În urmă cu 5-6 ani, întâlneam constant lipsa trackingului din campaniile de marketing online. În cazul unui audit, era dificil să grupez manual sursele de trafic şi mă blocam în limitările Google Analytics-ului. Acum, UTM-urile sunt mult mai populare, dar multora le lipseşte politica de etichetare şi într-un final, analiza tot dificilă rămâne.
Pe la mijlocul saptamanii trecute Facebook a anuntat ca va oferi in Power Editor functia de creare a anunturilor sponsorizate cu produse multiple. Functia nu este chiar o noutate avand in vedere ca a fost anuntata prin vara anului trecut si era deja disponibila prin API. Pentru disponibilitatea ei in managerul principal de anunturi trebuie sa mai asteptam ceva vreme, dar cum un specialist lucreaza mai mult in Editor, nu e o pierdere prea mare.
Partea de specificatii tehnice este simpla si comuna cu unele din anunturi existente. Pentru acest format imaginile sunt patrate si este recomandat sa aiba minim 600X600px, in realitate se poate coboara pana la 300X300. Conditia cu maxim 20% text pe imagine este si aici valabila. Anuntul cu produse multiple este disponibil pentru campaniile cu obiectiv de Clicks to Website si Website Conversions si la nivel de audienta/bid sunt disponibile toate targetarile de la aceste tipuri de obiective. Fiind un format mai special ca design apare doar in News Feed (desktop/mobile).
Scriam zilele trecute intr-un articol din blogul personal despre lipsa de interpretare a datelor de catre cei care activeaza in social media si se ocupa de managementul (si/sau strategia) unei pagini de Facebook. In realitate problema pleaca de la lipsa unor obiective clare si focus pe “mutarea” traficului din pagina de Facebook in site. Pentru unii poate nu este important sa trimita vizitatorii in site, insa un brand se prezinta cel mai bine prin propriul site, nu printr-o pagina plina cu poze (cu pisici).
Share sau Foto cu link in post?
Nu e chiar o noutate subiectul si a inceput sa fie mai des dezbatut de prin vara de la ultimele update-uri din paginile de Facebook si Timeline. In .com situatia e clara, majoritatea utilizeaza share-ul cand obiectivul este sa trimita vizitatorii in site. In .ro situatia e confuza. Pentru multe companii este important sa tina vizitatorii “in priza” si postarea de imagini cu link e ok din cand in cand, insa pentru presa sau bloggeri scopul e sa trimita vizitatorul in site.
Multe dintre industriile online au ajuns la maturitate si descoperirea de functii inovatoare este dificila. O parte au mutat focusul spre imbunatatirea experientei de cumparare prin analiza avansata a datelor. Toate magazinele mari fac sute sau mii de teste pana decid sa schimbe “un banal header”. Evident, ma refer la pietele dezvoltate deoarece in Romania multi considera ca nu este justificat costul de optimizare.
In timp ce o parte se bat in a avea “pretul cel mai mic” cativa analizeaza datele si inoveaza in functionalitati care cresc credibilitatea si ajuta la castigarea increderii cumparatorilor. In fond, nu este nimic rau in a te pozitiona in cercul celor cu preturi mici. Un studiu Nielsen de acum un an arata ca 54% dintre Europeni iau decizii in primul rand tinand cont de pret. Cand vine vorba de pret, in top sunt americanii (din Nord) cu 61%.
Povestea Google Analytics a inceput in anul 2005 cand Google a cumparat compania de web analytics Urchin. Un an mai tarziu apare Google Analytics, o solutie gratuita de tracking a vizitatorilor bazata pe Urchin. O lunga perioada de timp Google a pastrat produsul de baza Urchin pe care l-a comercializat ca solutie premium. Dar si acesta din urma a disparut, locul fiindu-i luat de Google Analytics Premium. Aceasta ar fi varianta scurta a istoriei Google Analytics, varianta lunga implica foarte multe detalii tehnice si comparatii pe cele doua produse si versiunile lor actuale.
De la lansarea din 2006 si pana in prezent, Google a oferit actualizari continuu pe Analytics, pe datele raportate, dar si pe functiile de sincronizare a datelor. Update-uri majore, in schimb, care au afectat si codurile de tracking au fost trei pana in acest moment.
Teoretic, in departamentele de online marketing, activitatea de interpretare a rezultatelor unei campanii online revine unui web analyst sau unei persoane cu experienta in acest domeniu. Insa, de cele mai multe ori, concluziile ajung sa fie oferite de persoane fara experienta in domeniu. Din 2010, de cand am scris ebook-ul de web analytics si pana in prezent, am vazut si citit foarte multe lucruri care se doreau concluzii pertinente in interpretarea rapoartelor de Google Analytics.
Prin acest articol doresc sa clarific cateva lucruri minime in ceea ce priveste interpretarea datelor de baza din Google Analytics. Multi numesc informatiile de baza ca fiind parte din Google Analytics 101, iar aceste detalii ar trebui sa le stie oricine doreste sa interpreteze datele dintr-o campanie, chiar si in forma lor minima.
Metrice vs Dimensiuni (Metrics vs. Dimensions)
Datele din Google Analytics sunt de doua tipuri: dimensiuni si metrice. Este foarte important ca ele sa nu fie confundate deoarece concluziile pot fi eronate si exprimarile confuze pentru cineva care le intelege. In Google Analytics, metricele sunt coloanele si in rapoarte sau meniuri de selectie sunt marcate cu albastru, in timp ce dimensiunile sunt randurile din rapoarte si sunt marcate cu verde.
In cazul unei campanii de AdWords analizata din Analytics, spre exemplu, Campaign, Ad Group, Keywords sunt dimensiuni, iar Clicks, CPC, Cost, Visits sunt metrice. Tot metrice sunt si Visits, Unique Visitors, Pageviews, Bounce Rate, Avg. Visit Duration, iar dimensiune, spre exemplu, este Source/Medium.
Ne propusesem initial sa realizam acest studiu in urma colectarii din 6-8 saptamani. Insa am renuntat la aceasta idee imediat ce am vazut ca numarul de e-mailuri este redus, iar magazinele care au trimis cel putin un newsletter era unul nerelevant pentru a trage concluzii pe intreaga categorie sau in general.
Ne asteptam la o frecventa de cel putin 400 de e-mailuri pe saptamana avand in vedere ca in lista am pastrat doar magazine cu o prezenta online acceptabila. Acceptabil pentru noi a insemnat prezenta in sisteme de afiliere sau comparatoare de preturi, sunt lucruri minime pe care cei care i-am urmarit le-au facut. In realitate au sosit in medie 175 de e-mailuri pe saptamana, iar timpul pentru a putea face o analiza a crescut considerabil.
Intr-un final am stabilit ca limita, minim 6000 de e-mailuri primite, dar in acelasi timp am vrut sa nu ne apropiem prea mult de Black Friday deoarece volum de e-mailuri ar fi crescut anormal, de aceea am pus stop la 14 noiembrie. Au fost 38 de saptamani, in loc de maxim 8 cand ne doream initial.
Pentru Romania este prea devreme sa discutam de Big Data pe scara larga, exceptand cateva companii mari sau institutiile de stat, majoritatea inca sunt la nivelul normal de informatii. Oricare ar fi nivelul, prelucrarea si vizualizarea datelor este o problema reala care solicita multe resurse. Pentru multi Excel-ul este tool-ul care le stie pe toate, altii au chiar functii personalizate de analiza/vizualizare in CRM-uri sau tool-urile de management.
In paralel cu Excel-ul, s-au dezvoltat instrumente dedicate de business intelligence sau efectiv pentru prelucrarea si vizualizarea datelor. Ca web analytist este necesar sa poti prelucra datele mai mult de tool-ul de colectare si raportare. Oricare ar fi tool-ul de web analytics pe care site-ul il are instalat, apare nevoia de prelucrare personalizata, iar pentru asta ai nevoie de software dedicat. Pana nu demult, Excel-ul era solutia potrivita pentru mine, asta pana cand o aplicatie de nivel superior in vizualizare a introdus noi functii.
Nu-mi amintesc exact cand am aflat prima data de Tableau, insa stiam ca este un puternic tool de vizualizare a datelor si poate sa lucreze la un nivel pe care nici un alt tool nu o face. In decembrie 2012 s-a anuntat un feature foarte util pentru web analistii care lucreaza cu Google Analytics. Prin noul conector, Tableau permite importul de date din Google Analytics intr-o maniera rapida si flexibila. Cu aceasta functie, a reusit sa-mi atraga toata atentia si am inceput sa-i acord tot mai mult timp.
A vinde online se rezuma de cele mai multe ori la a trimite mult trafic catre site. E primul lucru la care se gandesc cei mai multi atunci cand vine vorba de a vinde online. Asta deoarece foarte multi se bazeaza pe pretul produselor, pe beneficii oferite, pe “feeling-ul” pe care foarte multi il au in privinta a ceea ce pot si ce nu.
In firmele magazinelor online romanesti o sa gasiti oameni care stiu ca pot vinde si oameni care cred ca pot vinde. Sunt niste diferente destul de mari intre cele doua grupuri: cei care cred ca pot vinde se bazeaza pe “instinct”, cei care stiu, se bazeaza pe date. Daca intre cei 2 intervine si un brand manager/project manager, de pe o anumita categorie care are scopuri total diferite fata de cei doi, se poate ajunge la un haos total.