Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Partnerské provize v multichannel světě

4,251 views

Published on

Affiliate provize jsou dnes připisovány nejčastěji poslednímu partnerovi, od kterého zákazník přišel. Ve skutečnosti se ale uživatelé před svým nákupem proklikávají na web z mnoha různých zdrojů, kampaní i partnerů, s různými motivacemi a záměry. Klasický způsob rozdělování odměn tak vůbec nezohledňuje dnešní chování zákazníků na internetu ani míru vlivu toho kterého partnera i dalších propagačních kanálů na nákupní rozhodování.

Přednáška je určena zejména pokročilejším e-shopům, které již mají rozjetý svůj provizní systém a chtějí optimalizovat rozložení nákladů v rámci svého marketingového mixu. Na své si ale určitě přijdou i začínající inzerenti a publisheři. Jan Tichý ukáže, co vše je dobré v dnešní době zohledňovat, jak lze partnerské odměny také rozdělovat a jak vůbec stanovit jejich výši nejen vůči ostatním partnerům, ale i vůči dalším propagačním aktivitám a marketingovým nákladům e-shopu.

Published in: Business
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Partnerské provize v multichannel světě

  1. 1. PARTNERSKÉ PROVIZE V MULTICHANNEL SVĚTĚ Jan Tichý, Medio Interactive
  2. 2. NEBOJTE SE TWEETOVAT • Osobní twitter: @jantichy • Firemní twitter: @mediocz
  3. 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. 4. MULTICHANNEL V AFFILU • Více různých partnerů přivede stejného zákazníka: Partner 1 > Partner 2 > Partner 3 > $$$ • Vyřešeno - obvykle dostane poslední partner • Last-click atribuce
  5. 5. SKUTEČNÝ MULTICHANNEL • Adwords > Sklik > CJ > Adwords > CJ > $$$ • 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. 6. KDE TO ZJISTIT • Google Analytics - Top Conversion Paths
  7. 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. 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. 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. 10. AGRESIVNÍ ATRIBUCE • Affiliate si připíše všechny objednávky: Seznam > CJ > Google > Adwords > $$$
  11. 11. LAST CLICK ATTRIBUTION • Objednávku připisujeme vždy poslednímu: Seznam > CJ > Google > Adwords > $$$
  12. 12. MODEL COMPARISON TOOL
  13. 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. 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. 15. LINEÁRNÍ ATRIBUCE • Rozpočítáme mezi všechny zúčastněné zdroje, tedy dostaneme skutenčný přínos každého zdroje: Seznam > CJ > Google > Adwords > $$$
  16. 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. 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. 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. 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. 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. 21. DÍKY ZA POZORNOST! Jan Tichý, Medio Interactive

×