Отследить трафик SMS-рассылок – легко!

Популярность
1 Star2 Stars3 Stars4 Stars5 Stars
Loading...
Активность 2 383 0
Поделиться с друзьями:
0203-300x225

Google Analytics, как известно, мощный инструмент современной web-аналитики, который предоставляет практически неограниченные возможности для сбора статистических данных и последующего их анализа. Вполне очевидно, что данная аналитическая система в умелых руках профессионала способна дать ответ на все интересующие его вопросы. Но иногда возникают ситуации, когда стандартный функционал Google Analytics не может производить необходимые отслеживания, поэтому требует дополнительных корректировок. К одной из таких довольно нестандартных ситуаций относится отслеживание трафика SMS-рассылок.

Нестандартность таких ситуаций заключается в том, что для отслеживания источников трафика Google Analytics в своей работе использует UTM-метки, которые обеспечивают столь необходимый при осуществлении анализа эффективности работы рекламных каналов максимальный уровень сегментации.

При отслеживании трафика SMS-рассылок применение UTM-меток по определению невозможно. Но, как известно, проекты с использованием SMS-рассылок все чаще и чаще встречаются в практике многих веб-мастеров. Как найти оптимальный выход из такой ситуации, давайте рассмотрим на следующем примере.

Допустим, запущен крупный проект по продвижению нового мобильного приложения. В рамках этого проекта создается веб-ресурс, который предоставляет потенциальному пользователю всю необходимую информацию о новом приложении, а также несколько возможностей для его приобретения.

Как это уже традиционно принято для большинства проектов подобного уровня, на сайте устанавливается и настраивается Google Analytics, для того, чтобы отслеживать поведение аудитории и фиксировать целевые действия.

Основной особенностью данного проекта является масштабная рекламная кампания, направленная на мобильные устройства.

Другими словами – применение SMS-рассылки по клиентской базе. В тексте сообщений размещен призыв ознакомиться с новым мобильным приложением на сайте, ссылка на мобильную версию которого также прилагается.

Основная цель для веб аналитика – это по возможности максимально точно отследить данный источник рекламы, в соответствии с четырьмя уровнями сегментации:
1. Мобильный оператор.
2. Город абонента.
3. Операционная система, используемая в мобильном устройстве.
4. Текстовая версия рекламного объявления.

Если бы это был традиционный рекламный канал трафика, то при помощи UTM-меток, данную задачу можно было бы легко решить, используя ссылку, к примеру, вот такого типа:

http://site.com/?utm_source=kievstar&utm_medium=sms&utm_term=text1&utm_campaign=kiev

Но в целях сохранения символов в сообщении, которые могут существенно увеличить стоимость такого SMS, использование подобных ссылок нецелесообразно.

Если в сообщении вообще не использовать никаких меток, то все привлеченные таким образом посетители были бы зачислены в прямой трафик, при этом сегментация была бы невозможна. При использовании более короткой собственной метки задачу можно было бы выполнить только частично. Исходя исключительно из отчетов по целевым страницам, можно было бы реализовать некоторые возможности сегментации для поступающего трафика, при этом анализировать их было бы тоже не очень удобно.

Таким образом, ни один из вышеперечисленных способов не может полностью помочь в достижении поставленной цели. Поэтому, в качестве оптимального метода, можно использовать собственную короткую метку в тандеме с написанным скриптом, который данную метку смог бы разложить по традиционным сегментам в Google Analytics. Например, такая метка может состоять из трех буквенных символов и одного цифрового, где:

  первая буква обозначает оператора мобильной связи, который осуществляет рассылку SMS-сообщений;

  вторая буква – это город, куда отправляются сообщения;

  третья буква – это операционная система устройства, которое принимает рекламное сообщение;

  цифра определяет содержание рекламного сообщения.

Например, ссылка для абонентов сети «Киевстар», которые в своих мобильных устройствах используют операционную систему Android и проживают в Киеве, будет иметь следующий вид:  http://site.com/?sms=kka1

Но вполне очевидно, что использование исключительно одной такой метки, не позволяет полностью решить поставленные задачи, поскольку в результате мы получаем огромное количество целевых страниц, вид которых чрезвычайно затрудняет процесс анализа данных.

Для решения этой проблемы, необходимо написать специальный скрипт, который устанавливается на веб-ресурсе и срабатывает перед основным кодом Google Analytics.

Главная задача такого скрипта – расшифровать полученные метки и задать куки-файлы, которые отвечают за хранение данных об источнике посетителя. Таким образом, если куки-файлы посетителей корректно заданы скриптом, то они, в свою очередь, несут правильное отображение данных, касающихся источника трафика, в отчетах Google Analytics.

Другими словами, в качестве «источника или канала» в отчетах, будет полностью указано название мобильного оператора, в графе «кампания» указан город, в графе «ключевое слово» – операционная система мобильного устройства пользователя и в «содержании объявления» – вариант текста. Такой вариант отчетности гораздо удобней для осуществления анализа.

А для того, чтобы определить насколько эффективно работает каждый тип таргетинга, какой из них лучше привлекает потенциальных покупателей, следует проанализировать показатели вовлечения посетителей и конверсию по основным целевым действиям.

Например:

отчетТаким образом, при помощи несложного приема можно достаточно быстро настроить отслеживание поведения посетителей на сайте в тех ситуациях, когда стандартные решения применить не получается.

Автор: Александр Фионин