Pozwolę sobie na pewną prywatę. Od kilku miesięcy korzystam z diety pudełkowej. Wiecie, takiego cateringu, który codziennie rano jest dostarczany pod drzwi mojego domu. Dania są zapakowane w łatwe do podgrzania w mikrofali porcje. Za każdym razem kiedy moja dziewczyna podgrzewa danie, następnie wykłada je na talerz mówię jej „Kochanie, pyszny obiad ugotowałaś!” Oczywiście jest to bardzo przesadzone – włożenie na 2 minuty pudełka do mikrofalówki i przełożenie jego zawartości na talerz to nie są wyżyny sztuki kulinarnej, ale jest to niezbędny element tego typy diety.

Podobnie jest z atrybucją przypisującą sprzedaż do ostatniego kliknięcia. Bez względu na to kto „wykonał danie” czyli doprowadził użytkownika pod drzwi zakupu, model last click przypisze konwersję do kanału, lub kampanii, która przez te drzwi użytkownika przeprowadziła. 

Zatem, czy osoba podgrzewająca obiad w mikrofali jest szefem kuchni, a kampania która jako ostatnia uczestniczyła w dostarczeniu konwersji na ścieżce zakupowej użytkownika jest tą właściwa kampanią na którą należy skierować cały budżet?

To zależy.

Często podczas dyskusji z zaprzyjaźnionymi markieteriami albo managerami pracującymi w popularnych sklepach internetowych słyszę „Last click to najlepszy model atrybucji! Wiem, za co płacę i jakie przynosi to efekty!”. Przyznam szczerze, nie jestem fanem mierzenia Facebooka last clickiem. Dodam też, że nie jest to zły model atrybucji, ale nie jedyny. 

Jak więc znaleźć odpowiedź na to czy kampanie na Facebooku wpływają na sprzedaż? Mam na to kilka sposobów – jednym z nich jest przeprowadzenie badania Conversion Lift.

Na czym polega Conversion Lift?

Czy miałeś kiedyś pomysł sprawdzenia efektywności kanału poprzez wyłączenie go? Tak, aby porównać wyniki sprzedaży w trakcie emisji reklamy i po wyłączeniu? Pomysł teoretycznie nie głupi, jednak ma 2 podstawowe wady:

  1. Jeżeli, kanał który wyłączyłeś był kanałem, który jako główny dowoził sprzedaż, zabiłeś biznes.
  2. Jeśli Twoja branża ma wahania sprzedaży związane z sezonem, Twoje badanie jest niewiele warte. Przykład – jeśli sprzedajesz japonki, ciężko porównać wyniki kampanii przeprowadzonej w lutym, do wyników kiedy nie prowadziłeś kampanii np. w marcu

I tu tęgie głowy z Facebooka wpadły na pomysł, aby stworzyć badanie, które będzie polegało na wyłączeniu połowy grupy docelowej z emisji reklamy!

Najłatwiej wytłumaczyć to na przykładzie:

Wyobraź sobie, ze Twoja grupa docelowa to 1.000.000 osób. Ustawiasz kampanię, na tę grupę docelową, po czym uruchamiasz Conversion Lift. Facebook automatycznie dzieli tę grupę na pół i jednej części wyświetla reklamę, a drugiej nie. Następnie za pomocą piksela sprawdza, ile zostało dokonanych zakupów wśród osób, które widziały reklamy, a ile zakupów zostało dokonane wśród osób które tych reklam nie widziały.

Np.: osoby które widziały reklamę dokonały 500 zakupów, osoby które reklamy nie widziały dokonały 100 zakupów.

Na obydwie grupy działają inne kanały – Google, redio, telewizja itp. Jednak na powyższym przykładzie widzimy, że różnica pomiędzy grupami to 400 zakupów. I to jest właśnie nasz wynik Conversion Lifta.

Jak wykorzystać badanie?

  1. Przede wszystkim badanie daje możliwość sprawdzenie kampanii wizerunkowych – myślę, że wszyscy zgodzą się ze mną, ze mierzenie last clickiem kampanii wideo na Facebooku, dowiedzie tylko brak skuteczności tej kampanii. Wyłączenie połowy grupy z emisji reklamy i potraktowanie jej jako grupy kontrolnej pozwala nam sprawdzić jaka jest faktycznie efektywność kampanii wideo.
  2. Kolejna możliwość to sprawdzenie efektywności remarketingu. Bardzo częstym problemem w sytuacji mierzenia efektywności last clickiem jest zbieranie danych tylko z ostatniego etapu kampanii. Rodzi to patologie w postaci przesuwania coraz większych budżetów na remarketing zapominając tym samym o dowożeniu zimnego ruchu. W przypadku każdego sklepu jest to nieunikniony kurs na górę lodową. Jednak nie można jednoznacznie odmówić skuteczności kampaniom remarketingowym. Jednak co w sytuacji, kiedy użytkownik podjąłby decyzję zakupową bez wsparcia remarketingu, na który przeznaczamy budżet? Na to pytanie odpowiada właśnie Conversion Lift. Podzielenie grupy remarketingowej na pół daje nam odpowiedź, czy jest sens przeznaczać budżet na tę formę reklamy.

Jakie są możliwości techniczne badania?

  1. Conversion Lift daje możliwość sprawdzenia wszystkich kampanii na koncie reklamowych na raz. Jest to opcja raczej dla mniejszych graczy, którzy chcą sprawdzić na większym poziomie ogólności czy kampanie na Facebooku przynoszą efekty. Tak przeprowadzone badanie nie odpowie nam na pytanie, które kampanie są efektywne, a które nie, tylko czy wszystkie kampanie na FB dowożą.
  2. Poza tym Conversion Lift daje tez możliwość wzięcia na warsztat tylko jednej kampanii, np. wideo, albo remarketingu dynamicznego. Wtedy na większym poziomie szczegółowości możemy sprawdzić, czy konkretne kampanie wpływają na konwersje.

Nie ma możliwości (ani sensu) sprawdzanie kilku kampanii na raz, dlatego jeśli chcemy sprawdzić kanał FB na konkretnym etapie lejka, należy wcześniej tak przygotować strukturę kampanii, aby zawrzeć cały etap w jednej kampanii.

Nie ma też możliwości, ani potrzeby sprawdzać tym badaniem konkretnej reklamy (kreacji), ponieważ do tego zadania lepiej się sprawdzi test A/B.

Jakie są wymagania techniczne?

Przede wszystkim FB mówi nam o minimum tygodniowym trwaniu badania. Kolejnym obostrzeniem jest minimum 50 konwersji, które zostaną przypisane do kampanii w trakcie badania. Ja osobiście wolałbym tę ilość zwiększyć, ponieważ 50 konwersji to wartość po której zaczyna działać autooptymalizacja kampanii, a ta jak wiemy z doświadczenia potrafi mocno namieszać (pozytywnie 😊) w wynikach kampanii.

Dla kogo zatem jest badanie?

Dla ecommerce’ów które wykorzystują wiele kanałów do promocji asortymentu.

Zastosowanie dla badania widzę również wśród firm pobierających leady do sprzedaży. Np. poprzez landing page, na który jest dowożony ruch z wielu kanałów.

Jakie są możliwe niepowodzenia?

Jak każde badanie nie jest ono nieomylne. Co prawda dane zbierane przez piksel Facebooka nie są danymi deklaratywnymi, na które można wpływać przez np. konstrukcję pytania, jednak sprzedaż mierzona przez piksel jest przypisywana do konkretnej osoby zalogowanej na koncie Facebook.

Od dłuższego czasu powtarzam, że komputer osobisty przestał być komputerem osobistym, a stał się jednostką domową. Osobiście korzystam z 3 urządzeń: smartphone’a (na którym jestem zalogowany na FB cały czas), laptopa służbowego, na którym z Facebooka korzystam tylko w celach zawodowych, oraz komputera w domu, który jest połączony z całym domowym sprzętem, a z którego korzystają wszyscy domownicy. Tam na FB jest zalogowana osoba, która ostatnio z Facebooka korzystała. Jeżeli więc zobaczę reklamę na smartfonie, a następnie dokonam zakupu na komputerze domowym na którym jest zalogowana moja dziewczyna, Facebook nie przypisze sprzedaży do badanej kampanii. Tym samym zaniży wyniki.

Poza tym szczególnie w przypadku kampanii wizerunkowych rozchodzenie się informacji o produkcie nie koniecznie odbywa się w sposób liniowy. Albert widział kampanię o super produkcie X na Facebooku, powiedział o tym Basi, Basia powiedziała o tym swojemu mężowi, mąż Basi dokonał zakupu. Cały proces trwał 3 miesiące. Jeżeli badanie byłoby więc prowadzone za krótko, wynik będzie zaniżony. Dodatkowo wynik również będzie zaniżony, ponieważ to Albert widział kampanię, a mąż Basi dokonał zakupu.Mimo wszystko mając na uwadze powyższe problemy, możemy stworzyć bardzo dobre badanie jeżeli wcześniej przygotujemy dane uwzgledniające przepływ urządzeń na ścieżce konwersji oraz długość tej ścieżki. Czynnika ludzkiego (np. plotkowania o produkcie) raczej nie wyeliminujemy 😊

Masz pytania? Chcesz pogłębić ten temat?
Napisz! hello@salestube.tech

Podobał ci się artykuł, podziel się nim na: