Advertisement
Advertisement

More Related Content

Slideshows for you(20)

Advertisement
Advertisement

Partnerské provize v multichannel světě

  1. PARTNERSKÉ PROVIZE V MULTICHANNEL SVĚTĚ Jan Tichý, Medio Interactive
  2. NEBOJTE SE TWEETOVAT • Osobní twitter: @jantichy • Firemní twitter: @mediocz
  3. NAIVNÍ VÝPOČET PROVIZE • Průměrná marže 20 % • 10 % provize partnerům, 10 % zbyde • Průměrná objednávka 1000 Kč, z ní marže 200 Kč • 100 Kč provize partnerům, 100 Kč zbyde
  4. MULTICHANNEL V AFFILU • Více různých partnerů přivede stejného zákazníka: Partner 1 > Partner 2 > Partner 3 > $$$ • Vyřešeno - obvykle dostane poslední partner • Last-click atribuce
  5. SKUTEČNÝ MULTICHANNEL • Adwords > Sklik > CJ > Adwords > CJ > $$$ • Adwords: marže 200 Kč, prokliky 100 Kč, zisk 100 Kč • Sklik: marže 200 Kč, prokliky 100 Kč, zisk 100 Kč • CJ: marže 200 Kč, last click provize 100 Kč, zisk 100 Kč • Celkem marže 200 Kč, náklady 300 Kč, ztráta 100 Kč
  6. KDE TO ZJISTIT • Google Analytics - Top Conversion Paths
  7. TOP CONVERSION PATHS • Používejte filtr a naučte se regulární výrazy • Vše, kde byla PPCčka a zároveň affil: cpc.*affil|affil.*cpc • Vše, kde bylo víc jak pět prokliků z PPC: cpc.*cpc.*cpc.*cpc.*cpc
  8. JAK ŘEŠIT PŘEKRYVY V AFFILU A. Neřeším to a doufám :) B. Od začátku nasadím ponížené affil provize C. Budu počítat provize dle skutečného přínosu
  9. ATRIBUČNÍ MODELY • Kterému zdroji v cestě připíšu objednávku? • Affiliate si standardně připisuje konverze všech přivedených uživatelů, bez ohledu na pozici v cestě (agresivní atribuce) • Last-click attribution (Last non-direct click) • First-click attribution
  10. AGRESIVNÍ ATRIBUCE • Affiliate si připíše všechny objednávky: Seznam > CJ > Google > Adwords > $$$
  11. LAST CLICK ATTRIBUTION • Objednávku připisujeme vždy poslednímu: Seznam > CJ > Google > Adwords > $$$
  12. MODEL COMPARISON TOOL
  13. FIRST / LAST CLICK ATRIBUCE • GA lepší než interní statistiky reklamních systémů • Deduplikace! • Neumím snadno rozlišit konkrétní objednávku • Udělat si koeficient překryvů (rozdíl mezi agresivní a last-click atribucí) a maximální provize o něj pokrátit • Uvnitř CJ i nadále dostává provizi poslední partner
  14. DEDUPLIKACE V CJ • Všechny své kampaně zavedu jako partnera • Musím za ně platit provize do CJ / VIV • I nadále odměňujeme jen posledního - last click
  15. LINEÁRNÍ ATRIBUCE • Rozpočítáme mezi všechny zúčastněné zdroje, tedy dostaneme skutenčný přínos každého zdroje: Seznam > CJ > Google > Adwords > $$$
  16. LINEÁRNÍ ATRIBUCE • http://bit.ly/linear-attribution • Při srovnání s agresivní atribucí opět dostávám poměr, o který musím maximální provize pokrátit • Dostávám spravedlivě skutečný přínos každého zdroje • Můžu rozšířit o zohlednění pozice v cestě - dát o něco víc prvnímu a poslednímu zdroji apod.
  17. AUTOMATIZACE • Skript pro krácení provizí v CJ • Bere z Google Analytics konverzní cestu pro každou transakci, přepočítává provize zvoleným atribučním modelem a aktualizuje výši provizí skrz API v CJ • Přesnější a spravedlivější - zohledňuje každou cestu a skutečný přínos každého partnera pro získání každé jedné objednávky, nekrátí provize paušálně vše jedním koeficientem • Bohužel celá provize jde stále jen poslednímu partnerovi = omezení CJ
  18. UŽIVATELÉ, NIKOLIV COOKIES • Chci odměňovat přivedené uživatele, ne cookies (nový uživatel = nový e-mail, ne nová cookie) • Pak bych uměl udělat lineární rozpočet každé objednávky na všechny zdroje daného uživatele napříč časem i jeho různými prohlížeči a zařízeními • Otevírá se prostor pro zcela nové typy odměn: • „Zpětné bonusy“ za customer lifetime value • Odměny za znovupřivedení ztraceného uživatele • Google Analytics na to samy o sobě nestačí
  19. PÁROVACÍ SLUŽBA • Speciální služba od Medio Interactive • Inteligentně páruje uživatele z různých zařízení, cookies a systémů • Umožňuje propojit data o uživatelích mezi různými systémy, jako je Google Analytics, affiliate systém, CRM, intrerní objednávkový systém apod. • Zpětné přepočítání a upřesňování reportů v Google Analytics nebo CJ • Umožňuje výpočet provizí „za člověka“ místo „za cookie“, výpočet provizí odpovídajících skutečnému pří • Další možná využití – data import, segmentace, personalizace, (re)targeting…
  20. PROČ SE TÍM VŠÍM TRÁPIT? + odráží skutečný přínos + férovější pro e-shopy + přínosní affiláci vydělají víc + a naopak + „papírově“ vyšší provize – složitější na implementaci – malá podpora v affil systémech – složitější na pochopení – partner dopředu neví, kolik má – demotivující optické krácení
  21. DÍKY ZA POZORNOST! Jan Tichý, Medio Interactive
Advertisement