MCF בגוגל אנליטיקס – הדוח שיגרום ללקוח שלכם להכפיל את תקציב השיווק

הנושא שעליו אני רוצה לכתוב היום הוא Multi-Channel Funnels בגוגל אנליטיקס בפרט (וגם בשיווק באינטרנט באופן כללי יותר). הדוח הזה רלוונטי לכל מי שעוסק בשיווק באינטרנט ולא משנה אם זה אדוורדס, אנליטיקס, פייסבוק, יוטיוב ואפילו Email marketing, ולכן חשוב מאוד לקרוא אותו בעיון ולהפנים את המידע (ותאמינו לי שאני לא אומר את זה על כל פוסט שלי).

אז קודם כל כדי להבין את הבעיותיות שקרוב לוודאי שיש לכם באתר, וכדי להבין את השוס הגדול בדוחות ה-Multi-Channel Funnels תראו את הסרטון הבא של גוגל שעשוי היטב ומסביר את הבעיה בפשטות:

אם לא ראיתם את הסרטון, אז בגוגל אנליטיקס, מקור התנועה האחרון שהוא לא Direct מקבל את הקרדיט על כל ההמרה, וכך יוצא שאם יש כמה ערוצי שיווק שתרמו להמרה – רק האחרון יקבל את הקרדיט ואתם תראו בסופו של דבר דוח לא אמין שלא משקף את האפקטיביות של הערוצים הפרסומיים שלכם.

גם אם אתם לא עובדים הרבה עם גוגל אנליטיקס אלא עם אדוורדס, הדוחות האלה הם חובה עבורכם מכיוון שהרבה פעמים דוחות ההמרות באדוורדס פשוט לא נכונים (!) בלי להסתכל על כל ערוצי השיווק שהיו מעורבים בהמרה.

שיטת ה-Attribution של אדוורדס משייכת את ההמרה לקליק האדוורדס האחרון ללא התחשבות במקורות תנועה אחרים, ולכן תמיד ההמרה תיזקף לזכות הקמפיין שלכם ואתם תוכלו לנפנף בגאווה בביצועים המעולים של הקמפיין. אבל למרות זאת, ואולי דווקא בגלל זה, חשוב מאוד שגם אתם תכירו את דוחות ה-MCF באנליטיקס כי הם יעזרו לכם להסתכל על מסעות הפרסום שלכם בצורה אחרת לחלוטין ולשפר אותם בצורה משמעותית.

לדוגמא:

תארו לכם מצב שבו יש לכם 2 קמפיינים – קמפיין A לצורך מיתוג והעלאת המוצר למודעות הצרכנים וקמפיין B לצורך הנעה הגולשים לפעולה.

בחודש מסוים קיבלתם 100 המרות מקמפיין B ואפילו לא המרה אחת מקמפיין A (דיי הגיוני מכיוון שהוא נועד למיתוג בלבד). בסוף החודש אתם מראים את הדוחות ללקוח ומכיוון שאין לו איך לדעת מה היה קורה אילולא הקמפיין המיתוגי, הוא מחליט שהקמפיין הזה לא עבד ובחודש הבא יהיה רק קמפיין הנעה לפעולה. ״סמוך עלי״ הוא אומר לכם, ״יהיה בסדר״.

מכירים את הלקוחות האלו?

מעולה (או שבעצם לא).

עכשיו תארו לעצמכם מה הלקוח היה מחליט אם הייתם מראים לו ש-83 מההמרות בקמפיין B קרו רק אחרי שהגולשים הקליקו קודם על קמפיין A, ורק 17 המרות קרו ישירות כתוצאה מקמפיין ההנעה לפעולה. האם גם אז הלקוח היה מחליט להוריד את הקמפיין המיתוגי? כנראה שלא.

וזאת בדיוק הסיבה שגם מקצועני אדוורדס צריכים לדעת ולהשתמש באנליטיקס.

נכון, יש Search funnels גם בממשק האדוורדס עצמו אבל:

1. הוא לא נותן מידע על קמפיינים של דיספליי אלא רק על סרצ׳.
2. חסרים בו הרבה dimension שיכולים לעזור לכם לגלות דברים מדהימים.
3. אין אפשרות לעשות סגמנטציה על דוחות ה-MCF.
4. להמשיך?

אם ננסה לסכם אז המטרה של דוח ה-Multi-Channel Funnels הוא ללמד אתכם מהי ההשפעה של כל מקור תנועה על ההמרות במקרים שהגולשים המירו כתוצאה מיותר ממקור תנועה אחד.

ואם נראה לכם שזה לא קורה הרבה – עברו לסעיף הבא ותווכחו בעצמכם!

איך תדעו אם אתם בבעיה ועד כמה היא חמורה?

כדי לראות אם גם לכם יש בעיה של המרות ממספר רב של משפכים, לכו לדוח Conversions>Multi-Channel Funnels>Overview בתפריט של גוגל אנליטיקס ואז תראו את העיגולים הללו:

הנתונים בצד שמאל מראים לכם כמה פעמים כל מקור תנועה השתתף בתהליך ההמרה. אחרי שבחרתם ערוצי תנועה (עד 4 במקביל) אתם יכולים לראות בצד ימין את אזורי החפיפה בין הערוצים. בגדול ככל שיש לכם יותר אזורים חופפים ככה הבעיה שלכם יותר גדולה. אתם יכולים לעבור עם העכבר על אזורי חפיפה ספציפיים ולראות מה אחוז החפיפה בין שני מקורות תנועה או יותר, וככה להחליט מה יותר דחוף לכם לטפל.

לפני שאתם עושים לעצמכם אבחון תקפידו על הנקודות הבאות:

• תסתכלו בדוח הזה ב-View (פרופיל לשעבר) ללא פילטרים. אם יש לכם פילטרים על ה-View קחו בחשבון שזה מוריד לכם ביקורים ויכול גם לשבש את נתוני הMCF שלכם.
• הדוח מראה חפיפות בין גולשים שביצעו המרה בסופו של התהליך, ולא סתם גולשים שבקרו באתר שלכם.
• כדי לראות את הנתונים בצורה מדוייקת חובה לקשר בין חשבון האדוורדס לאנליטיקס ו/או לקבוע Goals באנליטיקס עצמו.

סוגי המרות ו-Lookback Window

אם נלך קצת יותר למעלה בדוח ה-overview נוכל לשנות מספר פרמטרים שיכולים לשנות לחלוטין את הדוח שלנו:

1. לבחור גול ספציפי (מתוך הגולים שהגדרנו באנליטיקס) שאותו אנחנו רוצים לאבחן.

אם יש לכם מספר גולים שלא קשורים אחד לשני, למשל 2 מוצרים שונים, כדאי לאבחן כל גול בנפרד.

2. להתמקד בהמרות אדוורדס בלבד ללא הגולים של אנליטיקס (יעיל במיוחד לאבחון ממוקד של ה-macro conversions באתר).
כמו שאתם רואים אצלי רוב ההמרות מהאורגני נבלעות בתוך המרות הדיספליי וזה בעיקר בגלל הרימרקטינג (גולשים נכנסים מאורגני ולא ממירים ולאחר מכן נכנסים דרך רימרקטינג וממירים).

3. לשנות את חלון הזמן של שיוך ההמרה. חלון זמן זה קובע את הזמן שאחריו ההמרה כבר לא תשויך לקליק שהביא את הביקור.

ההגדרה של חלון הזמן חשובה מאוד ולכן בואו נראה דוגמא שתסביר את העניין בצורה טובה יותר.

Lookback Window בגוגל אנליטיקס

נגיד שאתם בעלי האתר booking.com וגיליתם שמהרגע שבו גולשים מתחילים לחפש מלון ועד לרגע שבו הם עושים הזמנה (אצלכם או במקום אחר) עוברים 14 יום לכל היותר. לזה קוראים buying/sale cycle או בעברית ״מחזור הקניה״.

ב-6 לאפריל 2014 העליתם ב-ynet קמפיין (עם תיוג UTM) על מבצע מטורף למלונות כשרים לפסח בתאילנד, וב-5 באפריל גולש A הקליק על הבאנר ב-Ynet ונכנס לעמוד של המלון. אותו גולש לא ביצע המרה, כי בדיוק נשפך לו הקפה על המקלדת אז הוא יצא מהאתר וחוצמזה שהוא היה צריך להתייעץ על זה עם אשתו, נקרא לה B, לפני ההזמנה.

אחרי סיעור מוחות וקרבות עקובים מדם (…), A ו-B החליטו שהם לא יבצעו הזמנה כי המחיר יקר להם ועדיף להשאר בארץ.

ב-1/5 A ו-B התחילו לתכנן את טיול הקיץ שלהם, חיפשו בגוגל ״נופש קיץ בקמבודיה״ והקליקו על מודעת טקסט של בוקינג דוט קום ברשת החיפוש. הפעם המחיר היה להם מצוין אבל קודם הם רצו לברר אם יש טיסות זולות לקמבודיה, ולכן התקשרו לאלעל לברר את הנושא. מכיוון שלבוקינג דוט קום יש רימרקטינג אגרסיבי במיוחד, A המשיך לראות את מודעות הרימרקטינג שלהם בפייסבוק שלו ואחרי שקיבל מאלעל אישור על הטיסה הקליק על המודעה בפייסבוק והמיר. הידד!

עכשיו שימו לב מה קרה פה:

• 6/4 – קליק על קמפיין פסח ב-ynet > ללא המרה.
• 1/5 – חיפוש בגוגל וקליק על מודעת search > ללא המרה.
• 4/5 – קליק על מודעת רימרקטינג בפייסבוק > המרה.

בגלל שהדוחות הסטנדרטיים של גוגל אנליטיקס הולכים לפי מודל last click attribution, ההמרה נזקפה לזכות מודעת הרימרקטינג בפייסבוק, אבל אם נלך לדוחות ה-Multi-Channel Funnels נוכל לראות את המסלול המלא של הגולש, ולראות שגם הקמפיין ב-Ynet תרם להמרה!

האם זה הגיוני?! ממש לא!

כמובן שאפשר לומר שהיתה לו תרומה עקיפה אבל אין ספק שלא היינו רוצים לקחת את התרומה השולית הזו בחשבון. אחרי הכל – ב-ynet היה קמפיין לפסח והגולש בכלל הזמין נופש קיץ, ככה שזו תהיה טעות חמורה לקשר ביניהם.

אז מה עושים כדי לתקן את זה?

פשוט משנים את חלון הזמן כדי שאחרי 20 יום ההמרה כבר לא תשוייך לקליק. כפי שכתבתי קודם בוקינג גילו שמחזור הקניה הממוצע עומד על 14 יום, נוסיף לזה 30% ונגדיר שכניסות שקרו 21 יום לפני ההמרה לא יכנסו לחישוב של ה-Multi-Channel Funnels.

וזו בדיוק המטרה של חלון הזמן.

עכשיו נעשה סקירה על 5 הדוחות השונים בתפריט ה-Multi-Channel Funnels:

הסבר על 5 הדוחות של Multi-Channel Funnels בגוגל אנליטיקס

כפי שאתם יכולים לראות בתפריט בצד שמאל (או ימין אם אתם בעברית), קיימים 5 סוגים של דוחות:

1. Overview

דו”ח כללי שמשמש בעיקר כדי לראות האם יש לכם בעית Multi-Channel Funnels. אם יש לכם הרבה ערוצי שיווק חופפים בדיאגרמה תדעו שאתם צריכים לקחת את נתוני ההמרות בדוחות הסטנדרטיים בערבון מוגבל.

2. Assisted Conversions

כאן אתם יכולים לראות לגבי כל ״ערוץ״ כמה המרות הוא הביא בתור מקור

התנועה האחרון, כמה המרות הוא הביא בתור Assisted ומה היחס בין הביצועים שלו כlast click לבין assisted. בדוח ברירת המחדל אתם תראו את הקבוצות של הערוצים, אבל אתם יכולים גם להגדיר ערוצים חדשים משלכם כמו למשל Branded KW או non-branded KW וככה לראות איך כל אחד מהם מתפקד בתור first או last interaction.

חוץ מקבוצות הערוצים אתם יכולים לבחור פה גם dimensions בודדים כמו מקור תנועה, קמפיין, מילת מפתח ואפילו city, country ועוד.

הדוח הזה לכשעצמו הוא מדהים מכיוון שאם ניקח לדוגמא מוזיאון תיירותי בפריז שרואה שכל ההמרות שלו מתבצעות מפריז, אבל כשהוא הולך לדוח Assisted Conversion ובוחר Primary dimension > City הוא בוודאי יוכל לראות שהעיר פריז משמשת הרבה בתור Last Click Conversions אבל הרבה ערים אחרות שימשו בתור ה-Assisted Conversions. זה בוודאי קורה מכיוון שהרבה תיירים מבררים על המוזיאון לפני שהם יוצאים לחופשה, ואז כשהם כבר בפריז הם מבצעים את הזמנת הכרטיס.
בזכות הדוח הזה אותו מוזיאון יכול למקד את מאמצי הפרסום שלו בערים שהיו יותר Assisted מערים אחרות, מה שהוא לא היה יכול לעשות עם הדוחות הרגילים של גוגל אנליטיקס.

3. Top Conversion Path

הדוח הזה מראה לכם באופן ויזואלי את ה-path של הגולש עד להמרה. שימו לב שגם כאן אתם יכולים לשנות את ה-Dimension ולהגדיר איזה מסלול אתם רוצים לראות. יכול להיות שתרצו לראות את מסלול ה-keyword שהגולש עבר עד להמרה (איזה מילים שימשו אותו בתהליך החיפוש), אולי מסלול ה-source או אפילו הנוסחים השונים של מודעות האדוורדס דרכם הוא נכנס לאתר עד ההמרה. הכל תלוי במוצר שלכם, באסטרטגיית השיווק ובערוצים שבהם אתם עושים שימוש כדי לשווק את עצמכם.

אמנם כאן אין אפשרות לבחור Dimension אחרים חוץ מכאלו שקשורים לאדוורדס או ל-Acquisition, אבל יש דברים יפים אחרים כמו למשל רשת הפרסום ממנה הגיעה התנועה (Ad distribution network), בעזרתה אתם יכולים להשוות לא רק בין search לדיספליי אלא אפילו בין בינג, גוגל, רשת השותפים של גוגל וכו׳.
עוד Dimension נחמד זה מסלול דפי הנחיתה שהגולש עבר עד להמרה (תחת תפריט other תבחרו Landing Page URL Path).
בתמונה למטה אתם יכולים לראות שיש לא מעט גולשים שבהתחלה נחתו לקטגוריה אחת ואחרי זה נחתו לקטגוריה השניה (מקמפיין אחר) ואז המירו. אז האם כל הקרדיט מגיע רק לקטגוריה השניה? ממש לא. אבל לא היה לנו איך לדעת את זה בלי דוחות ה-Multi-Channel Funnels.

4. Time Lag

הדוח הזה מציג כמה ימים עברו מאז שהגולש נכנס לראשונה לאתר ועד ליום שהוא המיר. שימו לב שגם זה תלוי בחלון הזמן (Lookback Window) שהגדרתם.

5. Path Length

הדוח הזה מציג כמה שלבים או כניסות לאתר היו לגולש שלכם לפני שהוא המיר.

שני הדוחות האלו יכולים לעזור לכם המון בלמידה על מחזור הקניה (buying cycle) של המוצר שלכם ועל ההתנהגות וצורת החשיבה של הגולשים שלכם. לי למשל יש לקוח עם מוצר של מעורבות גבוהה מאוד, אבל בכל זאת ראינו ב-time lag report שרוב ההמרות (60%) קרו ישר בביקור הראשון של הלקוח. בנוסף, כשבדקנו ב-Path Length ראינו ש-15% מאלו שהמירו ביום הראשון היו צריכים עוד כניסה לאתר באותו יום כדי להמיר.

(לחצו על התמונה הבאה להגדלה):

כתוצאה מהדוחות הללו שינינו את המסר השיווקי כדי שיתאים גם לאנשים שמחליטים מהר מהרגיל, הרי בכל זאת הם מהווים 60% מהגולשים וחייבים להתייחס אליהם בהתאם למרות שעל פניו זה נראה שמוצר במעורבות קניה גבוהה יצטרך חלון זמן גדול יותר (שימו לב שזה לא בדיוק 60% כי אם מישהו מחק קוקיז או נכנס מדפדפן אחר הוא יחשב כביקור ראשון גם אם הוא ביקר אצלכם עשרות פעמים בעבר, אז קחו את הנתונים האלו בערבות מוגבל).

הערה חשובה: אם יש לכם מוצרים בקטגוריות מחירים שונות אל תשכחו להסתכל על הגולים שקשורים דווקא אליהם (תחת התפריט conversion בצד שמאל למעלה) ולא על סך הגולים.
הגיוני מאוד שלמוצרים יקרים יהיה Time lag ארוך יותר ואסור שהוא יתערבב עם ה-Time lag של המוצרים הזולים.

ועכשיו אחרי שהבנו איך המערכת עובדת וראינו מה כל דוח עושה, בואו נראה אפשרות מגניבה נוספת בדוחות ה-MCF.

סגמנטציה בדוחות Multi-Channel Funnels

כמו כל דוח בגוגל אנליטיקס, אתם חייבים לעשות סגמנטציה כדי לראות את הנתונים בצורה נכונה יותר.

אם תסתכלו על דוח הביקורים הרגיל אתם יכולים לראות עליה ולשמוח עד הגג, אבל בלי סגמנטציה (שתראה לכם שהעליה נבעה רק מקמפיין האדוורדס החדש שלכם) אתם לא תזהו את הירידה בתנועה האורגנית ולא תדעו לטפל בה כמו שצריך.

גם בדוחות ה-MCF, חשוב מאוד לא להסתכל על הממוצע אלא לבחון תרחישים מסויימים וממוקדים.

בברירת מחדל יש לכם 10 סגמנטים קבועים מראש אבל אתם יכולים ליצור כל סגמנט אחר לפי איך שבא לכם.

אני למשל, רציתי לבדוק את מסלולי התנועה של הגולשים שהכניסה הראשונה שלהם קרתה כתוצאה מחיפוש מילה גנרית (שם המוצר/קטגורייה/דגם ספציפי) והכניסה האחרונה שלהם (שבה הם המירו) נבעה מחיפוש של ה-brand name, ולכן יצרתי את הסגמנט הבא:

אצלי שם המוצר זה גוגל אדוורדס/גוגל אנליטיקס, שם הקטגוריה זה פרסום בגוגל/שיווק באינטרנט ודגם ספציפי זה מילות מפתח ממוקדות שבהם אני רוצה להופיע (הסיבה שעשיתי .* היא מכיוון שקמפיין האדוורדס שלי מכיל רק את המילים הללו ולכן אין טעם שאכניס אחת אחת).

מה זה נותן לי?

פשוט מאוד – אני רוצה לדעת איזה מסלול הגולשים שלי עוברים מהפעם הראשונה שהם נכנסים לאתר דרך אדוורדס ועד ההמרה, כדי לדעת מה משפיע עליהם הכי טוב ואיזה מילות מפתח ב-first interaction יכולות לקצר את התהליך.

נקודות שחשוב לדעת על דוחות Multi-Channel Funnels

• גוגל מספקת מידע על מקסימום 5000 אינטרקציות לכל path, ואני מאוד מקווה שהגולשים שלכם לא עד כדי כך מבולבלים וממירים מהר יותר…
• בדוחות הרגילים של גוגל אנליטיקס, המרות נזקפות לזכות מקור התנועה האחרון שהוא לא דיירקט. ב-MCF לעומת זאת, המרות כן ישוייכו לדיירקט בין אם הוא היה Last click ובין אם הוא היה Assisted, כמו שאתם יכולים לראות בדוח הבא:

• יש פער בדיווח של ההמרות ב-MCF עד 48 שעות, ולכן חכו לפני שאתם מאשימים את גוגל אנליטיקס בחוסר דיוקים 😉
• סך ההמרות ב-MCF שווה לסך הגולים שהושלמו פלוס סך הטרנזקציות שהתבצעו במידה ויש לכם אתר eCommerce. בדוחות הרגילים לעומת זאת, המרות שוות רק למספר הגולים שהושלמו.
• בדוחות הרגילים של גוגל אנליטיקס, אם גולש הגיע ממקור תנועה לא ידוע GA ישייך אליו את מקור התנועה האחרון שממנו הוא הגיע. ב-MCF לעומת זאת גוגל אנליטיקס יחשיב את הדיירקט כמקור התנועה האחרון. כך למשל אם גולש הגיע אליכם דרך קמפיין אדוורדס, שמר את הכתובת ב-bookmarks וחזר אליה אחרי יומיים – בדוחות הרגילים אתם תראו המרה לזכות הקמפיין ובדוחות ה-MCF אתם תראו המרה לזכות המסלול cpc > direct (לא הביקור – המסלול), כאשר direct יקבל +1 בתור Last conversion ו-cpc יקבל +1 בתור Assisted conversion.
• היחס Assisted/Last Click or Direct Conversions נקבע על פי כמות הפעמים שהערוץ היה אסיסט לחלק לכמות הפעמים שהערוץ היה last, אבל במקרה שהערוץ השתתף מספר פעמים במהלך המסלול – רק פעם אחת תיחשב. למשל אם המסלול של גולש מסויים היה direct>cpc>organic>cpc>social אז כמות האסיסטים שנזקפת לזכות cpc היא אחת למרות שהוא הופיע פעמיים.

תכלס, איך הדוח הזה עוזר לי לשפר את השיווק שלי באינטרנט?

הדוחות של גוגל אנליטיקס (או כל מערכת אחרת של אנליזה) לא נותנים לכם כלום אם הם לא יגרמו לכם להסיק מסקנות, והמסקנות הללו לא שוות כלום אם הם לא יביאו אתכם לנקוט בפעולה מעשית.

האמת שבאנגלית זה נשמע יותר טוב – אתם צריכים actionable insights!

מסקנות לדוגמא שאפשר להסיק מהדוחות של ה-MCF הם:

• האם מילת מפתח מסויימת תורמת לשיפור ההמרות כאשר היא משמשת בתור first/last/assisted במהלך האינטרקציה?
• האם מקור תנועה מסוים יעיל יותר כשהוא אחרון או כשהוא אסיסט? מה זה אומר על התנהגות קהל היעד שלי? האם זה תלוי במסר השיווקי שאני מעביר?
• האם השימוש בbrand KW בתור last interaction תלוי בfirst interaction? האם יש מקור תנועה מסוים שמביא יותר last interaction=brand KW מאשר מקורות תנועה אחרים?
• האם path שכולל צפיה בעמוד מסוים/ביצוע event מסוים תורם להמרות (error!! עדיין אי אפשר לעשות את זה לצערי 🙁 )
• האם קמפיין/אדגרופ/מילת מפתח/placement מסוים באדוורדס מתפקד פחות טוב מהשאר? לפני שאתם מורידים אותו – בדקו האם הוא לא עובד חזק בתור assisted. אם כן – אתם לא מעריכים אותו מספיק וכדאי שתתנו לו יותר ריספקט (ותקציב).
• האם Brand Name KW לוקחות יותר מדי קרדיט על הביצועים הטובים שלהם? (ובד״כ יש להם ביצועים טובים). בדקו בדוח Top Path Conversions עם dimension>keyword ותגלו.
• בדוח הtime lag אתם יכולים לראות שכסף שהשקעתם בחודש אחד יכול להחזיר את ההשקעה גם 3 חודשים מאוחר יותר. אם מחזור הקניה של הגולשים הוא 90 יום, אז למרות שהקליק קרה ביום הראשון – ההמרה התבצעה רק שלושה חודשים מאוחר יותר ולכן העובדה שהחודש הראשון ״לא הביא המרות״ היא ממש לא נכונה.
• אם אתם מריצים קמפיינים ברשת המדיה, כדאי לכם לבדוק האם יש אתרים שתורמים להמרה למרות שהם לא האחרונים במסלול. אם תבחרו Dimension>Placement Domain Path ב-Top Conversion Path תוכלו לראות שיש אתרים רבים שלא מקבלים את הקרדיט בדוחות הרגילים של אדוורדס למרות שהם בהחלט שותפים בתהליך המכירה, ולכן אולי כדאי לכם להכניס אותם בתור Managed placements.
  אם תבחרו Placement Domain בדוח ה-Assisted Conversion תוכלו לראות את זה בצורה יותר נוחה:
  
  שימו לב שבאחד הקמפיינים שלי Ynet קיבל קרדיט עבור 54 המרות בלבד, למרות שב-247 המרות נוספות הוא היה אסיסט! בדוחות הרגילים של אדוורדס לא הייתי מגלה את זה בחיים. הייתי עלול להחליט ש-ynet מפסיד לי כסף ולהוציא אותו מהקמפיין (לחצו להגדלה).

לסיכום…

אם הגעתם עד לכאן אני אשמח מאוד אם תשאירו תגובה ותכתבו אם היו לכם תובנות מעניינות מצפייה בדוחות ה-Multi-Channel Funnels הללו.

אנשים אומרים לי שהפוסטים שלי ארוכים/מסובכים מדי אז חשוב לי לדעת אם אתם עדיין איתי גם בשלב הזה 🙂

לקריאה נוספת מומלץ מאוד מאוד לקרוא את 2 הספרים של גוגל על ZMOT. גם הראשון וגם השני יכולים ללמד אתכם הרבה (מאוד) על תהליכי קניה של צרכנים.

1. http://ssl.gstatic.com/think/docs/2011-winning-zmot-ebook_research-studies.pdf
2. http://ssl.gstatic.com/think/docs/2012-zmot-handbook_research-studies.pdf

תודה לפבל על הבמה, ובפוסט הבא אשתדל לכתוב בעזרת ה׳ על הדוח המדהים הנוסף שבא ביחד עם דוחות ה-MCF – הלא הוא Attribution Modeling!

(יש למה לצפות).