Michał Karpiński Volkswagen Group Polska, Piotr Ulacha, Senior Digital Analyst

W tym artykule Michał Karpiński, menedżer ds. cyfryzacji w Volkswagen i Piotr Ulacha, starszy analityk cyfrowy w Artegence, przyjrzą się bliżej segmentowi motoryzacyjnemu, w którym według Google 90% nabywców nowych samochodów przeprowadza wyszukiwanie produktów online przed wizytą w lokalnym salonie.

Rekomendacje, które zebraliśmy w tym dokumencie są wynikiem wieloletniej współpracy pomiędzy Artegence Sp. z o.o. i Volkswagen Group Polska Sp. z o.o.

Celem niniejszej publikacji jest zainspirowanie dealerów samochodowych do korzystania z danych analitycznych pochodzących z ich stron internetowych. W artykule pokażemy, jakie rodzaje raportów i funkcji są szczególnie przydatne dla tego typu działalności. Wskażemy również, na jakie pytania biznesowe dane mogą pomóc nam odpowiedzieć.

Poniżej znajduje się lista podstawowych zaleceń, które każdy dealer samochodowy powinien być w stanie zastosować w swojej działalności z pomocą analityka cyfrowego. Poniższa lista została uporządkowana od rozwiązań prostszych do pośrednich.

Poniższe zestawienie nie jest kompletną listą wszystkich sposobów, w jakie Google Analytics może wspierać Twoją firmę. Mamy jednak nadzieję, że będzie on stanowił solidną podstawę, dzięki której zwiększysz poziom wykorzystania danych podczas prowadzenia działań marketingowych.

1. Raporty GEO

Raporty geograficzne dostarczają podstawowych informacji geograficznych na temat odbiorców, takich jak miasto, kraj i kontynent. Wartości dla tych wymiarów są automatycznie wyprowadzane z adresu IP trafienia.

Dla dealera samochodowego, którego działalność opiera się na rynku lokalnym, analiza danych lokalizacyjnych może mieć kluczowe znaczenie.

Przypadek użycia raportów GEO

Załóżmy, że mamy salon samochodowy w dużym mieście. Większość naszych klientów to mieszkańcy tego miasta. Ponieważ w naszym regionie jest kilka innych mniejszych miast, które nie mają silnej reprezentacji dealerskiej, chcemy dotrzeć do tych lokalizacji z naszą reklamą.

Jak powinniśmy identyfikować nowe lokalizacje, aby zwiększyć zasięg naszej reklamy? Czy powinniśmy wybrać największą z nich pod względem populacji? Prawdopodobnie zrobilibyśmy to, gdybyśmy nie mieli dostępu do danych analitycznych.

Na jakie dane analityczne powinniśmy zwrócić uwagę w tym przypadku? Po pierwsze, dla konwersji (nr 1 na powyższym obrazku) generowanych przez poszczególne miasta. Jeśli chcemy dobrze rozdysponować budżet reklamowy, powinniśmy wybrać te miasta, które mają wysoki współczynnik konwersji dla najważniejszych celów na naszej stronie. Jeśli poszczególne lokalizacje osiągają lepsze wyniki w ruchu organicznym niż inne, istnieje duże prawdopodobieństwo, że osiągną one również lepsze wyniki w działaniach płatnych.

Powinniśmy również skupić się na zaangażowaniu (nr 2 na powyższym obrazku). Lokalizacje o długim czasie odwiedzin, dużej głębokości odwiedzin i niskim współczynniku odrzuceń określą lokalizacje wymagające naszej uwagi.

Wreszcie, możemy spojrzeć na natężenie ruchu (nr 3 na powyższym obrazku) z określonych lokalizacji.

Pozwoli nam to oszacować wielkość zainteresowania tymi miejscami. Mając zdefiniowany profil użytkownika, możemy wdrożyć optymalizację kampanii pod kątem wieku, płci czy zainteresowań.

2. Raporty urządzenia

Raport urządzeń dostarcza nam informacji o tym, z jakich urządzeń korzystają osoby odwiedzające naszą witrynę. Co ważne, raport może nam również wskazać, czy użytkownicy korzystający z określonej kategorii urządzeń charakteryzują się wyższym poziomem zaangażowania lub współczynnikiem konwersji, czy też nie.

Od kilku lat obserwujemy spadek liczby osób korzystających z urządzeń stacjonarnych na rzecz urządzeń mobilnych. Dla dealera samochodowego ruch mobilny może być bardzo ważny, zwłaszcza jeśli jego podstawową działalnością i największym źródłem przychodów jest serwisowanie samochodów. Gdy kierowcy zauważą kontrolkę serwisową w swoim samochodzie, ich pierwszym odruchem może być wyciągnięcie telefonu komórkowego. Jednak gdy użytkownik myśli o wymianie swojego samochodu na nowy, prawdopodobnie nie jest tak oczywiste, które urządzenie zostanie wykorzystane do tego celu.

Przypadek użycia raportów mobilnych.

Załóżmy, że chcemy uruchomić kampanię reklamową pozyskującą nowych klientów na serwis samochodowy. Chcemy sprawdzić, czy możemy zoptymalizować ustawienia kampanii, zawężając działania lub kładąc nacisk na określony typ urządzenia. Bez dostępu do danych prawdopodobnie prowadzilibyśmy kampanie zoptymalizowane pod kątem wszystkich urządzeń. Przeprowadzenie ankiety wśród klientów naszej witryny dotyczącej rodzaju urządzenia, z którego korzystali, aby znaleźć naszą witrynę, nie wydaje się być dobrym rozwiązaniem. Jeśli jednak mamy dostęp do danych z systemu analitycznego, możemy łatwo sprawdzić, które urządzenia do tej pory radziły sobie lepiej, jeśli chodzi o ofertę serwisowania samochodów. Możemy to osiągnąć sprawdzając dane dla segmentu użytkowników zainteresowanych ofertą serwisu (nr 1 w tabeli powyżej). Następnie sprawdzamy współczynniki konwersji dla celu zdefiniowanego np. jako wejście w zakładkę kontakt z zakładki serwis lub wypełnienie formularza wyceny usługi (nr 2 w tabeli powyżej). Mając wiedzę o tym, które urządzenia użytkowników lepiej sprawdzają się w określonym celu, możemy zoptymalizować ustawienia naszej kampanii względem tych urządzeń.

3. Raporty z przejęcia

Jednym z najczęściej analizowanych raportów w każdym projekcie jest raport z przejęcia ruchu. Z jego pomocą jesteśmy w stanie sprawdzić, które źródła generują ruch na naszej stronie i które z nich najlepiej realizują nasze cele biznesowe. Korzystając z tego raportu, dealer samochodowy może sprawdzić, która część pieniędzy zainwestowanych w reklamę zwraca się najlepiej.

Przypadek użycia raportów nabycia.

Załóżmy, że w związku z planami sprzedażowymi na przyszły miesiąc musimy pozyskać 100 leadów kontaktowych od użytkowników zainteresowanych nowymi samochodami.

Pierwszym pytaniem, na które chcemy odpowiedzieć, jest to, który kanał reklamowy przyniesie nam te leady w najbardziej efektywny sposób. Drugim pytaniem, na które będziemy chcieli odpowiedzieć, jest to, ile ruchu będziemy potrzebować, aby osiągnąć założony cel. Ostatnim pytaniem jest to, ile budżetu należy przeznaczyć na osiągnięcie tego celu.

Bez dostępu do danych analitycznych nie będziemy w stanie odpowiedzieć na tego typu pytania.

Mając jednak dane w raporcie pozyskania, jesteśmy w stanie sprawdzić, który kanał ruchu, źródło, medium czy kampania ma najwyższy współczynnik konwersji dla konkretnego celu (nr 1 w tabeli powyżej). Następnie, aby obliczyć ilość ruchu potrzebną do pozyskania x leadów, możemy skorzystać ze wzoru: Liczba sesji = (x leadów * 100) / współczynnik konwersji

Znając ilość potrzebnego ruchu i przybliżone koszty jego pozyskania, jesteśmy w stanie oszacować budżet potrzebny do osiągnięcia naszego celu.

4. Wszystkie raporty stron

Raporty dotyczące zawartości witryny pokazują, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z naszą witryną. Raporty pokazują, od których stron użytkownicy rozpoczynają przeglądanie naszej witryny (strony docelowe) lub, po ich przejrzeniu, które strony opuszczają (strony wyjściowe). Raport Wszystkie strony jest w stanie pokazać nam, które treści charakteryzują się wysokim zaangażowaniem lub które strony mają najwięcej konwersji.

Dla dealera samochodowego istnieje wiele scenariuszy, w których raporty treści mogą być przydatne. Podobnie jak każdy inny właściciel strony internetowej, dealer samochodowy powinien również wiedzieć i korzystać z informacji o tym, które treści na stronie najlepiej spełniają jego cele biznesowe.

Przypadek użycia raportów zawartości witryny.

Załóżmy, że prowadzimy profil społecznościowy na Facebooku i chcemy udostępnić na nim lub zasponsorować link; link do artykułu na naszej stronie, który może wzbudzić duże zainteresowanie wśród użytkowników zainteresowanych branżą motoryzacyjną. Bez dostępu do danych analitycznych trudno byłoby określić, które treści na naszej stronie mogą być dobre do tego celu. Musielibyśmy kierować się intuicją. Aby wybrać odpowiedni artykuł na podstawie danych, powinniśmy zwrócić uwagę przede wszystkim na to, która publikacja ma najwyższą oglądalność w ostatnim czasie (nr 1 w powyższej tabeli). Następnie możemy sprawdzić, które z najpopularniejszych artykułów charakteryzują się wysokim zaangażowaniem użytkowników mierzonym średnim czasem czytania (nr 2 w tabeli powyżej). Artykuł, który wygenerował duże zainteresowanie organiczne, prawdopodobnie będzie miał również lepsze wyniki zaangażowania w mediach społecznościowych niż inne publikacje na naszej stronie.

5. Raporty dotyczące stron docelowych

Podobnie jak raport Wszystkie strony, raport Landing Page jest dostępny w sekcji raportów Zawartość witryny. Raport Landing Page jest jednym z najbardziej przydatnych raportów dostępnych w tej sekcji. Raport ten pozwala nam sprawdzić, które strony przyciągają ruch do witryny, a tym samym od których stron użytkownik najczęściej rozpoczyna swoją wizytę.

Przypadek użycia raportów zawartości witryny.

Załóżmy, że jako dealer samochodowy stawiamy sobie za cel w przyszłej kampanii reklamowej pozyskanie jak największej liczby potencjalnych klientów. Ponieważ kampania nie dotyczy konkretnego produktu lub usługi, mamy wątpliwości, która strona powinna być naszą stroną docelową.

W tym celu powinniśmy sprawdzić w naszym raporcie Landing Page, która z witryn o najwyższym wolumenie konwersji ma również wysoki współczynnik konwersji (nr 1 w powyższej tabeli). Może się zdarzyć, jak w powyższym przykładzie, że kierowanie użytkowników z kampanii na stronę główną nie zawsze jest najlepszym pomysłem.

6. Raport demograficzny

Raporty demograficzne dostarczają nam informacji o profilu użytkownika odwiedzającego naszą stronę internetową. Korzystając z tego raportu, jesteśmy w stanie poznać wiek, płeć lub lokalizację użytkowników wykonujących określone czynności na naszej stronie.

Przypadek użycia raportów demograficznych

Załóżmy, że prowadzimy kampanię reklamową, której celem jest pozyskanie jak największej liczby klientów serwisu samochodowego przy zachowaniu jak najwyższej efektywności wydanego budżetu.

Jak możemy wykorzystać dane z naszego systemu analitycznego, aby osiągnąć ten cel? Na przykład, jeśli chcemy sprawdzić wiek użytkowników, którzy najprawdopodobniej pozostawią leada na stronie, musimy wykonać następujące kroki. Przede wszystkim definiujemy segment użytkowników odwiedzających sekcję usług na naszej stronie internetowej. Po drugie, sprawdzamy, która kategoria wiekowa generuje najwięcej leadów i która ma najwyższy współczynnik konwersji.

Powinniśmy porównać dane dotyczące wieku z danymi dotyczącymi płci i zainteresowań użytkowników. W ten sposób uzyskujemy dość precyzyjny profil użytkownika, który w przypadku naszej kampanii reklamowej powinien mieć wysoki współczynnik konwersji. Następnym krokiem jest optymalizacja kampanii w oparciu o dane, które przygotowaliśmy.

Może to być ograniczenie wyświetlania reklam tylko do użytkowników o określonym profilu lub stosowanie wobec nich wyższych stawek za kliknięcie. Wszystko po to, aby dotrzeć z naszą reklamą do najbardziej obiecującej grupy docelowej – zanim zrobi to nasza konkurencja.

Pamiętaj, aby aktywować raporty demograficzne na koncie Google Analytics. Domyślnie nie są one aktywne, a bez tego ustawienia nie będziemy mogli rozpocząć zbierania danych tego typu.

7. Integracja Google Analytics z Google Ads

W systemie analitycznym takim jak Google Analytics mamy możliwość zaimportowania danych z systemu reklamowego. Jeśli nasze kampanie są prowadzone przy użyciu sieci Google Ads, możemy zobaczyć dane reklamowe w naszych raportach po zintegrowaniu Google Ads z Google Analytics. W ten sposób możemy mieć dostęp do danych, którymi na co dzień zarządzają agencje reklamowe. Dzięki integracji obu narzędzi jesteśmy w stanie dokonywać zaawansowanych analiz kampanii reklamowych bez angażowania agencji reklamowej.

Przypadek użycia integracji Google Ads i Google Analytics

Załóżmy, że musimy ograniczyć budżet kampanii reklamowej pozyskującej klientów dla serwisu samochodowego. Chcemy jednak, aby było to możliwie bezbolesne, co oznacza minimalną utratę liczby potencjalnych potencjalnych klientów. Jedną z opcji optymalizacji takiej kampanii jest zawężenie harmonogramu reklam do godzin i dni tygodnia, w których istnieje największe prawdopodobieństwo pozyskania potencjalnych klientów.

W systemie Google Ads możemy ograniczyć wyświetlanie reklam do określonych godzin lub dni albo zastosować wyższe stawki za kliknięcia w tym czasie.

W raportach sekcji Google Ads dotyczących godzin i dni jesteśmy w stanie wybrać zarówno godziny, jak i dni, w których nasz budżet reklamowy jest wydawany bardziej efektywnie, a tym samym jesteśmy w stanie zoptymalizować nasze działania reklamowe.

Przypadek użycia integracji Google Analytics z Google Search Console

Załóżmy, że chcemy przeprowadzić kampanię reklamową w wyszukiwarce Google za pomocą Google Ads. Aby zoptymalizować budżet, chcielibyśmy uniknąć wyświetlania naszych reklam dla fraz, które są już wysoko w organicznych wynikach wyszukiwania.

Bez dostępu do danych z Google Search Console trudno byłoby nam określić, jakie frazy organiczne generują ruch na naszej stronie. Ponadto, bez korzystania z dodatkowych narzędzi, możemy na podstawie tych fraz sprawdzić aktualną pozycję naszej strony w Google Analytics.

Dlatego w sekcji pozyskiwania Google Analytics wybieramy elementy Search Console i korzystamy z raportu Zapytania. Raport sortujemy według najpopularniejszych fraz pod względem wyświetleń. Dla najpopularniejszych fraz wybieramy frazy, które mają również niższą pozycję w wyszukiwarce, na przykład jeśli nie znajdują się na pierwszych trzech pozycjach w organicznych wynikach wyszukiwania.

9. Przypisanie modelu

Jeśli nasza działalność związana jest z segmentem motoryzacyjnym, musimy zdawać sobie sprawę z tego, czym jest atrybucja i jakie są podstawowe modele wykorzystywane w analizie danych. Wiedza tego typu jest przydatna w każdym segmencie rynku, ale w przypadku rynku motoryzacyjnego, gdzie decyzja o zakupie nowego samochodu nie jest zazwyczaj podejmowana w momencie pierwszego wejścia użytkownika na stronę, jest szczególnie istotna.

Warto wiedzieć, że większość raportów dostępnych w Google Analytics działa w oparciu o atrybucję Last Click, a nie bezpośrednią. Dlatego zasługa za pozyskanie leada kontaktowego jest przypisywana do ostatniego źródła ruchu, które nie jest wejściem bezpośrednim.

Jakie są tego konsekwencje? Powinniśmy mieć świadomość, że jeśli nasza kampania w standardowych raportach akwizycji nie pozyskuje leadów, nie oznacza to, że nie jest ważnym elementem customer journey, który generuje leada.

Kontakt użytkownika z naszą kampanią może nastąpić na początku ścieżki lub blisko konwersji, ale w większości raportów Google Analytics opartych na atrybucji ostatniego kliknięcia nie zobaczymy naszej kampanii jako kampanii pozyskiwania leadów. Aby lepiej określić potencjał poszczególnych kampanii lub źródeł ruchu, powinniśmy częściej zaglądać do sekcji raportu Multi-Channel Funnels.

Przypadek użycia modelu atrybucji – ocena kampanii w mediach społecznościowych

Załóżmy, że w ostatnich tygodniach przeprowadziliśmy kampanię na Facebooku pozyskującą leady na stronie internetowej. Wyniki widoczne w standardowych raportach (opartych na atrybucji niebezpośredniej ostatniego kliknięcia) w zakresie pozyskiwania nowych leadów nie są współmierne do wysokości wydatków poniesionych na kampanię.

Pierwszym krokiem powinno być sprawdzenie w raporcie Assisted Conversions, czy kanał mediów społecznościowych lub konkretna kampania, którą przeprowadziliśmy na tym kanale, nie obsługuje więcej konwersji niż generuje. Może się okazać, tak jak na poniższym screenie, że prowadzona przez nas kampania nie generuje bezpośrednio dużej ilości konwersji (ostatnie kliknięcie lub wartość konwersji bezpośredniej), ale ilość konwersji, które wspiera (wartość konwersji wspomaganej w kolumnie) jest nie do przecenienia.

Następnie, aby sprawdzić, gdzie na ścieżce pojawia się kampania lub kanał mediów społecznościowych, powinniśmy skorzystać z raportu porównania modeli atrybucji. Przeglądając kolejne modele atrybucji, możemy dojść do kilku interesujących wniosków; na przykład w atrybucji pierwszego kliknięcia dany kanał lub kampania może uzyskać dwa razy więcej konwersji niż w modelu atrybucji ostatniego kliknięcia (jak na poniższym zrzucie ekranu).

Najbardziej zaawansowanym modelem, uwzględniającym największą liczbę zmiennych, jest model atrybucji oparty na danych. Jeśli skala naszej działalności jest wystarczająco duża, model ten może dostarczyć nam najbardziej wiarygodnych informacji na temat rzeczywistej wartości analizowanego przez nas kanału reklamowego.

Powyższe informacje dają nam bardziej wartościowy obraz sytuacji i punkt odniesienia przydatny do podjęcia decyzji, czy np. kontynuować kampanię z wykorzystaniem kanału społecznościowego, czy też nie.

10. Śledzenie kampanii zewnętrznych

Zwykle dowiadujemy się, czym jest zewnętrzne śledzenie kampanii, gdy chcemy przeanalizować efekty kampanii reklamowej przeprowadzonej za pomocą narzędzia reklamowego niezintegrowanego z Google Analytics, takiego jak kampania na Facebooku lub kampania e-mailowa.

W przypadku każdej takiej kampanii konieczne jest oznaczenie wszystkich linków do naszej witryny za pomocą specjalnych parametrów medialnych. Link do narzędzia generującego takie linki do mediów można znaleźć na stronie: https://ga-dev-tools.appspot.com/campaign-url-builder/

Przypadek użycia śledzenia kampanii zewnętrznych – ocena kampanii e-mailowych.

Załóżmy, że niedawno przeprowadziliśmy kampanię e-mailową z wykorzystaniem różnych kreacji. Planujemy wkrótce ponownie wysłać kampanię do nowej bazy użytkowników. Musimy wiedzieć, które kreacje z poprzedniej kampanii wygenerowały najwięcej konwersji i miały najwyższy współczynnik konwersji.

Dodając odpowiednie tagi do każdej kreacji e-mail, jesteśmy w stanie sprawdzić, które treści wygenerowały najwięcej konwersji za pomocą raportu pozyskiwania Google Analytics. Wersja kampanii e-mail (kolumna treści reklam), która ma najwyższy współczynnik konwersji, będzie tą, którą chcesz wysłać ponownie.

11. Listy remarketingowe + sygnały Google

Listy remarketingowe pozwalają nam gromadzić użytkowników w analitycznej bazie danych, grupując ich według określonego zachowania, które definiujesz. Po zdefiniowaniu listy odbiorców rozpoczyna się gromadzenie użytkowników spełniających określone warunki.

Listy remarketingowe mogą być wykorzystywane w kampaniach reklamowych do kierowania reklam na jedną lub więcej określonych grup użytkowników. Możesz utworzyć wiele list remarketingowych.

Podczas definiowania list remarketingowych należy wziąć pod uwagę możliwość ich późniejszego wykorzystania. Jeśli sprzedaż akcesoriów samochodowych jest ważną częścią Twojej działalności, powinieneś rozważyć utworzenie oddzielnej listy remarketingowej, aby zebrać użytkowników, którzy odwiedzili stronę z akcesoriami lub przeglądali określoną kategorię poświęconą akcesoriom samochodowym w Twoim sklepie internetowym.

Listy remarketingowe wymagają również zdefiniowania ich czasu życia. Musimy zdecydować, jak długo dane użytkownika będą na nim przechowywane. W zależności od rodzaju prowadzonej działalności i skali ruchu na stronie, można zdecydować się na przechowywanie danych o użytkownikach przez okres od 1 do 540 dni (w systemie Google Analytics).

Przypadek użycia list remarketingowych

Istnieje wiele scenariuszy praktycznego wykorzystania list remarketingowych. Załóżmy jednak następujący konkretny scenariusz. Od jakiegoś czasu na naszej stronie pojawiała się informacja o premierze nowego modelu samochodu. Od momentu jego publikacji do pojawienia się modelu w sprzedaży w salonach minęły trzy miesiące.

Ponieważ mamy już nowy model w naszym salonie gotowy do sprzedaży, chcielibyśmy przeprowadzić kampanię reklamową, aby przyciągnąć nowych klientów chętnych do zakupu tego modelu.

Aby jak najefektywniej wykorzystać nasz budżet reklamowy, powinniśmy w pierwszej kolejności skorzystać z mocy naszych list remarketingowych i wykorzystać je w bieżącej kampanii np. w narzędziu Google Ads.

Z pomocą list remarketingowych możemy dotrzeć do osób, które były zainteresowane nowymi modelami samochodów w ciągu ostatnich 3 miesięcy. Możemy zdefiniować zainteresowanie jako wizytę w sekcji nowego modelu, z czasem spędzonym powyżej jednej minuty.

Załóżmy, że użytkownicy spełniający powyższe kryterium w ciągu ostatnich 3 miesięcy są gromadzeni na naszej liście remarketingowej 100 000. Jest to idealna grupa docelowa, do której możemy dotrzeć z naszą reklamą. Jest wysoce prawdopodobne, że wyniki takiej kampanii będą lepsze niż w przypadku kampanii bez odwoływania się do listy remarketingowej.

Następnie, jeśli mamy wyższy budżet reklamowy, możemy kierować reklamy do szerszej grupy odbiorców, takich jak osoby zainteresowane naszą marką.

Pamiętaj również o aktywowaniu funkcji Google Signals na swoim koncie Google Analytics(https://support.google.com/analytics/answer/7532985?hl=en), dzięki której będziesz mógł w większym stopniu docierać do użytkowników z list remarketingowych, niezależnie od rodzaju urządzenia, z którego korzystają.

12. Wizyty w sklepie Google

Słabym punktem kampanii reklamowych online jest niemożność wiarygodnego zmierzenia ich wpływu na nasz biznes offline. W szczególności mierzenie, w jaki sposób kampanie reklamowe przyczyniają się do wizyt w naszych stałych punktach sprzedaży.

Firma z Mountain View, świadoma tego problemu, wdrożyła nowy typ raportu Google Analytics: Store Visits, który w chwili pisania tego tekstu jest jeszcze w wersji Beta. Z pomocą tego nowego typu raportu jesteśmy w stanie:

Przypadek użycia wizyt w sklepie Google

Załóżmy, że prowadzimy obecnie kampanię wyprzedażową, której celem jest sprzedaż jak największej liczby samochodów. Dzięki statystykom wiemy, ile osób odwiedza naszą stronę z poszczególnych kanałów i kampanii reklamowych. Wiemy, jak wiele osób porzuca leady kontaktowe. Nie wiemy jednak, ile osób po sprawdzeniu oferty decyduje się na wizytę w salonie samochodowym. Uruchamianie raportów Store Visits w Google Analytics może jednak zmienić tę sytuację i rozwiązać nasz problem. Dzięki tym raportom:

13. Integracja danych z systemem CRM

Ostatnim, ale nie mniej ważnym elementem jest integracja danych analitycznych z naszym systemem CRM. Niezależnie od technicznego sposobu rozwiązania tego aspektu, jeśli część sprzedaży odbywa się poza witryną, ważne jest, aby zintegrować dane o ruchu w witrynie z danymi dotyczącymi obsługi klienta.

Przypadek użycia integracji danych z CRM

Załóżmy, że na stronie salonu samochodowego znajduje się formularz rejestracji na jazdę próbną. Dzięki odpowiedniemu tagowaniu ruchu wiesz dokładnie, który ruch odpowiada za jaką liczbę wypełnionych formularzy. Chciałbyś jednak pójść o krok dalej i wiedzieć, które kanały ruchu lub kampania przyczyniły się do tego, że po jeździe próbnej ktoś zdecydował się na zakup samochodu.

Istnieje kilka rozwiązań technicznych, które pozwalają to osiągnąć. Jedną z nich jest wysyłanie, wraz z każdym leadem przekazanym do systemu CRM, informacji o źródle ruchu, które przyczyniło się do realizacji tego działania. Po jeździe próbnej i zakupie samochodu, dzięki informacjom o źródle leadu będziemy mogli raportować, które kanały lub kampanie przyczyniły się do sprzedaży samochodów. Możemy również przesyłać informacje zwrotne na temat sprzedaży samochodów z CRM do Google Analytics za pomocą (na przykład) importu danych.

Jeśli korzystasz z systemu CRM, który ma wbudowaną integrację z systemem analitycznym, upewnij się, że wszystko jest odpowiednio zintegrowane.

Jak widać, dane to nie tylko liczby. Dane mogą być wykorzystywane w naszych codziennych działaniach w celu optymalizacji celów biznesowych. Nie musisz od razu podporządkowywać wszystkich swoich decyzji danym. Zacznij od małych kroków, aby przekonać się o skuteczności tego podejścia. Gdy wejdzie ci to w krew, trudno będzie oprzeć się niewykorzystywaniu danych przy każdej okazji.