W optymalizacji kampanii SEM bardzo łatwo jest poddać się własnej intuicji, powierzchownej obserwacji lub „wcześniejszym doświadczeniom”. To jednak prosta droga do niedoinwestowania lub przeinwestowania kampanii. O tym, że wskazówki ukryte są w liczbach, nie trzeba nikomu mówić. Można jednak pokazać je w bardziej przyjazny sposób – i dzięki temu sprawnie optymalizować działania marketingowe.
Z tego artykułu dowiesz się:
- czym jest „raport cieplny”,
- jakie dane możesz tam zaimportować,
- jak go wykorzystać w działaniach SEM.
„Raport cieplny” – co to właściwie jest
Ideę „raportu cieplnego” najlepiej może wyjaśnić porównanie go do czegoś, co najczęściej można zobaczyć na stronach www związanych z branżą budowlaną lub w telewizji w filmach sensacyjnych. Mowa o obrazie widzianym przez kamerę termowizyjną.
Tego typu kamerę wykorzystuje się np. przy badaniu efektywności ocieplenia – kierując ją na dom, można zobaczyć obraz w kolorach niebieskim, żółtym, zielonym, czerwonym. Na poniższym zdjęciu widać, że miejsca oznaczone kolorem czerwonym to punkty domu, przez które ucieka ciepłe powietrze. A to z kolei ważna wskazówka, gdzie warto nanieść poprawki, jeśli chodzi o izolację budynku.
Słuchaj „Marketer+” Podcast
[opis]Obraz tego, co widzi kamera termowizyjna. W tym przypadku widzimy, że najwięcej utraty ciepła generują okolice okien i to właśnie tam powinno się nanieść poprawki izolacyjne[/opis]
[zrodlo]Materiały własne[/zrodlo]
Jak to się ma do marketingu? Wbrew pozorom to nie tylko kolorowa, ale również przydatna informacja. Choćby wydawało się nam, że wszystko w naszych działaniach marketingowych funkcjonuje jak w zegarku, po zastosowaniu odpowiednich narzędzi analizujących dane może okazać się, że wydajemy pieniądze na akcje, które są zupełnie nieefektywne.
„Raport cieplny” w Google Analytics
Dane o kliknięciach, konwersjach czy sesjach pokazane są w Analyticsie przeważnie w formie tabeli lub wykresu. Widzimy je zazwyczaj na przestrzeni miesiąca, tygodnia czy dnia. Dostępne są co prawda raporty „Pory dnia”, w których dane wyróżnione są co do godziny, ale to „zimny” raport i – powiedzmy sobie – „płaski”. Co się stanie jeśli dodamy jeszcze jeden wymiar, czyli każdy pojedynczy dzień tygodnia?
Wyobraź sobie, że takie dane rozłożysz na dni tygodnia i godziny. Zobaczysz wtedy obraz mówiący o zachowaniu wysegmentowanych użytkowników z Twojej witryny. Jeśli zastanawiałeś się kiedyś, czy np. klienci Twojego sklepu e-commerce śpią w tym samym czasie co Ty, to odpowiedź znajdziesz właśnie tam.
Z Google Analytics pracuję już od kilku lat, ale za każdym razem, gdy robię audyt kont jestem zdumiony tym, jak ludzie zachowują się na stronie – w zależności od branży.
[opis]To obraz konwersji, rozłożonych per godzina i dzień tygodnia. W pozycji horyzontalnej można dostrzec, że godziny nocne przynoszą nam najmniej konwersji, a trzy pierwsze dni tygodnia konwertują najlepiej[/opis]
[zrodlo]Materiały własne[/zrodlo]
Powyżej mamy zrzut przykładowego „raportu cieplnego” dla sklepu e-commerce pokazującego konwersje bezpośrednie w konkretnych godzinach i dniach na przestrzeni ostatnich czterech pełnych tygodni. W wyeksportowanym do Excela raporcie niestandardowym widnieje kombinacja danych – godzina, dzień tygodnia oraz interesujący nas atrybut – z Google Analytics. Po ustawieniu informacji w pokazany powyżej sposób, nanosimy formatowanie warunkowe i w ten sposób otrzymujemy „raport cieplny”.
Mając przed sobą tak przygotowany raport, widzimy, że zdecydowana większość ludzi konwertuje na początku tygodnia. To, co się wyróżnia, to godziny nocne. Wydawało Ci się, że klienci idą spać o 22? Błąd! W praktycznie każdym przypadku okazuje się, że godzina rozpoczynająca spadki sprzedaży to 1-2 w nocy, a godzina wzrostu sprzedaży to 7-8 rano.
Oczywiście musimy pamiętać o weekendzie. Sobota to dzień, w którym ludzie wydają się zmęczeni po całym tygodniu, więc wzrost konwersji następuje raczej w południe, ale nie utrzymuje się do późniejszych godzin. Zdecydowanie lepiej jest w niedziele, gdzie konwersji w ciągu całego dnia jest więcej, a ich większość przypada na wieczór.
„Raport cieplny” a kampania AdWords
Mając tak cenne informacje, możemy się zabrać za optymalizację naszych kampanii. Aby reklama miała sens, musimy pokazać odpowiednią kreację odpowiedniej osobie w odpowiednim czasie. Łatwo zapomnieć o tym ostatnim czynniku, co skutkować może zmarnowaniem pewnej części budżetu na bezowocne działanie marketingowe. AdWords daje nam możliwość określenia stawek CPC w odpowiednich dniach i godzinach.
Bez szczegółowych danych, które daje nam „raport cieplny”, możemy się tylko domyślać, kiedy najlepiej pokazywać reklamy. Bo kiedy kampania brandowa może, a nawet musi, być pokazywana szeroko to kampanie generyczne już niekoniecznie. Skoro decydujemy się na zdobywanie nowego ruchu, to róbmy to mądrze. Jeśli po analizie raportu wywnioskujemy, że nasza strona jest systematycznie „okupowana” przez konwertujące osoby w poniedziałkowe i wtorkowe wieczory, to może właśnie wtedy warto się pokazywać wyżej i częściej. Prawdopodobnie Twoje zachowania są podobne do zachowań Twoich klientów, warto więc przemyśleć inwestycję w kampanię generyczną prowadzoną również w godzinach nocnych.
Gdzie możemy zastosować „raport cieplny” w czterech przykładach:
- Wysyłasz e-maile do swoich klientów? Stwórz zdarzenie w Google Analytics, które powiadomi Cię, gdy odbiorca otworzy newsletter. Zaimportuj takie dane do „raportu cieplnego” i zobacz, ile czasu mija po wysłaniu e-mailingu, zanim zostanie on otwarty przez internautę. Może pomoże Ci to ułożyć odpowiedni harmonogram kolejnych wysyłek?
- W taki sam sposób sprawdzisz, czy ludzie częściej dodają do koszyka produkty rano, czy wieczorem. Wynik takiej analizy może okazać się zaskakujący, bo nie zawsze pokrywa się w stosunku 1:1 z konwersjami bezpośrednimi, czyli z zakupem.
- Co jeszcze możesz zbadać? Może interesuje Cię, jak zachowują się osoby ze źródła „organic”? Wyeksportuj dane o sesjach i masz wszystko jak na dłoni.
- Jakie stawki CPC były w niedziele dla kampanii generycznej? Wyciągamy dane z zakładki wymiary i gotowe!
Potencjał „raportu cieplnego” jest ogromny, a wyeksportowane z niego dane, mogą okazać się pomocne przy kampaniach SEM oraz pozwolą na dokonanie analizy zachowań użytkowników na stronie internetowej.
Mam nadzieję, że podane przykłady zainspirują Cię do opracowania własnych raportów, które pomogą Ci w poprawie jakości kampanii. Granice ich tworzenia i wykorzystania stawia tu jedynie Twoja analityczna wyobraźnia!
[kreska]Warto doczytać:
1. D. Gilbert, „Here’s An AdWords Script That Lets You Optimize Bids Every Hour Of The Day”.
