Czterej jeźdźcy analityki marketingu cyfrowego: tryb zgody, ITP, blokery reklam i GA 4

W tym artykule mówimy o najnowszych trendach w analityce marketingowej. Zignorowane mogą przysporzyć wielu kłopotów marketerom i analitykom odpowiedzialnym za zbieranie i przygotowywanie danych do raportów. Mianowicie ich ignorowanie może znacząco zaszkodzić ocenom kampanii reklamowych, zmniejszając skuteczność kampanii i liczbę pozyskiwanych klientów.

Przeanalizujmy, jak tryb zgody, ograniczenia w stosowaniu plików cookie, blokery reklam i nowe Google Analytics 4 wpływają na jakość Twoich danych i pracę analityków cyfrowych. Dowiesz się również, dlaczego musisz działać już teraz i zmienić zwykły sposób tworzenia raportów marketingowych.

Wraz ze wzrostem budżetów reklamowych online rosną również koszty pozyskania klientów.

Większość marketerów stara się dostosować, optymalizując kampanie reklamowe, strony docelowe i kreacje. Ale niewielu rozumie, że kampania reklamowa może mieć niski ROI lub ROAS nie dlatego, że jest zła, ale z powodu złej jakości danych. Aby właściwie zoptymalizować kampanię reklamową, musisz upewnić się, że możesz ufać danym, na których opierasz swoje decyzje.

Według badań firmy Forrester jedną z głównych przyczyn rosnących wydatków na reklamę jest niska jakość danych. Oto niektóre z implikacji w liczbach:

Te liczby nie są przypadkowe. Stos narzędzi marketingowych rośnie. Z naszego doświadczenia wynika, że ​​prosty raport marketingowy wymaga średnio 10+ źródeł danych. Jeśli nie zareagujesz na bieżące zmiany w czasie, może to spowodować, że nawet 60% konwersji w raportach będzie miało niewłaściwe źródło ruchu . Jak to wpłynie na Twój marketing?

Wstępna ocena pozwala na wyciągnięcie następujących wniosków:

• Intuicyjne decyzje marketingowe staną się ważniejsze, co sprawi, że decyzje te będą mniej skuteczne. Raporty pokażą o ok. 30% mniej konwersji we wszystkich kanałach pośrednich niż wcześniej.
• Działy marketingu stracą prawie wszystkie dowody wpływu kampanii displayowych na konwersje. Każdy model atrybucji będzie wyglądał jak ostatnie kliknięcie.
• Działy marketingu będą miały mniej argumentów opartych na danych, aby udowodnić swoje wyniki i chronić budżety marketingowe. Całkowity udział niedopasowanych konwersji CRM wyniesie ~40%.

Oto, jak może wyglądać Twój raport bez pełnych i dokładnych danych:

Niestety, przewidywalny wynik jest taki, że te dane nie spełnią żadnego z wymagań Twojego zespołu marketingowego, aby zapewnić terminowe wglądy i poprawę wydajności.

W dzisiejszych raportach zidentyfikowaliśmy cztery główne wyzwania dotyczące jakości danych. Wyobraź sobie wszystkich użytkowników, których pozyskujesz każdego miesiąca. Zobaczmy, jaka część konwersji ma niewłaściwe źródło ruchu z powodu problemów ze śledzeniem.

Co się dzieje

Przeglądarki i platformy ograniczają czas życia plików cookie stron trzecich ustawionych przez domenę strony trzeciej. Wpływa to na wyświetlanie ważnych identyfikatorów dla systemów analitycznych.

Na przykład identyfikator klienta to podstawowy identyfikator użytkownika, który nie jest zalogowany. Jest ustawiany przez kod analityczny JavaScript w przeglądarce użytkownika i przechowywany w pliku cookie. Ale ten plik cookie podlega ograniczeniom w Safari (ITP 2.2) i Mozilli (ETP). Jego żywotność jest skrócona do siedmiu dni, a w niektórych przypadkach do jednego dnia.

Dziś udział takiego ruchu wynosi 20%. Od 2023 roku Chrome dołączy do Safari i Mozilli, a udział wzrośnie do 50-60%. Możesz dowiedzieć się, jak wpłynie to na Twój projekt, łącząc swoje dane z tym panelem.

Czego możesz się spodziewać w swoich raportach

Zauważysz teraz następujące zmiany w raportach marketingowych:

1. Udział konwersji dla nowych odwiedzających wzrośnie o 20-25%. Nie są to prawdziwi „nowi” goście, ale byli „powracający” goście.
2. Udział konwersji bezpośrednich / brak konwersji wzrośnie o 10-20%.
3. ROI płatnych reklam w raportach będzie miał margines błędu 10-20%. Częściej będzie na dolnej stronie.

Jak rozwiązać problem: Zaimplementuj gromadzenie danych z pierwszej strony

Aby rozwiązać ten problem, musimy tworzyć pliki cookie, które są idealne dla przeglądarek. Oto jak to zrobić pod względem technicznym:

• Umieść plik cookie na serwerze, a nie za pomocą JavaScript
• Utwórz plik cookie z parametrami httpOnly, Secure i SameSite
• Zainstaluj plik cookie w imieniu domeny własnej witryny (za pośrednictwem rekordu A-DNS)

Własny plik cookie jest ustawiany przez serwer sieciowy reklamodawcy i jest odporny na ITP 2.2 i ETP używane przez przeglądarki. I nie zostanie zresetowany po jednym lub siedmiu dniach.

Na przykład, możesz użyć własnych plików cookie o długim okresie życia, aby zidentyfikować użytkowników za pomocą śledzenia po stronie serwera OWOX BI. OWOX zapisuje swój unikalny identyfikator użytkownika, owoxUserId, w każdym własnym pliku cookie, umożliwiając dokładne określenie źródeł odesłań. To znacznie zmniejszy Twój procent bezpośredniego/braku ruchu. Możesz dowiedzieć się więcej o tym, jak to działa, zapisując się na demo.

Czego oczekiwać

Podajmy przykład ustawienia własnego pliku cookie dla projektu e-commerce:

Na powyższym wykresie widać, że udział nowych użytkowników z Safari w sesjach własnych plików cookie jest o 5% mniejszy niż udział w sesjach plików cookie stron trzecich już w drugim tygodniu zbierania danych. Pod koniec szóstego tygodnia różnica sięgnęła 20%. Te 20% to faktycznie powracający użytkownicy oraz ci, którzy wcześniej odwiedzili witrynę z innych źródeł ruchu.

Jeśli przejdziesz na zbieranie danych z własnych plików cookie, począwszy od 2023 r., możesz oczekiwać, że 20% konwersji będzie mieć więcej połączeń z poprzednimi źródłami ruchu. Twoja atrybucja będzie dokładniejsza.

Co się dzieje

Ponad 27% użytkowników instaluje aplikacje w celu blokowania treści reklam. A ten udział rośnie z roku na rok. Większość z tych użytkowników nie dociera do witryny, ponieważ przekaz reklamowy jest zablokowany. Jednak około jedna trzecia użytkowników, którzy zainstalują blokery reklam (około 9% wszystkich użytkowników), nadal będzie odwiedzać Twoją witrynę za pośrednictwem treści organicznych lub niezablokowanych.

Co widzisz w swoich raportach

Tacy użytkownicy i konwersje są niewidoczne dla Google Analytics, ponieważ wysyłanie danych do tego systemu analitycznego również podlega blokadzie.

Te konwersje można znaleźć tylko w Twoim CRM, ale tam zostaną zarejestrowane bez źródła ruchu. Tym samym wydatki na kampanie reklamowe pozostają takie same, ale zdarzeń i transakcji, w których podejmowane są decyzje, jest o 10% mniej. Ponieważ rozkład tych 10% na źródła jest nieproporcjonalny, w raportach zobaczysz zniekształcony zwrot z inwestycji w dół.

Jak rozwiązać ten problem: skonfiguruj zbieranie danych po stronie serwera w niestandardowej domenie

Skonfiguruj osobny punkt dostępowy, aby przesyłać wszystkie zdarzenia ze strony serwera. Punkt dostępu jest skonfigurowany w domenie niestandardowej (na przykład tracker.twojawitryna.com). W tej konfiguracji większość programów do blokowania reklam nie będzie blokować zbierania zdarzeń, ponieważ ta domena nie pojawi się na ich listach.

Czego oczekiwać

Możesz spodziewać się średnio od 7% do 8% więcej danych zebranych w raportach o konwersjach, użytkownikach i ruchu online. W przypadku sprzedaży CRM można oczekiwać, że zostanie zebranych od 7% do 8% więcej źródeł ruchu.

Co się dzieje

Aby spełnić wymagania RODO, właściciel witryny musi odmówić identyfikacji użytkowników, którzy nie chcą udostępniać swoich plików cookie, i nie klikać magicznego przycisku marketingowego z napisem „Akceptuj pliki cookie”.

Gdy użytkownicy odrzucą pliki cookie, reklamodawcy będą nadal gromadzić dane dotyczące aktywności użytkowników. Nie będą jednak w stanie określić, które interakcje z reklamami prowadzą do konwersji.

Średni udział użytkowników, którzy odrzucają pliki cookie w projektach z wdrożonym trybem zgody, wynosi 30%. W zależności od rodzaju projektu udział ten może sięgać 40%.

Co możesz zobaczyć w swoich raportach:

W raportach marketingowych liczba konwersji online pozostanie taka sama. Ale konwersje nie będą połączone ze źródłem kliknięć i zrealizowanymi zamówieniami w CRM. W rezultacie 30% przychodów nie będzie związane z kampaniami reklamowymi i uzyskasz bardzo niski ROI.

Jak to rozwiązać: użyj modelowania konwersji

Upewnij się, że tryb zgody można skonfigurować dla Twojego trackera zgodnie ze wszystkimi wymogami RODO.

Po skonfigurowaniu sprawdź, czy zbierane są dane o użytkownikach, którzy nie wyrażają zgody: pola e-mail, numer telefonu, identyfikator użytkownika i adres IP muszą być puste.

Postawmy sprawę jasno: po tym kroku udało Ci się zebrać ok. 70% konwersji ze źródłami odwiedzin (za zgodą) i ok. 30% bez źródeł i pasujących identyfikatorów (bez zgody). Istnieją jednak parametry nieosobiste, których można użyć do modelowania uczenia maszynowego źródła konwersji: region, przeglądarka i urządzenie.

Oblicz konwersje modelowane dla segmentu konwersji bez zgody i dodaj te dane do raportów.

Jak działa modelowanie konwersji

Dla tej części danych, która jest zaakceptowana (isConsent = TRUE) budujemy raport po staremu: mamy źródło/medium, widzimy ilość transakcji i możemy śmiało powiedzieć, że były dwie transakcje z google / organiczne i jeden z facebooka / cpc:

Mamy też dwie transakcje, których źródło jest nieznane, ponieważ isConsent jest FAŁSZ. Aby określić ich źródło, korzystamy z modelu uczenia maszynowego wytrenowanego na spójnych danych oraz dodatkowych parametrach (User-Agent, Geo, Device i inne). Mówiąc prościej, model analizuje dopasowane konwersje ze znanymi źródłami i proporcjonalnie rozdziela pozostałe niespójne konwersje do tych źródeł/mediów, które znajdują się w danych.

W ostatniej kolumnie powyższej tabeli widzimy transakcje modelowane.

Czego oczekiwać

W przypadku 30% konwersji użytkowników bez zgody źródło ruchu jest identyfikowane na podstawie modelu uczenia maszynowego wytrenowanego na segmencie, na który wyraził zgodę. W raportach zobaczysz skorygowany ROI.

Co się dzieje

Nowa wersja Google Analytics wykorzystuje zupełnie inną strukturę danych i logikę gromadzenia danych. Universal Analytics ma tak zwany model danych oparty na sesjach (pliki cookie), z raportami opartymi na identyfikatorze klienta i sesjach. Google Analytics 4 ma model oparty na zdarzeniach (bazujący na użytkownikach), w którym wszystko jest budowane wokół zdarzeń (a nie wokół sesji), a każda interakcja ze stroną internetową jest uważana za zdarzenie. Zdarzenia są rejestrowane, az nich budowana jest ścieżka użytkownika w serwisie.

Co widzisz w swoich raportach

Jeśli struktura danych początkowych ulegnie zmianie, wszystkie raporty korzystające z tych danych będą musiały zostać ponownie wykonane.

Załóżmy na przykład, że masz stary raport w Arkuszach Google lub Studiu danych oparty na danych Universal Analytics. Skonfigurowałeś Google Analytics 4, przez jakiś czas zbierałeś dane i zdecydowałeś się połączyć je z tym raportem. Ale Google Analytics 4 zbiera sesje w inny sposób, liczby się nie zgadzają, a ruch i inne wskaźniki zniknęły. Teraz pojawia się pytanie: w czym problem? Czy nieprawidłowo skonfigurowałeś śledzenie w GA4? Czy nieprawidłowo utworzyłeś zapytania o dane? A może coś się zmieniło na rynku?

Aby dane Universal Analytics były porównywalne z danymi Google Analytics 4, Twoje dane muszą zostać przekształcone w modelowaną strukturę – krótko mówiąc, zredukowane do wspólnego mianownika. W takim przypadku konieczne będzie przepisanie wszystkich zapytań SQL tworzących raporty. I będziesz musiał to robić za każdym razem, gdy będziesz musiał zmienić raport, dodać nowe metryki itp. Marketerzy i inni pracownicy nie mogą zamawiać raportów z wyprzedzeniem, ponieważ nie wiedzą, które mogą być w danym momencie potrzebne.

Jednak ciągłe przepisywanie wszystkich zapytań SQL nie wchodzi w grę — staną się przestarzałe szybciej niż piszą je analitycy.

Jak rozwiązać ten problem: skonfiguruj teraz Google Analytics 4

Jeśli Twoje KPI obejmują takie dane, jak ROAS i/lub konwersje online, masz około dwóch miesięcy na płynne przejście na Google Analytics 4. Tak, tylko dwa miesiące, mimo że data wyłączenia Universal Analytics to 1 lipca 2023 r.

Powodem jest to, że schemat i logika danych Google Analytics 4 różnią się od Google Analytics Universal. W związku z tym w grę wchodzą roczne trendy, chyba że zaczniesz zbierać dane w Google Analytics 4 do 1 lipca 2022 r.

Na przykład sesje w Google Analytics 4 nie są przerywane o północy, a zdarzenia mogą mieć inne źródła ruchu niż sesje. Można więc spodziewać się rozbieżności między tymi samymi wskaźnikami.

Analiza przyczyn źródłowych jest podstawową czynnością każdego analityka cyfrowego i jest prawie niemożliwa bez danych o sezonowości.

OWOX posiada rozwiązanie, które pomoże Ci maksymalnie bezbolesnie przejść na Google Analytics 4, zachować potrzebne raporty i uzyskać nowe bez konieczności przepisywania zapytań SQL. Wielu naszych klientów już z tego skorzystało.

Dowiedz się, jak OWOX BI może pomóc Ci przejść na GA4, zapisując się na demo.

1. Ze względu na problemy z terminowością i dokładnością danych, działy marketingu marnują 21% budżetu i 32% dodatkowego czasu zespołu.
2. Współczesne ograniczenia śledzenia, które wpływają na kompletność danych, również zwiększają te problemy. Nawet 60% konwersji online może mieć niewłaściwe źródło.
3. Przy takiej dokładności ROI działowi marketingu trudniej jest chronić budżet, wyciągać rzetelne wnioski, przeprowadzać eksperymenty, a co za tym idzie rozwijać się. Chociaż szanse są duże.
4. Dobrą wiadomością jest to, że utrzymanie związku między budżetem a wydajnością jest zrozumiałym i realistycznym zadaniem. Polega ona na wdrażaniu kolejno czterech rozwiązań technologicznych i została opisana w niniejszym artykule. Rozwiązania te określają łańcuch źródeł ruchu dla ponad 97% konwersji. Wszystkie cztery z tych rozwiązań można skonfigurować za pomocą OWOX BI.