Prodaja raste, budžeti se troše, ali da li zaista znate šta od toga radi posao? U moru kampanja, objava na društvenim mrežama i poslatih mejlova, lako je izgubiti nit o tome gde je kupac zapravo prelomio. Dok je tradicionalni marketing često bio pucanje u prazno, digitalni svet nam je doneo moćnu alatku − podatke.

Ipak, imati podatke i znati šta s njima su dve različite stvari. Tu na scenu stupa Gugl analitika 4. Da vidimo šta je atribucija i kako funkcioniše, šta izveštaji zapravo znače i kako da na najbolji način čitate podatke koje analitika daje.

Mala napomena pre nego što krenemo. Ono što smo godinama zvali konverzije, Gugl je u svom interfejsu preimenovao u Key Events. Kako bismo lakše pratili suštinu, ovde ćemo se držati termina konverzije, jer je prirodniji i jasniji.

Šta je atribucija?

Mogli bismo da kažemo da je atribucija zvučna reč za zaslugu. Kada neko kupi na vašem sajtu ili popuni kontakt formu, atribucija odlučuje koja marketinški kanal dobija zaslugu za nju. Zašto je ovo važno? Često se događa da je za jednu prodaju bilo neophodno nekoliko različitih kanala, pa tako, na primer, kupac vas može pronaći preko Gugl pretrage u ponedeljak, kliknuti na Fejsbuk oglas u sredu, a onda u petak direktno ukucati URL i kupiti. Tri dodirne tačke, a samo jedna prodaja. Ko tu sada dobija zaslugu i kako da vi kao vlasnik biznisa znate koji kanal je onaj pravi? Odgovor se menja u zavisnosti od toga koji model atribucije koristite u GA4.

Gugl analitika 4 (GA4) nudi tri glavna modela atribucije koji pomažu da raspodelimo zasluge za konverzije. GA4 podrazumevano koristi atribuciju zasnovanu na podacima (data-driven attribution). U prevodu na srpski jezik to bi značilo sledeće: umesto nekadašnjeg pravila poput „daj svu zaslugu poslednjem kliku” ili „podeli ravnomerno”, GA4 gleda stvarne podatke − put koji ljudi prolaze pre konverzije i koristi mašinsko učenje da utvrdi koje dodirne tačke imaju najveći uticaj na to da li ljudi kupuju od vas.

Data-driven- model zasnovan na podacima

Ovo je najprecizniji način posmatranja prodaje jer ne koristi fiksna pravila, već uči direktno iz vaših podataka. Umesto da favorizuje samo prvi ili poslednji klik, algoritam analizira hiljade uspešnih i neuspešnih putanja i pritom postavlja pitanje: „Koliko je verovatnoća prodaje opala ako uklonimo određeni kanal sa puta?”.

Na osnovu tog odgovora, sistem deli zaslugu svakom kanalu, jer ako je neki oglas bio ključan da korisnik uopšte razmisli o kupovini, on će dobiti svoj fer deo kolača, čak i ako nije bio poslednji. Ako se vaš klik na Gugl oglasima (Google Ads) pojavljuje u velikom procentu putanja do konverzije, Google Ads dobija više zasluga. Ako se njuzleter konstantno pojavljuje neposredno pre kupovine, i on dobija više zasluge.

Primer (Data-driven):

Putanja: Paid search − Social − Organic. Ako prisustvo ogranskog klika podiže verovatnoću konverzije sa 2% na 3%, model prepoznaje taj skok od 50% i dodeljuje mu odgovarajuću težinu u ukupnoj zasluzi.

Last click − fokus na finalni korak

Ovaj model je tradicionalniji i fokusira se na sam kraj puta. On 100% zasluge pripisuje poslednjem kanalu preko kojeg je korisnik došao pre same kupovine. Specifičnost ovog modela je što on svesno ignoriše direktan saobraćaj (Direct). Logika koja se koristi je sledeća: ako je neko direktno ukucao vašu adresu, verovatno je to uradio jer ga je neki marketinški kanal pre toga na to podstakao. Zato sistem traži poslednji „opipljiv” izvor saobraćaja.

Primeri dodele zasluga:

Display − Social − Paid Search − Organic Search → 100% Organic Search

Display − Social − Paid Search − Email →100% Email

Display − Social − Paid Search − Direct → 100% Paid Search (Direct

se ignoriše)

Direct → 100% Direct (Samo ako nema drugih izvora)

Google Paid channels last click − fokus na investiciju

Ovaj model je namenjen onima koji žele da vide isključivo uticaj Google Ads

kampanja (ukoliko ih imaju). Model svu zaslugu (100%) daje poslednjoj Google Ads reklami na koju je korisnik kliknuo dok se svi ostali kanali (društvene mreže, organska pretraga, mejlovi) preskaču u ovoj analizi. Ukoliko se desi da na putu do konverzije uopšte nema Gugl oglasa, model se automatski vraća na prethodni (Last click) princip kako konverzija ne bi ostala nepoznata.

Primeri dodele zasluga:

Display – Social – Paid Search – Organic Search → 100% Paid Search

Display – Social – YouTube Ad – Email → 100% YouTube

Display – Social – Email – Direct → 100% Email

(nema Gugl oglasa na putanji)

Gde mogu da vidim ovde podatke?

Key event attribution paths izveštaj

Key event attribution paths izveštaj pomaže vam da razumete različite korake koje korisnici preduzimaju pre nego što dođu do konverzije. Takođe, pokazuje kako se zasluga (Credit) dodeljuje svakoj interakciji na tom putu. Izveštaj vizuelno prikazuje putovanje korisnika i nudi tabelu sa metrikama kao što su broj interakcija, prihod i vreme potrebno za konverziju.

Kako pristupiti izveštaju

1. U Gugl analitici kliknite na Advertising (Oglašavanje) sa leve strane.
2. U padajućem meniju Key events izaberite Key event attribution paths

Vizualizacija podataka (Touchpoints)

Izveštaj deli put korisnika na tri dela kako bi se videlo koji kanali najbolje funkcionišu u različitim fazama:

Delimična zasluga (eng. fractional credit)

Ako se koristi Data-driven model atribucije, primetićete decimalne brojeve u kolonama (pogledati Organic Search na fotografiji). To je zato što sistem deli zaslugu za jednu konverziju na više kanala koji su joj doprineli.

Na primer, korisnik klikne na Gugl oglas, pa kasnije na Fejsbuk oglas i kupi proizvod. Oba kanala će dobiti deo zasluge koji u zbiru daje 1.0.

Tabela sa podacima i metrike

Tabela pruža detaljan pregled učinka kanala kroz sledeće kolone:

• Key events − ukupan broj realizovanih konverzija
• Purchase revenue − prihod ostvaren od konverzija
• Days to key event − prosečan broj dana od prve interakcije do konverzije
• Touchpoints to key event − prosečan broj koraka (klikova/poseta) potrebnih da korisnik izvrši konverziju

Key event attribution models izveštaj

Izveštaj o modelima atribucije (attribution models) omogućava vam da uporedite metrike koristeći Last click i Data-drive model atribucije. Cilj je da vidite kako promena modela menja procenjenu vrednost vaših marketinških kanala.

Kako pristupiti izveštaju

1. U Gugl analitici kliknite na Advertising (Oglašavanje) u levom meniju.
2. Idite na sekciju Attribution − Attribution models.

Analiza i poređenje podataka

Glavna tabela prikazuje podatke razvrstane po primarnoj grupi kanala (eng. Primary channel group). Za svaki kanal možete uporediti dve ključne metrike kroz dva različita modela istovremeno.

• Key events − broj konverzija koje su pripisane određenom kanalu prema izabranom modelu
• Revenue − iznos prihoda pripisan tom kanalu (izračunava se na isti način kao i Purchase revenue)
• % Change − ova kolona je najvažnija za analizu. Ona pokazuje koliko se procenat zasluge (za konverzije ili prihod) povećava ili smanjuje kada pređete sa jednog modela atribucije na drugi. Pogledajmo dva primera.

Organic Search (Organska pretraga) u % Change koloni

• Key events % Change: -7.25%
• Revenue % Change: -9.2%

Kako čitati podatke?

Kada pređemo sa Last click na Data-driven model, broj konverzija i prihod koji se pripisuju organskoj pretrazi opadaju. Ovo znači da je organska pretraga često bila poslednji korak koji su ljudi napravili pre nego što su završili kupovinu. Međutim, Data-driven model je prepoznao da su i drugi kanali (pre tog poslednjeg klika) bili zaslužni za tu prodaju, pa je deo zasluge „oduzeo” organskoj pretrazi i dodelio ga drugim kanalima na putu.

Paid search (Google Ads) u % Change koloni

U redu broj 3 situacija je obrnuta:

• Key events % Change: +10.47%
• Revenue % Change: +22.72%

Šta ovi podaci znače?

Kada se koristi pametniji model (Data-driven), plaćena pretraga dobija znatno više zasluge nego u starom modelu. U ovom slučaju, plaćene reklame igraju ključnu ulogu u sredini ili na početku puta korisnika, a ne samo na samom kraju. Podaci pokazuju da bi bez ovih oglasa bilo mnogo manje prodaja, čak i ako oni nisu uvek bili poslednja stvar na koju je korisnik kliknuo. Ovo, na primer, može da opravda veće ulaganje u Paid Search, jer on donosi 22,72% više vrednosti nego što običan izveštaj pokazuje.

Dakle, da rezimiramo.

Česte greške koje možemo da napravimo

Gledanje u Gugl analitiku ponekad može da deluje kao gledanje u šolju − ako ne znate šta tražite, lako ćete videti ono što želite da vidite, a ne ono što se stvarno dešava. Pre nego što isečete budžet za neki kanal ili sav novac prebacite na drugi, važno je da prepoznate par klasičnih zamki u koje možete da upadnete.

Davanje celokupne zasluge poslednjem kliku

Ovo je podrazumevani mentalni model koji većina ljudi ima: „Ljudi su kliknuli na Gugl reklamu i kupili, znači Google Ads radi.” Ali možda su korisnici videli vaš Instagram post tri puta pre toga ili pročitali blog post. Ukidanje nekog od ova dva kanala može negativno da utiče na performanse Gugl reklama.

Tumačenje „direktnog” saobraćaja kao svesti o brendu

Direct kanal u GA4 često znači da GA4 ne zna precizno odakle je poseta došla. Da, deo toga su svakako ljudi koji kucaju vaš URL, ali tu spadaju i ostali linkovi koji se ne mogu precizno ispratiti. Ako je direktan saobraćaj sumnjivo visok, verovatno imate prazninu u praćenju − a ne eksploziju svesti o brendu. Često je rešenje za preveliki Direct saobraćaj uvođenje UTM parametara na linkove koje šaljete u mejlovima ili stavljate u BIO na Instagramu − tako ćete analitici jasno reći odakle je neko došao.

Donošenje odluka na osnovu premalo podataka

Modelima atribucije je potreban obim da bi dobro funkcionisali. Ako imate 10 konverzija mesečno, data-driven model neće imati dovoljno uzoraka da dâ pouzdane podatke. U tom slučaju, fokusirajte se na jednostavnije pitanje o tome koji kanal donosi najviše konverzija i nemojte previše razmišljati o poređenju modela za sada.

Menjanje svega odjednom

Ako pomerite budžet sa tri kanala istovremeno, nećete znati koja promena je izazvala rezultat. Menjajte jednu stvar u jednom trenutku. Sačekajte 2-4 nedelje i onda procenite.

Poređenje različitih vremenskih perioda bez konteksta

Decembar naspram januara uvek će izgledati različito za većinu firmi. Poredite sa istim periodom prošle godine ili imajte sezonalnost na umu.

Atribucija je super, ali, nažalost, nije savršena

Atribucija u GA4 je korisna, ali ima slepe tačke. Poznavanje tih ograničenja čuva vas od preteranog oslanjanja na podatke. Ovo su samo neki od njih:

Oflajn konverzije − ako vas neko pozove ili uđe u vašu radnju nakon što je video oglas, GA4 ne može da poveže te dve tačke automatski. Bilo bi potrebno da uvezete podatke o oflajn konverzijama ili da možda koristite praćenje poziva.

Putanja preko više uređaja − neko pretražuje na telefonu, a kupuje na laptopu. GA4 može da poveže te posete samo ako je korisnik prijavljen na Gugl nalog ili na vaš sajt (preko User-ID-a). Za većinu malih firmi, neke putanje će biti podeljene između uređaja i izgledaće kao da su ih uradile dve različite osobe.

Impresije i pregledi − GA4 prati klikove i posete i nema pojma da li je neko video vaš bilbord, čuo vas u podkastu ili saznao za vas preko flajera. Atribucija pokriva samo digitalne dodirne tačke na koje su ljudi kliknuli.

Potpuno „zašto” − atribucija govori šta se desilo, ne i zašto. Organska pretraga dobro konvertuje − odlično. Ali da li je to zbog vašeg SEO rada? Prepoznatljivosti brenda? Korisnog sadržaja? Atribucija svakako usmerava u pravom smeru, ali za pravi odgovor morate kopati dublje.

Umesto zaključka

Atribucija nije tu da bismo pronašli jedan „magičan” kanal koji radi sav posao, već da bismo razumeli kako svi vaši kanali sarađuju kao tim. U digitalnom marketingu retko ko kupuje „iz prve” − svaka objava, svaki oglas i svaki njuzleter su kockice u mozaiku koji gradite sa svojim kupcima.

Prava vrednost ovih izveštaja leži u tome da prestanete da donosite odluke na osnovu osećaja i počnete da ulažete tamo gde podaci pokazuju stvaran uticaj. Firma koja razume da joj, na primer, društvene mreže otvaraju vrata i upoznaju ljude sa brendom, a da imejl (Email) na kraju zatvara prodaju, uvek će trošiti budžet pametnije od one koja nagađa u mraku.

Zato, sledeći put kada vidite pad u konverzijama, nemojte odmah gasiti oglase ili ukidati određene kanale. Zavirite u GA4 izveštaje, možda ćete otkriti da taj kanal koji naizgled ne prodaje zapravo hrani sve ostale. Podaci su tu da vam osvetle put, vaše je samo da ih pravilno pročitate.