Podle mne nejdůležitější část práce s atribučními modely je „přelévání peněz“ mezi marketingovými kanály. S cílem zvýšení počtu konverzí bez nutnosti zvýšení marketingových investic. K tomu budeme potřebovat znát náklady a spočítat ceny za konverzi (CPA) a návratnost investic do reklamy (ROAS).
V prvním díle toto seriálu jsem vám dal návod, jak zjistit, že je váš web vhodný adept na vyhodnocování marketingových kampaní pomocí atribučních modelů. V druhém článku jsem popsal základní atribuční modely používané v Google Analytics.
Spočítejme náklady
Ke každému zdroji návštěv přidáme skutečné náklady. Může se to zdát jednoduché, ale nebývá. Možné investice u kanálů jsou:
- Placená reklama: média, měsíční správa (agentura či interní zaměstnanec), grafik
- SEO: SEO konzultant, copywriter, výdaje za umisťování obsahu
- E-mailing: copywriter, náklad na rozesílku
- Odkazující weby: náklady na získání odkazu, copywriter, PR agentura
Pokud tyto náklady dokážeme každému zdroji přiřadit, můžeme je mezi sebou věrohodně porovnat. Doposud jsme porovnávali jen počty konverzí, ale nevěděli jsme, kolik peněz musíme k získání konverze vynaložit. Je zřejmě, že uvidíme velmi odlišné náklady na získané konverze (CPA).
Obrázek 1: Každý kanál má jinou cenu za konverzi (CPA), zdroj Quisma
Jak dostat kanály do latě
Aby bylo zřejmé, kde leží ideální průměrný náklad na konverzi (CPA), pokusíme si ho určit. Pokusíme se dostat všechny kanály do latě opakovanými přesuny peněz.
Obrázek 2: V ideálním případě máme náklady kanálů v jedné lati, zdroj Quisma
Stanovení ideální průměrné hranice neumím určit jinak, než porovnáním nákladů jednotlivých kanálů, zohlednění počtu získaných konverzí a zprůměrování částek.
Výtěžnost kanálů
I když budeme srovnávat kanály do latě, je důležité myslet na výtěžnost každého z nich. Jinými slovy – za kolik peněz se ještě konverze vyplatí získávat. Počet konverzí sice může stále růst, ale každá další konverze již bude o dost dražší a nevyplatí se ji získat, viz graf.
Obrázek 3: Křivka ukazující zvyšující se náklad na každou další konverzi, zdroj Quisma
A zatím jsme ještě nemluvili o tom, jak který kanál ovlivňuje ostatní zdroje návštěv. Tedy pokud posílím investice do display reklamy, která třeba otevírá konverzní cesty, o kolik konverzí navíc celkem získám. V Google Analytics Premium existuje Data-driven Attribution model, který vzájemné vlivy snaží dopočítávat.
Obrázek 4: Zvýšením výdajů do display získáme více konverzí, zdroj
Reálné náklady na konverze
K ceně za konverzi, kterou nyní znáte například z PPC, musíme připočítat náklady všech dalších kanálů, které ke konverzi přispěly. Statistika počtu získaných konverzí v AdWords/Skliku je pro vyhodnocování přínosu více kanálů velmi nepřesná. V PPC vidíme počet konverzí, u kterých byl v cestě AdWords/Sklik. Ale náklady ostatních kanálů (e-mail, display, SEO), už v AdWords/Sklik statistikách nezjistíme. Reálná cena za konverzi je tedy o dost vyšší.
Jak zjistit částku nákladů
Zjistit, kolik peněz jsme utratili za placené zdroje návštěv, není tak obtížné. Náklady z Google AdWords se v Google Analytics zobrazí automaticky (návod na import). Mimochodem, v AdWords lze nastavit kampaně tak, aby nepřekračovaly maximální cenu za akvizici (CPA), ale trpí „chybou“, kterou uvádím výše.
U Skliku, placených Facebookových kampaní, bannerů, apod. je zjištění reálných nákladů stále poměrně jednoduché. Uvidíme částku, kterou jsme denně/týdně či měsíčně utratili, a přidáme náklady na správu (faktura od agentury či PPC konzultanta nebo ekvivalent v nákladech na zaměstnance).
Obtížnější je to již u neplacených kanálů. Nechme stranou direct/přímou návštěvu, u které náklad určovat nebudeme. Ale ještě tu je přirozená, chcete-li, neplacená návštěvnost z vyhledavačů. Zde se skutečně neplatí za každého návštěvníka, ale nákladovost na získání více konverzí je obvykle poměrně vysoká. Započítávat sem můžeme interní a externí čas SEO konzultantů, programátorů a copywriterů, kteří doporučené změny zapracovávají. Můžeme přidat náklady na umisťování článků a získávání odkazů. Optimalizace pro vyhledávače, oproti placené reklamě, má obvykle na začátku vyšší náklady, ale efekt se objevuje až v delším čase. Proto je ke zvážení, zda i náklady nerozkládat v čase.
Obdobně to je u e-mailových kampaní. Zde sice máme přímý náklad v podobě rozesílky, ale je zde opět dost času (interního či externího) na přípravu textu, grafiky a samotné rozesílky. I tyto náklady je vhodné odhadnout.
Velké, jednorázové náklady, například na redesign webu či velké úpravy struktury webu, do našich tabulek nepočítáme. Vyhodnocování by bylo velmi obtížné.
Tímto způsobem průběžně evidujeme přehled nákladů na jednotlivé kanály. Níže uvádím odkazy na návody, jak tyto částky importovat do Google Analytics, abychom s nimi mohli u atribučních modelů pracovat.
Hodnota konverzí, CPA a ROAS
Níže je obrázek s rozpadem zdrojů návštěv do vlastních skupin. Tomu se budu věnovat ve čtvrtém článku, nyní bychom se měli snažit ke každému zdroji doplnit sloupec Částka = náklad, aby bylo možné vypočítat další hodnoty.
Obrázek 5: Po vyplnění nákladů uvidíme u každého kanálu ve sloupcích CPA (a ROAS) i částku
Zjištěním nákladů se nám u atribučních kanálů otevírají nové metriky. Vedle počtu konverzí můžeme zobrazit Hodnotu konverzí, to je součet tržeb či hodnot cílů. ROAS (návratnost investic do reklamy, Return on advertising spending) se vypočte jako hodnota konverzí vydělena výdaji/náklady daného kanálu a je vyjádřena v procentech. Čím vyšší procento, tím lepší. U CPA (cena za akci/konverzi, Cost per action) se vydělí náklady počtem konverzí a jsou vyjádřeny měnou. Čím nižší hodnota, tím lepší.
Obrázek 6: U atribučních modelů vidíme tři metriky
Obrázek 7: Kanály a jejich hodnota konverze a ROAS
Obrázek 8: Kanály a jejich konverze a CPA
Přelévání peněz – jak provádět rozhodnutí a testy
Všechny předchozí informace směřovaly k tomuto okamžiku, nyní se bude dít nejdůležitější část práce s atribučními modely.
Celá hra spočívá v tom zjistit, zda peníze, které investujeme do online marketingu, nemůžeme utratit efektivněji. Díky opakovanému přerozdělování peněz mezi kanály budeme testovat, kde peníze přinesou nejvíce konverzí a jak se jednotlivé marketingové kanály ovlivňují.
Pokud je v základním atribučním modelu u kanálu A nižší procento ROAS než u nového atribučního modelu (kanál je nadhodnocen), snížíme kanálu A část jeho rozpočtu. Tento rozpočet přiřkneme kanálu B, který má nižší hodnotou CPA než je ideální hodnota. A pak vyhodnotíme, zda kanál B přinesl více konverzí, než o kolik konverzí kanál A přišel snížením rozpočtu.
Je zřejmé, že v tomto kroku chceme peníze přerozdělit a ne vydávat na marketing více peněz. A v tom je kouzlo práce s atribučními modely. Nemusíme vydat více peněz, jen je efektivněji utrácet. A připišme je těm kanálům, které mají nižší než průměrnou cenu CPA.
Pokud peníze investujeme do dalšího zdroje návštěv, počkáme odpovídající dobu, aby se změny mohly projevit. Sledujeme, zda přesun investic mezi kanály za stejný objem peněz přineslo více konverzí, lepší ROAS a CPA. Ideálně by se hodnota ROAS měla u obou kanálů přibližovat zvolenému ideálu.
Pokud se změna projeví správně, pravděpodobně jsme učinili správné rozhodnutí. A je vhodné začít řešit tvorbu vlastního atribučního modelu, který zohledňuje význam jednotlivých kanálů. O tom budu psát v dalším díle seriálu.
Návod na importování nákladů do Google Analytics
Import nákladů do Google Analytics se děje přes Správce > (služba) > Import údajů. Základní návody, jak do Google Analytics vložit i jiné náklady, než z Google AdWords najdeme v „podpoře“ Příklad importu údajů o nákladech a Návod na formátování souboru CSV pro import do Google Analytics, a Importing Cost Data using the Management API. Věnuje se tomu článek například na OptimizeSmart.com: How to do ROI Analysis in Google Universal Analytics. Vedle nákladů můžeme importovat údaje o uživatelích, kampaních, obsahu, vrácených platbách: Využití importovaných údajů v přehledech. A v neposlední řadě lze využít i některé z placených řešení.
V dalším článku se budu věnovat analýze nejčastějších konverzních cest a tvorbě vlastního atribučního modelu.
