Rok 2018 przyniósł premierę Google Marketing Platform. Technologicznie i koncepcyjnie odchodzimy od rozproszonego zestawu narzędzi, a zmierzamy do spójnego pojmowania i realizowania zadań i celów marketingu. To niewątpliwie jest odpowiedź na ewoluujące potrzeby i świadomość rynku. Jeszcze do niedawna, na rynku CEE, narzędzia klasy enterprise, jak Google Analytics 360, nie znajdowały się jedynie poza zasięgiem firmowych budżetów, ale również poza zakresem potrzeb organizacji. Przeważał brak uświadomionej potrzeby, a nie luka w środkach finansowych.

Obecnie obserwujemy rosnącą dojrzałość organizacji w obszarze wykorzystania analityki do realizacji celów biznesowych oraz marketingowych. Dojrzałość ma jednocześnie przełożenie na rosnący popyt na narzędzia klasy enterprise. Kto ich potrzebuje? Wbrew podejrzeniom, to nie wyłącznie duże organizacje, potentaci swoich branż. Coraz częściej, po takie narzędzia jak Google Analytics 360, sięgają agresywne startupy. Młode, dynamicznie rozwijające się firmy technologiczne, innowacyjne, nieraz wspierane przez globalne fundusze inwestycyjne. W dodatku, klient i dostawca spotykają się ponad granicami krajów i regionów, co tym bardziej świadczy poszukiwaniu najlepszych rozwiązań i usług, niezależnie od teoretycznych ograniczeń geograficznych.

Dlaczego firmy wybierają Google Analytics 360?

• Konkretnie określony poziom Service Level Agreement, wraz z stałym zakresem wsparcia od partnera Google Marketing Platform Sales Partner
• Zwiększone limity i brak próbkowania danych – dla rozbudowanej architektury danych
• Integracja z BigQuery – dla zaawansowanej analizy danych i integracji z BI
• Integracja z SalesForce – dla łączenia danych marketingowych i sprzedażowych
• Integracja z platformą marketingową (Display&Video 360) – dla dokładnego raportowania i lepszego targetowania kampanii

Coraz częściej firmy sięgają po, nie jedno, a zestaw narzędzi analitycznych z wachlarza Google Marketing Platform. Analytics 360 dla dokładnego pomiaru, Data Studio dla wygodnego raportowania, Optimize 360 dla stałej optymalizacji treści strony.  Z satysfakcją obserwujemy, jak Google Marketing Platform odpowiada na kolejne potrzeby naszych klientów.

Więcej o Analytics 360

We are currently observing the growing maturity of the organization in the area of ​​using analytics to achieve business and marketing goals. Maturity at the same time translates into a growing demand for enterprise-class tools. Who needs them? Contrary to the suspicions, it is not only large organizations, potentates of their industries. More and more often, aggressive startups reach for such tools as Google Analytics 360. Young, dynamically developing technology companies, innovative, often supported by global investment funds. In addition, the client and supplier meet across borders of countries and regions, which is also an evidence for the search for the best solutions and services, regardless of theoretical geographical limitations.

Why do companies choose Google Analytics 360?

• A specific level of Service Level Agreement, along with a constant scope of support from the Google Marketing Platform partner
• Increased limits and no data sampling – for an extensive data architecture
• Integration with BigQuery – for advanced data analysis and integration with BI
• Integration with SalesForce – for combining marketing and sales data
• Integration with the marketing platform (Display & Video 360) – for accurate reporting and better campaign targeting

Increasingly, companies are reaching for, not one but a set of analytical tools from the Google Marketing Platform. 360 Analytics for accurate measurement, Data Studio for convenient reporting, Optimize 360 ​​for constant content optimization.
We are pleased to see how the Google Marketing Platform responds to the further needs of our clients.

More aboutj Analytics 360

Facebook udostępnił wiosną narzędzie, które swoją funkcjonalnością wychodzi szeroko poza obszar mediów społecznościowych. Z założenia operuje na podstawowym wymiarze, który powinien być w centrum uwagi marketera – na użytkowniku. Począwszy od danych demograficznych i technologicznych, a skończywszy na szeroko rozumianej aktywności.

Facebook wykorzystuje swoją wielokanałową obecność (strona www, aplikacja, chat, logowanie itp.) i umożliwia zintegrowanie rozproszonej wiedzy o użytkowniku. W jednym miejscu możemy eksplorować dane o użytkownikach, aby dowiedzieć się, czy np.:

• skomentowali post na fanpage’u, a następnie dokonali konwersji na stronie www,
• ilu najpierw trafiło na stronę marki, a potem zaczęło śledzić ją na Facebook’u,
• którzy użytkownicy skorzystali z aplikacji, ale zakupu dokonali offline,
• i wiele więcej.

Do tego Facebook Analytics jest łatwy w implementacji. Jeśli firma korzysta z pixela Facebooka i ma swój fanpage, to praktycznie od ręki ma dostęp do odpowiedzi na pierwsze dwa pytania powyżej. Jeśli do tego posiada aplikację mobilną z wdrożonym Facebook SDK, to obraz użytkownika staje się pełniejszy (o kompletnym możemy mówić, gdy dodamy jeszcze dane jakościowe pochodzące od samych użytkowników, ale o tym innym razemJ).

Facebook niezmiennie nastawia się na przyjazny format i minimalizowanie przeszkód, ułatwia dostęp do danych i uprzyjemnia ich wykorzystanie. Wszystko, co trzeba wiedzieć, w formie wideo i artykułów, znajduje się pod linkiem https://www.facebook.com/help/analytics/521477188012030?ref=6pack&locale=en_US

A jak wygląda Facebook Analytics w praktyce? Kilka doświadczeń i obserwacji poniżej.

Już pięć lat temu Internauci posiadający min 2 urządzenia z dostępem do Internetu, często rozpoczynali określone działania na jednym z nich, aby dokończyć na innym. Obecnie ilość narzędzi i kanałów interakcji może być jedynie większa. Wyzwaniem jest ocena skuteczność ścieżki do konwersji i ocena wartości i zaangażowania użytkowników.

Źródło: https://www.thinkwithgoogle.com/advertising-channels/mobile/the-new-multi-screen-world-study/

Facebook Analytics umożliwia pomiar użytkowników korzystających z różnych kanałów interakcji z marką (w każdym kanale osobno lub zbiorczo).

• strona www,
• strona na Facebooku (beta),
• aplikacja mobilna (Android, iOS),
• zdarzenia offline (poprzez import do Facebooka i łączenie wg danych użytkownika; beta).

Oraz:

• Facebook Gameroom,
• Messenger Bots.

Sam Facebook mówi o swoim narzędziu, że „jest to rozwiązanie analityczne, dzięki któremu możesz dowiedzieć się, jak odbiorcy korzystają z Twojego produktu” (np. z aplikacji mobilnej).

I dalej:

„Dzięki Facebook Analytics poznasz:

• sposoby korzystania przez odbiorców z Twojego produktu w różnych kanałach [uwaga: kanał to strona www, aplikacja, fanpage],
• zbiorcze dane demograficzne użytkowników Twojego produktu,
• interakcje różnych grup odbiorców z Twoim produktem z podziałem na lejki, kohorty i segmenty.”

Dostępne dane są zagregowane, czyli operujemy na zbiorach danych, badamy grupy użytkowników, nie zaś poszczególne jednostki.

Wdrożenie Facebook Analytics

Jeśli firma posiada konto Business Manager, wdrożone pixele i/lub Facebook SDK, to mierzenie w Facebook Analytics zaczyna się automatycznie. Raporty będą jednak dotyczyły każdego kanału z osobna. Aby zintegrować kanały i połączyć dane o użytkowniku, należy skonfigurować Grupę Źródeł Danych (Event Source Group).

Dla każdego kanału z osobna, raporty w Facebook Analytics dostępne są od ręki.

Integracja kanałów następuje w panelu Facebook Analytics poprzez oddanie nowej grupy źródła zdarzeń.

Jeśli chcesz wiedzieć więcej

Bardziej precyzyjny pomiar zachowań użytkowników, zarówno na stronie www jak i w aplikacji, może być zrealizowany poprzez konfigurację zdarzeń. Tym sposobem możemy śledzić odsłonę określonej sekcji serwisu, odesłanie formularza, dodanie produktu do koszyka lub wybór rozmiaru. Ta część wdrożenia śledzenia wymaga najwięcej zaangażowania specjalisty. (Wdrożenie zdarzeń na stronie www może odbyć się poprzez GTM.)

Śledząc aktywność użytkowników w aplikacji, mamy do dyspozycji:

Predefiniowane zdarzenia:

Niestandardowe zdarzenia, np.

Limity:

• 1000 unikatowych nazw zdarzeń (nie ma ograniczenia co do liczby zarejestrowanych zdarzeń),
• 25 parametrów w każdym zdarzeniu.

Predefiniowane zdarzenia i parametry nie są wliczane do limitu.

Facebook Analytics pozwala też segmentować użytkowników z użyciem danych z CRM, np. ID lub etykiety klienta.

Rzut oka na raporty

Przykład raportu dla Grupy Źródeł Danych (strona www + fanpage).

Aktywni użytkownicy

Lejki – skuteczność ścieżki Reakcja na post – odwiedziny na stronie – zakup . Narzędzie daje możliwość nałożenia segmentów na zbudowany lejek, co ułatwia porównanie skuteczności ścieżek w kontekście np. różnych systemów operacyjnych.

Utrzymanie – (kohorta) pozyskanie i utrzymanie zainteresowania użytkownika w czasie.

Kohorty – zachowanie użytkowników w grupie zdefiniowanej przez dwa warunki (zdarzenia), np. odsłona www i odwiedziny funpage’a.

Monetyzacja ruchu na bazie danych z Facebook Analytics

Trzeba zaznaczyć, że Facebook Analytics nastawiony jest (przynajmniej na razie) na wsparcie analityki aplikacji mobilnych i marketingu w aplikacjach. Segmenty użytkowników aplikacji mobilnej mogą być targetowane w kampanii push w aplikacjach mobilnych. To obecnie jedyny kanał, w którym można wykorzystać segment z grupy źródeł danych, czyli zintegrowanych kanałów, do komunikacji z klientem poprzez wiadomości push.

Klient posiadający aplikację będzie mógł maksymalizować korzyści z użycia Facebook Analytics.

A co z Google Analytics?

Facebook Analytics nie zastąpi Google Analytics. Narzędzie ma ułatwić zrozumienie kim są i jak zachowują się użytkownicy i klienci. Nie znajdziemy tam wielu informacji, które standardowo już służą marketerom do oceny skuteczności działań reklamowych. Facebook Analytics może jednak doskonale uzupełnić wiedzę o przepływie użytkowników między różnymi kanałami komunikacji oraz pogłębić analitykę aplikacji. Dwa obszary, w których Google Analytics jest niewystarczająco skuteczny.

Dwie istotne informacje techniczne o narzędziach.

• Google Analytics wykorzystuje (jeszcze, ale zmiana już jest zapowiedziana) sesję jako podstawową jednostkę miary, w Facebook Analytics to użytkownik jest podstawową miarą. Stąd np. trudno porównywać raporty demograficzne w obu narzędziach.
• Zarówno Google Analytics jak i Facebook Analytics próbkują dane. Oba narzędzia podają wielkość próbki w raportach. Wyjątki: Facebook Analytics nie próbkuje danych e-commerce, zaś Google Analytics nie próbkuje danych, gdy korzystamy z płatnej wersji narzędzia czyli Analytics 360.

Czego spodziewamy się po Facebook Analytics?

Facebook Analytics będzie z pewnością intensywnie rozwijane. Można się spodziewać, że nowe funkcje będą nie tylko pozwalały lepiej poznać użytkowników, ale przede wszystkich będą ułatwiały monetyzowanie tej wiedzy, przekuwanie jej na strategię marketingową. Pierwszą funkcją, której brak doskwiera, to wykorzystanie segmentów grupy źródeł danych do targetowania w kampaniach na Facebook’u, nie tylko w aplikacji.

A biorąc pod uwagę zasięg i możliwości Facebooka gorącym życzeniem może być poznanie realnej ścieżki użytkowników, czyli kolejnych interakcji w różnych kanałach (w tym, różnych urządzeniach), rozłożone na osi czasu. Taki Święty Graal  

Czekamy!

A czy Wy testowaliście już Facebook Analytics? Jakie są Wasze doświadczenia?

Jeszcze do niedawna wdrożenie śledzenia między domenami wymagało zmodyfikowania kodu Google Analytics i dodatkowego oznaczenia wszystkich linków łączących witryny. To jednak przeszłość.

Poniżej opisujemy łatwą metodę konfiguracji śledzenia ruchu między domenami, z użyciem Universal Analytics i Google Tag Manager. Dodatkowo, prezentujemy konfigurację konta Google Analytics, która ułatwia raportowanie danych zarówno dla wszystkich, jak i dla poszczególnych domen.

Jeżeli należycie do tej grupy, to prawdopodobnie wiecie, jakie produkty są najczęściej kupowane w Waszym sklepie. Ale czy wiecie, co klienci dokładają do kupowanych produktów? Jakie kombinacje różnych produktów są najczęstsze? Które produkty warto promować razem, a które rekomendacje są nietrafione? Do ciekawych i czasem zaskakujących wniosków można dojść analizując nowy raport Google Analytics Produkty Powiązane.

Co analizujemy?
Raport dostarcza metrykę współczynnik korelacji. Dla wyjaśnienia, jest to wartość określająca współzależność dwóch (lub więcej) zmiennych, tu – dwóch produktów.

Aby ocenić siłę korelacji, przyjmuje się przedziały dla jej wartości bezwzględnej. I tak, dla wartości w przedziałach:
0 – 0.2 – brak związku liniowego
0.2 – 0.4 – słaba zależność
0.4 – 0.7 – umiarkowana zależność
0.7 – 0.9 – dość silna zależność
0.9 – 1 – bardzo silna zależność

Dla przykładu, w jednym z naszych raportów znaleźliśmy takie silne korelacje:
Pampers Naturally Clean chusteczki z Pampers Active Baby Mega Pack (ale już chusteczki z mlekiem modyfikowanym były związane ogólnie bardzo słabo)
Samsung 18.5 LED S19D300NY z Kabel USB 2.0 A męski 1.8m
Tefal Patelnia WOK Revelation z Tefal Patelnia do naleśników Revelation
Brother DCP-J552DW z Xerox Business A4 500szt
Dragon Age Inkwizycja PS4 z Konsola Sony PlayStation 4 (PS4) 500GB

To mógł być oczywiście efekt listy produktów polecanych na karcie produktowej.
Jak się jednak okazało po analizie raportu korelacji, w wielu przypadkach polecane produkty nie obejmowały tych najsilniej i najliczniej skorelowanych, natomiast produkty pozornie powiązane (i polecane na stronie) wykazywały bardzo słabą korelację (np. wspomniane chusteczki dla dzieci i mleko modyfikowane).

Z ciekawych, średnio i bardzo skorelowanych, kombinacji wybraliśmy:
Perfumy dla pary – Calvin Klein CK One Red For Him i Calvin Klein CK One Red For Her
Zestaw kobiety aktywnej – NIKE T-shirt i Cartier Goutte De Rose woda toaletowa
Zestaw dla kobiety nowoczesnej – Apple iPhone 5S i Viktor & Rolf Flowerbomb woda perfumowana
Zestaw dla miłośników kotów i psów- Kitekat tuńczyk i Chappi wołowina
Zestaw dla miłośników kotów i dzieci – Pampers Premium Care pieluchy i Royal Canin Digestive

Technicznie
Raport jest jeszcze w wersji beta i dostępny jest na nielicznych kontach Google Analytics. Aby zawierał jakiekolwiek dane, musi być spełnionych kilka warunków. Przede wszystkim, konieczny jest wdrożony kod śledzący e-commerce, dodatkowo wymagana jest minimalna liczna produktów oraz transakcji. Jaka to jest liczba, tego Google nie precyzuje. Raport generowany jest na podstawie 30-dniowych danych transakcyjnych. Nie należy tego raportu mylić ze śledzeniem odsłon produktów powiązanych w ramach Universal Analytics. Dane, o których mowa, dostępne są dla obu wersji Google Analytics, klasycznej i nowej, a raportowane są na podstawie danych transakcyjnych.

Praktycznie
Na podstawie zagregowanych danych raportu produktów powiązanych, możemy zbudować szersze grupy produktów współwystępujących według kategorii (np. kosmetyki, chemia domowa, akcesoria kuchenne, artykuły dla dzieci, RTV itd.), a nawet wg cen (w naszym przypadku rzadkością było powiązanie produktu taniego z drogim).

Analizę korelacji między produktami można wykorzystać przede wszystkim na potrzeby:
– budowania rekomendacji na ścieżce zakupowej,
– remarketingu produktowego (z wykorzystaniem współczynnik korelacji jako jednego z warunków),
– zarządzania prezentacją i promocją produktów na stronie (listing, karta produktu).
Raport jest nowy, warto testować zastosowanie wypływających z niego wniosków. Nie dość jednak, że możemy dowiedzieć się czegoś więcej o klientach swojego sklepu, to jeszcze wpłynąć na zwiększenie wartości koszyka i podniesienie współczynnika konwersji.

Oto, jak wygląda przedstawiony powyżej, przykładowy raport:

Analizy współwystępujących produktów można prowadzić też choćby na podstawie danych z CRM. Praktyka pokazuje jednak, że dział marketingu i dział CRM są od siebie często bardzo odległe

Dlaczego potencjalni klienci porzucają koszyk?
Istnieje 5 podstawowych powodów:

Google Analytics raportuje dane z każdej strony, na której jest poprawnie wpięty i o każdym użytkowniku, który tę stronę odwiedzi (temat próbkowania odłóżmy na razie na bok). Czy jednak wszystkie te dane są istotne? Być może tak. Czy są istotne w kontekście biznesowego celu witryny? Być może nie. Tak czy nie, nie ma nic piękniejszego niż porządek w danych W imię tego porządku, poniżej przedstawiamy kilka pomysłów na architekturę konta GA (usługi GA, precyzyjnie mówiąc) a co za tym idzie – kilka praktycznych filtrów profilu Google Analytics.

Profile możemy tworzyć nie tylko po to, aby gromadzić w nich przefiltrowane dane, ale też po to, aby wybranym użytkownikom nadać do nich dostęp z różnym zakresem uprawnień, począwszy od administratora konta, przez osoby wewnątrz organizacji, pracujące w oparciu o dane GA, a skończywszy na zewnętrznej agencji odpowiedzialnej za określony kanał marketingowy.
Niezależnie od tego, jak chcemy dane gromadzić, ile profili tworzyć, jakim użytkownikom udostępniać raporty, każdy serwis, każde konto GA wymaga kopii zapasowej oryginalnych danych. Dlaczego? Ponieważ filtry profilu są nieodwracalne. Gdy raz przefiltrujemy dane, nie będziemy mieć wglądu do oryginalnego zbioru.

Warto zapamiętać:

• Filtry wykonywane są w ustalonej kolejności
• Dane wyjściowe filtra A są danymi wejściowymi filtra B
• Wszystkie utworzone filtry są dostępne na poziomie konta, skąd można je importować do profili. Modyfikacja określonego filtra ma zastosowanie na wszystkich profilach konta, w których jest on stosowany (wydaje się trywialne, ale niejeden użytkownik GA był zaskoczony ).

 

 

 

 

filtr 2.

2. Narzędzia do weryfikacji poprawności wyrażeń regularnych, zarówno na stronach internetowych, jak i jako dodatki do przeglądarek. Wystarczy przeszukać wyniki Google dla zapytania regular expression checker lub regex tester.