatforrásban” használni szeretnél. Gyakorlatilag létrehoz egy újat, ahol csak és kizárólag azok a tételek lesznek elérhetőek, amelyeket itt megadtál (bármikor visszatérhetsz, hogy szerkeszd).

Én a következőket adtam meg a példa kedvéért: a Facebook Ads adatforrásból a Paid impressionst, azaz a hirdetéseink fizetett eléréseit, és a Facebook Insights-ból pedig szintén a Paid impressionst (ezt átneveztem FB Insight paid impressions-re, hogy megkülönböztethető legyen a kettő egymástól), az organic impressionst és a content clicks-et.

Mi történt most?

Van egy adatforrásunk (ezt is elneveztem, mert sorban gyártotta a (1), (2) végződésűeket, így pedig egyértelműbb kiválasztani, hogy melyiket szeretném használni), amely 4 mutatót tartalmaz.

Jelen pillanatban ezeket a mutatókat egyesével tudjuk ábrázolni például Mutatószám típusú “grafikonnal”. És most jön a varázslat.

Így elemezd az értékesítési tölcsér szintjeit

Létre tudsz hozni ugyanis új mutatókat is úgy, hogy a meglévőket matematikai művelettel alakítod, illetve összekapcsolod. Mit jelent ez?

Például megjelenítheted a profitod az Analytics bevétel mutatója segítségével. Ha például átlagos profitod a bruttó árbevételed 30%-a, akkor az új mutató így fog kinézni:

  • mutató neve: Profit
  • mutató: bevétel*0,3

Voila! Az összes Facebookos elérést pedig így számoltam a példában: Paid impressions+Organic impressions+FB Insight paid impressions

Alakul a tölcsérünk, megvan a legteteje. Innen pedig már gyerekjáték az egész.

A következő szint legyen a Content clicks, azaz annak a mutatója, hogy a felhasználók az adott időszakban hányszor kattintottak valamilyen tartalmunkra a legnagyobb közösségi médiában. Megvan a második szint.

Ezt követi nálam a munkamenetek száma, amelyhez már a Google Analytics adatforrást használtam. Következő szint is pipa.

Alatta pedig ugyaninnen már csak a tranzakciókat és a bevételt jelenítettem meg. Kész is.

Még két mutatót betettem, hogy jobban lássuk az eredményeket: a Clicks% szintén egyedi mutató, ahol egyszerűen elosztottam a Content clicks-et az absolute total impressions-el (amit először számoltunk). Csakhogy egyedi mutatót sajnos nem enged felhasználni a képletben a GDS, ezért a következő lett a képlet:

  • mutató neve: Clicks%
  • mutató: Content clicks/ (Paid impressions+Organic impressions+FB Insight paid impressions)

Ez is kész. Az e-kereskedelmi konverziós arányt pedig szintén az Analytics forrásból lehet kiválasztani.

Jöjjön még egy varázslat…

Megmutatom azt is, hogyan tudod elemezni a Facebook kommunikációd eredményeid adott időszakban. Egyrészt készült erről egy hosszabb cikk (ide kattintva éred el), másrészt ha már a több adatforrás témáját vesézzük, akkor nézzük meg, hogyan lehet a fenti adatokat felhasználni még.

Nézzük meg azt, hogy melyik volt a 10, organikusan legjobban teljesítő nap, és ilyenkor milyen mértékű fizetett megjelenésünk volt.

Térjünk vissza a több adatforráshoz. Ahhoz, hogy idő szerint meg tudj jeleníteni adatokat arra van szükség, hogy a Date, mint dimenzió is megjelenjen itt. Viszont az is logikus, hogy csak olyan dimenziókat ad a rendszer hozzáadni, amelyek mindegyik hozzárendelni kívánt adatforrásban megtalálhatóak. Például az Ad content (hirdetés tartalma) dimenziót nem fogod tudni használni, mivel ilyen nincs a Facebook Ingisht-ban. Van viszont Date, azaz dátum.

A táblázat megjelenítéséhez kelleni fog egy dimenzió. Én most a Date-et tettem be, hogy lássuk a napokat, a mutatóknak pedig a két adatforrás mutatóit.

Látni, hogy az első három helyezett napokon (május 11, február 14, május 16) elég kiugró volt az organikus megjelenésszám, holott alig volt fizetett megjelenés. Az abszolút befutó a május 11 volt, amikor több mint 750.000-es megjelenésünk volt nem egész 8000 fizetett mellett. A kattintások száma is ezen a napon volt a legtöbb.

Ami szintén érdekes, hogy a 4-ik helyen szereplő december 5-e több kattintást eredményezett, mint a dobogó harmadik fokán lévő május 16. Ilyenkor érdemes megnézni, hogy miről szólt aznap a kommunikáció, és mi válthatta ki ezt a magas számot.

Szeretnéd még jobban megismerni a marketing folyamataid, eredményeid? Kattints és vedd fel velünk a kapcsolatot, vagy menj át a Supermetrics oldalára és indítsd el a 14 napos próbaváltozatot!

Hozzászólás