Parola+prezzo = alto tasso di conversione? Me lo dice Excel

Come ho fatto a vivere senza Excel per 38 anni?

Credo che la risposta stia nella posizione 612 dell’ebook “Design della Complessità“,

Tutto ciò che bisogna fare per capire le nuove tecnologie è usarle. I giovano dicono che l’e-mail è roba da vecchi. Non usano la posta elettronica, usano l’instant messaging o Twitter, o gli annunci su Facebook. E quando si alzano al mattino, la prima cosa che fanno è controllare la loro pagina su Facebook o qualcosa del genere. Ma non è perché son giovani è perché non lavorano.

Anche io, alle prese con la tecnologia (excel) 😉 ho cercato di trovare un modo per interagire con essa senza lasciarmi sopraffare da essa.

Ho iniziato con le tabelle pivot, poi m’è venuto il trip della formattazione condizionale e adesso mi lancio anche nel pazzo mondo delle formule.

Chiamatela pure serendipidità, ma mentre cercavo di capire come funzionava la formula “se contiene”, che ovviamente non si chiama così, hanno cominciato ad affacciarsi alla mente alcune ipotesi.

Ricostruiamo gli eventi: stavo cercando di mettere ordine in una campagna Shopping, come tutti sappiamo, questo tipo di campagna non ha parole chiave ma solo query. Esporto il report sulle query. Una tabella semplice con le sole metriche essenziali:

  • Clic
  • Impressioni
  • CTR
  • CPC medio
  • Costo
  • Valore Conversioni Totali
  • Conversioni
  • Costo Conversione
  • Valore Conversione

Più problematici sono gli attributi/dimensioni, ovvero le query: 5796 parole diverse che hanno attivato gli annunci.

Cercando di capirmi sul significato di tutto quel marasma, comincio con una tabella pivot che mi “spieghi” le caratteristiche delle query.  Ho pensato che il “numero di parole” che compongono la query fosse un primo indicatore del comportamento di ricerca/conversione. La struttura della pivot era quella usata per il post sulla coda lunga

tutte-query

Ok, ancora una volta ho la dimostrazione che le query con 2, 3 o 4 termini convertono, anche se con un tasso di conversione minore rispetto alle query lunghe. Ma che faccio? Se escludessi tutte le query con 5 (o meno parole) la campagna probabilmente non andrebbe più avanti.

A questo punto mi chiedo: dato il numero di parole che compongono una query, che rapporto c’è tra le query che hanno convertito (cq) e quelle che non hanno convertito (ncq)?

Ecco che mi aiuta excel: al foglio di dati di origine della pivot aggiungo la colonna “tipo WK”

formula-se

Aggiorno la pivot e trovo questo (per comodità filtro per le query di 2 – 3 e 4 termini che hanno avuto “un po’ di conversioni”)

cq-vs-ncq

Un primo risultato singolare; le “cq” hanno sempre avuto (in questo caso specifico) un CTR inferiore alle corrispondenti “ncq”, e altrettanto curiosamente, il CTR ha un rapporto inversamente proporzionale con il CPC medio. Mi viene il dubbio che le “cq”rimandino a un prodotto con un title (nel feed) un po’ da ottimizzare, quanto meno per la sua capacità di attrarre l’attenzione di ciccio-utente.

(si lo so, state guardando la proporzione di converted query e non converted query… ve l’avevo detto che ci dovevo lavorare un po’sopra).

Ormai ci ho preso gusto con le formule 😉 . La mia “arroganza epistemica” mi porta all’assoluta certezza che chi ha convertito abbia usato il termine “prezzo” o qualche sua variante. Alla fine… shopping dovrebbe servire proprio a questo no? Il prezzo è una delle variabili che fanno la differenza (non si tratta di prodotti unici, ma cose che potreste acquistare anche al Mediaword).

Torno nel mio foglio di dati e aggiungo un’ulteriore colonna: quella che mi dice se la query contiene “prezzo” (sono migliaia di righe, mica mi metto a guardarle una a una! il mio oculista può andare in vacanza senza che io l’aiuti).

prezzo

Ed ecco il nuovo risultato (confesso che mi ha sorpreso!)

prezzo-pivot

Non solo le query che contengono “prezzo” o varianti hanno un CTR generalmente più basso (potrei anche disinteressarmene in funzione dei dati sopra), ma attenzione: solo 5/67 transazioni (meno del 7,5%) avvengono da utenti che hanno cercato “qualcosa prezzo”. Per la verità chi usa “prezzo” nella query è anche numericamente molto inferiore a chi non usa questo termine. Ad ogni modo, tra i due tipi di utenti cambia assai anche il costo per acquisizione/transazione e il valore del medio dell’ordine.

Questo avvalora, nel limiti della scarsità di dati, la mia ipotesi che quando si tratta di “hobby”, come in questo caso, l’utente è disposto a spendere (anche se poi mangerà pane e cipolla per un anno) e il prezzo non può/deve essere l’unica variabile su cui puntare il proprio business.

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