>
>
סיכום סמינר: רימרקטינג מתקדם עם גוגל אנליטיקס
Connect With Us

סיכום סמינר: רימרקטינג מתקדם עם גוגל אנליטיקס

April 19th, 2015, מאת

הידעת שכ- 98% מהמבקרים לאתר שלך יבקרו בו מבלי שיומרו בפועל? אפשר לחכות שהמשתמשים האלו יחזרו שוב לאתר, אולי דרך חיפוש נוסף בגוגל או שיחזרו בעצמם, אבל ניתן גם לעודד אותם לחזור מהר יותר באמצעות פרסום מפולח ורלבנטי במיוחד המבוסס על הפעילות הקודמת שלהם באתר. כאן רימרקטינג נכנס לפעולה.
רימרקטינג הוא ההזדמנות לפנות מחדש לאותם משתמשים שביקרו כבר באתר ולא הומרו, על ידי פרסום מודעות והצעות המותאמות במיוחד עבורם וקשורות לאינטראקציה הקודמת שלהם באתר.
אמנם רימרקטינג רגיל בגוגל אדוורדס מאפשר פניה נוספת למשתמשי האתר על סמך הלינקים בהם ביקרו, אבל הוא לא תומך ביכולת לפלח את רשימת הרימרקטינג על פי מדדים מתוחכמים יותר ועל פי מידע על המשתמש. לדוגמא, טרגוט משתמש שיצא מיד (bounced) או טרגוט שמבוסס על רווח פר-משתמש.
קיימנו לאחרונה סמינר מרוכז בספרייא בנושא שיטות רימרקטינג מתקדמות, עם דגש על העצמת רימרקטינג דרך גוגל אנליטיקס. מערכת גוגל אנליטיקס מאפשרת לנו למנף את המידע שכבר קיים על המשתמשים באתר, לפלח אותם טוב יותר וליצור קמפיין רימרקטינג אפקטיבי יותר.
מאמר זה יסקור את התובנות המרכזיות של הסמינר, כולל רקע קצר על השימוש בגוגל אנליטיקס כדי לשפר קמפיינים של רימרקטינג, ולבסוף נדון בשני מקרי מבחן של לקוחות.

גוגל תג מנג’ר (או כלי ניהול תגים אחר) הוא חובה כדי לנהל את התגים באתר והמעקב בגוגל אנליטיקס

 

בנוסף לתגים הרגילים שניתן לנהל דרך גוגל תג מנג’ר (GTM), כגון תגי רימרקטינג והמרה למערכות שונות (אדוורדס, פייסבוק, בינג וכו’), אנו מנהלים גם את המעקב של גוגל אנליטיקס באמצעות תגים יעודיים. בזכות השימוש בכלי לניתוח מידע על מסלול הגלישה (clickstream data) ניתן לקבל שליטה טובה יותר במידע על הביקורים באתר דרך מעקב מתקדם. בזכות השליטה הזו ניתן לשלוח מידע חזרה לגוגל אנליטיקס ולסמן את המשתמשים על פי הפילוחים השונים ואז לשלוח את המידע לאדוורדס לצורך רימרקטינג.
לדוגמא, ניקח את האתר של הלקוח שלנו Lamaloli בו אנו מנהלים שלוש סביבות במרוכז דרך GTM אחד.

פילוחים מתקדמים בגוגל אנליטיקס

באופן כללי, ישנן שלוש שיטות לפילוח מתקדם:
1. פילוח על פי סשן
2. פילוח לפי מטריקות
3. פילוח לפי רצף

 

Segmentation

 

 

פילוח מתקדם בגוגל אנליטיקס

 

שיטות הפילוח הנ”ל מאפשרות לנו להבחין בין קבוצות משתמשים המתנהגים באופן שונה ולהעביר אותן לאדוורדס לטובת רימרקטינג.
היתרון של שימוש בגוגל אנליטיקס לצורך פילוח הוא שניתן למיין את המשתמשים על פי פעולותיהם על פני ביקורים (sessions) ומכשירים שונים, במקום להגביל את איסוף המידע לקליק בודד.

שיטות מומלצות לניהול רשימות

 

עד כה כיסינו את האסטרטגיות והגישות הבסיסיות בניהול רשימות באדוורדס, כגון רשימות לעומת קהלים. עכשיו נעבור לשיטה המומלצת, המשתמשת במסלול ההמרה באתר כאסטרטגיה מרכזית.
Site-Funnel

 מסלול המרה של אתר סחר מקוון (E-Commerce) 

 

המצגת הראתה כיצד אנו מטפלים בכל שלב במסלול ההמרה: החל במעקב דרך אנליטיקס ועד בניית רשימות עבור אדוורדס באמצעות פילוחים מתקדמים.
בזכות היישום של אסטרטגית מסלול ההמרה, אנו מחלקים את המשתמשים לקבוצות על בסיס ההתקדמות שלהם בתוך האתר לעבר הפעולה שקבענו כהמרה. אם ניקח לדוגמא אתר למסחר אלקטרוני, ככל שהמשתמש מתקדם בתוך המסלול, כך גדלה הסבירות שירכוש מוצר כלשהו. אנחנו ממליצים לפיכך להעלות את המחירים באדוורדס עבור ריטרגטינג למשתמשים אלו.

שימוש בשיטות מתקדמות בגוגל אנליטיקס כדי לעקוב אחר התנהגות המשתמשים

 

הראינו למשתמשי הסמינר כיצד להשתמש בשיטות מתקדמות באנליטיקס על מנת לאתר ולעקוב אחר התנהגויות מסוימות של המשתמשים, הכוללות:
• לדעת האם המשתמש שהה בעמוד 15 שניות או יותר
• להבין את המטרה של המשתמש על פי שישה סימנים שונים באנליטיקס. לדוגמא: מילות מפתח, או משך הצפייה בוידאו (0%, 25%, 75% או 90% מתוך הסרטון)
• למצוא משתמשים חדשים לאתר
• לעקוב אחר משתמשים ששילמו סכום מינימלי של $ במשך 7, 14, או 30 יום.
בנוסף דיברנו על ‘הרשימה החכמה’ שמאפשרת לגוגל אנליטיקס לבחור משתמשים על סמך האלגוריתם שלו עצמו.

ניתוח מקרי מבחן ברימרקטינג

1. אתר אופציות בינאריות

על מנת להבין טוב יותר איך לישם מידע מגוגל אנליטיקס עבור רשימות רימרקטינג, חלקנו שני סיפורי לקוח.
ללקוח הראשון, חברה מובילה לסחר באופציות בינאריות, יש שלושה מנועי טראפיק מרכזיים לאתר: אורגני, שותפים (affiliates) ו- PPC.
לפני שבנינו את רשימת הרימרקטינג המתקדמת, השתמשנו במידע מגוגל אנליטיקס כדי לפלח את כל המשתמשים שביקרו באתר אבל לא הומרו. מתוך קבוצת המשתמשים הגדולה הזו, יצרנו מספר רשימות רימרקטינג ממוקדות ביותר שאפשרו לנו לפנות למשתמשים אלו עם מודעות ותמחור אדוורדס מתאימים. דוגמאות לרשימות כאלו כוללות:
רשימה 1: משתמשים שהגיעו דרך לינקים של שותפים, שהו באתר (non-bounced) וביקרו באתר 3 פעמים או יותר. על מנת ליצור את הרשימה הזו שילבנו את שלושת הרשימות הבאות:
• משתמשים ששהו באתר (non-bounced)
• משתמשים שהגיעו דרך לינקים משותפים
• משתמשים שביקרו באתר 3 פעמים או יותר

ppc1
רשימה 2: משתמשים שביקרו באתר במשך 14 הימים האחרונים, לא פתחו חשבון אבל שהו לפחות 60 שניות בעמוד הבונוס. כדי לבנות את הרשימה הזו שילבנו את שלושת הרשימה הבאות:
• משתמשים שביקרו באתר במשך 14 הימים האחרונים
• משתמשים שלא פתחו חשבון
• משתמשים ששהו לפחות 60 שניות בעמוד הבונוס
ppc2
על מנת לבנות את רשימת המשתמשים שביקרו בדף מסוים ושהו בו מעל 60 שניות, יצרנו את החוק הבא במערכת GTM:

 

list-GTM

 

כפי שניתן לראות בצילום המסך, לאחר שיצרנו את החוק כל מה שנותר לעשות זה לבחור את זמן הביקור המקסימלי והלינק לעמוד הרצוי.
יצרנו את הרשימות שלעיל (ורבות נוספות), כמו גם שילובים שונים של הרשימות, כדי להגיע לקהלים שונים מתוך המבקרים לאתר. הבנה טובה יותר של התנהגות המשתמשים אפשרה לנו ליצור קמפיינים ממוקדים של רימרקטינג ולקבוע בדיוק איזה קהל נתן את הערך הגבוה ביותר ללקוח. על סמך המידע שקיבלנו מאנליטיקס, יכולנו גם להחליט איזו קבוצה ממבקרי האתר כדאי להסיר מקמפיין הרימרקטינג (לדוגמא, מבקרים שכבר נרשמו, מבקרים שלחצו על מודעה מספר מסוים של פעמים אבל לא הומרו, מבקרים שיצאו מיד (bounce) ועוד.)
אחד היתרונות הגדולים של פילוח קמפיין הרימרקטינג בצורה כזו הוא היכולת למנף את הקהל הקיים של האתר. הודות למידע מהאנליטיקס אנחנו יודעים הרבה יותר על המבקרים שהביעו עניין רב באתר אבל עדיין לא פתחו חשבון.

2. אתר סחר מקוון (E-Commerce)

סיפור הלקוח השני שלנו עוסק בחברה מתחום התשלומים ברשת. עקב דרישות המידע והאבטחה המאפיינות חברות בתחום הזה, תהליך ההרשמה (funnel) של החברה הוא יחסית ארוך ומתפרש על פני 4 עמודים. בשלב הסופי, המשתמש מתבקש להזדהות באמצעי כלשהו, כגון תעודת זהות או דרכון. בשלב זה, האנליטיקס הראה אחוזי נטישה גבוהים במיוחד.
כדי לפנות מחדש למבקרים ש’נשרו’ מתהליך ההרשמה, יצרנו קבוצות מפולחות על פי השלב שהמבקרים סיימו בתהליך ההרשמה (שלבים שונים). בנוסף, יצרנו קבוצות משתמשים על פי הפרטים שמילאו בכל עמוד וכמה התקדמו בכל עמוד בהרשמה.
על סמך הנתונים האלו יכולנו לקבוע את הערך המשוער של כל קבוצה מתוך סך המשתמשים, ולפנות ללקוחות פוטנציאליים בעלי ערך רב יותר בקמפיין רימרקטינג מתקדם. הקמפיין הפך לאחד מהקמפיינים המוצלחים ביותר של הלקוח מבחינת תמורה להשקעה (ROI) והכנסה.

קמפיין רימרקטינג הוא דרך חכמה לעודד משתמשים שלא הומרו לבקר שוב באתר ולבצע את הפעולה הרצויה. בזכות שימוש נכון במידע המסופק על ידי גוגל אנליטיקס ניתן למנף ולהעצים את קמפיין הרימרקטינג. בניה של רשימות רימרקטינג מפולחות היטב על סמך המידע מאנליטיקס, מאפשרת יצירת מודעות רלבנטיות יותר, ולהעלות את שיעור הביקורים הנוספים של המבקרים הקרובים ביותר להמרה.