U leadů hodnoťte kvalitu, ne kvantitu

Výkonnost kampaní sleduje v Google Analytics snad každý trochu zkušenější provozovatel e-shopu. Trochu komplikovanější už to mají weby, které nic neprodávají. Jak vyhodnocovat kampaně u webů, jejichž cílem je sběr poptávkových/kontaktních/rezervačních formulářů? Podle toho, kolik se jich odeslalo? K čemu je ale tisíc odeslaných formulářů na webu, když službu/produkt, kterou měl formulář prodat, nakonec nikdo nekoupil? I tady ale umí Google Analytics ve spojení s dalšími zdroji dat pomoci optimalizovat kampaně.

Představte si následující business case. Pan Novák prodává pojištění. Založí si web, jehož primárním cílem je přimět uživatele odeslat kontaktní formulář. Náš pojišťovací agent pak klienta osloví a nabídne mu svoje produkty. Pan Novák spustí kampaně a raduje se, když mu začne chodit jedna poptávka za druhou. Po měsíci zjistí, že mu přišlo 1000 poptávkových formulářů. Nicméně jeho databáze ukazuje, že se podařilo uzavřít jen 100 pojistných smluv. Přemýšlí, jak pokračovat dál.

Tuší, že i když v Google Analytics umí dohledat, kolik mu který zdroj přinesl kontaktů, nebude to ten nejefektivnější pohled na data. Potřebuje totiž vědět, kolik mu který zdroj přinesl uzavřených smluv. A ne přijatých formulářů, u kterých vůbec neví, jak vlastně dopadly. Taky by ocenil, kdyby věděl, jak to vlastně bylo s těmi dalšími 900 poptávkami. Které už definitivně ztratil a které se naopak pořád ještě řeší? Byly jen kousek od uzavření, nebo byly od začátku úplně irelevantní?

Jak data propojit

Další měsíc už se pan Novák poučí. Poptávkové formuláře si ukládá s unikátním identifikátorem jak do své databáze, tak do Google Analytics. U každého leadu eviduje, jak dopadl nebo v jaké fázi se nachází.

Oba zdroje pak propojí a na konci druhého měsíce už přesně ví, kudy k němu chodí relevantní návštěvnost a poptávky, tedy co mu přináší nejvíc peněz vzhledem k investici.

Informace o Leadu odchází do CRM i do GA. Odtud data odtečou do pomocné tabulky, kde se spojí. Výsledky se pak reportují v Data Studiu.

Pan Novák si v datech najde, co potřebuje. Příští měsíc alokuje víc rozpočtu do Facebook kampaní a méně do těch na Google.

A v budoucnu, až pan Novák otevře pobočku a bude zaměstnávat další agenty, z jednoduché databáze udělá CRM, kde bude třeba evidovat i informaci, kdo měl který lead na starosti. Zjistí pak celkem snadno, kolik jich který zaměstnanec zvládne odbavit a s jakou úspěšností. Stejně snadno pak může uvidět i například to, jaká pobočka je nejúspěšnější z hlediska uzavřených kontraktů. Nebo mu nasbíraná data pomůžou rozhodnout se, který reklamní banner dlouhodobě vodí relevantnější návštěvy.

Reálný Taste case

Stejnou logikou jako pan Novák jdeme i my v Tastu. Snažíme se o kvalitu, ne o kvantitu. U klientů, u kterých to dává smysl (např. developerské projekty, pojišťovny a bankovní sektor) nastavujeme analytiku pro jednotlivé leady pokročileji, a na základě výsledků pak optimalizujeme marketingové strategie. Tento cross-channel v praxi nám u klienta pomohl vodit na web relevantnější návštěvnost a zvednout tak počet uzavřených kontraktů na dvojnásobek. Stačilo se podívat na report v červenci a hned nám bylo jasné, kam „nasypat“ peníze z rozpočtu na online marketing v srpnu. Zhruba dvacet hodin naší práce nám pomohlo už během prvního měsíce zvednout hodnotu konverzí o víc než 52 000 Kč.

Na základě dat z července jsme alokovali víc peněz do Facebook reklamy.

A povedlo se. Facebook přinesl o víc než 56 000 Kč v konverzích.