#analyze
Рома Рыбальченко рассказывает о том, как рассчитывать реальный ROAS при продажи софта:
— офигенный скрипт sourcebuster (https://github.com/alexfedoseev/sourcebuster-js)
который сохраняем реальный источник данных по переходу на сайт
— выгружаем статистику из appstore для понимания того, насколько качественный трафик ведет
— in-app аналитика для macOS приложений от macpaw (https://github.com/MacPaw/Google-Analytics-for-OS-X)
— используя все эти данные, сводим в одну таблицу с метриками CR for trial, CPC и тп
— для понимания географии и языков вашей аудитории можно использовать показатель per session value (PSV)
Например, Испания и Италия имеет низкий psv, потому что много «пиратят»
также можем смотреть psv в разрезе версий OS или типа макбуков, чем более новый ноутбук, тем выше psv и используем это в ремаркетинге
— даже если покупка онлайн, вопрос учета конверсий все равно остается, так как есть разные пути при покупке, так что не все так просто.
используйте UserID, чтобы вы смогли установить все возможные пути при покупке
— расчет Real ROI (скачал триал и купил) нужно:
понять как повышает рентабельность с триалом
анализировать специальные предложения
понять нужно ли раздавать бесплатный софт
атрибуцировать источники лида
объединить все действия вокруг пользователя
как это делать:
— запоминаем точный источник трафика на сайте и создаем UserID на базе их email/телефон
— склеиваем пользователей, который регистрировались несколько раз на разных посадочных/сайтах
— склейка транзакций от процессинга (вебхук после продажи к БД) — можно использовать GTM (хотя и урезанный, так как это данные о оплате)
— в процессинга устанавливаем ремаркетинг и другие тэги
— чтобы объединить все данные можно использовать power query и построить сводную таблицу для анализа всего-всего
В общем если очень нужно, то можно объединить данные о покупке софта и все рекламные кампании для большинства пользователей, но не просто
