Hur man använder Google Analytics för att eliminera osäkerhet: Social Media Examiner

Önskar att du hade mer information för att styra dina marknadsföringsbeslut? Undrar du hur Google Analytics kan hjälpa till?

För att utforska hur man använder Google Analytics för att eliminera osäkerhet intervjuar jag Chris Mercer på Podcast för marknadsföring av sociala medier.

Mercer, som han gillar att bli känd, är världens ledande myndighet inom Google Analytics och grundaren av MeasurementMarketing.io. Han har omfattande kurser om Google Analytics, Tag Manager och mycket mer.

Mercer förklarar metoden för mätmarknadsföring och hur den kan informera dina marknadsbeslut. Han delar också sin A.C.E. Metod för att mäta kundresan och tre användbara Google Analytics-rapporter för att komma igång med mätmarknadsföring.

Vad är mätmarknadsföring och varför betyder det?

I tider av osäkerhet blir synlighet oerhört viktigt. Folk brukade säga, "Det finns kända okända, och sedan finns det okända okända." Som företagare har vi inte råd med det slumpmässigheten längre. Just nu måste vi styra flottan genom vad som i huvudsak är forsar och försöka få våra lag igenom dem utan att bli bankade överbord eller slå på klipporna. Vi behöver synlighet för att göra det. I huvudsak handlar mätmarknadsföring om att få den synligheten.

En försäljningsprocess är en konversation. Om du var i en butik och någon försökte sälja en uppsättning golfklubbar, skulle ni två ha en konversation. Det händer just nu med webbplatser - människor har i princip en konversation med en webbplats. Mätning är tanken på att lyssna på det samtalet. Marknadsföring är när vi svarar och håller konversationen igång.

Verktyg som Google Analytics och Tag Manager hjälper dig att lyssna på kundens sida av konversationen. Genom att spåra hur långt ner på en sida de rullar, vilka knappar de klickar på och vilka sidor de ser kan du få en uppfattning om deras intresse. Din marknadsföring kan då handla om att ändra kopia på webbplatsens sidor, ändra erbjudanden som du ger dem eller ändra din målgruppsinriktning. Det är hela mätningsprocessen.

När du är en mätmarknadsförare har du den högsta möjliga synligheten för det så att du kan styra fartyget och komma igenom, oavsett vad som händer just nu, så du kan växa.

Tillbaka på dagen var resultaten allt som betydde. Så länge du visste vilka resultat du fick, kunde bevisa dina resultat och kunde prata om resultaten, var allt bra. Men nu räcker det inte. Du måste fortfarande känna till resultaten men du måste också veta hur du får dessa resultat - vad som fungerar - så att du hela tiden kan förbättra saker.

Kom igång med mätmarknadsföring: UTM-struktur

Det bästa sättet att ta reda på vad som är och inte fungerar så snabbt som möjligt är att ställa två frågor. En, var kommer din trafik ifrån? Och två, vilka resultat får du av den trafiken?

Google Analytics gör det väldigt enkelt att räkna ut varifrån trafiken kommer UTM-parametrar, som du kan lägga i slutet av webbadresser för att spåra och identifiera trafikkällor. Om du klickar på olika e-postmeddelanden i din egen inkorg ser du att slutet av de flesta klickbara webbadresserna antagligen kommer att innehålla fraserna “utm_source =”, “utm_medium =” och “utm_campaign =”. Dessa små identifierare är UTM: erna.

Med UTM kan du få mycket specifika detaljer om var din trafik kommer ifrån. Istället för att bara gå in i din Google Analytics och se att trafiken kom från Googles organiska sökmotor eller hänvisningswebbplatser eller att det var direkt / ingen - vilket i grund och botten är Analytics som säger ”Jag vet inte” - Med UM kan du se trafik som kommer från en viss podcast, talar eller ett e-postmeddelande som precis skickat ut.

När du väl är riktigt bra på att identifiera din trafik kan du knyta den till resultat för att lära dig vilka trafikkällor som faktiskt ger dig vilken typ av resultat.

Att använda UTM börjar med strukturen.

Källa

De källa definieras vanligtvis oavsett varumärket trafikkällan är. Om du annonserar på Facebook kommer det varumärket att vara Facebook.

utm_source = Facebook

Om trafikkällan kommer från YouTube kommer det varumärket att vara YouTube.

utm_source = YouTube

Om trafikkällan kommer från e-post kommer det varumärket att vara namnet på programvaran du använder; för Mercer, det skulle vara Infusionsoft. Det är lätt att räkna ut.

utm_source = Infusionsoft

Medium

Medium är den typ av trafik som kommer från en trafikkälla. Anta att trafiken som kommer från Facebook (källan) är betaltrafik. Ditt medium kan vara CPC (kostnad per klick).

utm_source = Facebook & utm_medium = CPC

Om du vill spåra trafik från dina organiska inlägg på Facebook kan ditt medium vara socialt.

utm_source = Facebook & utm_medium = Socialt

Om trafiken kommer från en affiliate-länk kan mediet vara Partner.

utm_source = Infusionsoft & utm_medium = Partner

Om du skickar ut ett e-postmeddelande från din personliga e-post, som Mercer ofta gör, kan källan vara ditt efternamn och mediet skulle vara e-post.

utm_source = Mercer & utm_medium = E-post

Kampanj

Människor kommer ofta till Mercer och säger saker som: ”Vi säljer widgets. Vi gjorde precis en stor kampanj för vårkampanjen och vi vill veta hur bra Facebook och e-post fungerade för det. ” Mercer ser och ser att på Facebook märkte de sin kampanj Spring-Widgets.

utm_source = Facebook & utm_medium = CPC & utm_campaign = Spring-widgets

Och i sina e-postmeddelanden kallade de det bara ”våren”.

utm_source = Infusionsoft & utm_medium = E-post & utm_campaign = Vår

Länkarna är taggade med separata och oberoende kampanjer, och det spricker allt så att du inte kan se hela historien.

Mercer har ett program som heter W.I.N. Månadskort. All trafik från Facebook, e-post och podcasts är taggad med WIN-kampanjen.

utm_source = Facebook & utm_medium = CPC & utm_campaign = WIN

utm_source = Infusionsoft & utm_medium = Partner & utm_campaign = WIN

utm_source = SocialMediaExaminer & utm_medium = Podcast & utm_campaign = WIN

Mercer kan gå in i Google Analytics, titta på sin kampanjrapport, klicka på WIN-kampanjen och se en snygg liten historia som tydligt visar alla trafikkällor som arbetar för att få kampanjen att hända, kombinerat under det kampanj.

Om de inte kombinerades - och de flesta människors kampanjer inte - skulle alla dessa trafikkällor säljas i separata kampanjer. Historien skulle vara bruten och mycket svårare att se. Du måste använda sökfrågan i Google Analytics för att avslöja varje separat del och dela upp den.

För att illustrera skulle du söka efter allt som innehåller orden "widget" och "spring". Google Analytics kommer att ta upp alla variationer men du måste sammanställa historien och analysera den själv.

Mercer föredrar mycket att öppna Google Analytics, snabbt få en rapport, se den åtgärd han behöver vidta och gå och vidta den åtgärden. Strukturerade UTM: er hjälper till med det. Så länge du följer någon form av en konsekvent struktur kan du lägga in en fråga för alla UTM-termer du använder och data kommer att sammanfattas för dig.

Varför hålla källan, medium och kampanj på hög nivå?

Källa, medium och kampanj bör alla hållas breda och höga så att du kan mixa och matcha så mycket som möjligt.

Det är här de flesta misstag görs. Människor experimenterar med olika namn och slutar bryta sina kampanjer. Kom ihåg att det handlar om strukturen här. Hur väl samordnar dina Facebook-trafikmärken med dina e-posttrafikmärken?

När du strukturerar dina UTM-enheter på rätt sätt kan du gå in i Google Analytics för att snabbt se en berättelse som säger, "60% av din Facebook-trafik var betaltrafik, 30% av den var delad trafik, och 10% av det var hänvisningstrafik. ” Det låter dig veta var all din Facebook-trafik kommer ifrån och du kan knyta de olika typerna av trafik från Facebook till de resultat du är får. Detta ger dig en uppfattning om vad du kan göra nästa med dessa trafikkällor

Google Analytics kan också visa din e-posttrafik uppdelad — Infusionsoft vs. Mercer.

Om du vill jämföra trafik från dina organiska inlägg på sociala medier vs. betaltrafik från sociala medier, tricket är att hålla sig överens med ditt medium.

utm_source = Facebook & utm_medium = CPC

utm_source = Facebook & utm_medium = Socialt

utm_source = YouTube & utm_medium = CPC

utm_source = YouTube & utm_medium = Socialt

utm_source = Twitter & utm_medium = CPC

utm_source = Twitter & utm_medium = Socialt

Då kan du till exempel titta på all din trafik från Facebook och se hur den bryts ner mellan “CPC” och "Social." Eller så kan du titta på all din sociala trafik och se hur din organiska trafik bryts ner på sociala medier plattform.

Term och innehåll

UTM: er för term och innehåll är användbara för att lägga till skillnader, till exempel en ämnesrad för e-post.

utm_source = Mercer & utm_medium = E-post & utm_campaign = WIN & utm_term = WIN-månadskort-nu-tillgängligt

Om du har tre olika ämnesrådstest pågår; ser du trafikresultaten uppdelade på ämnesraden.

utm_source = Mercer & utm_medium = E-post & utm_campaign = WIN & utm_term = WIN-månadskort-nu-tillgängligt

utm_source = Mercer & utm_medium = E-post & utm_campaign = WIN & utm_term = Få-din-WIN-månad-pass-idag

utm_source = Mercer & utm_medium = E-post & utm_campaign = WIN & utm_term = A-WIN-månad-pass-väntar-på-dig

Innehållssektionen är där du kan placera differentierarna för att ytterligare segmentera din trafik.

Om du till exempel har tre olika listor i din autosvarare kan du segmentera grupperna i innehållstaggen. Eller i en Facebook-annons kan du segmentera din trafik efter vilken bild som användes i en annons du testar. Rubrikerna och erbjudandena är desamma men innehållstaggen kommer att berätta vilken bild som presterade bättre.

utm_source = Facebook & utm_medium = CPC & utm_campaign = WIN & utm_term = Få-din-WIN-månad-pass-idag & utm_content = hästbild

utm_source = Facebook & utm_medium = CPC & utm_campaign = WIN & utm_term = Få-din-WIN-månads-pass-idag & utm_content = strykbräda-bild

Använd A.C.E. Metod för att definiera Google Analytics-mål

I flera år lärde Mercer människor att ställa in målmål och händelsemål i Google Analytics. Allt verkade bra tills en modig själ äntligen frågade honom, ”Okej, jag förstår det. Men jag har ingen aning om vad ett mål ska vara. ” Mercer insåg att han helt hade missat att täcka denna del som tränare. Hur räknar du ut vad ett mål ska vara?

Mercer har nu en modell som han har undervisat i ett antal år - A.C.E. systemet:

• Medvetenhet: mäta när någon är medveten om processen / saken vi vill att de ska vara medvetna om.
• Slutförande: mäta när någon har slutfört processen / åtgärden vi vill att de ska slutföra.
• Engagemang: att mäta när någon faktiskt följde med oss ​​och agerade på vägen.

De flesta mäter kompletteringssidan av saker men använder mål handlar om att få mer synlighet i kundresan. Du vill inte bara veta vad dina resultat är; du vill veta hur du uppnår dessa resultat, för när du vet hela historien kan du faktiskt förbättra den.

Hur ser detta ut i aktion?

• Medvetenhet: När någon tittar på Mercers kurskatalogsida för sin W.I.N. naturligtvis, som utlöser ett mål. Han vet nu att den här användaren är medveten om att han erbjuder den här produkten eftersom de träffar sidan.

• Slutförande: När en användare köper ser de tack-sidan och det avfärdar slutföringsmålet.
• Engagemang: När någon är på sidan, hur engagerar de sig? Om en användare klickar på Köp-knappen för att köpa, laddas kundvagnssidan upp. Mercer satte ett mål att utlösa när vagnen laddas så att han nu vet att användaren är medveten om processen och har engagerat sig i inköpsprocessen under resan.

Mercer använder mål för att de är enkla att ställa in. Du kan också välja evenemangsmål, vilket kräver lite mer ansträngning och användning av Google Tag Manager med Google Analytics. Tag Manager mäter användarnas beteende baserat på en åtgärd som du definierar.

För att visualisera detta, om din erbjudandesida har en video på 30 minuter, kan erbjudandesidan laddas upp och det kan utlösa ett händelsemål för att signalera medvetenhet. När videon spelas 50% av hela vägen kan det utlösa ett händelsemål för att signalera engagemang.

Du kan också ställa in händelsemål som ska utlösas när människor rullar till vissa djup på sidan. Om du vet att du har en lång försäljningssida och prisuppgifterna är tre fjärdedelar nere, kan du utlösa en händelse som går när de träffar den delen av sidan.

Vilken typ av mål du använder spelar ingen roll. Det som är viktigt är hur du använder dem strategiskt. Hela mätmarknadsföringen är att lyssna på användarens sida av konversationen så att du kan hålla konversationen igång. När du förstår den konversationen bättre är det lättare för dig att svara på lämpligt sätt eftersom du förstår vem du pratar med.

Titta på din kundresa och sätt upp mål för att återspegla dess tre steg:

• Medvetenhet: när någon är medveten om det du vill att de ska vara medvetna om.
• Slutförande: när de slutför det du vill att de ska slutföra.
• Engagemang: så att du kan mäta hur de tog steg på vägen.

Sedan kan du mäta avgång och du får en bättre förståelse för hur kundresan ser ut. Ibland ser du möjligheter där många människor är medvetna men ingen engagerar sig. Det är ett helt annat problem att lösa än när många människor är medvetna och engagerar men ingen köper. Du får samma resultat, vilket är ingen försäljning men du kommer dit från två olika håll.

Använda A.C.E. mål kan du se båda sidor och vidta bättre åtgärder för att optimera din egen webbplats för att förbättra kundresan.

Bedöm trafiktilldelningen korrekt med käll- / mediumrapporten

Käll- / mediumrapporten är under förvärv i Google Analytics. Navigera till förvärv> all trafik> källa / medium.

Mercer hänvisar till den här rapporten som "superrapporten" eftersom den är den mest användbara i Google Analytics. Käll- / Medium-rapporten visar dina trafikkällor till vänster och till höger visar den alla resultaten från dessa trafikkällor.

Du kan använda rullgardinsmenyn Konverteringar till höger om rapporten för att filtrera dina resultat efter vart och ett av dina mål. Du får bara 20 mål per vy (plus e-handel). Du får 25 visningar så du måste vara försiktig med hur du använder de 20 målen.

Du kan skapa en vy för en viss produkt och ställa in mål för att röntga den här processen från den här produkten. Sedan kan du ha en annan produkt med en helt annan uppsättning vyer eller en uppsättning mål som är associerade med den vyn.

Rapporten hjälper dig att knyta trafik till resultat. Du ser inte bara vilken trafikkälla som orsakade försäljning utan du kan också se saker som vilken trafikkälla som gav medvetenhet eller engagemang eller faktiskt fick någon att slutföra köpet.

Nu kan du tänka annorlunda när det gäller saker som Facebook och säga, "På den här uppsättningen annonser kommer jag att göra mer av ett innehållsmarknadsföringsspel. Jag ska bara göra dem medvetna om produkten. Om några av dem av misstag köper är det fantastiskt. Men den här uppsättningen annonser ska orsaka medvetenhet. ”

Så snart medvetenheten händer kan du säga ”Nu ska jag skicka en ny uppsättning annonser för att rikta in mig på människor som är medvetna, och jag ska se till att de engagerar sig och bläddrar och verkligen förstår meddelande. Återigen, om de köper, köper de, och det är jättebra - men det är inte det den är avsedd för. ”

Sedan kan du rikta in den slutgruppen med separata annonser som främjar olika incitament att köpa nu - kanske är det en kupongkod, en bonus, en garanti eller något annat som du erbjuder. Det mäter att slutföras, och du skulle kunna mäta hela resan i Google Analytics och se hela historien.

Eftersom du använder rätt UTM kan du koppla in attribution bättre och du får en mycket bättre historia. Det är inte bara "Facebook orsakade ett resultat", det är "så här fungerar Facebook: just den här annonsen skapade mer medvetenhet, den här fick mer engagemang, och den här slutligen slutförde affären."

All trafik

Varje gång du öppnar Google Analytics bör du leta efter svaret på en fråga. Anta att du har mycket trafik under segmentet Direct / None i din källa / medium-rapport och att du vill veta, "var kommer den här trafiken ifrån?"

Direkt / inget är omärkt trafik så att du inte vet var dessa människor kom ifrån; de dök bara upp. Många gånger, om du inte taggar saker som länkar i din e-post, är detta din e-posttrafik.

Men om du använder UTM så mycket du kan och du fortfarande har mycket direkt / ingen, kanske du vill ta reda på vilka sidor de människor först ser. Du kan göra Acquisition> All Traffic> Source / Medium och klicka på Direct / None-resultatet. Använd sedan den sekundära dimensionen för att lägga till på målsidan. Detta visar dig den första sidan på resan för personer som faller inom segmentet Direct / None.

Om du märker att målsidan är det blogginlägg som du marknadsförde i din e-post igår, det är en ledtråd. Du kanske missade ett tillfälle att tagga den länken.

Sessionslängd

Ofta vill du veta om sessionens varaktighet är hög eller låg eftersom den är en indikator på intresse. Om du har annonser som visas på Facebook och en av dem har en väldigt kort sessionstid kan det signalera att det är en vilseledande annons: användarna studsar mycket snabbt kontra en annons som leder till en längre session varaktighet.

När du tittar på UTM: erna och Source / Medium-analysen och ser dessa sessionstider organiserade av trafikkällor kommer det att vara varaktigheten för dessa trafikkällor. Om du tittar på målsidesrapporten skulle det vara för målsidorna - oberoende av trafikkällorna, eftersom de är organiserade efter landning.

Det verkliga tricket - och återigen, de tekniska aspekterna av det spelar ingen roll så mycket - är vad man ska göra med numret. Vilka är bra riktmärken för avvisningsfrekvens eller sessionstid? Svaret är: det spelar ingen roll; sanningen är i trenden, kraften ligger i mönstret. Det är så du läser dessa rapporter.

Om din genomsnittliga webbplatsomfattning är 1 minut under sessionens varaktighet och den här specifika Facebook-trafiken är 10 sekunder men den andra är 3 minuter, betyder de exakta siffrorna inte lika mycket som mönstret. Den här är mycket mer engagerad än den här andra. Det är där du kan komma in och vidta åtgärder.

Facebook Ads Metrics vs. Google Analytics-mätvärden

Facebook-annonsvärden berättar ofta en annan historia än Google Analytics. Varför är det så? Varje plattform har bara tillgång till vissa saker så att de ger dig sin version av sanningen baserat på vad de måste arbeta med.

Facebook Ads Manager är som standard ett 28-dagars fönster för attribution. Låt oss säga att någon klickar på en annons och hamnar på sidan men inte köper. Någon gång senare tittar de på ett blogginlägg och blir en ledare för den webbplatsen genom att registrera sig för e-postlistan. Sedan tre dagar senare köper de från ett e-postmeddelande de får. En pixel tänds normalt för att signalera omvandlingen tillbaka till Facebook.

Facebook kommer att säga ”Jag ser att en konvertering har hänt. Vem har jag som matchar den posten? Åh, den här personen klickade på den här annonsen. Denna annons orsakade denna försäljning. ” Det betyder inte att det hände den dagen; det betyder bara att försäljningen skedde inom det 28-dagars tillskrivningsfönstret.

Under tiden, Google Analytics standardfönster är längre än Facebook—Det är sex månader. Och Google Analytics säger, "Jag ser att Facebook skickar en massa trafik men de gör ingenting." Det här är en annan anledning till att du behöver ACE-mål - du kommer att se saker som medvetenhet och engagemang. Google Analytics säger bara att försäljningen kom från e-post.

De har båda rätt.

Facebook bidrog till försäljningen, men den sista åtgärden - enligt Google - var det e-postmeddelandet. Det är där du måste använda urskiljning för att försöka bestämma sanningen. Facebook Ads Manager har bara tillgång till Facebook-information så att den bara kan fungera med vad den har. Google Analytics är lite mer öppet för andra plattformar och andra trafikkällor, så det har större synlighet och kan ge dig en annan version av sanningen.

Varken är rätt eller fel; de är bara två olika versioner av historien.

Mer om Attribution Windows

Mercer gillar att strama upp sina tillskrivningsfönster. Han gillar att titta på hur snabbt en Facebook-annons ska göra vad han behöver för att göra, sedan hur snabbt ett e-postmeddelande ska göra det han behöver för att göra. I Google Analytics gör han vanligtvis ett 7-dagars fönster eftersom hans transaktioner är digitala och därmed snabbare. Människor köper kursen eller köper inte kursen.

Låt oss säga att du har en mycket stark lista över människor som älskar att köpa från dig. Din Facebook-annonsleverantör spenderar en massa pengar på engagemangsannonser som riktar din publik till att klicka på dina blogginlägg. Två dagar senare skickar du ett e-postmeddelande till samma personer. Du kommer att få massor av försäljningar som kommer att tillskrivas Facebook - men är det verkligen Facebook som orsakade det eller är det e-postmeddelandet?

Facebook skulle säga att de orsakade det eftersom det är vad de får veta. Google Analytics skulle säga att e-postmeddelandet gjorde det eftersom det var vad det skulle se.

Om du fortsätter att mäta på det här sättet kommer du ibland att ha en molnig historia, så överväg att mäta annorlunda. Kanske om det kommer från e-post berättar du inte för Facebook att en konvertering skedde. Du kan ställa in grundmål och säga att målet för en Facebook-kampanj inte är att få folk att köpa, det är att få folk att engagera sig i blogginlägg. Eller så kan du bara bestämma att Google Analytics är din enda källa till sanning, och det är allt du bryr dig om. Google har tillgång till alla trafikkällor så att du kan få den mest kompletta historien.

Det är därför Mercer gillar ACE-mål. Någon kan sluta köpa produkten från din Facebook-kampanj, men det är inte det du försöker göra. Du försöker få dem att gå till blogginlägget så att du kan få dem att nästan räcka upp handen och säga att de är intresserade av denna typ av meddelanden. Sedan kan du berätta för den andra Facebook-annonskampanjen att ha den nästa konversationsnivån med de människor som har visat intresse.

Den andra annonsen gör det bättre för att få dem att fokusera på försäljningssidan och nu kan du mäta engagemang på försäljningssidan.

För personer som inte engagerar sig kan du försöka slå dem igen med en tredje uppsättning annonser med starkare stängningsmeddelanden, mer brådskande och mer brist. Gör vad som krävs för att få dem att korsa linjen inom ett par dagar. Om de inte köper följer de bara kampanjen. Annars kan du mäta allt detta i Analytics och sedan kan du se att det fungerar.

Det är inte bara "Facebook orsakade försäljning", det är "Facebook fick så många människor att bli medvetna, så många människor att engagera sig, och av dessa, så många människor att köpa."

Tolka resultat

Mercer lär ut fem pelare för mätmarknadsföring: Planering, byggnad, rapportering, prognoser och optimering.

Planering innebär att ta reda på vilka frågor som är viktiga att svara på, vilken information du behöver för att få dessa svar och vilka åtgärder du kommer att vidta baserat på svaren du får. Byggnad involverar Tag Manager och Analytics-installation. Rapportering innebär att man tittar på käll- / mediumrapporten eller bygger en Data Studio-instrumentpanel.

Många hoppar över prognoser eftersom det kräver att du marknadsför framåt. De flesta människor går bara in i data och försöker ta reda på var de mystiska insikterna är som gör dem till en bättre marknadsförare. Men det är i grunden hacking genom denna datadjungel och försöker hitta en sak som skulle vända saker, om du bara kunde känna igen det. Istället för att lita på det kan du gå in på det med en känsla av, ”Här är vad som borde ha hänt. Hänt det? ”

När du gör det tänds dessa insikter. De är inte dolda längre och du behöver inte undra vad du ska leta efter.

Om du förutsäger att du använder ACE-mål - förutsatt att du hade siffrorna och mätningarna nere - kan du säga: ”Den här Facebook-kampanjen har spenderat 100 dollar. Jag borde ha minst 50 personer medvetna om produkten. ” Då skulle du kunna mäta det och säga, ”Gjorde det 50 personer medvetna? Ja det gjorde den. Bra.

Nu, den här andra kampanjen, spenderade jag $ 50, och jag borde ha 25 personer engagerade. Gick 25 personer med? Ja; bra. Sedan spenderade jag den här andra kampanjen $ 25, och det borde ha minst fem personer nära. Gjorde de? Nej. Ingen stängde. Det fungerade inte som förväntat. Låt oss gå tillbaka och ta reda på varför. "

Mercer har något som heter "Jag är på resan" -rapporten som han anpassar för att förstå konversationen som händer på en sida. På sin erbjudande sida har han intrycket, det är när sidan laddas först; Presenteras, om de fortfarande finns där 10 sekunder senare; Intresserad när de har rullat halvvägs ner inom 30 sekunder; Undersökt när de har tittat på erbjudandet i webbläsarfönstret i minst tre sekunder; och sedan initierade, när de klickade för att gå vidare.

Inte alla människor som dyker upp på sidan kommer att ta hela resan men Mercer har en förståelse för hur “bra” ser ut när det gäller drop-off. Han kan titta på sin försäljningssida och veta om saker och ting fungerar som de ska.

Om han ser en som är typ av fett högst upp - där många människor är imponerade och introducerade men ingen är intresserad eller undersöker - inser han att han har problem med toppkopior, blyproblem. Om han ser människor som är intresserade men ingen faktiskt undersöker - vilket innebär att de inte tittar på erbjudandet för tre minuter eller tre sekunder - då vet han att han måste ändra erbjudandet, den övertygande eller kopian eftersom han tappar dem i mitten.

Eftersom han kan se allt detta kan han sedan arbeta med sitt copywriting-team för att justera meddelandet.

Viktiga takeaways från detta avsnitt:

• Läs mer om Mercer på MeasurementMarketing.io.
• Gå med i Mercer's Verktygslådans medlemskap för gratis träningsvideor varje vecka.
• Registrera dig för Social Media Marketing Society.
• Ladda ner Social Media Marketing Industry Report.
• Titta på exklusivt innehåll och originalvideor från Social Media Examiner Youtube.
• Titta på vår veckovisa Social Media Marketing Talk Show på fredagar klockan 10 Pacific Youtube.

Vad tror du? Vad tycker du om att använda Google Analytics för att styra dina marknadsbeslut? Dela dina kommentarer nedan.