Comment pouvons-nous suivre la valeur de la durée de vie du client (LTV) via Google Analytics ou notre propre base de données?
Nous exploitons un site de cashback avec des clients du monde entier. Notre modèle d'entreprise est assez simple.
- Un client nous enregistre et trouve des produits ou services qu’il aime.
- Le client se rend sur le site de notre partenaire contractuel via notre lien de parrainage et s'y inscrit. De cette façon, il/elle sera placé sous notre réseau de référence.
- Après cela, nous recevrons des commissions à vie après chaque achat/paiement/commission qu'il/elle fait chez notre partenaire.
- Nous partageons la majorité de nos revenus avec le client. Ils gagnent de l'argent, nous gagnons de l'argent, notre partenaire gagne de l'argent. Tout le monde est heureux.
Par exemple: John trouve notre site via une annonce Google AdWords. Il s'inscrit dans une salle de poker via notre lien de parrainage. Il joue beaucoup et génère une commission de 1 000 $ dans la salle de poker en un mois. Selon notre contrat, nous recevons 50% de la commission des utilisateurs référés, nous recevons donc 500 $. Et nous redonnons généralement 80% à nos utilisateurs, laissant à John 400 $ de plus en cashback sur notre site.
Ce que nous voudrions réaliser, c'est en quelque sorte suivre la valeur de la durée de vie du client et pouvoir segmenter ces données par sources et par canaux. (Le segmenter géographiquement serait un cerise sur le dessus.)
Il y a deux façons que je pense en ce moment.
1. Google Analytics
Ces types de segmentations sont déjà disponibles pour nous dans Google Analytics et nous utilisons des URL à paramètres UTM pour nos campagnes. Nous pouvons également déterminer d'où proviennent nos enregistrements dans Analytics et nous pouvons segmenter ces données de nombreuses façons. C'est très bien et nous pouvons en tirer beaucoup d'informations.
Cependant, nous aimerions ramener nos revenus à Analytics. Ce n'est pas facile, car un utilisateur génère des revenus tous les jours ou toutes les semaines pendant une très longue période. Ce n'est pas comme les données de commerce électronique lorsque nous avons un achat et nous savons d'où il vient car, lorsque les revenus sont générés, l'utilisateur n'est même pas sur le site. (Un script d'arrière-plan calcule tous les revenus chaque jour et les ajoute aux soldes des utilisateurs.)
2. Base de données propre + outil d'exploration de données
Bien entendu, nos revenus sont liés aux utilisateurs de notre base de données, cette information y est donc présente. Ce que nous perdons avec cette méthode, ce sont toutes les données de Google Analytics. Sources de trafic, canaux, informations géographiques, appareils, etc. Ce que nous faisons, c'est sauvegarder les paramètres UTM dans notre base de données afin de pouvoir au moins savoir de quelle campagne ils proviennent, mais nous ne pouvons pas suivre les recherches et les renvois naturels, par exemple.
Nous aimerions disposer des possibilités de données et de segmentation Analytics (et bien sûr de la jolie interface graphique) avec nos données de revenus "par utilisateur" .
3. Tout autre moyen?
Je sais que cela ressemble beaucoup au commerce électronique, mais en raison de ce modèle de revenus à vie, nous ne pouvons pas comprendre comment le faire correctement. Peut-être y at-il une autre façon à laquelle nous ne pensons pas. Si vous connaissez quelque chose de bon pour surmonter ce problème, n'hésitez pas à partager avec moi. :)
Merci d'avance pour votre aide.
Je cherche seulement à le faire moi-même, j'ai fait quelques recherches et il semble que lorsque l'utilisateur s'inscrit, vous pouvez soumettre un identifiant d'utilisateur à Google, qui pourra servir de référence future. Après cela, il vous suffit de soumettre les chiffres en cours que vous avez mentionnés à Google avec cet identifiant. Il y a des informations connexes sur la façon de le faire ici, https://www.lunametrics.com/blog/2016/02/18/tracking-customer-lifetime-value-in-google-analytics/