Автор кейса: Елена Березовская, руководитель отдела веб-аналитики в агентстве.
Клиент. Сервис доставки еды.
Задача. Определить причины расхождения числа конверсий, с целью оплачивать только те продажи, которые действительно принадлежат данному каналу.
Что было сделано. Осуществили подробнейший аудит работы CPA сетей (при помощи Google Analytics API и PYTHON из Google Analytics) и на основе полученных данных построили отчеты, которые помогли нам выявить неточности в работе системы и снизить стоимость работы с CPA.
Результат. Помогли клиенту снизить счет оплаты услуг СPА сетей на 58%.
Полный текст кейса ↓
“Почему по отчетности CPA сети приносят много продаж, а по факту мы столько не видим?” — вопрос, с которым к нам в последнее время все чаще обращаются клиенты. Причиной может быть множество факторов, в частности, разные методологии подсчета числа транзакций. Рассмотрим некоторые из них на примере нашего клиента.
Проблема
Клиент сотрудничает с CPA* партнером. Так как владелец сети работает одновременно с большим количеством веб-мастеров, то не всегда удается отслеживать, все ли пожелания клиента учтены последними. Соответственно, появляются спорные ситуации между CPA сетями и их клиентами.
По отчетности CPA партнера, он приносит нашему клиенту 15% продаж из интернета. Но внутренняя отчетность клиента (данные CRM и Google Analytics) показывает, что доля продаж составляет 5%.
Как известно, CPA партнерам обычно платят за каждую продажу, и в сложившийся ситуации существовала вероятность переплаты в 3 раза. Тогда клиенту для конструктивного диалога с партнером необходимо понять различия в методологии подсчета конверсий и собрать подтверждения того, что не все рекомендации были учтены и что методология клиента более правильная, учитывая его особенности.
Поэтому клиент пригласил нас помочь объяснить причину расхождения отчетности и дать рекомендацию о дальнейшем сотрудничестве с CPA партнером.
* CPA сети — это системы, которые являются посредниками между рекламодателями и веб-мастерами (теми, кто размещает рекламу) с оплатой за действие (Cost Per Action).
Задача
Определить причины расхождения числа конверсий, с целью оплачивать только те продажи, которые действительно принадлежат данному каналу.
Решение
Подключить услугу «СКВОЗНАЯ АНАЛИТИКА» от ADINDEX →
ШАГ 1. При помощи Google Analytics API и PYTHON из Google Analytics взяли следующие данные:
- Client_ID — уникальный идентификатор пользователя.
- Session Duration — длительность сеанса в секундах.
- Hit Timestamp — собственная переменная, которая фиксирует точное время каждого действия.
- Count of Sessions — порядковый номер сеанса пользователя. Каждый сеанс от уникального пользователя получит свой собственный инкрементный (тот, что увеличивается с определенным шагом) индекс, начиная с 1 для первого сеанса. Последующие сеансы не изменяют индексы предыдущих сеансов
- Источник и канал сеанса — параметр описывает источник трафика на сайт
- ID транзакции — уникальный идентификатор транзакции на сайте, которая совпадает с номером заказа в СRM.
ШАГ 2. По ID транзакции мы объединили выгрузку из Google Analytics и CRM c результатами отчета CPA.
ШАГ 3. На основании этих данных мы построили отчеты, которые позволили нам найти следующие неточности в работе системы:
1) Разрыв сессии виджетом партнера для cash-back, при условии, что трафик с такого инструмента не учитывается.
Так как у нас есть следующая информация о сеансах:
Мы получили время между сеансами пользователя и увидели, что для определенного веб-мастера время между началом его сеанса и концом предыдущего — менее 1 секунды.
Отфильтровав сеансы этого веб-мастера, мы увидели, что сеанс начинается на странице оформления покупки. Этот момент уточнили у партнера, он подтвердил, что это расширение cash-back. Такие расширения полезны с точки зрения маркетинга, но конкретно для бизнеса нашего клиента, на текущий момент, их использование было неактуально. Эта неточность была устранена.
2) Следующая неточность в модели атрибуции: транзакция записывалась на СPA сеть всегда, когда она участвовала в пути.
В начале мы стали искать причину расхождения данных Google Analytics и в отчете партнера.
Построив отчет, увидели, что часть транзакций, присутствующих в отчете партнера, распределены в Google Analytics между другими источниками
Мы предположили, что причиной этого могут быть разные модели атрибуции. И это подтвердилось при помощи данных отчета Google Analytics “Пути последовательностей”. При помощи Multi-Channel Funnels Reporting API и Google Analytics Add-on получаем путь к каждой транзакции.
Затем добавили к выгрузке столбец, который отображал, учел ли партнер данную транзакцию для своего канала.
Таким образом мы подтвердили, что модель атрибуции CPA партнера — последний клик в его системе. То есть если в пути к конверсии где либо встречался канал партнера, то конверсия записывается на него. Если каналы партнера встречаются несколько раз, — то транзакция записывается на последний из них.
3) Период хранения cookies некоторых вебмастеров больше, чем был согласован.
По пользователям, чьи конверсии были засчитаны партнером, была взята следующая информация:
-
- дата последнего сеанса с источника CPA / affiliate
- дата транзакции
Результат
- Уменьшили текущий счет оплаты услуг СPА сетей на 58%.
- Пересмотрели вместе с клиентом контракт и условия сотрудничества с CPA партнером, в котором используется win-win стратегия:
— Четко прописано, что можно использовать, а что нет, и какие могут быть последствия использования нежелательных инструментов.
— Время хранения cookies сопоставимо с периодом принятия решения о покупке пользователем.
- Исключили риск неэффективных затрат в будущем.
- Вышли в плюс. Затраты на аналитику окупились в 10 раз в течение первого месяца использования полученных результатов.
Клиент во время переговоров с представителем CPA сети использовал результаты аудита (таблицы, графики, конкретные примеры отличия методологий подсчета транзакции) как доказательную базу для своих доводов.
Ключевые моменты, которые привели к положительному результату:
- Качественно настроенный Google Analytics. Несмотря на то, что у клиента нет Data WareHouse, правильно настроенный сбор аналитики в Google Analytics позволил создать необходимые срезы информации, пусть и с большими трудозатратами.
- Вовлеченность клиента и доверительные отношения с ним.
Временные затраты клиента на аудит:
- 3 часа времени клиента на брифинг, предоставление информации и обсуждение результата аудита.
- 12 часов аналитиков на составление доказательной базы, проверку работы настроек сайта и системы сбора статистики.
- 4 часа специалиста по работе с альтернативными источниками трафика.
Выводы
Если вы собираетесь использовать большое число каналов, подключать партнерские программы, СPA сети, важно:
- Качественно настроить сбор и хранение данных о взаимодействиях пользователей.
- Анализировать отчетность и находить триггеры, которые помогут определить ее корректность.
И самое важное.
Не закрывайте глаза на расхождения в данных, ищите причину, пока не найдете объяснение. Ведь незнание и постоянное присутствие ошибки может привести к лишним пустым затратам, а следовательно, к уменьшению маржинальности.
Подключить услугу «СКВОЗНАЯ АНАЛИТИКА» от ADINDEX →
***
Мы — агентство комплексного интернет-маркетинга #ADINDEX. Входим в Premier Google Partners. На рынке с 2013 года. Ключевые клиенты: ДЕКА, Aromateque, HOLZ, Cyfra, УкрТелеком, Ласунка, TOYS. Наша цель — рост бизнеса клиентов.
Если вам нужна помощь с маркетингом или веб-аналитикой, пишите нам на 4partners@adindex.ua или звоните +38 097 735 31 33. Разработаем стратегию, построим сильную веб-аналитику и увеличим продажи. Также вы можете записаться на консультацию с владельцем агентства Вадимом Пилипенко.
