Multikanaltunneler

by | Aug 22, 2024

Hvad er multikanaltunneler? Lås op for indsigt i kunderejsen Multi-Channel Funnels er et sæt rapporter i visse analyseværktøjer, der afslører, hvordan marketingkanaler interagerer for at føre til konverteringer. Konverteringer, hvad enten det er salg eller andre handlinger som f.eks. indsendelse af formularer, er sjældent resultatet af en enkelt annonce eller et enkelt kontaktpunkt. I stedet […]

Hvad er multikanaltunneler? Lås op for indsigt i kunderejsen

Multi-Channel Funnels er et sæt rapporter i visse analyseværktøjer, der afslører, hvordan marketingkanaler interagerer for at føre til konverteringer. Konverteringer, hvad enten det er salg eller andre handlinger som f.eks. indsendelse af formularer, er sjældent resultatet af en enkelt annonce eller et enkelt kontaktpunkt. I stedet bidrager flere interaktioner eller "berøringer" med forskellige kanaler til det endelige resultat. Når vi forstår disse berøringspunkter fra første til sidste interaktion, kan vi se hele den rejse, en kunde tager, og tilskrive succes til forskellige marketingstrategier nøjagtigt.

Der er typisk flere faser, som en potentiel kunde gennemgår, før han eller hun beslutter sig for at foretage et køb eller udføre en handling. De starter måske med at klikke på en annonce på de sociale medier, klikker nogle dage senere på en søgemaskineannonce og vender til sidst direkte tilbage til webstedet for at gennemføre deres køb. Multi-Channel Funnels hjælper med at spore disse berøringspunkter og tydeliggør den rolle, hver kanal spiller i konverteringsforløbet. For virksomheder er denne indsigt altafgørende, da den informerer om både strategisk og taktisk beslutningstagning og optimerer marketingindsatsen for øget effektivitet og bedre ROI.

De vigtigste pointer

  • Multi-Channel Funnels giver indsigt i forskellige berøringspunkter, der fører til konverteringer.
  • De hjælper med at tilskrive succeser på tværs af forskellige marketingkanaler.
  • Denne information informerer marketingbeslutninger for bedre ressourceallokering og ROI.

Grundlæggende om multikanaltunneler

Multi-Channel Funnels giver en dybere forståelse af, hvordan forskellige marketingkanaler bidrager til konverteringer. De giver os mulighed for at se det komplette billede af en kundes rejse.

Definition og betydning

Multi-Channel Funnels (MCFs) er værktøjer inden for analyseplatforme, der sporer de forskellige veje, som kunderne tager, før de gennemfører en konvertering. Vi bruger MCF'er til at tilskrive værdi til forskellige marketingkanaler i erkendelse af, at kunderejsen sjældent er en lige linje. Ved at analysere MCF-data kan vi træffe informerede beslutninger om, hvor vi skal allokere ressourcer, og hvordan vi kan optimere vores marketingindsats for at opnå bedre konverteringsrater.

Kernekomponenter og funktionalitet

MCF'er består af flere nøglekomponenter:

  • Kanaler: Det er de forskellige medier, hvorigennem en kunde interagerer med vores brand, f.eks. organisk søgning, betalte annoncer, sociale medier, e-mail og henvisningstrafik.
  • Stiens længde: Dette angiver antallet af interaktioner eller berøringspunkter, som en kunde har med forskellige kanaler, før han eller hun konverterer.
  • Tidsforskydning: Tidsrummet fra den første interaktion til konverteringen.
  • Konvertering: Det endelige mål, som f.eks. et salg eller en leadgenerering, som vi forsøger at opnå gennem forskellige kanaler.

MCF'ernes funktionalitet ligger i at indsamle og analysere data på tværs af disse komponenter for at bestemme de mest effektive veje til konvertering.

Modeller for tildeling af data

Dataattributionsmodeller inden for MCF'er hjælper os med at forstå forskellige kanalers indvirkning på konverteringer. Her er et par almindelige modeller:

  • Attribuering af sidste klik: Giver al kredit for konverteringen til den sidste kanal, som kunden interagerede med før konverteringen.
  • Attribuering af første klik: Tilskriver konverteringen til den første kanal, der indledte kunderejsen.
  • Lineær attribution: Fordeler æren for konverteringen ligeligt på alle kanaler, der er involveret i kunderejsen.
  • Tilskrivning af tidsforfald: Tildeler mere kredit til interaktioner, der skete tættere på konverteringsbegivenheden.

Disse attributionsmodeller gør det muligt for os at tildele værdi til hver kanals bidrag til konverteringen, hvilket hjælper os med at optimere vores marketingstrategi præcist.

Analyse af multikanaltunneler i praksis

I vores analyse af Multi-Channel Funnels (MCF) fokuserer vi på at konfigurere analyseværktøjerne, dissekere de resulterende data og udnytte indsigten til at finpudse vores marketingindsats.

Opsætning af multikanaltunneler i analyseværktøjer

Til at begynde med sikrer vi, at vores analyseværktøj sporer alle potentielle berøringspunkter korrekt. Vi bruger ofte Google Analytics, hvor MCF-konfigurationer kræver aktivering af e-handels- eller målsporingsopsætninger for at indsamle end-to-end-data. Vi opsætter Goal Funnels for at visualisere den vej, brugerne tager mod konvertering, og Custom Channel Groupings for at anerkende de forskellige kanalers rolle i vores marketingmix.

Fortolkning af multikanal-rapporter

Når opsætningen er færdig, analyserer vi omhyggeligt rapporterne Top Conversion Paths, Time Lag og Path Length for at forstå kanalernes interaktioner. Vores fokus er på at dechifrere:

  • Assisterede konverteringer: En oversigt over, hvordan hver kanal bidrog før det sidste klik.
  • Top Conversion Paths kan afsløre rækkefølgen af kanalinteraktioner, der fører til konverteringer.
  • Tidsforskydning: Afspejler det antal dage, det tager at konvertere, hvilket indikerer salgscyklussens længde.
  • Stiens længde: Viser antallet af interaktioner, som en kunde havde, før han konverterede, og understreger kompleksiteten i vores salgscyklus.

Forbedring af marketingstrategier med MCF Insights

Ved hjælp af indsigter fra MCF-rapporter forfiner vi vores marketingstrategier med en datacentreret tilgang. Ved at identificere de højtydende kanaler kan vi fordele vores budget effektivt. Vi skræddersyr også vores budskaber og indhold efter kanalens effektivitet og optimerer timingen af vores opsøgende arbejde baseret på Time Lag-data for at fremskynde konverteringer.