Исходя из практики, даже самый простой анализ данных может привести к существенному снижению цены за конверсию. Если Вы хотите получать больше конверсий в рамках одного и того же бюджета, то стоить обратить внимание на несколько важных моментов, которые мы рассмотрим в данной статье.
В качестве примера возьмем реального клиента, занимающегося продажей мотоциклетных карт. Все текущие таргетированные группы в рекламной кампании клиента изначально были разделены по интересам, но при этом в каждой был выбран геотаргетинг на все Соединенные Штаты Америки. Также не было разделения на мобильный и десктопный траффик. Каждая группа интересов при этом приносила конверсии, но основной проблемой была их стоимость.

Исходя из практики, даже самый простой анализ данных может привести к существенному снижению цены за конверсию. Если Вы хотите получать больше конверсий в рамках одного и того же бюджета, то стоить обратить внимание на несколько важных моментов, которые мы рассмотрим в данной статье.
В качестве примера возьмем реального клиента, занимающегося продажей мотоциклетных карт. Все текущие таргетированные группы в рекламной кампании клиента изначально были разделены по интересам, но при этом в каждой был выбран геотаргетинг на все Соединенные Штаты Америки. Также не было разделения на мобильный и десктопный траффик. Каждая группа интересов при этом приносила конверсии, но основной проблемой была их стоимость.

Ниже приведен простой алгоритм действий, который поможет выявить в каких городах реклама была наиболее эффективной:

  1. Заходим в Google Analytics на вкладку «Отчеты». Жмем на «Источники траффика», и далее, в появившемся меню, выбираем «Весь траффик» — «Источник/Канал» (Прим.: не забудьте выбрать весь период деятельности рекламных кампаний):
    google analytics aquisition
    google analytics source/medium
    2. Далее нас будет интересовать платный траффик из Facebook. В нашем случае он размечен как facebook / cpc. Нажмем на него и добавим дополнительный параметр – «город».
    google analytics facebook cpc

 

google analytics filter secondary dimension

google analytics filters3. После выбора в качестве дополнительного параметра «город», сделайте выгрузку данных в excel файл для дальнейшей работы:

выгрузка в excel google analytics

 

4. В excel файле мы получаем данные о количестве сессий, транзакций, коэффициенте транзакций и т.д. В нашем случае мы изначально отсортировали данные по количеству транзакций, и вынесли в отдельную табличку те города, которые получили 100+ продаж. Их мы будем использовать для разбивки текущих таргетированых групп по городам. (Данная цифра была выбрана для нашего конкретного проекта. Для иных рекламных кампаний стоит опираться на показатели, которые будут более адекватными именно для Вас).

excel graph transactions google analytics

5. Среди оставшихся городов, мы вынесли в отдельную табличку те, которые принесли 49-100 продаж, отсортировали их по коэффициенту транзакций, и построили простой график для наглядности:

ecommerce conversion rate by citiesИсходя из приведенных выше данных, было решено использовать для рекламы только те города, в которых коэффициент транзакций превышал 4%.

Итак, мы сократили количество городов, в которых мы будем показывать рекламу до 16. 8 городов, получивших наибольшее количество продаж: Сalifornia, Texas, Washington, Colorado, Oregon, Arizona, Illinois, Florida и среди оставшихся, 8 городов с самым высоким коэффициентом транзакций: New Mexico, Idaho, Alberta, Utah, Nevada, Oklahoma, Minesota, Missouri. Во второй части статьи мы рассмотрим активность пользователей в зависимости от устройства и демографических данных и сформируем конечный таргетинг.