רוצים לדבר? אנחנו כאן






 הנני מאשר/ת קבלת ניוזלטרים ודיוורים

דוח MCF למתחילים: שיפור המרות ב-5 צעדים

02 ינואר

דוח MCF למתחילים: שיפור המרות ב-5 צעדים


אם אי פעם היו זמנים בהם המשתמש קיבל החלטה דרך ערוץ שיווקי אחד, הרי שהם כבר מזמן חלפו ואינם
. כיום כמעט כל פעולה בדיגיטל מערבת מספר ערוצי שיווק, אתרים ומכשירים, ואנו נדרשים לתת את הדעת על כולם. ברוכים הבאים לעולם הרב-ערוצי של Multi-Channel Funnel.

מאת: עמית אדלר

לעיתים יש סתירות במידע שמתקבל מאפיקי שיווק שונים. הקליקים באדוורדס כמעט אף פעם לא תואמים לכניסות באנליטיקס; המרות שמיוחסות בשוגג אך ורק לאפיק אחד, עשויות להכיל עוד כמה אפיקים נוספים שתרמו להמרה על הדרך.

אז איך נדע אם הקידום האורגני באמת יעיל או שהוא משמש רק ככלי עזר? איך נוודא שההמרות שאנו רואים באדוורדס אכן הגיעו מקמפיין מסוים, בעוד שקמפיין אחר – שקיבל את כל הקרדיט – בעצם אינו אפקטיבי?

כדי לעשות סדר בבלגן, דוח MCF מאפשר לנו לפלח את המידע בצורה המתאימה לעולם הרב ערוצי.

לפני שמתחילים חשוב לוודא שבאנליטיקס יש המרות (Goals) ו/או נתוני Ecommerce, אחרת הדוח לא יציג נתונים. כמו כן כדי לקבל את מלוא הנתונים גם לגבי הקמפיינים הממומנים, יש לחבר את אדוורדס לאנליטיקס.


נכון להיום יש 5 דוחות MCF באנליטיקס:

1. סקירה כללית (Overview)
2. סייעני המרות (Assisted Conversions)
3. נתיבי המרות עיקריים (Top Conversion Paths)
4. פילוח לפי זמן (Time Lag)
5. פילוח לפי אינטראקציות (Path Length)

כעת נרחיב אודות כל דוח וכיצד ניתן להשתמש בו לתועלת האתר והעסק.

דוח Overview

כמה המרות היו לנו בתקופת הזמן הנבחרת, וכמה מתוכן היו המרות בסיוע של ערוצי שיווק שונים (Assisted). החלק הכי מעניין וחשוב הוא התצוגה הגרפית, שמראה לנו בעצם אילו ערוצים היו מעורבים בהמרות שהגדרנו. מומלץ מאוד לבדוק כל המרה בנפרד, כדי לא לקבל ערבוב נתונים (בחלק העליון של הדוח יש לבחור את ההמרה הרצויה).

MCF Overview

בדוגמה שלעיל בחרנו שני ערוצים – אורגני וישיר (אפשר לבחור עד 4). דיאגרמת וון בצד ימין מראה לנו שיש חפיפה של קצת מעל 21% בין שני האפיקים. כלומר 21% מההמרות כללו גם אפיק אורגני וגם אפיק ישיר, ולא רק אחד מהם.

כלל אצבע הוא שככל שיש יותר חפיפה בין המקורות, כך הדוחות הרגילים באנליטיקס כנראה פחות אמינים ויהיה עליכם להשתמש ב- MCF או בדוחות הייחוס (Attribution Reports) כדי להבין מה באמת עובד. אגב, החפיפה הזו היא גם הסיבה לכך שיש סתירות בין דוחות האנליטיקס לדוחות האדוורדס.

כדי להתמקד בביצועי הקמפיינים באדוורדס בלבד, פשוט בוחרים באופציה Adwords בחלק העליון במקום All (בתנאי שאנליטיקס ואדוורדס מחוברים, כפי שצוין בהתחלה):

MCF adwords

במצב הזה נקבל תרשים שמציג את ההמרות באדוורדס כברירת מחדל, וכמה מתוכן היו בשיתוף אפיקי תנועה אחרים. בתרשים ניתן לראות שמסך כל ההמרות שהביא אדוורדס (העיגול הגדול), 26% היו המרות שכללו גם חיפוש אורגני בשלב כלשהו במשפך; כלומר האורגני כאן משמש כאסיסט להמרות שמגיעות מהפרסום בגוגל אדוורדס.

MCF Adwords Overview

דוח Assisted Conversions

כאן נראה כמה המרות הביא כל מקור תנועה בפילוח ל-3 חלקים עיקריים: פעם אחת כסייען המרות (Assisted – הוביל להמרה אבל לא יצר אותה בפועל); פעם אחת כמקור התנועה האחרון או הישיר (Last Click or Direct), וכן מה היחס בין שני אלו (Assisted/Last Click or Direct).

בדוגמה ניתן לראות שהאפיק הממומן סייע ליצירת 309 המרות, אבל שימש כערוץ ממיר בפני עצמו רק ב-264 המרות.

היחס בין האסיסט לקליק האחרון קובע האם האפיק שימש יותר כסייען המרות או כערוץ ממיר בפני עצמו: התכנסות ל-0 מעידה על ערוץ יותר ממיר; התכנסות ל- 1 מעידה על ערוץ אסיסט וממיר גם יחד; חריגה מ-1 מעידה על ערוץ המשמש יותר כאסיסט.

MCF assisted conversions

את האפיקים השונים ניתן לבחור מהסרגל העליון (MCF Channel Grouping, Default Channel Grouping וכן הלאה), או לחילופין ליצור חלוקת אפיקים חדשה בהתאם לצרכים שלכם.

מדוע שתרצו לעשות זאת? מכיוון שאנליטיקס לא תמיד מתייג את האפיק הנכון בצורה המתאימה לנו (לדוגמה: יוטיוב נחשב כאפיק מדיה חברתית, אבל אולי אנחנו נרצה לתייג אותו דווקא כ- referral).

הדוח מאפשר לנו להבין שכל אפיק יכול לשמש בכמה תפקידים במקביל. לפעמים נדמה שקמפיין מסוים לא תורם את חלקו או מבזבז יותר מדי כסף. הצצה בדוח MCF יכולה להראות שבלי האסיסטים של האפיק הזה, היו מתרחשות פחות המרות ולכן שווה להשאיר אותו (אולי בתקציב נמוך יותר, אבל עדיין שווה).

דוח Top Conversion Paths

שרשרת המסלולים שעברו המשתמשים עד שבסופו של דבר המירו (אפיקי תנועה, עמודים באתר וכו'). בשורה 8 בדוגמה ניתן לראות 10 המרות שכולן הגיעו אך ורק דרך טראפיק ישיר, אבל חצי מכלל ההמרות עברו במסלול מסובך יותר שכלל כמה ערוצים במקביל – התחלה באורגני וסיום בישיר, התחלה בממומן וסיום באורגני וכן הלאה.

בצורה זו ניתן לתת קרדיט גם לאפיקים שחשבנו שאולי אינם יעילים, אך ממלאים את חלקם במשפך השיווקי ובמסע הלקוח שעובר המשתמש.

MCF top conversion path

דוח Time Lag

בדוח זה ניתן לראות כמה ימים חלפו מאז הכניסה הראשונה לאתר ועד לביצוע ההמרה. לדוגמה, 60% מההמרות בוצעו ביום הכניסה לאתר בפעם הראשונה (פס כחול כהה), והן גם אלו שהביאו הכי הרבה הכנסות (פס תכלת). בהחלט שאפו, ואולי שווה לשקול כיצד להשקיע במשתמשים שממירים כבר בפעם הראשונה. ההמרות הטובות ביותר לאחר מכן (18% מהן) בוצעו בטווח של 12 עד 30 יום מהכניסה הראשונה לאתר.

זו דוגמה מצוינת למסע הלקוח באתר שלכם, ולשאלה כמה זמן לוקח לו לגבש החלטה. במקרה הזה שווה לחזור למשתמשים באמצעות רימרקטינג אחרי 12 עד 30 יום מהכניסה לאתר, ולהציע להם הנחה, השלמת רכישה ועוד.

MCF time lag

דוח Path Length

כמה אינטראקציות היו למשתמשים עם האתר, עד שלבסוף המירו. בדוגמה ניתן לראות שאומנם רוב ההמרות קרו תוך אינטראקציה אחת, אבל דווקא אלו שהתרחשו תוך 2, 3, 4 וכן הלאה אינטראקציות – הביאו לשווי המרה גבוה יותר.

גם בהתאם למידע הזה אפשר לתכנן קמפיין רימרקטינג שיחזור למשתמשים בטווחי הזמנים הללו, ויציע להם מחיר מיוחד, חזרה להשלמת הרכישה / הליד ועוד.

MCF path length

רגע לפני סיום

אומנם דוחות MCF הם למשתמשי אנליטיקס מתקדמים בדרך כלל, אך אין שום מניעה שגם מתחילים יוכלו לחלץ מהם כמה תובנות עסקיות ושיווקיות. מכיוון שהמדריך הזה בסיסי והוא מיועד למתחילים, לא נכנסתי לאפשרויות וליכולות מורכבות יותר בדוח.

חשוב לזכור שגוגל אנליטיקס לא באמת מודד משתמשים אלא כניסות מדפדפנים (זאת בניגוד לפייסבוק, שאכן מסוגל למדוד משתמשים במדויק). אם נכנסתי לאתר מדפדפן כרום, יצאתי ואחרי שעתיים נכנסתי שוב לאותו אתר מסמארטפון – אנליטיקס יספור אותי כשני משתמשים נפרדים.

קחו את הדוחות הללו בעירבון מוגבל, אבל בהתאם לחוק המספרים הגדולים הם בהחלט יכולים לספק תובנות שלא הייתם יכולים למצוא במקום אחר.

תפריט