GRENSVERLEGGEND
IN ONLINE MARKETING
OrangeValley
Kirsten van der Woning & Jesper Uittenbogaard 13 April 2016
Google Analytics, KPI’s en Targets
2
3
Wat maakt het verschil?
25,68 km gemiddeld
40,69 km gemiddeld
4
Nooit meer zoeken naar de juiste analyse!
5
Nooit meer zoeken naar de juiste analyse!
3KM8TURNS
5%
6
Nooit meer zoeken naar de juiste analyse!
7
En zo kan dat eruit zien..
8
In deze sessie
OrangeValley Online Marketing 2016 & Google Analytics 2016 KPI’s Targets & Forecasting Take Aways
9
OrangeValleyNICE TO MEET!
Kirsten van der Woning Web Analyse Consultant
Joined OrangeValley: 2015 Specialty: Web analytics, Lead Consultancy
Jesper Uittenbogaard Senior Web Analytics Consultant
Joined OrangeValley: 2012 Specialty: Web Analytics, SEA, Lead Consultancy
Gerenommeerd (onafhankelijk) online marketingbureau opgericht in 2008. Focus ligt op de Nederlandse markt, maar is actief in meer dan 20 landen. Google Analytics 360 Suite reseller. Sinds 2010 elk jaar een topnotering (Emerce top 100) als Searchmarketing en Analytics bureau. Jaarlijks aanwezig op Google Summit in Mountain View.Vele publicaties en veelal als spreker aanwezig op toonaangevende events. Maatschappelijk betrokken en werkzaam voor veel goede doelen.
OrangeValley in het kort
10
NICE TO MEET!
11
AccreditatiesNICE TO MEET!
12
Enkele opdrachtgeversNICE TO MEET!
13
Online Marketing 2016
14
Online Marketing verandertONLINE MARKETING
Google Analytics 360
Engagement
Audience Complexiteit
Online marketing
Cross platform
Data exchange
Digital landscape
Internet of things
Conversie attributie
Virtual reality
Technologie
Meer informatie
Wearable technology
Premium sales
Mobile domineert
24/7 online
Mobile traffic
Big data
Meer dataPersonalisatie
User centric Cross device
Forecasting
Strategy Customer Journey
Customer centric
15
Active Users & CohortGOOGLE ANALYTICS 2016
16
Visitor FlowGOOGLE ANALYTICS 2016
17
Web Analytics AanpakAANPAK
Strategie Implementatie Dashboarding Analyse
Business Goal
KPI’s
Targets
Data Health
Meetplan
Attributie
Signaleren
Bijsturen
Afkaderen
Inzichten
Conclusies
Actiepunten
18
“Een goede KPI is op te delen in een kwantiteit- en een kwaliteitsmetric”
KPI’sAANPAK
19
KPI’sAANPAK
Welke metrics sluiten goed aan bij je eerder bepaalde business objectives?
Goede KPI’s
Leads Downloads Revenue Registrations
Slechte KPI’s
Visits Conversion % Bounce Rate Pageviews
VS
20
OrangeValley KPI Framework (Basic)FRAMEWORK
Conversion
KPI
QualityQuantity
Leads
Visits Conv. %
Revenue
Orders Avg. Order Value
21
OrangeValley KPI Framework (Full)FRAMEWORK
Leads
Conv. %Visits
TS 1 Visits
TS 2 Visits
TS 3 Visits
Cat 1 Visits
Cat 2 Visits
Cat 3 Visits
Cat 1 Conv. %
Cat 2 Conv. %
Cat 3 Conv. %
TS 1 Conv. %
TS 2 Conv. %
TS 3 Conv. %
Attributie Fasemodel
Conversie
22
OrangeValley KPI Framework (Targets)FRAMEWORK
+14 Leads
+2 +12
+4
-2
-6
+3
+10
+19
-3
-3
+8
+7
+15
-1
Conv. %Visits
TS 1 Visits
TS 2 Visits
TS 3 Visits
TS 1 Conv. %
TS 2 Conv. %
TS 3 Conv. %
Cat 1 Conv. %
Cat 2 Conv. %
Cat 3 Conv. %
Cat 1 Visits
Cat 2 Visits
Cat 3 Visits
Attributie Fasemodel
Conversie
23
Dashboard ORANGEVALLEY 2016
24
Targets & Forecasting
25
Primaire & Secundaire TargetsTARGETS & FORECASTING
-10
+12-2
Conversion
Primair Target
Secundair TargetSecundair Target
Leads
Visits Conversion %
26
“Je Primaire Target signaleert en je Secundaire Targets verduidelijken”
Targets & ForecastingTARGETS & FORECASTING
27
Forecast - MonthlyTARGETS & FORECASTING
0
300000
600000
900000
1200000
Jan Feb Mrt Apr Mei Jun Jul Aug Sep Okt Nov Dec
2015 Target
28
“Verschuiven van Month over Month, naar Month over Target”
KPI’sTARGETS & FORECASTING
29
Op basis van je eigen data. Gebaseerd op trends in diezelfde data. Gebruik makend van een geavanceerd statistisch model.
CausalImpact by Google. Gebruik makend van je gewenste tijdsinterval.
https://goo.gl/wgWkXq
Maar hoe dan!?TARGETS & FORECASTING
30
CausalImpact ForecasterTARGETS & FORECASTING
31
RoadmapTARGETS & FORECASTING
32
Roadmap - MonthlyTARGETS & FORECASTING
33
Roadmap - StackedTARGETS & FORECASTING
34
Forecast - StackedTARGETS & FORECASTING
0
2750000
5500000
8250000
11000000
Jan Feb Mrt Apr Mei Jun Jul Aug Sep Okt Nov Dec
2015 Target
35
Rolling TargetsTARGETS & FORECASTING
0
275000
550000
825000
1100000
Jan Feb Mrt Apr Mei Jun Jul Aug Sep Okt Nov Dec
Target 2016 Rolling Target
36
OrangeValley KPI Framework (Full)FRAMEWORK
+14 Leads
+2 +12
+4
-2
-6
+3
+10
+19
-3
-3
+8
+7
+15
-1
Conv. %Visits
TS 1 Visits
TS 2 Visits
TS 3 Visits
TS 1 Conv. %
TS 2 Conv. %
TS 3 Conv. %
Cat 1 Conv. %
Cat 2 Conv. %
Cat 3 Conv. %
Cat 1 Visits
Cat 2 Visits
Cat 3 Visits
Attributie Fasemodel
Conversie
37
Is het meenemen van volume in je sorteringen. Is beperkt mogelijk in Google Analytics. Is de cruciale brug tussen je Dashboard en Analyse. Is gelukkig ook mogelijk in Excel.
https://goo.gl/87BDcC
Weighted SortingTARGETS & FORECASTING
38
“Waarom loopt het conversiepercentage van SEA deze maand voor het eerst achter op target?”
“Heeft de piek in Average Order Value afgelopen maand daadwerkelijk een verschil gemaakt?”
“Kan ik ook specifieke Targets voor Mobile berekenen?”
“Hoe ga ik mijn SEA budget inzetten voor Q3 en Q4?”
“Wat zijn de conversie Targets voor Display, wanneer ik gebruik maak van Conversie Attributiemodel X?”
Voorbeeldvragen AnalyseTARGETS & FORECASTING
39
Ga na of je momenteel met de juiste KPI’s werkt (Kwantiteit/Kwaliteit). Gebruik je historische data om een realistisch Target te berekenen (Primair & Secundair). Deel je Target op in een EOTY en Periodieke Targets. Begin met berekenen voordat je gaat visualiseren. Ga z.s.m. aan de slag (Google Sheets/Excel)!
Take Aways!KPI’S & TARGETS
40
Contact
Kirsten van der Woning Web Analytics Consultant [email protected]
OrangeValley De Corridor 273621ZA Breukelen030 - 8 200 200 [email protected]
GOOGLE ANALTICS, KPI’S & TARGETS
Jesper Uittenbogaard Senior Web Analytics Consultant [email protected]
Top Related