Допомогли клієнтові зменшити вартість роботи з CPA мережами на 58%

 

Автор кейсу: Олена Березовська, керівник відділу веб-аналітики в агентстві.

Клієнт. Сервіс доставки їжі.

Завдання. Визначити причини розбіжності кількості конверсій, з метою сплати тільки того продажу, що дійсно належить цьому каналові.

Що було зроблено. Здійснили ретельний аудит роботи CPA-мереж (за допомогою Google Analytics API та PYTHON з Google Analytics) і на основі отриманих даних побудували звіти, які допомогли нам знайти неточності в роботі системи і зменшити вартість роботи з CPA.

Результат. Допомогли клієнтові зменшити рахунок оплати послуг СPА мереж на 58%..

Повний текст кейсу

«Чому у звітності CPA мережі приносять багато продажу, а за фактом ми стільки не бачимо?» – питання, з яким до нас останнім часом все частіше звертаються клієнти. Причиною може бути безліч факторів, зокрема, різні методології підрахунку числа транзакцій. Розглянемо деякі з них на прикладі нашого клієнта.

Проблема

Клієнт співпрацює з CPA * партнером. Оскільки власник мережі працює одночасно з великою кількістю веб-майстрів, то не завжди вдається відстежувати, чи всі побажання клієнта враховані останніми. Відповідно, з’являються спірні ситуації між CPA мережами і їхніми клієнтами.

За звітністю CPA партнера, він приносить нашому клієнтові 15% продажу з інтернету. Але внутрішня звітність клієнта (дані CRM і Google Analytics) показує, що частка продажу становить 5%.

Як відомо, CPA партнерам зазвичай платять за кожний продаж, і в ситуації, що склалася, існувала ймовірність переплати в 3 рази. Тоді клієнту для конструктивного діалогу з партнером необхідно зрозуміти відмінності в методології підрахунку конверсій і зібрати докази того, що не всі рекомендації були враховані і що методологія клієнта більш правильна, з огляду на його особливості.

Тому клієнт запросив нас допомогти, пояснити причину розбіжності звітності і дати рекомендацію щодо подальшої співпраці з CPA партнером.

* CPA мережі – це системи, які є посередниками між рекламодавцями і веб-майстрами (тими, хто розміщує рекламу) з оплатою за дію (Cost Per Action).

Отчет клиента.png

Завдання

Визначити причини розбіжності числа конверсій, з метою оплачувати тільки той продаж, який дійсно належить  цьому каналові.

Рішення

Підключити послугу «Наскрізна АНАЛІТИКА» від ADINDEX

 

КРОК 1. За допомогою Google Analytics API та PYTHON з Google Analytics взяли наступні дані:

  • Client_ID – унікальний ідентифікатор користувача.
  • Session Duration – тривалість сеансу в секундах.
  • Hit Timestamp– власна змінна, яка фіксує точний час кожної дії.
  • Count of Sessions – порядковий номер сеансу користувача. Кожен сеанс від унікального користувача отримає свій власний інкрементний (той, що збільшується з певним кроком) індекс, починаючи з 1 для першого сеансу. Наступні сеанси не змінюють індекси попередніх сеансів
  • Джерело і канал сеансу – параметр описує джерело трафіку на сайт
  • ID транзакції – унікальний ідентифікатор транзакції на сайті, що збігається з номером замовлення в СRM.

 

КРОК 2. За ID транзакціями ми об’єднали вивантаження з Google Analytics та CRM з результатами звіту CPA. 

КРОК 3. На підставі цих даних ми побудували звіти, які дозволили нам знайти такі неточності в роботі системи:

1) Розрив сесії віджетом партнера для cash-back, за умови, що трафік з такого інструменту не враховується.

Оскільки у нас є така інформація про сеанси:

Ми отримали час між сеансами користувача і побачили, що для певного веб-майстра час між початком його сеансу і кінцем попереднього – менший 1 секунди.

Після фільтрації сеансів цього веб-майстру, ми побачили, що сеанс починається на сторінці оформлення покупки. Цей момент уточнили у партнера, він підтвердив, що це розширення cash-back. Такі розширення корисні з погляду маркетингу, але конкретно для бізнесу нашого клієнта, на поточний момент, їх використання було неактуально. Ця неточність була усунена.

 

 

2) Наступна неточність в моделі атрибуції: транзакція записувалася на СPA мережу завжди, коли вона брала участь в шляху.

На початку ми почали шукати причину розбіжності даних Google Analytics і в звіті партнера.

Побудувавши звіт, побачили, що частина транзакцій, присутніх в звіті партнера, розподілена в Google Analytics між іншими джерелами

Ми припустили, що причиною цього можуть бути різні моделі атрибуції. І це підтвердилося за допомогою даних звіту Google Analytics «Шляхи послідовностей». За допомогою Multi-Channel Funnels Reporting API і Google Analytics Add-on отримуємо шлях до кожної транзакції.

Вид запиту у Google Sheets за допомогою Google Analytics Add-on
Результат запиту (Демонстраційний варіант)

 

Потім додали до вивантаження стовпець, який відображав, чи врахував партнер дану транзакцію для свого каналу.

Таким чином ми підтвердили, що модель атрибуції CPA партнера – останній клік в його системі. Тобто, якщо на шляху до конверсії де-небудь траплявся канал партнера, то конверсія записується на нього. Якщо канали партнера трапляються кілька разів, – то транзакція записується на останній з них.

3) Період зберігання cookies деяких вебмайстрів більший, ніж було погоджено.

За даними користувачів, чиї конверсії були зараховані партнером, було взято наступну інформацію:

    • дата останнього сеансу з джерела CPA / affiliate
    • дата транзакції

Результат

  • Зменшили поточний рахунок сплати послуг СPА мереж на 58%.
  • Переглянули разом з клієнтом контракт і умови співпраці з CPA партнером, в якому використовується win-win стратегія:

 

– Чітко прописано, що можна використовувати, а що ні, і які можуть бути наслідки використання небажаних інструментів.

– Час зберігання cookies можна порівняти з періодом ухвалення рішення про покупку користувачем.

  • Знівелювали ризик неефективних витрат у майбутньому.
  • Вийшли в плюс. Витрати на аналітику окупилися в 10 разів протягом першого місяця використання отриманих результатів.

Відгук клієнта

 

Клієнт під час перемовин з представником CPA мережі використовував результати аудиту (таблиці, графіки, конкретні приклади відмінностей методологій підрахунку транзакції) як доказову базу для своїх суджень.

 

Ключові моменти, які привели до позитивного результату:

  • Якісно налаштований Google Analytics. Незважаючи на те, що у клієнта немає Data WareHouse, правильно налаштований збір аналітики в Google Analytics дозволив створити необхідні зрізи інформації, нехай і з великими витратами.
  • Залученість клієнта і лояльні стосунки з ним.

 

Тимчасові витрати клієнта на аудит:

  • 3 години часу клієнта на брифінг, надання інформації та обговорення результату аудиту.
  • 12 годин аналітиків для складання бази доказів, перевірки роботи налаштувань сайту і системи збору статистики.
  • 4 години фахівця з роботи над альтернативними джерелами трафіку.

 

Чому на сайті архі-важливо, щоб були налаштовані цілі і як самостійно їх налаштувати

Висновки

Якщо ви збираєтеся використовувати велику кількість каналів, підключати партнерські програми, СРА мережі, важливо:

  • Якісно налаштувати збір і зберігання даних про взаємодію користувачів.
  • Аналізувати звітність і знаходити тригери, які допоможуть визначити її коректність.

 

І найважливіше.

Не закривайте очі на розбіжності в даних, шукайте причину, поки не знайдете пояснення. Адже незнання і постійна присутність помилки може призвести до зайвих порожніх витрат, а отже, до зменшення маржинальності.

Підключити послугу «Наскрізна АНАЛІТИКА» від ADINDEX

***

Ми – агентство комплексного інтернет-маркетингу #ADINDEX. Входимо в Premier Google Partners. На ринку з 2013 року. Ключові клієнти: ДЕКА, Aromateque, HOLZ, Cyfra, УкрТелеком, Ласунка, TOYS. Наша мета – зростання бізнесу клієнтів.

Якщо вам потрібна допомога з маркетингом або веб-аналітикою, пишіть нам на 4partners@adindex.ua або телефонуйте +38 097 735 31 33. Розробимо стратегію, побудуємо сильну веб-аналітику і збільшимо продаж. Також ви можете записатися на консультацію з власником агентства Вадимом Пилипенко.