Po zsumowaniu sprzedaży deklarowanej przez platformy reklamowe wynik przekracza liczbę zamówień w sklepie. Zanim założymy, że ktoś się pomylił, warto sprawdzić, co liczy każdy system.
Gdy liczby się nie zgadzają, pytania są uzasadnione. Warto zacząć od definicji i prześledzić jedno zamówienie przez systemy. Potem trzeba oddzielić różnice, które mają wyjaśnienie, od błędów wdrożenia.
Raport reklamowy łączy działanie z wcześniejszymi interakcjami. Rejestr sklepu śledzi zamówienia. Te systemy mogą opisywać tych samych klientów według różnych reguł.
Co oznacza atrybucja?
Atrybucja to sposób rozdzielania zasług między interakcje poprzedzające działanie. Model i okno atrybucji wpływają na wynik. Google wyjaśnia tę logikę w dokumentacji Analytics. Google Analytics: wprowadzenie do atrybucji (po angielsku)
Do precyzyjnego porównania sprawdzamy ustawienia zaangażowanych systemów: jakie działanie jest śledzone, jakie interakcje się kwalifikują i w jakim oknie. Nie zakładamy, że wszystkie platformy stosują tę samą regułę.
Jedna osoba może zetknąć się z kilkoma reklamami
Poniższy przykład jest fikcyjny. Zakładamy, że reguły każdego systemu pozwalają mu przypisać zamówienie własnej interakcji.
W poniedziałek ktoś klika reklamę i odkrywa torebkę. W czwartek widzi inną reklamę i wraca. W piątek kupuje. Sklep rejestruje jedno zamówienie z unikalnym identyfikatorem.
Dwa raporty atrybucji mogą opisywać jedno zamówienie.
Fikcyjny przykład: reguły atrybucji obu platform pozwalają im przypisać sobie zamówienie.
Poniedziałek
Interakcja z reklamą A
Czwartek
Interakcja z reklamą B
Piątek
Jedno zamówienie
Raport A
1 przypisana konwersja
Raport B
1 przypisana konwersja
Sklep
1 unikalne zamówienie
| Źródło | Co widać w przykładzie | Jak to odczytujemy |
|---|---|---|
| Raport platformy A | Jedna przypisana konwersja | A przypisuje zasługę własnej interakcji |
| Raport platformy B | Jedna przypisana konwersja | B przypisuje zasługę własnej interakcji |
| Rejestr sklepu | Jedno unikalne zamówienie | Firma otrzymała jedno zamówienie |
To, że dwie platformy przypisują sobie zasługę, nie zamienia jednego zamówienia w dwie sprzedaże. Dlatego zwykłe zsumowanie ich wyników może zawyżyć rzeczywisty wolumen firmy.
Różnice mogą mieć też inne wyjaśnienia
Sprawdzamy okres i strefę czasową, moment raportu, opóźnienie danych, anulowania i zwroty. Zależnie od konfiguracji niektóre raporty mogą datować wynik na dzień interakcji, a inne na dzień działania.
Mogą też występować problemy z wdrożeniem: to samo działanie wysłane dwukrotnie, błędne wartości lub zdarzenia, które nie odpowiadają zakończonemu zakupowi. Trzeba je sprawdzać osobno od naturalnych różnic między modelami atrybucji.
Brakujące dane mogą wynikać z ograniczeń technicznych i pomiarowych. Różnica między systemami sama nie dowodzi oszustwa, ale nie należy jej też ignorować.
Budowa spójnych ram raportowania
Dla unikalnych zamówień wybieramy referencyjną ewidencję sprzedaży i definiujemy statusy: złożone, opłacone, dostarczone, anulowane lub zwrócone. Dla reklam utrzymujemy osobne raporty z ich regułami.
Porównujemy identyfikatory transakcji, gdy są dostępne i ich użycie jest dozwolone. Wyjaśniamy, co da się dokładnie uzgodnić, a co pozostaje szacunkowe lub niepełne. Nie korygujemy liczb sztucznie, żeby się zgadzały.
Na tej podstawie możemy mówić zarówno o łącznym wyniku firmy, jak i o informacjach, które każda platforma dostarcza o własnych kampaniach.
Za co odpowiadamy w interpretacji
W NOT MORE. każdy wskaźnik musi mieć jasną definicję i cel. Wskazujemy nakładanie się i ograniczenia, sprawdzamy błędy wdrożenia, które mieszczą się w naszym zakresie, i unikamy przedstawiania zsumowanych wyników atrybucji jako unikalnych zamówień.
Nawet po uzgodnieniu danych pozostaje inne pytanie: ile dodała reklama? Odpowiedź może wymagać oceny wykraczającej poza zwykłe raporty platform.
O co warto zapytać
- Które źródło rejestruje unikalne zamówienia i jakie statusy zamówień obejmuje?
- Jakich reguł i okien atrybucji używają raporty reklamowe?
- Które różnice zostały wyjaśnione, a które trzeba jeszcze sprawdzić?
Co liczy każdy z Państwa raportów?
Warto zacząć od nazw wskaźników i okresu, w którym pojawiają się różnice. Jeśli trzeba przeanalizować zapytania lub transakcje, uzgadniamy potrzebne informacje i sposób ich wykorzystania bez zbierania zbędnych danych osobowych.
Wspólne źródło potrzebuje wdrożenia i osoby odpowiedzialnej
Dla unikalnych zamówień i klientów uzgadniamy, który system dostarcza ewidencję sprzedaży i kto potwierdza jego poprawność. NOT MORE. może uruchomić zdarzenia, integracje i wspólny raport przewidziane w projekcie, a potem sprawdzić, czy dane łączą się zgodnie z uzgodnionymi definicjami. Państwa zespół potwierdza status zamówień i zmiany związane z działalnością.
Jeśli kontynuujemy monitoring, przedstawiamy atrybucję platform oddzielnie od wyników handlowych, wraz z zaobserwowanymi błędami lub lukami. Udokumentowana różnica to punkt do sprawdzenia. Sumowanie nakładających się wyników by ją ukryło.