Segmentação por fonte de aquisição do usuário

NOTE
O processo abaixo não suporta Google Universal Analytics.

A capacidade de segmentar seus dados por fonte de aquisição de usuários é essencial para gerenciar efetivamente seu plano de marketing. Conhecer a fonte de aquisição de novos usuários mostra quais canais geram os melhores retornos e permite que sua equipe aloque dólares de marketing com confiança.

Se você ainda não estiver rastreando as fontes de aquisição de usuários no banco de dados, Adobe Commerce Intelligence O pode ajudar você a começar:

Rastreamento da fonte de aquisição de usuários

Adobe A recomenda dois métodos para rastrear dados de origem de referência com base na sua configuração:

(Opção 1) Rastrear dados de origem da indicação de ordem via Google Analytics E-Commerce

Se você usar Google Analytics E-Commerce para acompanhar seus dados de pedidos e vendas, você pode usar o [Google Analytics E-Commerce Connector] para sincronizar os dados de origem de referência de cada pedido. Isso permite segmentar receita e ordens por origem de referência (por exemplo, utm_source ou utm_medium). Você também tem uma noção das fontes de aquisição de clientes por meio do Commerce Intelligence dimensões personalizadas, como User's first order source.

(Opção 2) Salvar Google AnalyticsDados da fonte de aquisição ' no banco de dados

Este tópico explica como salvar Google Analytics informações do canal de aquisição no seu próprio banco de dados, ou seja, o source, medium, term, content, campaign, e gclid parâmetros que estavam presentes na primeira visita de um usuário ao seu site. Para obter uma explicação sobre esses parâmetros, consulte o Google Analytics documentação. Em seguida, explore algumas análises de marketing avançadas que podem ser executadas com essas informações no Commerce Intelligence.

Por quê?

Se você estiver apenas observando o padrão Google Analytics métricas de conversão e aquisição, você não está obtendo o panorama completo. Embora ver o número de conversões de pesquisa orgânica versus pesquisa paga seja interessante, o que você pode fazer com essa informação? Você deveria gastar mais dinheiro em pesquisa paga? Isso depende do valor dos clientes provenientes desse canal, o que não é algo que o Google Analytics oferece.

NOTE
Google Analytics eCommerce Tracking atenua esse problema armazenando dados de transação no Google Analytics, mas essa solução não funciona em sites que não sejam de comércio eletrônico. Além disso, certas ferramentas, como a análise de coorte, não são fáceis de fazer no Google Analytics interface.

E se você quiser enviar um email para um acordo de acompanhamento de todos os clientes adquiridos de uma determinada campanha de email? Ou integrar os dados de aquisição ao seu sistema de CRM? Isso é impossível em Google Analytics - na verdade, é contra os Termos de Serviço para Google Analytics para armazenar quaisquer dados que identifiquem uma pessoa. Mas você mesmo pode armazenar esses dados.

O Método

Google Analytics armazena informações de referência do visitante em um cookie chamado __utmz. Depois que este cookie for definido (pela variável Google Analytics tracking code), o conteúdo será enviado com cada solicitação subsequente desse usuário ao seu domínio. Então no PHP, por exemplo, você pode checar o conteúdo de $_COOKIE['__utmz'] e você verá uma string parecida com esta:

100000000.12345678.1.1.utmcsr=google|utmccn=(organic)|utmcmd=organic|utmctr=rj metrics

Claramente, há alguns dados da fonte de aquisição codificados na string. Isso é testado para confirmar que essa é a fonte de aquisição mais recente do visitante e os dados de campanha associados. Agora você precisa saber como extrair os dados.

Esse código foi traduzido em um Biblioteca PHP hospedada no github. Para usar a biblioteca, include uma referência a ReferralGrabber.php e, em seguida, chame

$data = ReferralGrabber::parseGoogleCookie($_COOKIE['__utmz']);

O resultado $data matriz é um mapa das chaves source, medium, term, content, campaign, gclid, e seus respectivos valores.

A Adobe recomenda adicionar uma tabela ao banco de dados chamada, por exemplo, user_referral, com as colunas como: id INT PRIMARY KEY, user_id INT NOT NULL, source VARCHAR(255), medium VARCHAR(255), term VARCHAR(255), content VARCHAR(255), campaign VARCHAR(255), gclid VARCHAR(255). Sempre que um usuário se inscrever, capture as informações de referência e armazene-as nesta tabela.

Como usar estes dados

Agora que você está salvando a fonte de aquisição do usuário, como você pode usá-la?

Suponha que você esteja usando um banco de dados SQL e tenha um users com a seguinte estrutura:

ID
EMAIL
JOIN_DATE
ACQ_SOURCE
ACQ_MEDIUM
1
john@abc.com
2012-01-24
google
orgânico
2
jim@abc.com
2012-01-24
google
cpc
3
joe@def.com
2012-01-25
direto
-
4
jess@ghi.com
2012-01-26
referência
techcrunch.com
5
jen@ghi.net
2012-01-30
outro
orgânico

Para começar, você pode contar o número de usuários provenientes de cada canal de referência executando a seguinte query no banco de dados:

SELECT acq_source, COUNT(id) as user_count FROM users GROUP BY acq_source;

O resultado é semelhante a:

ACQ_SOURCE
USER_COUNT
google
294
direto
156
referência
55
outro
16

Isso é interessante, mas de uso limitado. O que você realmente gostaria de saber é:

  • A taxa de crescimento desses números ao longo do tempo
  • A quantidade de receita gerada por cada fonte de aquisição
  • A análise de coorte de usuários provenientes de cada origem
  • A probabilidade de um usuário de um desses canais retornar como um cliente no futuro

As consultas necessárias para fazer essas análises são complexas. De posse dessas informações, você pode determinar seus canais de aquisição mais lucrativos e concentrar o tempo e o dinheiro de marketing de acordo.

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