Pagbasa sa ecommerce customer journey lampas sa unang produkto

Sinusukat nito ang ugnayan ng unang produktong natukoy sa mga na-capture na page event ng kalahok at ng librong iniulat niyang pinili. Sinuri namin ang 11,460 kalahok na pasok sa mga pamantayan mula sa eksperimento nina Ilya Morozov at Anna Tuchman noong 2022. May 100 ebook ang kanilang online bookstore. Naninirahan sa United States ang mga kalahok at kinuha sila sa pamamagitan ng Amazon Mechanical Turk.^[1]

Isa itong research task na may insentibo. Binigyan ang mga kalahok ng $3 na budget para sa libro at kinailangang pumili ng isa. Pagkatapos ng bookstore task, hiwalay nilang pinili kung mas gusto nila ang libro kasama ang natitirang budget o ang buong $3 na cash kung mananalo sila sa bunutan para matanggap ang gantimpala. May 50% pagkakataon ang bawat kalahok na matanggap ito. Ang sinusuri naming resulta ay ang librong iniulat sa survey, nang hindi ginagamit ang impormasyon tungkol sa hiwalay na pagpiling iyon o sa pagtanggap ng gantimpala.^[2]

Iniuugnay namin ang iniulat na pagpili sa mga product-page event na na-capture sa katugmang pagitan ng oras ng survey. Maitutugma ang isang event kung ang label nito ay tumutukoy sa libro sa katalogo ng eksperimento. Ang “una” ay ang unang malinaw na na-capture na product event sa pagitan ng oras na iyon. Hindi nito pinatutunayan kung aling produkto ang unang napansin, kung ito ang kauna-unahang beses na nakita iyon, o kung naganap ang event bago magpasya. Maaaring may mga event pagkatapos pumili sa pagitan ng oras na iyon.

Advertising content at paghahanap ang pinag-aralan ng orihinal na papel. Pinagsasama namin ang mga kondisyon ng eksperimento para sa ibang deskriptibong tanong: kapag iba ang unang produkto sa napiling libro, lumilitaw ba ang napiling libro sa ibang bahagi ng mga na-capture na record? Hindi tinatantiya ng paghahambing na ito ang epekto ng advertising o inilalarawan ang conversion rate ng karaniwang tindahan.

Magkatugma ang unang produkto at ang napili para sa 72.4% ng mga kalahok na sinuri, pero dalawang magkaibang sitwasyon ang nasa natitirang mga kaso. Para sa 26.6%, ibang produkto ang unang lumilitaw at naroon din ang napiling libro sa records na naitugma sa katalogo. Para sa 1.0%, ibang produkto ang unang lumilitaw at wala ang napiling libro sa mga record na iyon.

Isang beses lang binibilang ng talahanayan ang bawat kalahok. May 8,295, 3,048 at 117 tao ang tatlong hanay nito, ayon sa pagkakasunod, at pare-pareho ang batayang bilang na 11,460. Parehong may record ng napiling libro ang unang dalawang hanay. Ang pinagkaiba lang ay kung ang librong iyon din ang unang produktong natukoy.

Para sa negosyong sumusuri sa product traffic, binabago ng mga pagkakaibang ito ang susunod na tanong. Ang ibang unang produkto ay hindi agad nangangahulugang wala sa event history ang napili. Gayundin, hindi ipinapakita ng pagtutugma na ang unang produkto ang dahilan ng pagpili. Sinasabi ng paghahambing kung paano nagkakaugnay ang dalawang impormasyon bago natin lagyan ng paliwanag tungkol sa benta.

Ganitong problema rin sa pagbasa ang kaharap ng creator na nagbebenta ng ilang produkto. Maaaring may makatagpo ng isang item sa kampanya at pumili ng iba. Pinapanatili ng kapaki-pakinabang na report ang mga pagkakakilanlan ng produktong sangkot. Hindi nito dapat gawing bigong product page, assisted sale, o nawalang customer ang bawat hindi pagtutugma nang walang ebidensya para sa mismong konklusyong iyon.

Hindi. Sa 3,165 kalahok na iba ang unang produktong na-record sa iniulat nilang pinili, 3,048 ang may napiling libro sa isang bahagi ng kanilang page events na naitugma sa katalogo. Katumbas iyon ng 96.3% ng grupong ito na hindi magkatugma ang unang produkto at ang pinili. Ang iba pang 117 kalahok ay 3.7% ng grupo.

Mas maliit ang batayang bilang na ito kaysa sa naunang talahanayan. Sinasagot ng 96.3% ang tanong tungkol sa mga kalahok na iba ang unang produkto sa pinili; hindi ito porsyento ng lahat ng kalahok, bisita o mamimili. Hindi rin nito sinasabing 96.3% ang nakumpleto ang pagbili matapos makita ang ibang produkto.

Kapaki-pakinabang na ebidensya tungkol sa records ang presensya ng napiling libro, kahit hindi tiyak kung kailan ito naganap kaugnay ng desisyon. Ipinapakita nitong kapag unang produkto lang ang itinira sa history, nawawala ang isang matutukoy na ugnayan sa napili sa karamihan ng mga hindi magkatugmang kaso. Naibubukod ng mas kumpletong record ang sitwasyong iyon sa sitwasyong walang makitang ganoong ugnayan.

Dahil dito, makabuluhang magtira ng pangalawang field sa pagsusuri: kung lumilitaw ang napiling item saanman sa itinakdang pagitan ng mga event. Hindi ito dahilan para bigyan ng revenue credit ang mga naunang item. Maaaring magtanong nang hiwalay ang tindahang may maaasahang oras ng transaksyon tungkol sa mga event bago bumili, pero walang ganoong napatunayang cutoff sa katugmang pagitan ng oras ng survey sa eksperimentong ito.

Pinagsasama ng pangkalahatang pagtutugma ng unang produkto ang dalawang magkaibang uri ng history. Sa 7,656 kalahok na may iisang natatanging produktong naitugma sa katalogo, 99.5% ang nagsabing iyon ang pinili nila. Sa 3,804 na may dalawa o higit pang natatanging produktong naitugma, 17.8% ang pumili ng produktong unang na-record.

Kailangang maingat ang pagbasa sa grupong may isang produkto. Kung iba sa pinili ang nag-iisang produktong naitugma, hindi maaaring nasa parehong set din ang pinili. Kaya eksaktong zero ang gitnang cell ayon sa depinisyon. Hindi ito ebidensya na hindi kailanman nag-isip ng ibang opsyon ang mga tao sa grupong iyon. Hindi rin hiwalay na tuklas tungkol sa mga mamimiling tiyak agad ang mataas na pagtutugma.

Sa grupong may dalawa o higit pang produktong naitugma, 80.1% ang may ibang unang produkto habang nasa ibang bahagi ng records ang napiling libro. May 2.1% pa na walang event na naitugma sa napiling libro. Inilalarawan ng mga porsyentong ito ang mga produktong natukoy sa na-capture na records ng grupo, hindi ang pag-usad mula pagtingin-tingin hanggang pagbili.

Para sa pag-uulat, dapat ipakita ang dami ng natatanging produkto kasabay ng pangunahing porsyento ng pagtutugma. Iba ang deskriptibong tanong na nasasagot ng report na karamihan ay may isang produkto kaysa sa report na maraming history na may ilang produkto. Sa pag-aaral na ito, ang dami ng produkto ay obserbasyon at bahagyang nakaugnay mismo sa mga depinisyon. Hindi masasabing mas maraming na-record na produkto ang dahilan ng pagbabago ng pinili ng isang tao.

Hindi isang ganap nang naipaliwanag na kategorya ang 117 kalahok na walang record na naitugma sa napiling libro. Para sa 89 sa kanila, may kahit isang page event din sa pagitan ng oras na iyon na blangko ang label o walang magamit na katugmang produkto. Walang ganoong event sa itinagong records ng natitirang 28.

Ang 89 na kaso ay 76.1% ng grupong walang record ng napili. Maaaring may kinalaman sa nawawalang ugnayan ang hindi natukoy na event, pero hindi sinasabi ng label nito kung aling libro ang kinakatawan nito. Hindi ito napatunayang pagtingin sa produkto, at hindi namin inilalagay ang napiling libro roon para lang mabuo ang kuwento.

Mahalaga ring ihiwalay ang natitirang 28 kaso at markahan ang maliit nilang bilang. Ang kawalan ng hindi natukoy na event sa itinagong records ay hindi patunay na kumpleto ang lahat ng ginawa ng tao sa na-capture na history. Posible pa ring paliwanag ang pagpili mula sa listahan, aktibidad na hindi naobserbahan, at disenyo ng task sa pag-aaral. Hindi matutukoy ng datos kung alin ang talagang nangyari.

Para sa ahensya o may-ari ng tindahan, magkaibang tanong tungkol sa ebidensya ang sinusuportahan ng mga kategoryang ito. Ang isa ay tungkol sa records na mayroon ngunit hindi maitugma sa produkto. Ang isa pa ay tungkol sa napiling item na wala sa records na natukoy naman ang iba pang produkto. Hindi sapat ang alinman para sabihing nilaktawan ng customer ang isang partikular na product page o tiyak na pumalya ang tracking.

Isipin ang isang ceramics creator na nagbebenta ng mug, mangkok at plorera. Kathang-isip ang mga halimbawa sa ibaba para ipaliwanag ang paghahambing; hindi sila mga customer o resulta ng bookstore study. Ipagpalagay na hiwalay nang napatunayan ng maker ang napiling produkto at naitakda na ang pagitan ng oras ng mga event na sinusuri.

Sa unang halimbawa, mug ang unang produktong na-record at mug ang pinili ng tao. Magkatugma ang unang produkto at ang napili. Hindi pa rin nito ipinapaliwanag ang dahilan: kailangan ng ibang ebidensya para sa pagiging kaakit-akit ng produkto, naunang rekomendasyon, o pagkakakilala rito bago pa man.

Sa pangalawang halimbawa, mug ang unang lumilitaw, lumilitaw din ang mangkok sa pagitan ng oras na iyon, at mangkok ang pinili. Iba ang unang produkto, pero may record ang napiling item. Kung tatawagin lang itong bigong pagbisita sa mug, may impormasyon sa records na hindi maisasama. Kung sasabihin namang epektibong ipinakilala ng mug ang mangkok, nagdadagdag iyon ng paliwanag na sanhi at bunga na hindi nasubukan ng paghahambing.

Sa pangatlong halimbawa, mug at plorera ang nasa records na naitugma sa katalogo, pero mangkok ang iniulat na pinili. Wala ang napili sa naitugmang set. Kung may isa pang event na hindi magamit ang product label, itira ang impormasyong iyon nang hindi hinuhulaan ang produkto. Kung walang ganoong event, panatilihing hindi pa tiyak ang paliwanag sa nawawalang ugnayan.

Ang praktikal na desisyon ay kung anong ebidensya ang hihingin bago baguhin ang kampanya o product page. Maaaring ilarawan nang direkta ang pagtutugma. Kailangan ng sariling kategorya kapag iba ang unang produkto pero naroon ang napili. Kapag walang record ang napiling item, suriin muna ang mga depinisyon ng event at pagpili bago magkonklusyon tungkol sa kilos ng customer. Wala sa tatlong halimbawa, sa sarili nito, ang sapat na dahilan para dagdagan o bawasan ang campaign budget.

Makakatulong ang maikling brief para maging mas tiyak ang usapan tungkol sa customer journey. Magsimula sa tanong ng negosyo: sinusuri ba kung aling mga produkto ang nasa history, kung may record ang napiling item, o kung anong aktibidad ang nangyari bago ang napatunayang pagbili? Iba-iba ang ebidensyang kailangan ng mga tanong na ito. Ihiwalay ang naobserbahang ugnayan sa anumang susunod na eksperimentong layuning magpaliwanag nito.

Resulta: pangalanan ang event o sagot na nagpapatunay ng pagpili o pagbili. Isulat ang “iniulat na pagpili” kung iyon ang hawak na datos. Para sa pagsusuri ng transaksyon, ilahad kung paano hinahawakan ang kanselasyon, refund at dobleng transaction record, sa halip na ipagpalagay na bawat purchase event ay order na naihatid na.

Panahon ng obserbasyon: sabihin kung kailan nagsisimula at nagtatapos ang history, anong batayan ng oras ang gamit, at kung inaalis ang aktibidad pagkatapos ng resulta. Kung walang napatunayang timestamp ng desisyon, huwag tawaging landas patungo sa desisyong iyon ang pagitan ng oras. Panatilihin ang mga event na hindi matiyak ang pagkakasunod dahil pareho ang oras, sa halip na mag-imbento ng ayos.

Pagkakakilanlan ng produkto: tukuyin kung paano nakikilala ang parehong produkto sa iba’t ibang record at kung paano hinahawakan ang mga variant. Panatilihing nakikita sa mga bilang ang blangko o hindi maitugmang identifier. Iba ang row na hindi maitugma sa katalogo sa product event na hindi kailanman naobserbahan.

Mga batayang bilang: ipakita ang grupong pasok sa pamantayan, mga kalagayan ng pagtutugma ng unang produkto, at mas maliit na grupong gamit sa anumang conditional percentage. Itira ang maliliit na bilang at ipaliwanag ang mga zero na likas sa mga depinisyon. Sa ganitong paraan, may sapat na impormasyon ang mambabasa para ihiwalay ang malawak na pattern sa porsyentong nakabatay sa maliit na eksepsyon.

Para sa kasalukuyang GA4 implementation, nakadokumento sa Google ang magkahiwalay na view_item at purchase event na may items array. Kailangan ng bawat item ang item_id o item_name; inirerekomenda ng Google ang pareho. Mas madaling unawain ang paghahambing sa antas ng item kapag pare-pareho ang product identifier. Kasalukuyang gabay ito sa implementation, hiwalay sa custom page events ng naunang eksperimento, at hindi rekomendasyong baguhin ang consent o attribution settings.^[5]

Ginamit namin ang pampublikong replication data ng mga may-akda, na nakatali sa isang tiyak na revision ng repository. Saklaw ng pagsusuri ang dalawang wave ng source mula Mayo 19 hanggang Agosto 3, 2022, kasama ang pagpapanatili ng pahinga sa pagitan ng mga wave. Itinakda namin ang mga tuntunin sa pag-uugnay at coverage bago kalkulahin ang mga kumbinasyon ng unang produkto at napiling libro. Pagkatapos, itinakda ang outcome protocol bago basahin ang magkasanib na resultang iyon.^[3]

May 24,930 survey row ang source, kasama ang mga paulit-ulit na pagtatangka. Matapos ang itinakdang mga pag-aalis para sa preview, pag-unawa, petsa ng source at history ng pagkumpleto, 18,373 pagtatangka ang handang iugnay. Pinili ng mga tuntunin ang 12,813 pagtatangkang may iisang malinaw na ugnayan; 11,606 ang may magagamit na iniulat na pagpili ng libro. Nang kailanganin ang malinaw na unang produktong naitugma sa katalogo, 11,460 kalahok ang natira para sa pagsusuri. Magkakaibang yugto ang mga ito, hindi mga sample size na maaaring ipagpalit.

Gumagamit ang pag-uugnay ng coupon code, client identifier at oras ng survey. Inaalis ang pinagsasaluhan o malabong pagtutugma, at hindi ipinapalit ang mas huling pagtatangka dahil mas maginhawa ang resulta nito. Para sa paghahambing ng produkto, pinananatili lang namin ang eksaktong event type ng source na Page View - Custom. Hindi matutukoy ang unang produkto kapag magkaibang produkto ang nasa pinakamaagang magkakasabay na event, o kung may hindi natukoy na event bago o kasabay ng unang produktong naitugma. Inaalis ang mga kasong iyon.^[4]

Lahat ng tantiya ay deskriptibong bilang at porsyento, na walang statistical weight, para sa grupong ito na sinuri. Hindi kami kumakalkula ng population confidence interval para sa sample na kusang sumali sa research task. Minamarkahan ang mga cell na may mas kaunti sa 30 kalahok; hindi ipinapakita sa downloads ang conditional percentage kung mas kaunti sa 30 tao ang denominator nito. Hiwalay na tinutukoy ang zero na sumusunod mismo sa depinisyon.

Iniulat sa talahanayan ang dalawang wave, ang grupong walang ad ayon sa mahigpit na depinisyon ng coupon code, at dalawang alternatibong depinisyon ng pagitan ng oras. Magkatugma ang unang produkto at ang napili sa 70.6% ng wave 1 at 74.6% ng wave 2. May 192 kalahok sa coupon subset, na may isa lamang na walang record ng napili. Hindi sapat ang maliit na eksepsyong iyon para sa mahalagang pahayag tungkol sa advertising. Ang code ay tumutukoy sa nilalayong kondisyon, hindi sa napatunayang exposure.

Kapag pinalawak ang bawat pagitan ng oras nang 59 segundo sa magkabilang dulo at pinaikli nang 59 segundo, inuulit mula simula ang buong proseso ng pag-uugnay. May 11,437 at 11,292 kalahok ang mga nabubuong grupo. Ang porsyento ng pagtutugma ng unang produkto ay 72.4% at 72.0%, ayon sa pagkakasunod. Hindi pinatutunayan ng magkalapit na kabuuang porsyento ang oras ng desisyong pumili; sinusuri ng mga ito kung gaano nagbabago ang resulta sa mga itinakdang hangganan ng oras.

Itinatago rin sa downloadable tables ang paghahambing sa parehong baseline participants, mga idinagdag at inalis sa ilalim ng bawat tuntunin sa oras, at kumpletong pinagsamang bilang. Nasa reproduction package ang code, nakapirming protocol, source manifest, aggregate output at mga tagubilin sa README. Wala itong participant identifier o hilaw na record ng kalahok. Influence IQ ang gumawa ng mga kalkulasyon at pagbasa na ito; hindi nito pinapalitan ang advertising analysis ng orihinal na papel.^[6]