Amikor a konverzió későn érkezik

texture-2115745_640.jpg

Minden kampányt mérni kell. Az online kampányok eredményének a mérése elvben egyszerű: nézzük meg, a célok mennyiben teljesülnek. Konverziónak nevezzük, ha megtörtént a célteljesülés, és minél több konverziónk van, annál jobban teljesül a cél (meg persze nem mindegy, mennyi is ennek a költsége). 

A probléma a konverzió meghatározása. A nap végén mindenki azt szeretné, ha a cél teljesülne, de vannak olyan esetek, amikor ez a teljesülés időben csak nagyon sokára valósul meg, így nem is tudunk hagyományos módon konverziót mérni. Két ilyen példát mutatok most, és az egyikhez írok lehetséges megoldást is.

Az első példa az egyetemi felvételi kampányok. Évek óta dolgozunk az egyik nagy vidéki egyetemnek, a felvételi kampányokat kezeljük a Google és Facebook felületein. A felvételi rendszere olyan, hogy már novemberben, de legkésőbb decemberben elindul a kommunikáció, ugyanakkor az csak a rákövetkező év közepén derül ki, kb. mennyire voltunk sikeresek, és csak szeptemberben lesz biztos a konverzió – a nyárra derül ki, hányan jelentkeztek ténylegesen, és a beiratkozáskor, hogy valójában hány hallgatót hozott a kampány. 

Jól látható, hogy a pontos konverziós eredmények csak hónapokkal később jelennek meg – és akkor sem tökéletesen mérve, hiszen nincs direkt visszajelzésünk arra, a kampány mely elemei hozták a hallgatókat.

A második példa a választási kampány. Elég csak megnézni az USA elnökválasztást: pontos eredmény néhány államban még most sincs, pedig a kampányok már hónapokkal ezelőtt elindultak. A választási kampányoknál bevett megoldás, hogy a közvélemény kutatásokkal nézik a változást, de ugye pont ez a kampány azt is megmutatta, hogy azok egyáltalán nem biztos, hogy pontosak.

A konverziós eredmények itt is hetekkel, hónapokkal később érkeznek meg, és ugyanúgy nem tudhatjuk, mi segítette a választók döntését pontosan.

Mindkét példában a probléma ugyanaz: a kampány most fut, az eredmény a jövőben lesz. De mivel tudunk akkor mérni?

Jellemzően sok olyan közvetett konverziót kell találnunk, amelyből már lehet következtetni, a kampányból érkezők vajon tényleg tovább fognak lépni. Az egyetemi felvételik esetében a cél az, hogy a mi egyetemünkre is jelentkezzenek, és ha lehet, elsősorban bennünket válasszanak. Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy figyelni kell az érdeklődők mozgását a landing page-eken, és esetleg érdemes olyan ösztönzőket is elhelyezni, amelyek segítenek abban, hogy lássuk, mennyire gondolják komolyan a jelentkezést. Ilyen például az egyetemi felvételi nyílt napok: minél többen mennek el (vagy legalább érdeklődnek), annál jobb eredmény várható.

A tapasztalat az, hogy elsősorban az előre tervezésnél kell nagyon okosnak lenni: pontos célcsoportokat kell meghatározni, és ezeknél a célcsoportoknál kell elérni azt, hogy közülük minél többen lássák az üzeneteinket. És akkor még az átkattintást kell nézni: annak arányát és aztán az oldalon eltöltött időt.

A fenti két példa jól mutatja, hogy bár az online kampányok nagyon sok mérési lehetőséget adnak, mégsem tekinthetünk el az előzetes pontos tervezéstől és még így is könnyen kerülhetünk olyan helyzetbe, hogy a kampányaink nehezen optimalizálhatóak. Igazán jó megoldások nincsenek is, de idővel már egy-egy kampánytípus esetében a köztes eredményekből lehet következtetni a várható célteljesülésekre.

<!–

–> Amikor a konverzió későn érkezikA cikk eredetileg az alábbi címen jelent meg:
https://onlinemarketing.blog.hu/2020/11/13/amikor_a_konverzio_keson_erkezik