Jak vyhodnocovat tržby v Google Analytics a neztratit přitom hlavu?

To já to prodal, já s ním mluvil první (křičí SEO)! Ne, prodal jsem to já, to já mu ukázal, že jsme nejlevnější (odpovídá Zbožový srovnávač). Kdepak, já byl poslední kdo se zákazníkem jednal a přes koho odešla objednávka, to já jsem tu nejvýkonnější kanál (odhodlaně prohlašuje PPC)! Tak komu mám uznat prodej, kdo mi vydělal peníze a proč jsou všude jiná data (kroutí hlavou majitel). Přijde vám tato scénka známá a nechápete, proč vám jednotlivé marketingové nástroje (Heuréka, Zboží, Google Ads, Sklik, Facebook a další) ukazují větší tržby, než v součtu máte? Abyste se v záplavě dat nezbláznili, provedu vás scénářem, který odhalí proč jsou všude jiné tržby a jak fungují atribuční modely v Google Analytics.

Jak vyhodnocovat tržby a zdroje v Google Analytics (Zdroj upravené fotky: Pexels)

Představte si, že jste majitelem obchodu, ve kterém pracuje pět různých prodavačů a každý chodí do práce v jiný den. Tři z těchto prodavačů jsou hodnoceni na základě prodejů (Facebook, Heuréka, PPC) a připisují si každého zákazníka, s kterým promluví a časem nakoupí. Další dva (Organica, Direct) jsou interní zaměstnanci s pevnou sazbou, jejichž výkon hodnotí vedoucí prodejny (Google Analytics) a nelze ho vyjádřit jen samotným prodejem – více v článku – Jak vyhodnocovat SEO.

  • První prodavačka se bude jmenovat Organica (zastupuje SEO) a pracuje v pondělí.
  • Druhá prodavačka se bude jmenovat Heuréka (zastupuje srovnávače cen) a pracuje v úterý.
  • Třetí prodavač se bude jmenovat Direct (zastupuje přímou návštěvnost) a pracuje ve středu.
  • Čtvrtý prodavač se bude jmenovat Facebook (zastupuje sociální sítě) a pracuje ve čtvrtek.
  • Pátý prodavač se bude jmenovat PPC (zastupuje AdWords, Sklik) a pracuje v pátek.

Prošel jsem vzorek více jak 30 účtů Google Analytics (dále už jen GA) a dovolím si říct, že pokud klient využívá většinu běžných marketingových nástrojů, tak přes 50 % objednávek má asistenci jiného zdroje, než kterému je připsána konverze. Jinak řečeno, u více jak 50 % objednávek běžný uživatel GA netuší, kdo se na prodeji podílel a taková nevědomost může vést k vypnutí kanálu, který sice není strůjcem koupě, ale bez kterého by prodej nemusel vůbec proběhnout a vám mohou začít klesat celkové tržby.

Ukázka zápisu jedné konverze skrze více kanálů (Zdroj fotky: Tomáš Zahálka)

Začněme trochu z lehka, kdy do našeho imaginárního obchodu přišla zákaznice (pojmenujeme si jí třeba Ráďa), která jako s prvním prodavačem přišla do styku s paní Heurékou. Přístupem z Heuréky zjistila, že máte nejlepší cenu z konkurence a zvažuje, že u vás nakoupí za 1 000 Kč. Protože je však nerozhodná, podobně jako dalších 50 % uživatelů, tak nenakoupila ihned, ale vrátila se do obchodu jiný den. Další den zde pracoval pan Facebook, který si se zákaznicí dobře rozuměl a pomohl jí vybrat konkrétní produktu. Bohužel, naše Ráďa je zapomnětlivá a nechala si doma peněženku. Rozhodla se tedy z obchodu odejít a přišla jiný den, kdy zde pracoval pan PPC a rovnou s ní šel za produktem, který si vyhlídla z předchozí konzultace na Facebooku a nakoupila. Naše zákaznice utratila v obchodě 1 000 Kč, ale protože paní Heuréka a pánové PPC s Facebookem nevěděli, že oni nebyli jediní, kdo s naší Ráďou mluvil, tak si všichni do své tabulky připsali prodej za 1 000 Kč a ten vykázali jako svůj úspěch.

Výsledek pro majitele je takový, že tři prodavači (prodejní kanály) vykazují tržby za 1 000 Kč, tedy v součtu za 3 000 Kč, ale on ve skutečnosti obdržel jen 1 000 Kč. To je důvod, proč součet tržeb z Heuréky, Facebooku, Skliku, AdWords, Zboží a dalších kanálů nikdy nemůže odpovídat realitě vašeho prodeje a jediný nástroj, který dokáže tato rozdílná data sloučit je náš vedoucí – GA, který celý nákupní proces sledoval a prodej připíše jen jednomu z nich. Otázka je, kterému z nich konverzi uzná?

Atribuční model poslední interakce (Zdroj fotky: Tomáš Zahálka)

Aby toho nebylo málo, zamotáme do nákupního procesu i Organicu a Direct, takže naše zákaznice chodí do obchodu celý týden a byla v kontaktu s pěti kanály. První kdo naší zákaznici přivedl do obchodu byla Organica (práce SEO konzultanta a copywritera), druhý den si porovnala cenu na Heuréce, třetí den se krátce podívala do obchodu – Direct (zadala URL e-shopu), čtvrtý den si všimla, že jí produkty co prohlížela pronásledují na Facebooku (práce SMM specialisty), klikla, ale nestihla nakoupit. Poslední den jí pronásledovala jiná reklama, tentokrát remarketing z AdWords či Skliku (práce PPC specialisty) a přes něj dokončila objednávku. Defaultní atribuční model GA je poslední nepřímý proklik, takže i kdyby poslední interakce byla přímá (Direct), tak se objednávka připíše do PPC (Adwordsu nebo Skliku). Můžete si tak udělat závěr, že na základě dat z GA váš PPC specialista pracuje dobře a ostatní kanály nepřinášejí žádné ovoce. Také se vám to zdá trochu nespravedlivé?

Atribuční model první interakce (Zdroj fotky: Tomáš Zahálka)

Pokud ano a myslíte si, že konverzi by si zasloužil připsat SEO konzultant s copywriterem (Organic), máte možnost se na data podívat pod jiným, než výchozím atribučním modelem. Máte-li správně nastavené GA a vlastníte-li například e-shop, tak v záložce Konverze najdete dva zajímavé přehledy a to Vícekanálové cesty a Atribuce. Vícekanálové cesty vám v podzáložce – Nejčastější konverzní trasy – odhalí, kolikrát a kde zákazník klikl, než nakoupil. V podzáložce – Asistované konverze – najdete, na kolika tržbách jaký kanál asistoval. Nedoporučuji tato data sčítat například s daty ze záložky Akvizice, protože přehledy vícekanálových cest jen říkají, jak se zákazníci chovají a vyjadřují na kolika objednávkách jaký kanál asistoval, součet s jiným přehledem by byl při špatné interpretaci zkreslující.

Nás však zajímá druhá záložka a tou je Atribuce, kde najdete – Nástroj pro porovnání modelů. Právě zde si můžete naklikat jiné atribuční modely či si vytvořit vlastní a porovnat ho s jiným. Pro SEO velmi rád používám atribuční model první interakce, který v zásadě říká „Kanál, který byl v konverzní trase první, ten si zaslouží připsat konverzi.“. Právě organika, která nemá žádné remarketingové nástroje a ani žádný vlastní měřící nástroj, jako mají AdWords, Sklik a Heuréka, tak zde vynikne a víte, že i když defaultní atribuce neukazuje příliš velká čísla, tak je to tím, že velkou část objednávek jí seberou v pozdější fázi rozhodování jiné marketingové kanály. Nevýhodou tohoto modelu je absence remarketingu, který je ze svého principu postaven na tom, že si zboží či web zákazník prohlédl a remarketing ho dotáhne ke konverzi, tedy nikdy nebude v první interakci a PPC kanálům značně klesne výkonnost.

Atribuční model v závislosti na čase (Zdroj fotky: Tomáš Zahálka)

Dalším atribučním modelem je – Nárůst v čase. Ten říká, že si objednávku naší zákaznice všichni rozdělí v závislosti na tom, kdo byl v nákupním procesu nejblíže u finále. Tržba za 1 000 Kč by se tak rozdělila na Organic = 100 Kč + Heuréka = 150 Kč + Direct = 200 Kč + Facebook = 250 Kč + PPC = 300 Kč, čímž každý dostane kousek, ale nejvyšší částka bude připsána poslednímu skórujícímu kanálu.

Atribuční model lineární (Zdroj fotky: Tomáš Zahálka)

Posledním zajímavým atribučním modelem je model – Lineární. Ten se zdá jako nejspravedlivější, ale nedozvíte se kdo s konverzí začal a ani kdo jí ukončil. Tržbu naší zákaznice rozdělí spravedlivě a 1 000 Kč rozkrájí na všechny kanály, takže Organic = 200 Kč + Heuréka = 200 Kč + Direct = 200 Kč + Facebook = 200 Kč + PPC = 200 Kč. I když se to může zdát nejpoctivější, je to stejně tak užitečné, jako dát v závodě medaily všem, kdo doběhli do cíle, a to bez ohledu na umístění.

Jak tedy máme tržby a zdroje vyhodnocovat?

Pokud se myšlenka povedla předat, tak asi chápete, že nelze výkonnost kanálu vyhodnocovat jen z informací ze samotných marketingových nástrojů, protože jejich součet by byl větší, než jste ve skutečnosti utržili. Podobně nelze na data slepě koukat jen do GA, který sice umí sloučit všechny zdroje tak, aby objednávka byla zapsána pouze jednou, ale neumí spravedlivě rozsoudit komu konverzi přičte a v každém atribučním modelu někoho poškodí. Pokud jste hráli basket, tak je to podobné, jako byste pokaždé chválili hráče, který dal koš a neocenili jeho spoluhráče, jenž mu na většinu střel přihráli.

Příklad rozdílů tržeb u několika atribučních modelů (Zdroj fotky: Google Analytics)

Abyste v datech neměli zmatek, tak si domluvte s každým externistou na základě jakých dat budete primárně vyhodnocovat, a která budete používat jako sekundární vodítko. Osobně při vyhodnocování jednotlivých reklam například v Skliku či AdWords používám k výpočtu PNO samotný nástroj, jenž si sice nahrává, ale metriky jako je CPA či ROAS vypočítává z vlastního rozhraní a musím s tím umět pracovat. Klientovi však data vykazuji přes GA, které občas vypadá hůř, než v samotném nástroji, ale je to taková neutrální půda. Naopak pokud se rozhodujeme o ukončení některého kanálu, který nesplňuje stanovené cíle (nejčastěji PNO), tak musíme přihlédnout i k asistovaným konverzím a různým atribučním modelům, jenž při špatném rozhodnutí mohou snížit výkonnost celého e-shopu.

Závěrem mohu doporučit, abyste GA nevnímali jako zdroj dat pro celkovou vaší ekonomiku, ale jako nástroj, který dokáže při troše zručnosti a správném otagování reklam rozklíčovat, který kanál se vyplatí podpořit. Většina klientů do GA nikdy nedostane storna, vratky, reklamace, billboardy, reklamu v televizi a rádiu, hodnotu práce telefonistek, kvalitního designu webu a dalších atributů, který celkový výsledek firmy značně ovlivní, a tak místo 1 000 000 Kč, které vám ukáže GA, vy budete v realitě na nějakých 750 000 Kč. To neznamená, že by vám Analytics lhal, jen ukáže co jste mohli mít a je jen na vás, zda dokážete interní procesy ve firmě optimalizovat tak, aby celkový výsledek firmy byl co nejpodobnější. A teď pár nejčastějších chyb, které vám data z GA dokážou zkreslovat …

Zaměstnanci a interní procesy – Máte hodně poboček a zaměstnanci si do nich stahují zboží přes nákupní košík? Výborně, pokud nemáte ošetřené všechny IP, tak můžete celý Analytics a další nástroje, které z něj data čerpají (například BiddingFox) zahodit – říkáme tomu analytická kastrace.

B2B vs. B2C objednávky – Rozhodněte se dobře, jestli vám dává smysl házet do jednoho košíku B2B a B2C objednávky. Ono se pak může snadno stát, že se nějaký váš odběratel proklikne reklamu v AdWords, nakoupí za 300 000 Kč za VOC a všechny hodnotící systémy, kterých se to dotkne budou svítit radostí zeleně. Pokud to jde, doporučuji oddělit doménu na B2C a B2B, zachráníte tím měření.

Špatně nasazené GA – Správně nasadit GA není moc velká věda, hlavně pokud pracujete na připravených řešeních, jako je WordPress a Shoptet. Avšak pokud máte systém na míru, kde webmaster udělá chybu a začne do Analytics posílat špatná data, zdvojovat objednávky, jiné ceny apod., veškeré měření se vám zhroutí a doporučuji najmout odborníka na Analytiku, který dokáže všechny chyby identifikovat a sepsat doporučení na opravu – i přes GA certifikaci na toto odborník nejsem a nebudu.

Špatně nastavené GA – Přes 20 % klientů co jsem potkal měřilo e-shop v GA bez nastavení pro e-commerce. Měřili tak návštěvnost, nikoliv konverze a nešlo adekvátně změřit meziroční rozdíly. Další klienti měřili na českém e-shopu v dolarech, neměli vyloučené roboty, neměli zapnuté značkování pro reklamy (nepoužívali UTM tagy) a neměli vyloučené interní IP adresy – pomůžu vám nastavit.

Spoléháte se na externí reporty – Nemusíte být velmistr v analytice, ale pokud vám někdo vykazuje data, měli byste umět si je přes GA ověřit. Dokázat si zafiltrovat zdroje, vstupní stránky, objednávky a produkty. Není to nic složitého, ale viděl jsem už hodně agentur, které posílají reporty v PDF a klientům do jejich GA odmítají dávat přístup. Důvěřujte, prověřujte, ale hlavně správně analyzujte!

  Hledáte SEO / PPC specialistu? Napište mi …

⇓ Líbil se vám tento článek? Děkuji za jeho sdílení na sociálních sítích. ⇓