A legdrágább kampány

6.000 látogató, és mindösszesen 1 vásárlás?

egy elhibázott kampány

Mintha bölcsődés csoportokat tereltek volna egy irodabútor boltba.

Egy cégnél 10 éve foglalkozom a cég web-áruházával és annak termékcsoportonkénti aloldalaival. A cég megbízásából ezen oldalak Internetes marketing támogatását is végzem.

Egy alkalommal arra lettem figyelmes, hogy igen kimagasló látogatottságot hoz egy adott hónap. Az addig megszokott kampánycsendes 15-20 látogató helyett markánsan 150-250 látogató jelent meg egy olyan oldalon, ahol előtte kampánycsendes időszak volt. A kampányt előzetes véleményezésem nélkül indították.

Első pillantásra is gyanús
Első pillantásra is gyanús

Az egyébként már gyors körültekintés után is megállapítható a Közösség/Áttekintés alatt, hogy viszonylag gyenge látogatási hullámról van szó, hiszen az oldal/munkamenet, a munkamenet átlagos hossza, jelentősen esett, miközben a visszafordulási arány nőtt.

A jellemzően negatív statisztikai adatokat pirossal jeleztem, míg a vizsgált időszakot zölddel, illetve a forgalomnövekedést elvileg tarthatjuk pozitív változásnak, az ezzel kapcsolatos pozitív statisztikai adatokat kékkel jelöltem.

Célteljesülések

Fontos kérdés még, hogy ezen időszakban hogyan alakult a konverziók statisztikája, vagyis hogyan változott a valós vásárlás. A Célok/Áttekintés grafikon alatt nagy eltérést nem látunk, vagyis a cél (konverzió), mint a vásárlás nem mutat időben változást (a megnövekedett forgalomhoz nem tartozik megnövekedett konverzió). Mondhatjuk úgy is, hogy hiába jöttek be többen a boltba ugyanannyian vásároltak, mint ha az extra többség be sem jött volna.

Ezt viszont a célkonverziós arányon látnunk kell és jól látható is. Ez hatalmasat zuhant ezen időszakra.

Egyértelmű a rossz látogatói kör oldalra hozatala

Most már biztosak vagyunk abban, hogy a vizsgált időszakban olyan látogatási hullám érkezett, aminek látogatói abszolút érdektelenek voltak a termékkel kapcsolatban. Rövid időt töltöttek az oldalon kevés oldalt megtekintve, magas visszafordulási aránnyal.

Időszelet összehasonlítás

A kritikus adatokat összevetjük a korábbi hónap adataival. Vagyis április 9. – 29. időszakot a március 19 – április 8-ig tartó időszakkal összehasonlítva

A látogatottság növekedése mellett hatalmasat romlott a minőség. Mintha bölcsődés csoportokat tereltek volna egy irodabútor boltba.

A kampányidőszak összevetése a korábbi időszakkal
A kampányidőszak összevetése a korábbi időszakkal
  • Itt látható, hogy miért fizetett a becsapott vevő, illetve hogy mit adtak el neki.
  • Ki ne dőlne be annak, ha a látogatottságát 300-ról 4.000-re emelik? 1.200%-os javulás!!!

Az időszak szűrésével pontosítható, hogy ki és honnan érkeztek

Az adatok szűrésével megpróbálom megkeresni, hogy milyen szegmensekben történt kiugrás, ami ezt a hatalmas eltérést mutatja. Első kérdésként arra próbáltam választ adni, hogy mely szegmensből érkeznek ezen látogatók.

Első szűrés az időre történik, vagyis körülhatárolom azt az időszakot, ahol az anomália jelentkezett. Esetünkben a látogatottságban április 9. – 29. közti időszakra tehető az erőteljes eltérés (ráfókuszálok tehát ezen időszakra)

Ügyfélszerzés – Honnan is?

Az Ügyfélszerzés/Csatornák alatt jól látható, hogy a Referral szegmensben történ hatalmas változás, a két egymást követő időszakot összehasonlítva, vagyis külső linkekről az oldalunkra mutató linkek által generált forgalomról van szó.

Ügyfélszerzés/Minden forgalom alatt már jól látható, hogy honnan „jött” a hatalmas forgalom.

Konklúzió: hatalmas "bámészkodó" tömeg
Konklúzió: hatalmas “bámészkodó” tömeg