10 greșeli de analytics pe care le-am făcut ca digital marketer, pe care tu ai putea să le eviți

Ca om de marketing online și mai ales ca specialist în #ecommerce, am tot timpul acces la datele din Google Analytics sau la alte informații statistice despre un website. Mă uit zilnic la cifrele unui magazin online, prin natura meseriei pe care o am. Deseori iau decizii de business bazate pe aceste cifre pe care le văd zilnic.

Și am făcut greșeli de-a lungul timpului. Îți prezint 10 dintre astfel de greșeli de analytics, pentru ca tu să înțelegi mai bine ce poți evita și, mai ales, cum poți evita.

1) Nu m-am uitat întotdeauna la cifre care erau semnificative statistic

În calitate de om de analiză, am o regulă pe care am învățat-o repede pe propria piele. La un moment dat, uitându-mă peste raportul source/medium din Google Analytics, raportam o rată de conversie minunat de mare, dar numărul de tranzacții era de numai 5.

5 comenzi într-o lună de zile de pe Google Ads, să spunem.

Când ai foarte puține comenzi, este ușor să mărești intervalul de analiză și să încerci să ai cel puțin 100 de comenzi de pe fiecare combinație source/medium. Sau chiar 200 de comenzi. În acel moment, datele la care te uiți pot căpăta o relevanță statistică mai bună.

Ce te faci, însă, când ești un magazin online mic și ai 2-3 comenzi pe zi cu totul? Investești în trafic pentru a crește numărul de comenzi, așa ajungi la un minimum de 300-900 de comenzi pe lună. 

La 900 de comenzi pe lună și la 3 canale media principale (SEO, Google Ads și Facebook Ads), e posibil să începi să înțelegi mai bine ce faci în campaniile tale de marketing online. Iar 900 de comenzi pe lună (sau 1000) înseamnă aproximativ 30 de comenzi pe zi.

Nu lua ad litteram aceste cifre, dar ține minte: nu poți prezenta cuiva o rată de conversie pe un channel care în 30 de zile are doar 5 comenzi. Mărește intervalul de analiză.

 

2) Nu am ținut cont de principalii indicatori ai unui eCommerce

La început, mă uitam deseori la bounce rate sau la numărul de pagini per sesiune. Însă, pentru un eCommerce, sunt mai relevante rata de conversie, revenue per user, comanda medie. 

Ce vreau să spun este că există o serie de KPI – key performance indicators – care, culmea, evoluează în același timp cu afacerea ta.

Da, la început ai nevoie de trafic, te uiți la vizite și users. Dar nu e suficient. Eu recomand deseori colegilor din industrie să își pună de 5 ori întrebarea „Și ce dacă?” 

Să presupunem că ești un analist și vii la mine, eu fiind eCommerce manager, și-mi spui că a crescut bounce rate-ul pe site de la 65% la 70%. 

Eu am să te-ntreb: „Și ce dacă?” 

Tu ai să-mi spui probabil: „Asta înseamnă că nu aducem trafic suficient de potrivit, targetat pentru businessul nostru”.

Eu am să-ți zic: „Și acești oameni sunt aduși de campaniile plătite?” 

Tu, poate, ai să-mi spui: „Nu, e media pe site. Dacă mă uit la Google Ads, media este mai mică, de numai 60%”

Eu am să te întreb „Și ce dacă este în creștere media pe site a acestui indicator?”

Și tu trebuie să vii cu o justificare serioasă de business pentru care te uiți la acest parametru.

Poate nu este cel mai util exemplu cel prezentat mai sus, dar ai înțeles ideea. Ai nevoie de indicatorii potriviți pentru a-ți măsura succesul online. Și ei nu sunt întotdeauna cei clasici pe care îi vezi în Google Analytics. Aceștia pot fi unii importați din ERP-ul tău.

Mai mult, dacă în primul an de la lansare te uiți la vizite sau poate la bounce rate, în anii care vin îți vei schimba cu siguranță setul de KPIs la care te uiți.

3) Am crezut că pot măsura orice îmi trece prin cap

Nu întotdeauna este ușor să măsori CLV-ul (customer lifetime value) sau uneori LTV-ul, NPS-ul (net promoter score) sau rata de abandon pe coșul de cumpărături – deși este ușor dacă știi unde sa te uiți.

Am crezut că toată lumea, toți clienții mei, au date bune, corecte și pe cel puțin 3 ani de zile în urmă. Am crezut că toată lumea are instalat Enhanced ECommerce-ul prin GTM – Google Tag Manager – încă de acum 3 ani de zile. Am crezut că pot să fac rapoarte minunate.

Dar nu a fost deloc așa. Nu sunt resurse suficiente pentru a implementa EE – Enhanced ECommerce. Echipa de programare abia acum află ce este. Echipa tehnică acum află că ar fi fost bine să pună GTM-ul pe site, tag manager-ul. Nu am date, nici corecte, nici suficiente.

La început aloci buget platformei de eCommerce – cine se gândește la ce vei măsura pe site? Cine se gândește la început la un plan de măsurare, un framework de măsurare? Da, chiar am crezut că pot avea indicatori deștepți la orice client. Și m-am înșelat amarnic.

Dar asta nu înseamnă că mă dau bătut, ci că poate voi implementa lent, în 2-3 luni, schema de eCommerce. Uneori poate îmi doresc să implementez Custom Channel Grouping, să pot analiza mai puține linii pe raportul de achiziție source/medium. 

Și da, deseori poate să dureze până când standardizăm împreună aceste combinații și aflăm ce sunt UTM-urile.

Este suficient în prima fază de dezvoltare să facem referire la câțiva indicatori simpli, dacă platforma de eCommerce este una normală și permite un tracking simplu, trafic, rată de conversie, comandă medie. La un moment dat, vei avea o echipă de programare să îți implementeze și indicatori mai sofisticați. Sau vei avea buget pentru a implementa un tool ce măsoară CLV-ul și care îți va oferi informația necesară să crești accelerat.

sursă foto: Shutterstock

4) Deseori nu am înțeles nevoia clientului de a vedea un pie chart atunci când e nevoie

Da, vorbesc aici despre vizualizarea datelor. Eu sunt om de analiză, analist și om de marketing digital și îmi plac la nebunie cifrele. Rândurile din tabele îmi vorbesc pe limba pe care eu o înțeleg. Alții, însă, nu le pot citi, rămân blocați când văd un tabel, mai ales dacă ai 2 dimensiuni, 2 coloane cu litere și mai multe coloane cu cifre sau un pivot table.

Este nevoie deseori de o vizualizare pe înțelesul unui om care nu poate cuprinde cu mintea tot ce vede într-un dashboard. Încă am probleme cu asta, în sensul că cer feedback de la client, încerc să mă pun în mintea celui care vede acele cifre, însă feedbackul pe un dashboard, pe modul lui de folosire, este esențial pentru mine.

Sunt momente când o anumită vizualizare ridică de pe ochi acea necunoaștere a situației unui business cu prezență online. Și da, încă lucrez să îi pot înțelege pe colegii din eCommerce care nu pot „să vadă” ușor tabelele.

 

5) Uneori nu mi-am dat seama de sezonalitatea datelor

Deseori, la început, nu am realizat rapoartele folosind vestitul YOY (Year over Year), care surprinde această sezonalitate. Apoi am început să îl folosesc mai des, alături de fratele său mai mic, MOM – Month over Month.

Apoi, am început să verific datele de pe 2-3 ani, atunci când le aveam la dispoziție. Cum e să ai un magazin online, să verifici sezonalitatea traficului organic pe ultimii 3-5 ani și când vrei să vezi revenue sau numărul de comenzi (eCommerce transactions), să observi că ai date numai pentru ultimele 6 luni și tu vinzi un produs cu decizie lentă de cumpărare?

Așadar, am început să mă uit din ce în ce mai des la datele importante precum metricii corelați în special cu ciclul de vânzare a unei game de produse, al sezoanelor de vânzare sau al extrasezoanelor. 

Un moment fain a fost să analizez în anul 2020 impactul COVID asupra vânzarilor online la mai mulți clienți. Da, s-a observat instant un comportament similar în tot eCommerce-ul românesc, cel puțin pe cele câteva zeci de analize făcute. Apoi, am văzut retroactiv același comportament pe mult mai multe conturi. COVID-ul a fost un sezon fain pentru multe dintre magazinele online românești, deși, per ansamblu, nu e un lucru bun.

Sfatul meu pentru cei care se uită pe cifre, care vor să vadă tendințe, este să aibă grijă să adauge și YOY în tabele, iar pe chat-uri și grafice să aleagă o perioadă mai lungă de 1 an: desigur, atunci când acest lucru este posibil.

6) Nu am fost atent la sampling-ul de date făcut de Google Analytics

Acest aspect nu se aplică tuturor magazinelor online, ci doar acelora care au trafic mare sau relativ mare. La 500k hituri într-o perioada analizată, deja începem să avem provocări în a citi acele date. Un hit este un pageview în Analytics sau un event.

Sunt conturi care, depășind 10 milioane de hituri pe lună, ar trebui să treacă la Google Analytics 360, și totuși nu o fac. Imediat ce încep sa aplice un segment, aceștia vor avea dificultăți în a citi orice raport din GA.

Atunci când observi acel badge de culoare galbenă de lângă numele raportului, ar trebui sa duci mouse-ul deasupra sa pentru a vedea ce scrie. Mesajul afișat este următorul: „Acest raport se bazează pe 33% din numărul total de sesiuni”. 

Deși Google Analytics are toate datele tale, în ideea de a nu dura prea mult generarea unui raport, alege să facă sampling și să analizeze vizitele tale din 3 în 3. Ce se întâmplă însă dacă sare peste o vizită care a avut o comandă?

În acest caz, am găsit doua soluții. Reduc perioada analizată sau apelez deseori la Data Studio. Deși și el face sampling pe date, de multe ori acesta este mult mai ok decât cel din Google Analytics. Poți verifica acest lucru și în rapoartele din Data Studio, această informație va fi prezentată în partea de jos, cu scris mic. 

O altă soluție este să ai acces la Google Analytics 360, varianta plătită. O veste bună este că în GA4, procentul de sampling va fi deseori mai mic, spre zero. Acest lucru este posibil datorită modului nou de tracking bazat pe evenimente.

sursă foto: Shutterstock

7) Nu am ținut cont de impactul comenzilor asistate acolo unde era cazul să o fac

Sunt un analist care declară des că se bazează pe metrici financiari, precum ROI si RoAS sau, mai nou, CPR – cost per revenue. Am observat că atunci când comunic cu un CEO sau cu un eCommerce Manager, acesta nu mă va înțelege dacă nu adaug în raport și o coloană cu bani sau un indicativ care se măsoară în RON/EUR/USD.

Pe de altă parte, sunt multe cazuri când este nevoie de o analiză a mixului de marketing, nu doar a unui singur canal media, fie el Google Ads. Când este cazul să mă uit în Assisted Conversions? Răspunsul nu este unul facil, dar nici complicat.

Dacă timpul de luare a deciziei de cumpărare este mic, atunci comenzile asistate ar trebui să nu aibă un impact deosebit de mare în mixul de marketing. Dacă acest timp crește, dacă ai buget pentru multe campanii de marketing, chiar și offline, atunci impactul comenzilor asistate de canalul media X în vânzările online raportate de canalul media Y va fi din ce în ce mai mare.

În acest caz, soluția este reprezentată de o analiză statistică mai corectă despre locul fiecărui canal media în mixul de marketing și de trecerea de la investiții simple (buget doar pe un channel media), la investiții în mix de marketing, în mai multe canale simultan. Altă soluție prezentată în cartea lui Avinash Kaushik sunt experimentele de marketing.

Cert este că, în viața unui magazin online cu cifră mai mare de afaceri, vine o vreme când un buget pentru campanii online nu se mai poate elimina ușor dacă nu se analizează mixul de marketing sau măcar locul pe care acest channel îl are in customer journey. 

Este vorba despre un canal media care face discovery de clienți noi, unul care influențează mijlocul funnel-ului de cumpărare sau este un canal media simplu care închide prin comenzi călătoria acestui client?

8) Nu m-am uitat mult timp la instalarea Google Analytics, la corectitudinea datelor de acolo

O perioadă din cariera mea de om de marketing digital m-am bazat pe datele din Google Analytics, fără sa verific cât de corecte erau. Apoi, mi-am schimbat cariera și am devenit un mai bun analist. Astfel, am descoperit cât de ușor este să te înșeli uitându-te doar în Google Analytics sau considerând aceste date ca fiind corecte.

Am învățat să verific instalarea de eCommerce, ulterior de Enhanced Ecommerce. Am învățat să verific și să găsesc acele erori care afectează cifrele pe care le văd în GA. De asemenea, am descoperit și cât de mulți se bazează pe aceste informații fără ca măcar să știe că poate au comenzi dublate într-o pondere de 10%. 

Da, sunt foarte foarte multe conturi de GA care nu colectează date corecte sau unde există erori care afectează rata de conversie, comanda medie sau alți metrici pe care îi considerăm în general ok.

În prezentarea din luna mai 2021 la #GPeCSummit, am făcut o scurtă trecere în revistă a frecvenței cu care apar erorile la sutele de conturi pe care le văd periodic. Cea mai frecventă problemă acum este instalarea greșită a schemei de Enhanced ECommerce. Și nu pentru că sunt echipe de programatori care nu o înțeleg, ci pentru că nu au alături un analist de business care sa le traducă rolul acelei scheme, lucru esențial pentru un magazin online.

Apoi, deși este imposibil să obținem în proporție de 100% aceleași comenzi în GA ca în propriul sistem de gestiune a comenzilor (platforma eCommerce, ERP etc.), putem cel puțin să facem eforturi să reducem această diferență. Aceasta nu trebuie ignorată. Astfel, vom lua decizii de marketing online în Analytics și Data Studio, fiind conștienți de această eroare sistematică.

9) Abia recent am început să măsor date din ERP/BI folosind Custom Dimensions

Aceste chestiuni par sofisticate, dar de fapt nu sunt chiar așa. Este simplu să-ți spun că putem măsura impactul stocului de produs în acțiunea de tip „Adaugă în coș”, cu ajutorul schemei de Enhanced ECommerce: dacă măsurăm stocul printr-un Custom Dimension.

De asemenea, putem înțelege mai bine calitatea de client a celor care cumpără dacă folosim o dimensiune custom numită „Tip de client” – VIP, Diamond, Silver, Gold, Reseller, etc. – în rapoartele din Google Analytics. Astfel, putem vedea mai bine corelația dintre tipologia de client și campaniile de marketing online.

Pentru clienții mei din ultima perioadă, am ales sa implementez de la bun început două custom dimensions necesare unor analize mai eficiente de marketing. Acestea sunt ga:ClientId combinat cu propriul UserID din platforma ERP/CRM/eCommerce și PageType (tipul funcțional de pagină) împreună cu PageCategory (categoria de produs vândut, chiar și pe product-page), combinate printr-un separator. 

Aceste 2 dimensiuni oferă o profunzime mult mai mare în rapoartele de marketing, iar pe prima dintre ele o folosesc deseori în scop de debugging, pentru a afla ce este greșit la implementarea tracking-ului.

Am un set complex de custom dimensions care pleacă de la acestea două, dar, în general, odată cu dezvoltarea relației mele contractuale cu clientul sau magazinul online, pot să implementez mult multe dimensiuni. Le putem numi și KPIs, cu puțină îngăduință din partea colegilor de breaslă, care să completeze foarte bine imaginea pe care un decident de business online ar fi bine să o aibă asupra întregului customer journey.

10) Raportări multe fără concluzii și insights care să le însoțească

Aceasta este una din cele mai mari greșeli pe care le-am făcut în cariera mea. Totul a început cu frustrarea că rapoartele mele stau într-un sertar și nimeni nu se uită le ele. Prima dată nu mi-a fost clar ce se întâmplă.

Apoi am înțeles și am început sa emit ipoteze de lucru, lucru pe care îl fac deseori. Întâi fac un dashboard și învăț clientul să analizeze acele cifre, îi arăt care sunt butoanele pe care trebuie să apese și unde sunt filtrele cele mai importante. Apoi îl las puțin să înțeleagă ce vede acolo și revin cu un e-mail prin care îl rog să dea un feedback în urma folosirii acelui raport. La final, aștept.

Următorul pas este să realizez eu o analiză la care să emit primele ipoteze de lucru. Nu întotdeauna primesc feedback de la client, și totuși insist pe aceste ipoteze. Este nevoie de schimbarea unei mentalități și în organizația clientului, aceea de a lucra mereu cu ipoteze în urma unei analize aparent banale.

Nu este o schimbare simplă, pot spune din proprie experiență că este cu adevărat dificil. Totuși, am răbdare și insist pe acest punct. Avem nevoie de multe întâlniri până când se înțelege că acele ipoteze de lucru devin idei într-un document cu „experimente de marketing”. 

Totul pleacă de la a greși deștept. Nu ai cum să devii înțelept în lucrul cu datele în marketing online din prima zi, durează mult, uneori poate prea mult.

În relațiile mele contractuale, folosesc un șablon pentru contractele lungi de un an. Din acest șablon, ultimul trimestru este cel mai important pentru mine. Vreau să știu că am format oameni care emit ipoteze de lucru, care lucrează pe date segmentate și fac comparații între ce merge și ce nu merge. Vreau ca aceste lucruri să se întâmple și după ce relația mea contractuala se termină, deoarece nu mai sunt eu cel care emite ipotezele, ci clientul meu.

Nu știu ce încheiere ar fi mai potrivită pentru aceste gânduri despre datele pe care le analizez când iau decizii de business, fie că e vorba despre un cont nou sau unul vechi de Google Analytics.

Învăț permanent, greșesc permanent, important e să nu fac de mai multe ori aceeași greșeală. 

Data articol: 27 ianuarie 2022

Peste 850 de companii își multiplică profitul cu noi

Hai să discutăm despre proiectul tău!

Formular contact