Slide dell'intervento "Dai valore al tuo E-commerce: ridefinisci la strategia ADV tramite l'analisi dei dati" di Giorgia Zambianchi e Lorena Piai all' Web Marketing Festival 2016.
Cosa dicono le persone dei brand online? Quali sono le opportunità di un asco...
TSW - Dai valore al tuo E-commerce: ridefinisci la strategia ADV tramite l'analisi dei dati - Web Marketing Festival 2016
1. #wmf16
Dai valore al tuo E-commerce:
ridefinisci la strategia ADV tramite
l'analisi dei dati
Grazie a Google Analytics e all'analisi dei modelli di
attribuzione, vi dimostreremo come pianificare e
ottimizzare gli investimenti al meglio
GIORGIA ZAMBIANCHI e LORENA PIAI
3. #wmf16
Premessa
Evidenziare al cliente i risultati reali della strategia
applicata nel primo semestre del 2016
Modificare o integrare la strategia del
secondo semestre del 2016
E-commerce di gioielli avviato e in gestione da più
di un anno. Più canali ADV attivi.
4. #wmf16
Analisi dati
2016
(Gen – Giu)
Tempo
Conversione
Percorso
Conversione
Customer
Journey
ConversioniCanali
Conversion
Rate
6. #wmf16
Customer Journey
Percorso: Conversioni Canalizzazioni multicanale Conversioni indirette
CONVERSIONI INDIRETTE
CONVERSIONI DIRETTE
più il numero è elevato
più il canale influisce indirettamente
(e nella customer journey è distante dal momento del BUY)
16. #wmf16
I modelli di attribuzione
A quale canale della vengono assegnate le vendite?
?Organico DirettoReferralNewsletter
AdWords
Generiche
Social
Organico
17. #wmf16
I modelli di attribuzione
A quale canale della vengono assegnate le vendite?
?
MODELLI DI
ATTRIBUZIONE
La regola (o insieme di regole) che determina il modo in
cui il credito per vendite e conversioni viene assegnato
ai punti di contatto nei percorsi di conversione.
=
Organico DirettoReferralNewsletter
AdWords
Generiche
Social
Organico
18. #wmf16
Ultimo clic non diretto
In Google Analytics di default il 100% degli
acquisti viene attribuito all'ultimo canale non
diretto su cui l'utente ha cliccato
Organico DirettoReferralNewsletter
AdWords
Generiche
Social
Organico
19. #wmf16
Ultima interazione
Il 100% del valore della conversione viene
attribuito all'ultimo canale con cui l'utente ha
interagito prima di effettuare l'acquisto
OrganicoReferralNewsletter Diretto
AdWords
Generiche
Social
Organico
20. #wmf16
Prima interazione
Il 100% del valore della conversione viene
attribuito al primo canale con cui l'utente ha
interagito
AdWords
Generiche OrganicoReferralNewsletter Diretto
Social
Organico
21. #wmf16
Lineare
Il modello Lineare attribuisce credito uguale a
ogni interazione sul percorso verso la conversione
Social
Organico Organico DirettoReferralNewsletter
AdWords
Generiche
22. #wmf16
Ultimo clic AdWords
Il 100% del valore della conversione viene
attribuito all'annuncio AdWords più recente su
cui l'utente ha fatto clic prima di effettuare
l'acquisto o generare la conversione.
AdWords
Generiche OrganicoReferralNewsletter Diretto
Social
Organico
23. #wmf16
Decadimento temporale
Viene assegnato un credito maggiore ai punti di
contatto più prossimi alla conversione.
Social
Organico Organico DirettoReferralNewsletter
AdWords
Generiche
24. #wmf16
Sulla base della posizione
Consente di attribuire più credito alla prima e
all'ultima interazione (es. 40%).
Il restante 20% viene spartito fra quelle centrali.
Social
Organico Organico DirettoReferralNewsletter
AdWords
Generiche
26. #wmf16
Obiettivi
Distribuire comunque parte del credito anche agli
step intermedi e allo step finale
Evidenziare i canali che hanno dato un contributo
maggiore alla fase di awareness
28. #wmf16
Metodologia
Come base di partenza per la
costruzione del nostro modello
personale abbiamo scelto di
utilizzare il Modello Lineare, che
consente di distribuire parte del
credito a tutti gli step
Percorso: Conversioni Attribuzione Strumento confronto modelli
29. #wmf16
Metodologia
Per determinare la finestra di
ricerca abbiamo analizzato
il tempo alla conversione
Percorso: Conversioni Attribuzione Strumento confronto modelli
31. #wmf16
Giorno 0
68,16% Conversioni
Tempo alla Conversione
Fino al 30° giorno ci sono conversioni
Abbiamo scelto di mantenere
l’impostazione di default di Analytics
Percorso: Conversioni Canalizzazioni multicanale Tempo alla conversione
32. #wmf16
Metodologia
Si può scegliere di attribuire più credito in base alla
permanenza sul sito.
Nella costruzione del nostro modello non costituiva però
una metrica di interesse.
Percorso: Conversioni Attribuzione Strumento confronto modelli
33. #wmf16
Metodologia
Aspetto di particolare interesse, nella definizione del modello di attribuzione
si può decidere di applicare delle regole di credito personalizzate.
Percorso: Conversioni Attribuzione Strumento confronto modelli
34. #wmf16
Metodologia
Aspetto di particolare interesse, nella definizione del modello di attribuzione
si può decidere di applicare delle regole di credito personalizzate.
Abbiamo scelto di applicare delle regole
personalizzate al fine di attribuire maggior
credito al primo step di interazione,
sulla base dell'effettivo contributo
dei vari canali
Percorso: Conversioni Attribuzione Strumento confronto modelli
39. #wmf16
Considerazioni Finali
I nuovi canali attivati (DEM, Instagram e Facebook)
hanno dato una forte spinta a tutti gli altri canali
In base al modello costruito con i dati a disposizione
anche i risultati portati in modo diretto sono buoni
Anche nel secondo semestre del 2016 verranno attivate campagne con obiettivi
di Awareness (DEM, Display e Programmatic)
Verranno mantenute anche le campagne sui Social
spingendo le promo e il periodo natalizio
42. #wmf16
E Ricorda…
Google Analytics è un ottimo strumento di analisi
MA
non possiamo limitarci a guardare i dati che ci mostra di default.
43. #wmf16
E Ricorda…
Google Analytics è un ottimo strumento di analisi
MA
non possiamo limitarci a guardare i dati che ci mostra di default.
Dobbiamo imparare ad analizzare in modo più critico
44. #wmf16
E Ricorda…
Google Analytics è un ottimo strumento di analisi
MA
non possiamo limitarci a guardare i dati che ci mostra di default.
Dobbiamo imparare ad analizzare in modo più critico
Guardando gli stessi dati da più punti di vista
45. #wmf16
E Ricorda…
Google Analytics è un ottimo strumento di analisi
MA
non possiamo limitarci a guardare i dati che ci mostra di default.
Dobbiamo imparare ad analizzare in modo più critico
Guardando gli stessi dati da più punti di vista
In base anche a quelli che sono gli obiettivi del nostro cliente
47. #wmf16
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