Analiza Customer Journey w Orange.pl

Przypowieść

Pewnego razu uczniowie zapytali Mistrza, która Ścieżka jest najważniejsza. Każdy z nich był adeptem innej szkoły i upierał się przy swoim. Mistrz oczywiście znał rozwiązanie tej zagadki – pochodzi ono z chińskiej legendy i umieściliśmy je na końcu tego artykułu.

W przypadku ścieżek konsumenta w e-commerce,  brak mistrza który wskazałby  właściwą drogę, ale razem możemy wybrać się na jej poszukiwanie.

Artykuł jest obszerny więc gdybyście chcieli od razu przejść od wniosków, znajdują się one na końcu.

Teoria

Wśród wielu kanałów komunikacji z klientem istnieje jasny podział ról. Display  i Social to silne kanały początkujące interakcję z użytkownikiem, ale niedomykające sprzedaży.  Pozostałe zajmują o wiele dalsze miejsce w procesie, wypracowane w dużej mierze przez te pierwsze.

Warto w tym miejscu poświęcić chwilę, żeby zapoznać się z badaniem podanym przez  Google: http://www.thinkwithgoogle.com/tools/customer-journey-to-online-purchase.html[the_ad id=”2406″] [the_ad_placement id=”inline-adsense”]

Wątpliwości

Czy teoria customer journey będzie wyglądać tak samo w naszych kampaniach? Czy rzeczywiście podział ról kanałów będzie aż tak głęboki?  A skoro występują tak istotne różnice, to dlaczego żadna z wiodących firm nie stosuje modelu atrybucyjnego w premii dla kanałów promocji? W końcu nawet na niedawnym Performance Marketing Insights w Berlinie żadna z wiodących w branży e-commerce firm nie mogła się tym pochwalić.

Badanie

Pracując przy projekcie sprzedaży na orange.pl miałem szczęście poznać odpowiedzi na parę takich pytań. W 2013 sieć afiliacyjna, z którą współpracujemy od lat zaproponowała nam darmowe zmierzenie ścieżek oraz  miesięczne raportowanie.

Do tego doszło parę dodatkowych funkcji w zarządzaniu międzykanałowym, których nie ma nawet Google Analytics oraz więcej szczegółowych danych. Nie można było odrzucić takiej oferty.

Dane do prezentacji zebraliśmy ze wszystkich działań online w Q4 2013. Okres ten cechował się dużym celem na sprzedaż w całej firmie.

Metodologia badania rozróżniała 3 rodzaje „touchpointów”, czyli kontaktów z reklamą po której dochodziło do sprzedaży kontraktów abonamentowych z telefonem na orange.pl:

  • introducer – pierwsze kliknięcie
  • closer – ostatnie kliknięcie
  • influencer – wszystkie kliknięcia pomiędzy introducer`em a closer`em (cookie zachowywane było przez 30 dni)

Kanałami do pomiaru stały się Sieci Afiliacyjne (również Retargeting, ale jego udział w tym okresie nie był znaczący), Social ( głównie Facebook) , Wyszukiwarka ( z podziałem na SEO oraz kampanie PPC: Brand, Producenckie i Generyczne) oraz Display. Liczby poszczególnych touchpointów dla danych kanałów można zwizualizować na wykresie.

Kanały zostały wyodrębnione na podstawie znaczących różnic nie tylko w obrębie wykorzystywanych powierzchni, ale i stosowanej metody planowania. Kanał Display  obejmował bowiem nie tylko formy płaskie ale i mailingi, podobnie jak afiliacja. Pierwszy był  jednak planowany tradycyjnie i obejmował właśnie działania komunikacyjne „wspierające”, a drugi prowadzony jest w  modelu efektywnościowym.

Jeśli założyć głęboki podział ról i silny wpływ działań Social i Display na proces sprzedażowy, powinniśmy otrzymać rozkład touchpointów zbliżony do przedstawionego na obrazku:

custjour1

Social wysoko, bardzo zielony (influencer) , podobnie Display , ale ten dodatkowo bardzo niebieski ( introducer). Natomiast Sieci afiliacyjne razem z wyszukiwarką domykają sprzedaż.

W rzeczywistości na podstawie danych Q4 2013 uzyskaliśmy:

custjour2

Skale na osiach oraz uzyskane wartości obrazują rzeczywiście zmierzone lub przyjęte do symulacji liczby pomnożone przez M, gdzie M>0. Wszystkie relacje są dzięki temu zachowane, a jednocześnie nienaruszona pozostaje newralgiczności danych wynikowych Orange S. A.

Im większa i bardziej kolorowa bańka tym większa liczba touchpointów dla danego kanału. Zauważyć należy, że bańki układają się w linię bliską przekątnej sześcianu, co wskazywałoby na  podobne relacje między liczbą pierwszych, środkowych i ostatnich kontaktów z reklamą. Kanały Display i Social w naszym przypadku znajdują się w rogu „słabego oddziaływania”. Popatrzmy w suche liczby:

Sieci Afiliacyjne to Quisma, Zanox, Tradedoubler, jednak zakodowaliśmy, która konkretnie odpowiada za dany wolumen

Sieci Afiliacyjne to Quisma, Zanox, Tradedoubler, jednak zakodowaliśmy, która konkretnie odpowiada za dany wolumen

 Jak widać faktycznie występuje przesunięcie w Display jeśli chodzi o udział influencerów w wygenerowanych przez niego wszystkich kontaktach (21%), nie jest to jednak wartość skrajna. Zaskakuje bardziej mała pro-sprzedażowość działań w tym kanale ( 4,8% wszystkich kontaktów z reklamą zakończonych sprzedażą). Podobnie nisko uplasował się Social.

Jeżeli przyporządkować sprzedaż nie na zasadzie Last Click , a Uniform Contribution ( każda sprzedaż dzielona jest proporcjonalnie na uczestniczące touchpointy kanałów) to wolumeny przedstawiają się następująco:

Dane zestandaryzowane: faktyczne wolumeny pomnożone przez M>0

Dane zestandaryzowane: faktyczne wolumeny pomnożone przez M>0

Oprócz wspomnianego Display (skok wolumenu o 40%) różnice w stosowanym modelu nie są zatem bardzo duże. Analogicznie do atrybucji wolumenów zmienią się oczywiście średnie koszty efektywne, czyli Display, który będzie miał 1/(1+40%) niższy koszt efektywny w modelu Uniform Contribution (eCPO(UC)) niż w modelu LastClick:  eCPO (LT).  Dla pozostałych zmieni się to nieznacznie ( tak jak wolumen). Bardzo chciałbym pokazać relacje wydatków oraz eCPO, ale niestety nie mogę ze względu na tajemnicę przedsiębiorstwa.

Wnioski i zastosowanie praktyczne.

  1. Dane z całego roku i wszystkich kampanii Orange wskazują , że między modelem LastClick, a Uniform Distibution, oprócz Display (rozumianego nie jako format, który jest używany bardzo skutecznie przez Afiliację ale jako kanał planujący działania sztywno w modelach CPM i FF) zmiany między kanałami są niewielkie. W analizie przypisanie sprzedaży w całej Afiliacji zmieniło się w sumie o 2% po zastosowaniu Uniform Contribution. Jeśli analizować efektywność cross-channel, miara lastclick jest naszym zdaniem wystarczająca.
  2. Jeśli jednak w całym kanale „Afiliacja” zaczniemy rozbijać różnice na poszczególne sieci, to skala różnic wzrośnie ( -1%; 6%; 9%; ).  Im mniejsza próbka tym większe odchylenie w zależności od zastosowanego modelu – zgodnie z prawem wielkich liczb. Planując krótką kampanię afiliacyjną, należałoby uwzględnić inny model niż LastClick (najlepiej Uniform Contribution).  W przypadku programów długookresowych (jak Orange), LastClick będzie naszym zdaniem dobrą miarą. Ewentualne niedoszacowanie sprzedaży w tym modelu będzie siłą rzeczy zrekompensowane w dłuższym okresie, a proporcje closers/influencers/introducers będą zbliżone.
  3. Wyjątkiem będzie sytuacja, kiedy nasza kampania będzie zdominowana przez retargeting (nie dotyczy przykładu orange.pl). Wówczas pozostanie do rozważenia wyłączenie z retargetowania cookie dostarczonych przez Afiliantów i/lub większa stawka dla Afiliacji niż Retargeterów. Każdy wydawca będzie finalnie patrzył tylko na swój eCPM z programu. Jeżeli będzie opłacalny, to te zasady gry są do zaakceptowania przez wszystkich.  Komplikowanie zasad może odbić się negatywnie na liczbie partnerów, którzy przystąpią do Programu, stąd w pierwszej kolejności należy rozważyć zmianę stawek.
  4. Czy domykającym sprzedaż nie będzie zawsze wydawca kuponowy? Nie. Oni również uczestniczą w Customer Journey –  w naszym przypadku ok. 21,5% kończyło się tym samym cookie, które zostało umieszczone w przeglądarce po umieszczeniu kuponu, reszta przypisana została do innych źródeł. Użytkownicy kontynuują Customer Journey, nie poprzestając na jednej reklamie.
  5. Nie jest ważne, który kanał występuje bardziej jako introducer, influencer czy closer. Ważne jest ich całościowe przełożenie na sprzedaż oraz koszt jej pozyskania. Pomimo „zrehabilitowania” kanału Display i przypisania mu  40% większej sprzedaży, działania te, generowały nadal  tylko 4 % w całości analizowanej sprzedaży z kanałów. Social odpowiedzialny był za 1%. Liczby te wskazują na obszary do poprawy i konieczność zastosowania bardziej elastycznych, pro-sprzedażowych działań.
  6. SEO odpowiadało za aż 31% wszystkich touchpointów. Żeby nie stanowiło zbyt dużej konkurencji dla innych kanałów (nie obniżało eCPM Afiliantom)  wyłączyliśmy je z deduplikacji (wyszukiwanie organiczne nie nadpisuje cookie innych kanałów).

Konkluzja

Mistrz wziął kije każdego ze swoich uczniów i związał je razem. Wtedy kazał im spróbować je złamać. Okazało się to niemożliwe. Później rozwiązał je i sam złamał każdy z nich po kolei.

Jedna ścieżka jest za słaba i nie wystarczy do szczęścia. Należy poznać je wszystkie dokładnie i ich wzajemne przenikanie. Podobnie jest z kanałami sprzedaży w e-commerce.