Mi van, ha nem a kampányod rossz, hanem az adatok?

Amikor egy kampány nem hozza a várt eredményeket, könnyű azt érezni, hogy valamit elrontottunk. Elindítod a kampányt, költesz, figyeled az eredményeket, és nem történik semmi. Eleinte még türelmes vagy, hiszen “tanul a rendszer”, de ahogy telnek a napok, egyre nő a bizonytalanság. Nekiállsz optimalizálni, kreatívcsere, szövegcsere, büdzséemelés… de az eredmények továbbra sem jönnek. Vajon tényleg a kampánnyal van a gond? Vagy lehet, hogy a döntéseidet eleve félrevezető adatokra alapoztad?

Rossz kérdésre keresünk jó választ

Amikor nem jönnek az eredmények, ösztönösen abból indulunk ki, hogy a probléma ott van, ahol a változtatás a leglátványosabb. A kampány kézzelfogható, mérhető, azonnal „piszkálható”, ezért természetesnek tűnik, hogy ott keressük a megoldást.

Közben gyakran megfeledkezünk arról, hogy a gyengébb eredményeknek több, egymástól független oka is lehet:

• Lehetnek kampányszintű problémák - ebben az esetben a hirdetési fiók struktúrája, a célzások, az ajánlattételi stratégia vagy épp a kreatívok logikája szorul felülvizsgálatra, amire a  hirdetési fiók audit és a profi PPC kampánykezelés lehet megoldás.
• Előfordulhat az is, hogy az ok teljesen a marketing hatókörén kívül esik: az ajánlat nem versenyképes, az ár-érték arány nem állja meg a helyét, vagy a piaci környezet változott meg.
• És torzíthatnak az analitikai beállítások,  amelyek miatt a számok első ránézésre rendben lévőnek tűnnek, mégsem azt mutatják, ami valójában történik a háttérben.

Amíg ezek közül nem tudjuk egyértelműen eldönteni, hogy hol van a probléma gyökere, addig minden további lépés inkább reakció lesz, mint tudatos döntés. Ilyenkor könnyű ugyanazon a szinten próbálkozni újra és újra, miközben a valódi ok máshol húzódik meg.

Torz adatokból dolgozunk

Sokan úgy gondolják, hogy az analitika vagy működik, vagy nem, vagy mér, vagy nem.

A valóság viszont ennél sokkal árnyaltabb. Az adatok nagy része „rendben lévőnek” tűnhet: vannak számok, grafikonok, trendek, a hirdetési fiók is aktív, a riportok frissülnek. Mégis előfordul, hogy mindez nem azt a valóságot tükrözi, amire a döntéseket alapozzuk. Ilyenkor nem hiányzik az adat, hanem torzít.

Ez különösen veszélyes, mert a torz adatok magabiztosságot adnak. Azt az érzést keltik, hogy látjuk, mi történik, miközben valójában csak egy szeletét látjuk a teljes képnek, vagy rossz dolgokat tekintünk sikernek.

A hirdetési rendszerek pedig nem kérdeznek vissza. Ha egy esemény konverziónak van beállítva, abból indulnak ki, és arra kezdenek el optimalizálni, függetlenül attól, hogy üzletileg ez valóban értékes-e neked.

#m1-y#A rossz adatot pedig nem hiányosnak, hanem meggyőzőnek érzékeljük. És pont ezért veszélyes.##

Amikor a rendszer “jól dolgozik”, csak nem azon, amin kéne

A hirdetési platformok nem értik az üzletedet. Nem tudják, mi számít valódi érdeklődésnek nálad, vagy mikor lesz egy leadből ügyfél. Egyetlen dologra támaszkodnak: arra, amit konverzióként mutatunk nekik. Ha ez nem pontos, akkor a rendszer teljesen logikusan, következetesen rossz irányba fog optimalizálni.

#m1-p#A hirdetési rendszer nem hibázik, pontosan azt csinálja, amit tanítottunk neki.##

Ilyenkor gyakran az történik, hogy jönnek a kattintások, nő az aktivitás, a rendszer teljesítményt mutat, csak épp az eredmények nem jelennek meg ott, ahol igazán számítanak: az érdeklődésekben, az értékesítésben, a bevételben.

Ez az a pont, ahol sokan még több optimalizálással próbálják megoldani a problémát, miközben a rendszer valójában már egy rossz irányba tanult meg „jól működni”.

Miért nem tűnik fel mindez azonnal?

Ha nem veszed észre rögtön, hogy valami nincs rendben, ne ostorozd magad, ezzel sokan így vannak.

Egyes esetekben akár hetekig, hónapokig fut a kampány anélkül, hogy bárki észrevenné, hogy a mérés nincs rendben. Ez azért van, mert sokszor nem romlik el látványosan.

Nincs hibaüzenet, nincs piros figyelmeztetés, nincs olyan pont, ahol egyértelműen meg lehetne mondani, hogy “itt csúszott el a dolog”. Ez pedig könnyen azt az illúziót kelti, hogy a rendszer rendben van, legfeljebb a kampány tartalmilag nem elég jó.

Ilyenkor könnyű elfogadni azt az értelmezést, hogy a kampány nem elég ütős, és továbbmenni anélkül, hogy valóban megkérdőjeleznénk az alapokat. A probléma nem az, hogy nem figyelünk az adatokra, hanem az, hogy nem mindig vesszük észre, mikor kezdenek félrevezetni.

#m1-y#A legtöbb mérési hiba nem feltűnő - csak csendben dolgozik a háttérben.##

Mikor érdemes gyanakodni?

Bár a legtöbb esetben nincs egyetlen pillanat, amikor egyértelműen kijelenthető, hogy mérési probléma van, léteznek visszatérő helyzetek, amelyeknél érdemes megállni egy pillanatra. Ezek nem önmagukban bizonyítékok, inkább figyelmeztető jelek. Olyan mintázatok, amelyek arra utalnak, hogy a számok nem biztos, hogy megbízható alapot adnak a döntésekhez. A következőkben ezeket az eseteket vesszük sorra.

Mást mutatnak a számok

Előfordul, hogy az adatok alapján úgy tűnik, minden rendben van, mégis van egy megmagyarázhatatlan feszültség a számok és a valós tapasztalatok között.

A riportok szerint működik a kampány, a mutatók jól néznek ki - mégsem ezt érzed a bejövő érdeklődések, az értékesítés vagy az ügyfélvisszajelzések alapján. Nem feltétlenül egy konkrét hiba bukkan fel, inkább az az érzés jelenik meg, hogy valami nem áll össze.

#m1-p#A számok mást mesélnek, mint amit a valóságban tapasztalsz.##

Túl jól teljesít egy csatorna

Gyanús lehet az is, amikor egy csatorna feltűnően jól teljesít a riportok szerint, miközben máshonnan alig érkezik konverzió.

Ritkán ennyire egyoldalú a valóság.

Ha egyetlen kampány, hirdetés vagy forrás „visz mindent”, az sokszor nem kivételes teljesítményt, hanem mérési torzulást jelez. A rendszer azt mutatja sikeresnek, amit a legkönnyebben tud mérni, nem feltétlenül azt, ami üzletileg a legtöbbet hozza.

Nem segítenek az adatok

Szintén intő jel, amikor a kampányok látszólag aktívak, mégsem lehet belőlük valódi következtetéseket levonni. A számok mozognak, de nem segítenek dönteni.
Nem világos, mit kellene erősíteni, min érdemes változtatni, és mi az, ami valójában működik.
Ilyenkor az adatok nem támogatják a döntéseket, hanem inkább bizonytalanságot teremtenek.

Indokolatlan változások a teljesítményben

Végül ott vannak azok a helyzetek, amikor a teljesítmény hirtelen megváltozik, minden látható ok nélkül.

Egyik napról a másikra eltűnnek vagy épp megugranak a konverziók, miközben sem a kampányokon, sem a weboldalon nem történt érdemi változás.

Ezek a kilengések ritkán magyarázhatók pusztán piaci vagy kreatív okokkal, sokkal gyakrabban utalnak arra, hogy a mérés nem stabil.

#promobox-newsletter###

A rossz mérés üzleti következményei

Amikor a webanalitika nem ad pontos képet, annak a hatása ritkán azonnali. Nem egyik napról a másikra „romlik el” a marketing, hanem ez egy lassú folyamat eredménye.

Rossz következtetések születnek, majd ezekre rossz döntések épülnek, és idővel már nem csak egy kampány teljesít gyengén, hanem a teljes marketinglogika torzul.

Gyakori következmény például, hogy olyan csatornákat erősítünk, amelyek valójában nem hozzák az értékes ügyfeleket, csak könnyen mérhető aktivitást. Más, hosszabb távon jól teljesítő irányokat pedig elengedünk, mert a számok alapján nem tűnnek elég hatékonynak.

Így a rossz mérés nemcsak pénzt visz el, hanem stratégiai szinten is rossz irányba tereli a döntéseket.

Ilyenkor már nem az a kérdés, hogy egy kampány működik-e, hanem az, hogy a teljes marketinggépezet működése mennyire tükrözi a valós üzleti célokat.

A jó webanalitika

A jó webanalitika nem attól jó, hogy sok adatot gyűjt. Attól jó, hogy segít megérteni, mi történik a weboldalon, és miért.

Nemcsak azt mutatja meg, hányan érkeztek az oldalra, hanem azt is, hogy kik voltak ők, mit csináltak, és hol vesztek el a folyamatban.

A weboldal-látogatottság mérése például önmagában még nem sokat mond. Az igazán hasznos mérés ott kezdődik, amikor ezeket az adatokat összekötjük azzal, hogy mi számít valódi érdeklődésnek vagy üzleti értéknek. Így az adatok nem utólag magyarázzák a történteket, hanem előre segítenek eldönteni, hol van valódi növekedési lehetőség.

Hogy pontosan mit, mivel és hogyan érdemes összekapcsolni, az iparáganként, üzleti célonként és technikai környezetenként is eltérhet. Nem mindegy, milyen webshopmotorral dolgozol, milyen hirdetési rendszereket használsz, hogyan gyűjtöd a leadeket vagy milyen hírlevélküldő van a háttérben.

Kinek a dolga valójában a webanalitika?

Sok szervezetnél a webanalitika azért marad félkész állapotban, mert senki nem érzi igazán a saját feladatának.

A marketing a kampányokra fókuszál, az ügynökség a hirdetések teljesítményére, a fejlesztés a weboldal működésére. A mérés valahol a három között marad, és gyakran csak akkor kerül elő, amikor már láthatóan nem stimmelnek az eredmények.

Ez különösen igaz a weboldal látogatottság mérése és a konverziók követése esetén. Ezek technikailag sokszor „be vannak állítva”, de üzleti szempontból senki nem kérdezi meg, hogy valóban azt mérik-e, amire a döntések épülnek. Így alakul ki az a helyzet, amikor mindenki használja az adatokat, mégsem érzi magáénak a felelősséget azok minőségéért.

#m1-y#Gyakori, hogy a webanalitika csak egy eszköznek tűnik a sok közül, nem szükséges alapnak.##

Pedig amíg nincs egyértelműen tisztázva, hogy mit tekintünk valódi eredménynek, addig a számok könnyen félrevezethetnek.

Ilyenkor nem az a gond, hogy nincs adat, hanem az, hogy nincs mögötte közös értelmezés.

Ez az oka annak is, hogy sok mérési probléma hosszú ideig észrevétlen marad: nem azért, mert senki nem foglalkozik vele, hanem mert mindenki feltételezi, hogy ez már rendben van - és így a webanalitika így lassan háttérfolyamattá válik, miközben a döntések egyre inkább rá épülnek.

Ne a kampányoptimalizálással kezdd!

Amikor egyre több jel utal arra, hogy valami nincs rendben, a leggyakoribb reakció mégis az, hogy tovább optimalizálunk. Logikusnak tűnik: ha nem jönnek az eredmények, akkor biztos még finomítani kell a kampányokon. Csakhogy ilyenkor sokan megfeledkeznek arról, hogy minden optimalizálás valamilyen adatra épül.

A webanalitika szerepe pontosan itt válik kulcsfontosságúvá. Nem azért, mert szép grafikonokat ad, hanem mert ez az alapja annak, hogy egyáltalán megértsük, mi történik a kampányok és a weboldal mögött. Ha a weboldal-látogatottság mérése, a konverziók rögzítése vagy az események logikája nincs rendben, akkor a hirdetési rendszerek rossz visszajelzéseket kapnak, és minden további módosítás csak megerősíti a rossz irányt. Ennek hatására olyan irányba kezdenek optimalizálni, ami üzletileg nem feltétlenül értékes.

#m1-y#Előbb értsd meg, hogy mi történik, és utána próbálj javítani rajta!##

Mielőtt további időt és pénzt tennénk a kampányok finomhangolásába, érdemes egy lépést hátralépni, és megnézni az alapokat. Azt, hogy a webanalitika valóban azt méri-e, amire a döntéseinket építjük - például a GA4 bevezetésénél és beállításainál gyakran előforduló hibák mentén, amikről ebben a cikkben részletesen is írtunk.

Ez nem feltétlenül látványos munka, és ritkán hoz azonnali, kézzelfogható eredményt. Viszont ez az a pont, ahol eldől, hogy a további kampánymunka értelmes irányba halad-e. Ha az alapmérés rendben van, akkor az optimalizálás valóban optimalizálás lesz, nem pedig találgatás.

Sok esetben már az is komoly előrelépést jelent, ha tisztán látjuk, hogy mit tudunk megbízhatóan mérni, és mit nem. Ez segít reális elvárásokat felállítani, és elkerülni, hogy a kampányt hibáztassuk olyan problémákért, amelyek valójában mérési vagy üzleti szinten keletkeznek.

Miért fontos a webanalitikai audit?

Egy webanalitikai audit célja nem az, hogy újabb optimalizálási irányokat dobjon be, hanem hogy tisztázza a kiindulópontot: azt, hogy a mérési rendszer mennyire alkalmas arra, hogy üzleti döntések alapjául szolgáljon.

Egy ilyen átvizsgálás megmutatja, hogy a weboldal látogatottság mérése, a konverziók és az egyes események hogyan kapcsolódnak egymáshoz, és ezek az összefüggések mennyire következetesek. Nem kész megoldásokat kínál, hanem segít tisztán látni abban, hogy mi működik jól a mérésben, hol vannak hiányosságok, és mely pontokon érdemes máshogy gondolkodni vagy mérni.

Így nem csak azt érted meg, mi történik az adatok szintjén, hanem azt is, hogy merre érdemes továbbindulni: min lenne érdemes javítani, mit kellene pontosabban követni, és hol érdemes először beavatkozni ahhoz, hogy a döntéseid ne találgatásokra, hanem átlátható összefüggésekre épüljenek.

Zárszó

Ha egy kampány nem hozza az eredményeket, könnyű rögtön a hirdetéseket hibáztatni. Pedig sok esetben nem az a kérdés, mit lehetne még optimalizálni, hanem az, hogy jó adatokra épülnek-e a döntések. A webanalitika és a weboldal látogatottság mérése akkor hasznos igazán, ha valódi képet ad arról, mi történik a háttérben. Ha ez az alap bizonytalan, akkor a kampányoptimalizálás nem előrevisz, hanem csak elfedi a valódi problémákat. Éppen ezért a legfontosabb lépés sokszor nem az, hogy többet csináljunk, hanem az, hogy előbb megértsük, mire építünk.

#promobox#Biztos vagy benne, hogy jó adatokra épülnek a kampánydöntéseid? Nézzük meg együtt!##