用 UTM 和 GA4 追踪 EDM 营销转化成效

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数位时代,累积数据是企业了解用户行为的关键。尤其注重精准和用户互动的 EDM 营销,更需要搭配精确的流量数据分析工具。 Google Analytics 4 (GA4) 能详细追踪用户从电子邮件点击进入网站后的行为和互动模式,同时能区别来自不同渠道的流量特性和差异,进而分析不同营销渠道的成效。本文将说明如何透过 UTM 工具,在 GA4 上观察 EDM 营销或其他营销渠道的转化成效,帮助营销人更加了解如何做策略布局,进而优化转换率和控制转化成本。

透过 UTM 参数在 GA4中区分流量来源

什么是 UTM参数?

UTM 是Urchin Tracking Module 的缩写,能用于追踪网站流量的来源;只要在你想要追踪的网页网址后方加上UTM 的标记参数, GA4 就能辨识并且显示网站访客是从哪里看到这个网页连结并且点击的。

假如原本的网址是:

  • https://www.benchmarkemail.com/cn/

想要区分辨识出「从 FB 看到 Benchmark Email 广告,并且点击广告进入网站」的人,我们可以这样设定 FB 广告的连结为:

  • https://www.benchmarkemail.com/cn/?utm_source=facebook&utm_medium=ads&utm_campaign=halloween_202310

在网址尾端加入 UTM 参数, GA4 就可以辨识透过上列网址进入网站的访客,就是从 FB 看到品牌万圣节广告而进入网站的人。

UTM 参数有哪些类型?

UTM 参数有多种类型,分别用来记录不同广告活动的特性,方便使用者区别广告活动的数据。常见的 UTM 参数有:

  • utm_source:来源

流量源自于哪一个品牌或网域,如果我们想区隔 google、Bing 和百度的付费搜寻广告流量,我们可以在这个项目填上「google」、「bing」和「baidu」。

  • utm_medium:媒介

向受众传送讯息的机制或方法,例如EDM 行销会填「email」、付费搜寻广告会填「cpc」、联播网广告会填「gdn」、横幅广告会填「banner」……以此类推,基本上是指营销活动的形式。

  • utm_campaign:活动系列

用来标示营销活动的名称,区别不同档期的活动内容,例如:「201502_chinese-new-year」、「201610_halloween」和「202209_back-to-school」。

图一:UTM参数类型说明

※ UTM 参数会将同一单字不同大小写的内容视为不同的项目,比如「Benchmark」不等于「benchmark」,因此建议UTM 参数最好都用英文小写取名,并且用「 – 」和「 _ 」取代(space) 空白键。

在 EDM 的连结网址加入 UTM 参数

你可以使用 Google 官方的 UTM 工具,用更视觉化的方式来替网址加入 UTM 参数。

得到包含 UTM 参数的网址后,就可以插入 EDM 内,让 GA4 追踪收件人点击 EDM 的连结后,会在网站做什么行为。

*如果您是使用 Benchmark Email 发送邮件(知识库)

所有透过 Benchmark Email 发送的邮件,里面的连结都会自动带入预设的「来源/媒介」为「BenchmarkEmail / email」,且不可更改;而广告活动名称则预设为邮件行销活动的名称(非主旨),若要修改,可在这个介面进行更改:

图二:BME自订UTM广告活动参数

管理 UTM 参数:你需要一个 UTM 清单

如果你的品牌同时有多个人在多个营销渠道进行多种广告的推播,先不说团队成员的UTM 参数命名规则是否一致( 例:FB 可能写成Meta、facebook、Facebook……),你一定同时有许多不同UTM 参数的排列组合需要做核对和整理,才能在未来回顾过去同类型行销活动的成效,作为未来行销活动策略和目标的借镜。

你可以建立一个 UTM 参数管理清单,让未来分析历史数据的工作能不那么痛苦:

图三:UTM 清单范例

图片来源:AnalyticsMania

如何用 GA4 追踪 EDM 行销绩效

以下所有 GA4 示范画面,将以 Google 提供的 DEMO 演示帐户「GA4 – Google Merchandise Store」为例。

在我们进入 GA4 观看 EDM 营销带来的成效之前,我们需要先了解 GA4 的事件和转化。

GA4 事件与转化设定

  • 事件:在 GA4 中,事件指的是访客在网站或应用程式中的特定互动或情况,例如何时载入网页、点击连结、完成购物,或是评估应用程式停止运作或广告曝光等系统行为。

你可以把它想像成有客人进入实体店面,做了逛街、查看商品成分表或购买等等行为。

  • 转化:转化则是指对自家业务有价值的任何互动或情况,也就是有商业意涵的事件。你可以把它想像成客人进入实体店面,做了拿店家名片、拿了传单或是购买的行为。

转化同时也是事件,但事件不等于转化,得看这个事件是不是对店家的业务有价值。

图四:GA4事件和转化的关系

详细的事件与转化事件设定方式,请参考 GA4 的官方文件

从 GA4 找到 EDM 营销带来的流量

透过 GA4 维度「工作阶段来源/媒介」搭配搜索功能筛选「Email」媒介关键词,就可以看到所有透过 EDM 来到网站上的流量数据。

*如果您是使用 Benchmark Email 发送邮件:请用「BenchmarkEmail」作为筛选工作阶段来源的关键字。

图五:从 GA4 找到 EDM 行销带来的流量

也能进一步点开次要维度「工作阶段活动系列」,去区分是哪一封 EDM 带来的成效

图六:开启次要维度检视各封 EDM 带来的成效

如果有在 GA4 上正确设定事件或转化(例如:加入购物车、购买、送出表单……等等),也可以从这里看到 EDM 营销活动是不是有带来实际成果。

图七:单一 EDM 成效比较

如上图,我们可以知道,Google Merch Shop 在 2023 年 9 月透过「Sept2023_Global5K_V1」这个邮件营销广告活动,获得了美金 $22,261.28 的收益。

当然,也可以透过这个方法看到不同媒介所推出的行销活动带来的成效,例如一样在2023 年9 月,Google Merch Shop 透过「cpc」媒介,得到了美金共$24,034.37 的收益。

图八: 检视「cpc」媒介成效

※ GA4 大多数报表和探索可能需要 24 到 48 小时处理网站或应用程式提供的资料。

解读 GA4报表中的邮件营销流量数据

除了事件和转化外,我们也可以透过其他指标来观察透过 EDM (或是其他营销媒介)连结来到网站的流量,有怎么样的特性?

图九:GA4流量开发报表的指标

  • 使用者:曾造访网站 / App 的不重复使用者人数。
  • 工作阶段:访客进入网站/ App 后的一段时间,如果访客打开网站后30 分钟内都没有继续和网站互动(滑动网页卷轴或点击网页),这个工作阶段就会结束;当工作阶段结束后,访客又重新开始和网站互动,便会开启下一个工作阶段。
  • 互动工作阶段:持续超过 10 秒、曾发生转化事件,或包含两次以上画面或网页浏览的工作阶段数。访客对你的业务和网站有兴趣而留下并互动,代表这是有价值的流量。
  • 平均单次工作阶段参与时间:每个工作阶段的使用者参与时间,也就是网站访客在网站上浏览的平均时长,反映网站内容的品质。
  • 每位使用者互动工作阶段:每位使用者的互动工作阶段数(「互动工作阶段数」除以「使用者数」);吸引来的访客,对于网站的积极程度,也可以说是「流量精准度」的参考指标。
  • 每个工作阶段的活动:平均每个工作阶段会发生的事件数。注意:包含「session_start」和「page_view」这类网页一打开就会进行的事件,因此这个指标的基准参考值,也得看自己在 GA4 设定的事件数量而定。
  • 参与度:互动度 = 互动工作阶段数 / 工作阶段总数;可以把这个指标想像为「跳出率」的相反词,用来评估网站内容和规划是不是有符合营销意图。

使用 GA4的「探索」功能深入分析

GA4 的「探索」报表可以说是最精华的功能,其中「漏斗探索」和「路径探索」报表能带领营销人看到访客在网站上的过程行为。这两种报表都能作为分析网站使用者行为的工具,那其中又有什么差异呢?

「漏斗探索」,通常用于分析一个明确的行为流程,例如:

  • 「浏览产品网页→加入购物车→观看购物车→加入付款资讯→完成结帐」to C 端转换流程
  • 「浏览服务页面→留下联络资料→开始试用→付费升级方案」to B 端转换流程

像这种我们非常确定的行为流程,就可以透过「漏斗探索」观察每个环节(事件)的流失和完成情况。

「路径探索」的强项在于,可以找出你没想到的网站行为模式。

GA4 依靠事件汇集了网站访客的所有行为模式和前后顺序,我们便可以透过这个「路径探索」功能,去挖掘我们没想过的问题,例如:

  • 「优先浏览方案价格页面的访客,和优先浏览软体功能页面的访客,哪一类人的转换率更高?」
  • 「访客来到网站首页后,最常先拜访哪一个网页?」
  • 「消费者在移除购物车前会有什么行为?」

……等等问题。当然,如果网站的流量不高,会比较难从中得到比较可信的洞见。

接下来,我们将会示范比较常用的「漏斗探索」报表能展现的内容。

漏斗探索:找出客户流失的关键环节

如果我们想了解「透过 EDM 导入网站的访客,平均间隔多久后会完成转化」,我们可以这样设置:

图十:EDM流量平均转化时间设置

这么一来,我们就可以了解,从 EDM 导过来的网站访客,平均会花 26 天来决策购买。

图十一:与「cpc」媒介区隔比较

再将「medium=cpc」加入区隔比较项目,可以发现从 cpc 导入网站的访客流量,虽然平均只要 4 天就能做出决策,但转换率却比来自 EDM 的流量低非常多。

通常我们会预期从浏览网页到购买之间,还会有一个「加入购物车」的行为,也可以透过「漏斗探索」工具看到流失率,甚至加入「细分-装置类别」条件,观察桌上电脑和行动装置的放弃率差异,或是不同活动系列 ID 的EDM 邮件带来的效益。

图十二:加入「加入购物车」步骤

图十三:检视单一 EDM 成效

结语:用数据驱动邮件营销策略

从前文的详尽解说,我们已深入了解 UTM 和 GA4 在邮件营销效益分析中的核心价值。透过这些分析工具,行销人员可以获取从未体验过的深入洞见,让我们可以更精准地评估各项行销策略的成效。

对于资深的 EDM 营销人员来说,仅依赖开信率或点击率是不够的。如同本文所述,透过 UTM 和 GA4 的强大报表功能,我们可以看到每一封邮件带来的具体转化成效,从而调整策略,最大化ROI。

当我们拥有这些具体的数据后,接下来的步骤就是深入挖掘、优化、再次测试、再次调整…这是一个持续进化的循环过程。每一次的优化都会为你的品牌带来更大的价值,将客户的忠诚度提升到新的高度。

鼓励所有读者,不要害怕数据,更不要害怕由数据驱动的变革。利用本文所分享的技巧和工具,优化你的 EDM 营销策略,将数据视为你的罗盘,让它引导你在营销的海洋中找到正确的方向,达到你的目的地。

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