Możesz prowadzić najlepsze kampanie i personalizację, ale bez wiarygodnego pomiaru nigdy nie dowiesz się, które działania realnie zarabiają. Integracja Marketing Automation z Google Analytics pozwala przełożyć efekty tych działań na twarde liczby - konwersje i przychody - i dzięki temu planować skuteczniej.
Spis treści
- 01 Jak działa integracja Marketing Automation 2.0 z Google Analytics 4?
- 02 Jak działa automatyczne raportowanie?
- 03 Podsumowanie
01 Jak działa integracja Marketing Automation 2.0 z Google Analytics 4?
Stworzyliśmy własną metodologię aby w automatycznych raportach przedstawiać wpływ wszystkich działań w tym personalizacyjnych i na liczbach obrazować konwersje oraz przychody z rozdzieleniem grup docelowych i kontrolnych.
Istnieje wiele typów działań personalizacyjnych, które mają wpływ na różne KPI: CR sprzedażową, CTR, Churn czy AOV (Average Order Value). Aby poprawnie je mierzyć i dojść do odpowiednich wniosków używamy czterech modeli atrybucji dla grup docelowych i kontrolnych:
- konwersje wspomagane postview
- konwersje wspomagane postlick
- konwersje przypisane do sesji
- konwersje przypisane do okna czasowego (7 lub 14 dni)
Zastosowana metodologia umożliwia na dokładne raportowanie, jak dana akcja wpływa na zachowanie użytkownika z porównaniem tych zachowań do podobnej grupy kontrolnej, która tej akcji nie otrzymała.
Zebrane dane pozwalają nam w pełni raportować efektywność działań personalizacyjnych, a w przypadku sklepów przedstawić te liczby na wartościach pieniężnych i policzyć ich opłacalność.
02 Jak działa automatyczne raportowanie?
Gotowe rozwiązania w Google Analytics 4 nie są idealnym środowiskiem do oceny efektywności działań personalizacyjnych. Model atrybucji przypisany do wyświetleń akcji może skutkować przypisaniem sprzedaży do nieodpowiedniego działania. Na podstawie stworzonych przez nas modeli i zbierania surowych danych ze wszystkich akcji w Big Query, budujemy automatyczne raporty, które odpowiadają potrzebom firm z różnych branż.
Raport dopasowujemy do potrzeb organizacji. Możemy tam znaleźć między innymi informacje o wyświetleniach akcji personalizacyjnych, ich skuteczności (CTR, CV, przychody) z rozbiciem na grupy docelowe i grupy kontrolne.
Każdy typ kampanii może być inny, dlatego stosujemy różne modele atrybucji. Niektóre akcje są jedynie wyświetlane - wtedy konieczna jest analiza postview. Najczęściej wykorzystywany do analizy skuteczności na sklepach jest model postlick, który pozwala przeanalizować wszystkie kampanie, które uczestniczyły w procesie sprzedaży, a dany użytkownik z nich aktywnie korzystał.
03 Podsumowanie
Bez rzetelnego pomiaru personalizacja pozostaje zgadywanką. Integracja Marketing Automation 2.0 z Google Analytics 4 - oparta na własnej metodologii atrybucji, grupach kontrolnych i surowych danych w BigQuery - pokazuje, ile realnie zarabia każde działanie. Dzięki temu widzisz opłacalność kampanii w wartościach pieniężnych i możesz świadomie inwestować w to, co faktycznie działa.