Problema Surselor de Trafic in Google Analytics Pentru Magazinele Online

Inca din 2016, am sesizat la clientii agentiei si in cele peste 800 de audit-uri efectuate o crestere a “surselor de trafic” pe care le vedem in Google Analytics.

In 2018, in Romania, avem deja magazine online care folosesc 2 procesatori de plati cu cardul, cel putin 2-3 tool-uri care remarketeaza audienta existenta pe site si daca luam in calcul ca site-ul face afiliere pe diverse plaforme, nu ne mai surprinde nimic cand oamenii nu mai inteleg datele din Analytics.

Cum magazinul in cauza are multe produse la preturi foarte bune, acesta ajunge sa isi listeze cataloagele de produse si pe 2-3 comparatoare de preturi.  Observam astfel in contul de Google Analytics 390 de “surse de trafic”. (Numarul acestora se regaseste in contul de Google Analytics -> Aquisition -> Source / Medium -> in coltul din dreapta jos)  – asta in conditiile in care am exclus sursele false de trafic.

Pus in aceasta situatie, owner-ul de business ordoneaza aceste surse de trafic in functie de numarul de vanzari sau rata de conversie, ignorand (aproape) complet modelul de atribuire default din Google Analytics. Ratele de conversie intre surse ajung si de 10-20 de ori mai mari decat media site-ului si se cosidera aceste cifre ca fiind reale (in cele mai multe cazuri).

Pentru ca toate aceste surse folosesc parametri de URL care suprascriu sursa initiala de trafic, ajungem sa le consideram ca si “surse de trafic reale”.

In exemplul de mai jos, nu putem considera secure.mobilpay.ro ca a III-a sursa de trafic cea mai buna (ordonare in functie de numarul de comenzi), ci putem afirma ca doar 7.66% din oamenii de pe site efectueaza plati online.

secure.mobilpay.ro

In cazul de mai jos avem situatia cand pentru “sursele” de remarketing (Criteo / RTBHouse) ratele de conversie sunt mai mici (anomalie) si Retargeting este de 3 ori mai mare. Anomalia este ca sursele de trafic care se folosesc de audienta existenta pe site au in marea partea a cazurilor o rata de conversie mai mare decat sursele care genereaza un trafic nou pe site.

anomalie rate de conversie

Ce putem face si cum analizam performanta unei surse reale de trafic?

Pentru magazinele online, avem in contul de Google Analytics cele mai importante 2 rapoarte pe care trebuie sa le analizam: Top Conversion Paths si Model Comparison Tool ambele se regasesc in contul de Google Analytics -> Conversions -> Multi-Channel Funnels -> Top Conversion Paths si Google Analytics-> Conversions -> Attribution -> Model Comparison Tool.

In acest articol o sa discutam despre Top Conversion Paths pentru ca este cea mai simpla metoda.

Top Conversions Paths

Acesta ne arata sursele de trafic prin care un consumator trece, inainte ca acesta sa genereze o conversie / tranzactie. Lucrurile pe care trebuie sa le setam sunt:

  • Sa avem o singura conversie selectata – in cazul de fata o sa folosim Transaction din Ecommerce. Daca aceasta nu este implementata, analizam Goal-urile, daca sunt setate.
  • Selectam intotdeauna toate interactiunile (bifam 1 or more sau All)
  • Selectam Source / Medium Path pentru o analiza  a surselor de trafic (Nu alegem Channel Grouping pentru ca setarile default nu sunt tocmai corecte)

conversion type

Informatiile pe care le vedem mai jos sunt foarte relevante pentru a intelege comportamentul unui client. Ele ne indica sursele de trafic prin care acesta a navigat inainte ca el sa cumpere.

Pentru locul 1 – 406 comenzi – 6.92% din conversii s-au realizat din sursa de trafic google / cpc prin care au interactionat o singura data.

Pentru locul 8 – 63 comenzi – 1.07% din conversii s-au realizat incepand din sursa de trafic google / cpc, dar ajungand sa finalizeze conversia in (direct) / (none).

In cazul acestor comenzi, in Acquisition -> Source / Medium noi vom vedea acele tranzactii ca fiind (direct) / (none).

Cu ajutorul filtrului, selectam sursa de trafic pe care o dorim sa o analizam. In cazul de fata o sa selectam google / cpc.

Prima observatie pe care o putem face, este aceea ca sursa de trafic google / cpc a interactionat cu 37.3% din tranzactii / conversii si 37.55% din venituri.

Dupa aplicarea filtrului, incepem sa intelegem comportamentul clientului. Prima observatie pe care o putem face este aceea ca 18.53% din tranzactii au fost facute a urmare a unei singure  interactiuni cu Google Adwords.

Dupa ce extragem datele intr-un format Excel si aplicam cateva formule, avem graficul de de mai jos, care ne arata ca in 67% din cazurile de mai sus, google / cpc a fost prima sursa si doar in 33% aceasta sursa a fost a 2-a sau mai mult.

Ceea ce aflam din aceasta  analiza este ca google / cpc a fost o sursa care ne-a asigurat un numar mare de conversii, dar pe care, cu modelul de atribuire “Last Click” nu le vedem atribuite acestei surse de trafic.