Um Usuário, Múltiplos Canais

Um Usuário,Múltiplos Canais Conversion Thursday – 24/05/2012 Vanessa Sabino @weureka

Zero Moment of Truth (ZMOT) http://www.zeromomentoftruth.com/

First Moment of Truth http://www.ilafox.com/2012/04/shampoos-pra-que-te-quero.html

ZMOT http://www.zeromomentoftruth.com/

Clientes consomem informação Número médio de fontes consultadas antes da decisão

Clientes consomem informação lêem opiniões do70% produto antes de fazer a compra das mães pesquisam 83% online após ver comercial na TV usam o celular79% para ajudar nas compras

Múltiplos canais e dispositivos Foresee

Consumidor de hoje  Mais conhecimento  Mais vocal  Mais opções

Consumidor de hoje  Mais conhecimento  Mais vocal  Mais opções Menor custo de mudança

Consumidor de hoje Satisfação é a medida do sucesso Consumidortem o controle

Jornada do usuário ampliada META e-mail busca comparadores redes sociais banners http://www.jimwarren.com/

Desafio: múltiplos canais Web Mobile Call Social center media Lojafísica Cliente E-mail

Desafio: métricas isoladas Lojas Call físicas center Web Mobile Social E-mail media

Múltiplos canais e métricas isoladas  Métricasmal interpretadas  Informações equivocadas Loja E-mail Web Call Mobilecenter Social

Por que medir a satisfação? Experiência Satisfação Expectativas Comportam. Futuro

Experiência do cliente Customer Satisfaction Analytics Voice of customer Comportamento Behavioral Analytics Foresee

Experiência do cliente1.  Como estamos indo?2.  O que devemos fazer?3.  Por que devemos fazê-lo? Foresee

Definindo o problema Lumaxart

Tipo 1: MCA-O2S  Multi-Channel Attribution, Online to Store (Offline) http://www.kaushik.net

MCA-O2S: Soluções  Experimentos controlados ◦  http://bit.ly/ak-mcaexperiments  Online è Offline ◦  http://bit.ly/ak-mcaoffline  Offline è Online ◦  http://bit.ly/ak-mcaonline ◦  Cupons ◦  Pesquisas ◦  URLs especiais ◦  etc

MCA-O2S: Soluções Web Analytics: An Hour a Day

Tipo 2: MCA-AMS  Multi-Channel Attribution, Across Multiple Screens (dispositivos) http://www.kaushik.net

Tipo 3: MCA-ADC  Multi-Channel Attribution, Across Digital Channels http://www.kaushik.net

Funis Multicanal http://analytics.blogspot.com.br

Atribuição último clique http://www.cardinalpath.com/google-analytics-multi-channel-funnels-revealing-the-hidden-value-of-everything/

Visão geral dos funis multicanal http://www.cardinalpath.com/google-analytics-multi-channel-funnels-an-overview/

Agrupamento personalizado http://online-behavior.com/analytics/multi-channel-funnels

Segmentos de Conversão http://online-behavior.com/analytics/multi-channel-funnels

Melhores caminhos de conversão http://www.cardinalpath.com/google-analytics-multi-channel-funnels-an-overview/

Intervalo de Tempo & Tamanho doCaminho  Dias até a Transação e Visitas até a Transação ◦  Qualquer meta ◦  Não considera apenas última campanha http://www.cardinalpath.com/google-analytics-multi-channel-funnels-an-overview/

Modelos de Atribuição Last click First click Linear

Modelos de Atribuição Position based Time decay Customized

Google Analytics Premium

Excel  Preparar os dados 1.  Exportar dados dos caminhos 2.  Localizar/Substituir para remover espaços 3.  Separar em colunas usando o “>”

Excel  First Interaction ◦  Ordenar pela primeira coluna e somar, SOMASE() ou tabela dinâmica

Excel  Linear Valor da conversão ◦  =$F2/CONT.VALORES($A2:$D2) * CONT.SE($A2:$D2,G$1) Caminho ◦  Somar Nome do canal

Excel  Primeiro e último clique (50%-50%) 1.  Identificar canal do primeiro clique   Primeira coluna 2.  Identificar canal do último clique   =ÍNDICE(A2:D2,1,CONT.VALORES(A2:D2)) 3.  Dividir a receita por dois 4.  SOMASE() no primeiro e último canal

Motivações  Realocar o budget  Ajustar pagamentos de afiliados  Revisar o CPA  Reduzir o tempo para conversão  Reagendar campanhas  Atualizar landing pages  Testar

Fatores de Sucesso  Estruturae compensação ($$$)  Suporte da gerência  Tecnologia  Qualidade / consistência dos dados  Pessoas

Referências  Google, Winning the Zero Moment of Truth ◦  http://www.zeromomentoftruth.com/  Avinash Kaushik, Multi-Channel Attribution: Definitions, Models and a Reality Check ◦  http://www.kaushik.net/avinash/multi-channel-attribution-definitions-models/  Justin Cutroni, Multi-Channel & Attribution Analysis ◦  http://online-behavior.com/googleanalytics/attribution  Yehoshua Coren, Understanding Google Analytics Multi Channel Funnels ◦  http://online-behavior.com/analytics/multi-channel-funnels  Robin Steif, Attribution Modeling Without Google Analytics Premium ◦  http://www.lunametrics.com/blog/2012/05/10/attribution-modeling-google-analytics/  Nick Iyengar, Google Analytics Multi-Channel Funnels: An Overview ◦  http://www.cardinalpath.com/google-analytics-multi-channel-funnels-an-overview/  Econsultancy, Marketing Attribution:Valuing the Customer Journey ◦  http://services.google.com/fh/files/misc/marketing_attribution_whitepaper.pdf  Larry Freed, Managing Forward: Analytics for Today’s Multi-Channel, Multi-Device Consumer

OBRIGADO Vanessa Sabino vanessa@weureka.com Twitter: @weureka

Um Usuário, Múltiplos Canais

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