En komplett guide till marknadsföring ROI-spårning

Om det finns en sak som har gjort det möjligt för oss att Slidebean växer snabbt och effektivt, är vår obsessiva spårning av marknadsbudgeten tillbaka.

Tillbaka 2015 när vi hade bara cirka 2 000- $ 3 000 värda marknadsföringsbudget för att spendera varje månad, att få ut det mesta av pengarna var grundläggande - inte bara för tillväxt utan för överlevnad. Men att hålla reda på var en kund kom ifrån är mycket svårt, särskilt när du börjar diversifiera dina marknadsföringskanaler till kampanjer som inte har en direkt konvertering.

Låt oss ta en Google Adwords-annons, till exempel; Du kan spåra och bekräfta källan till en omvandling med:

Pixels konverteringsspårning från Adwords.

• En konverteringshändelse i Google Analytics.
• UTM-parametrarna på webbadressen (vi kommer in i var och en av dem på en minut).
• När du sponsrar en podcast eller en Youtube-video kan kunderna till exempel sluta leta efter ditt namn i Google istället för att klicka på den sponsrade länken, vilket innebär att du antagligen inte har någon aning hur de gjorde den till din webbplats i första hand.

Här kommer vetenskapen om smart spårning in; För någon produkt eller tjänst på nätet finns det dussintals verktyg som du kan använda för att spåra kundkällor exakt. vi kommer in i var och en av dem i den här artikeln.

Grunderna: Google Analytics

Google Analytics är ett mycket kraftfullt (och gratis) verktyg. Om det var lättare att använda det skulle det troligtvis döda en massa andra analysverktyg på marknaden, men Google har inte varit bra för att förenkla det.

Det är dock otroligt enkelt att integrera och börja spåra. Allt du behöver göra är att lägga till ett kort manus överst på din webbplats.

Därifrån börjar Google spåra allt som händer på din webbplats: besökta sidor, tåg, användarresa, tid på en sida och så vidare. Du kan gå tillbaka när som helst för att titta på historiska data och svara på nya frågor som kan hända om din användaraktivitet. Mining är dock komplicerad.

Det enklaste sättet att närma sig Google Analytics är att definiera konverteringsmål tidigt. Ett omvandlingsmål är en utlösare som uppstår när en användare slutför en önskad åtgärd på webbplatsen.

Dessa mål kan vara:

Besök en enskild sida eller en rad sidor (som en kassa eller en lyckad registreringssida),

1. Tillbringa en viss tid på webbplatsen eller
2. Slutföra en utlösningshändelse som du skickar från din app.
3. När du har definierat mål kan du enkelt filtrera dina data för att veta vilka kanaler som kör dessa konverteringar. På det här provet kan du se att vi enkelt kan berätta vilka kanaler som kör fler registreringar och jämföra omvandlingsfrekvenser.

Du kan göra samma för mer avancerade mål som att starta en prenumeration eller slutföra ett köp. Det är viktigt att definiera dessa mål tidigt eftersom målfunktionen inte tillåter dig att titta på historiska data så att de bara börjar spela in konverteringar när du har ställt in dem.

Google begränsar konverteringsmål till 20 per konto, så glatt att använda dem alla i början och sedan skicka och ersätta det när du inte använder.

Vid Slidebean följer vi regelbundet följande mål:

Registreringar

• Omvandling till någon plan
• Omvandling till vår individuella plan
• Omvandling till våra lagplaner
• Inköp av enskild presentation
• Såsom du kan se är alla våra mål relaterade till marknadsavkastning. Du kan också definiera mål för att övervaka användargränssnittet för din produkt eller tjänst (som att titta på en handledningvideo eller fylla i ett formulär). Men andra verktyg som Kissmetrics (som omfattas senare i den här artikeln) låter dig göra mycket mer action på dessa typer av tåg. till exempel segmentera varje steg i tratten baserat på en specifik publik eller tid på dagen.

Parametrar för UTM (Urchin Tracking Module)

Du kan vidare "utbilda" dina Google Analytics-statistik genom att använda UTM-parametrar på dina länkar.

En parameter är som ett suffix på en URL. När du klistrar in en länk på, säger ett Quora-svar eller ett Facebook-inlägg, kan Google Analytics spåra domänen och adressen där den besökaren kom ifrån, men den informationen är sällan väldigt användbar på en webbplats som är stor till stor skala.

UTM-parametrar är också det enda sättet att få djupa kampanjinsikt i Google Analytics från marknadsföringsinsatser som inte körs i Googles miljö (Google Adwords-Analytics).

Med Google URL Builder kan du skicka ytterligare information till Analytics att spåra trafikkällor bättre. Om du till exempel har en brand awareness campaign byggd kring att svara på kundens frågor i Quora, Reddit eller Twitter kan du gruppera all trafik tillsammans med en utm_campaign-parameter.

Så här kan en taggad URL för en Facebook-annonskampanj se:

slidebean.com?utm_source=facebook.com&utm_medium=cpm&utm_terms=marketing-audience-A&utm_campaign=US-FB-ContentMarketing

Så här har vi taggat webbadresserna i den här artikeln:

slidebean.com ? utm_source = bplans.com & utm_medium = innehåll & utm_terms = marknadsföring & utm_campaign = blogg

Låt oss titta på varje variabel:

Källa:

vanligtvis domänen (inte den fullständiga adressen) där länken kommer att publiceras. Om du annonserar på Facebook, bör detta vara facebook.com. Medium:

Detta används oftast för betalda annonser-kampanjer (CPC, kostnad per klick, eller CPM, kostnad per visning), men du kan också definiera det som e-post, post eller innehåll. Google Analytics kommer automatiskt att betrakta alla CPM / CPC-besökare som "betald trafik". Kampanj:

Du vill definiera en kampanjnomenklatur och få alla i marknadsföringsgruppen att följa den standarden, som US-Startups eller WW-ContentMarketing, så att du kan gruppera all konvertering tillsammans med ett enda ID. Kampanjperiod och innehåll (valfritt):

Du bör bara lägga till dessa parametrar om du gör en djup analys eller om din kampanj har många fronter. Du kan använda "term" för att filtrera de sökord som du riktar in, eller i fallet med en Facebook-annonskampanj, de målgrupper du riktade in. Kampanjinnehåll, på andra sidan, låter dig lägga till ett annat namn eller ID för varje enskild version av din annons. Återigen bör dessa användas om du letar efter mycket detaljerad spårning. Spårningsomvandlingar direkt i din annonsplattform

Att byta fram och tillbaka mellan din annonsplattform och dina Google Analytics-resultat kan vara mycket besvärlig.

Inne i Googles miljö kan du integrera ditt Google Analytics till Adwords-konto och överla dina målkonverteringar till dina kampanjer, annonsgrupper och till och med specifika annonser och sökord.

Så här ser det ut:

Att veta vilket specifikt sökord körde en konvertering kan vara mycket användbar för att filtrera bort dåliga sökord eller optimera för dessa sökord i dina SEO-planer (så här gjorde vi det).

Men denna Analytics-Adwords direktintegration förekommer inte naturligt på andra plattformar, så om du inte har ett avancerat UTM-tagsystem är det mycket svårt att veta vilka specifika annonser som är framgångsrika.

Det är därför många plattformar har börjat skapa sina spårningspixlar. Vissa är väldigt lätta att integrera (och vissa är inte) men de flesta följer samma system som Facebook.

Med Facebook måste du lägga till en allmän spårningspixel i huvuddelen av dina sidor. Den pixeln spårar automatiskt sidvisningar (PageView), så du kan till exempel definiera omvandlingar baserat på specifika sidor som besökts.

Det bästa sättet att spåra mål är dock att använda Facebooks konverteringshändelser. Facebook har en standarduppsättning av händelser som "Lead" eller "CompleteRegistration" som du kan utlösa när en användare klickar på en viss knapp eller slutför ett konkret steg. Dessa är mycket mer exakta än URL-spårning och är nödvändiga om du har ett enkelsidigt program som vårt.

På Facebook: s annonsplattform kan du bygga kampanjer med dessa omvandlingar som mål så att deras annonser automatiskt optimeras för kopian och bilder som kör flest konverteringar, istället för de flesta klick). Dessutom kan du använda dessa omvandlingar för omriktning (men det är en helt annan historia).

Med konverteringshändelser aktiverad och bra inställning kan du jämföra kampanjavkastning direkt på Facebook, vilket kommer att spara dig

mycket av tid och ansträngning. Twitter och LinkedIn har liknande konverteringsspårning, men deras pixlar är inte lika bra. Det är också viktigt att komma ihåg att varje pixel eller kod du installerar på en sida påverkar prestanda och laddningstid. Använda dem alla klokt och testa konsekvent.

Going pro: Spårningsomvandlingar i Kissmetrics

Kissmetrics är ett fantastiskt och kraftfullt verktyg för att spåra aktiviteten i din app och det har gjort underverk för oss när det gäller att spåra våra marknadsavkastningar. > Om du installerar Kissmetrics i både din app och dina målsidor, tilldelas deras pixel automatiskt ett anonymt ID till varje enskild besökare som landar på din webbplats, även om de inte har registrerat sig ännu. Alla datapunkter som är associerade med den identifieraren lagras i Kissmetrics-databasen och kopplas till en e-postadress så fort den användaren tillhandahåller den informationen.

Låt oss titta på ett exempel:

Användare A besöker din webbplats tack vare en bit

De läser innehållet och lämnar.

1. En månad senare läste de en annan del av innehållet från din blogg som de hittade på Internet.
2. Tre månader senare, den användaren återvänder för att skapa ett konto på din plattform. De söker Google för ditt företagsnamn och stöter på en Google-annons som du har ställt in och klickar på den för att komma igenom din webbplats.
3. Även om det var Google Ad på steg fyra som slutligen körde den kunden att registrera sig, den verkliga krediten (i vår bok) går till kampanjen som förde dem där för första gången.
4. För Google Analytics kommer krediten / tillskrivningen för den registreringen förmodligen att bli AdWords-kampanjen för varumärkesökningar som kunden klickade på steg fyra; eftersom Google Analytics tilldelar registreringen till den sista kampanjen som tog användaren till webbplatsen.

I Kissmetrics kan du däremot se på den kundens aktivitetslogg och du kommer se ett unikt ID för den användaren skapades i steg ett och att den första källkampanjen för den kunden är en Facebook-annons (detta överförs till Kissmetrics med UTM-taggar).

Här är ett exempel på en kunds resa i Kissmetrics:

Varje besök spåras med aktivitets- och kampanjkällor:

Alla efterföljande besök spåras också, liksom det besök som körde honom att anmäla sig, liksom kampanjen som tog honom till webbplatsen förra gången.

En viktig skillnad mellan Google Analytics och Kissmetrics är personligt identifierbara data: Så snart din kund lägger till en e-postadress, är den här e-posten kopplad till det anonyma ID som skapades vid det första besöket, vilket låter dig titta på en användares aktivitetslogg.

Du har aldrig någonsin måste titta på användarspecifika data, men att ha den tillgängliga data är grundläggande för att verkligen förstå dina mätvärden i skala. Kissmetrics har några verktyg för att formatera massiva mängder data, men de ger dig också möjlighet att skapa skräddarsydda kalkylarkrapporter för att köra egna diagram och formulär i Excel.

Senaste utväg: Promokoder och checkoutundersökningar

Nu, några Kampanjer kan helt enkelt inte spåras på traditionella sätt. Om du lägger ett skylt på tunnelbanan kan du till exempel försöka köra människor till yoursite.com/subway, men många individer söker bara ditt varumärke i Google och konverterar därifrån.

Här är undersökningsundersökningar och kampanjspecifika promo-koder kommer in. Du kan använda en checka-undersökning för att spåra och validera ytterligare resultaten du får från dina andra marknadsföringskanals spårningsmetoder.

Vi genomförde denna undersökningsundersökning som vi byggde i Typekit, och den har färdiga underverk för oss. Vi kopierade det tvåfrågessystemet från Squarespace, och det har varit bra att spåra våra nya marknadsföringsinsatser, som podcasts.

(funktion () {var qs, js, q, s, d = dokument, gi = d. getElementById, ce = d.createElement, gt = d.getElementsByTagName, id = "typef_orm", b = "//embed.typeform.com/"; om (! gi.call (d, id)) {js = ce.call (d, "script"); js.id = id; js.src = b + "embed.js"; q = gt.call (d, "script") [0]; q.parentNode.insertBefore js, q)}

ROI = LTV