7 kwietnia Steam oficjalnie ogłosił aktualizację swojej platformy oraz rozszerzenie Steamworks o nowe narzędzia analityczne, które pozwalają mierzyć efektywność działań marketingowych. To informacja, na którą zarówno my, jak i nasi klienci produkujący gry, długo czekaliśmy.

W jaki sposób wprowadzone funkcjonalności wpływają na efektywność kampanii mających na celu budowanie wishlisty? W tym artykule opisuję nowe funkcje oraz dzielę się wynikami i obserwacjami z kampanii realizowanej dla naszego klienta. Pierwszej, podczas której korzystaliśmy ze Steam UTM Analytics.

Czym jest Steam UTM Analytics?

Steam UTM Analytics działa w oparciu o mechanizm, na którym bazuje m.in. Google Analytics. Parametry UTM, które dodaje się do adresów URL, pozwalają zweryfikować źródło pozyskania użytkownika. Jeśli dana osoba po wejściu na Steama z linku zawierającego UTM dokona konwersji (zakup, dodanie do wishlisty) w ciągu 3 dni od kliknięcia, konwersja zostanie przypisana do ostatniego klikniętego linku.

Dane o odsłonach oraz konwersjach przypisanych do każdego linku zawierającego parametry UTM znajdziemy w panelu Steamworks naszej gry, w zakładce Marketing i widoczność > Analiza UTM. W raporcie znajdziemy także informacje o zliczonych odsłonach. Ta metryka informuje ilu użytkowników, zalogowało się na Steamie w wybranym przedziale czasu w przeglądarce, w której otworzyli link.

Widok z panelu Steamworks — Analiza UTM

Dane o odsłonach aktualizują się co godzinę, jednak dane o kluczowych konwersjach pojawiają się w raportach z przynajmniej 1-dniowym opóźnieniem. Podczas naszych kampanii sprzedażowych czas oczekiwania na ostateczne wyniki za konkretny dzień wydłużał się nawet do 5 dni (na co wpływało również 3-dniowe okno konwersji wspomniane wcześniej).

Co zmienia analiza UTM w marketingu gier?

Przede wszystkim dostajemy możliwość mierzenia efektywności poszczególnych kanałów marketingowych, skuteczności kampanii w grupach docelowych oraz kreacji reklamowych w tychże grupach. Odpowiednio opisując linki, możemy także porównać działanie naszych reklam w zależności od urządzenia, na którym są wyświetlane.

Dotychczas, aby ocenić efektywność działań marketingowych my, jak i nasi klienci, szukaliśmy korelacji pomiędzy wydatkami a liczbą wishlist czy sprzedaży na danym rynku. Widząc pozytywny wpływ kampanii na wyniki, naturalnym krokiem byłoby zwiększenie budżetu mediowego. Trudno jednak o optymalną alokację budżetu, gdy nie mamy danych, która grupa odbiorców czy reklama osiąga najlepsze wyniki.

Dane gromadzone przez Steama nie są idealne. Platforma nie korzysta z zaawansowanego śledzenia użytkowników czy third-party cookies, co bardzo mocno podkreśla w swoim przekazie dotyczącym nowych narzędzi analitycznych. Mimo wszystko otrzymujemy informacje, które pozwalają na optymalizację działań i alokację budżetu opartą o realne wyniki. Przekłada się to bezpośrednio na poprawę ROI działań marketingowych, co jest kluczowe dla biznesu producentów gier. Nam, jako agencji specjalizującej się w performance marketingu, pozwala natomiast robić to, w czym czujemy się najlepiej — testować, analizować i wprowadzać zmiany wpływające na efektywność kampanii naszych klientów.

Pytania, na które dostajemy odpowiedzi dzięki Steam UTM Analytics

Który kanał działa najlepiej?

W kampanii pod budowę wishlisty sprawdziliśmy efektywność 3 kanałów — Facebooka, Twittera oraz Reddita.

W zależności od tytułu czy kreacji skuteczność działania kanałów może się oczywiście zmieniać. Promocja, do której się odnoszę, dotyczyła tytułu posiadającego kilka tysięcy wishlist, którego komunikacja była skierowana do zdefiniowanej wcześniej niszy wśród graczy. W realizacji tego typu kampanii najlepiej sprawdził się Facebook, który oferuje najbardziej zaawansowane możliwości targetowania. 1,5x więcej niż na Facebooku zapłaciliśmy za wishlistę na Reddicie. Najsłabiej w naszym teście wypadł Twitter z prawie 4,5x wyższym kosztem pozyskania wishlisty.

Które kreacje pozyskują tańsze wishlisty?

Do momentu wprowadzenia Steam UTM Analytics optymalizacja płatnych kampanii promujących gry w dużej mierze ograniczała się do paneli reklamowych. Zestawy reklam oraz reklamy o najwyższym koszcie kliknięcia były przez nas wyłączane, a budżet kierowany na kreacje klikające się taniej. Obecnie mamy możliwość sprawdzenia, w jakim stopniu takie podejście jest skuteczne.

Podczas realizowanej kampanii zachęcającej do wishlistowania promowanego tytułu wykorzystywaliśmy wideo oraz kreacje statyczne. Zgodnie z oczekiwaniami reklama wideo budziła większe zainteresowanie użytkowników, pozyskując kliknięcia średnio o 30% taniej niż reklama statyczna. Nasza ocena kreacji oraz podział budżetu zmieniły się po przeanalizowaniu danych z panelu Steamworks. Sprawdziliśmy, ile wishlist przypisanych jest do każdej z reklam oraz zestawiliśmy to z wydatkami. Okazało się, że pomimo wyższego kosztu kliknięcia to reklama statyczna pozyskuje dodania do wishlisty niższym kosztem. Średnio o 35%!

Jak różnią się koszty konwersji w poszczególnych krajach?

Wybór krajów, na które kierujemy reklamy, zależy m.in. od gatunku gry czy budżetu mediowego. Przy wyborze, warto pamiętać o wyższym koszcie dotarcia w kanałach mediowych do graczy ze Stanów Zjednoczonych czy Wielkiej Brytanii. Wyższy o kilkadziesiąt procent koszt kliknięcia nie zawsze udaje się zrekompensować wyższym współczynnikiem konwersji. Steam UTM Analytics pozwala nam sprawdzić, czy nie wydamy budżetu efektywniej na mniejszych rynkach.

Dane UTM Analytics pomogły nam dostosować budżet do zwrotu z wydatków w poszczególnych krajach, jak również reagować na zmiany efektywności w czasie.

Jak różnią się koszty konwersji dla poszczególnych urządzeń?

Kolejne pytanie, które regularnie zadajemy sobie podczas realizacji kampanii promujących gry na komputery stacjonarne, dotyczy urządzeń. Czy warto zapłacić kilkakrotnie więcej za kliknięcie reklamy, aby dotrzeć jedynie do użytkowników, którzy przeglądają Facebooka na komputerze?

Takie zawężenie, w połączeniu z odpowiednim targetowaniem, znacząco zwiększa nasze szanse na dotarcie do osób, które są regularnymi graczami. Dodatkowo, użytkownicy desktopa częściej są zalogowani na Steamie, co skraca ścieżkę konwersji.

Opisane rozwiązanie ma jednak także minusy. Zawężenie działań jedynie do komputerów stacjonarnych wymaga zdecydowanie bardziej aktywnego zarządzania kampanią. Liczba użytkowników jest mniejsza, co wpływa na częstotliwość, z jaką odbiorcy widzą nasze reklamy. Częściej musimy więc aktualizować kreacje, aby utrzymać ich skuteczność.

Jak Steam UTM Analytics wpływa na efektywność działań marketingowych?

Podczas pierwszych 28 dni kampanii przyrost liczby wishlist w pięciu krajach, do których skierowaliśmy reklamy, wyniósł 161,62%, w porównaniu z poprzednim okresem. W tym samym czasie przyrost w pozostałych krajach wyniósł 37,63%.

Kluczowe w ocenie wpływu nowych narzędzi na optymalizację jest natomiast porównanie pierwszego oraz czwartego tygodnia trwania kampanii. W czwartym tygodniu działań koszt pozyskania wishlisty przypisanej do kampanii był niższy o 22,16%, przy budżecie mediowym wyższym o 317,95%. Widzimy tym samym, jak trzy tygodnie intensywnych testów i optymalizacji przy użyciu danych Steam UTM Analytics, przełożyły się na zwiększenie efektywności kampanii.

Co jeszcze nie działa prawidłowo?

Nie wszystkie konwersje są przypisane do źródła.

Dane prezentowane w widoku Analiza UTM nie zawierają wszystkich konwersji, za które odpowiadają kampanie. Wynika to m.in. z konieczności zalogowania się w przeglądarce, w której otwiera się link, aby Steam przypisał konwersję dokonaną na innym urządzeniu.

Podczas realizowanych przez nas działań wnioski o różnicy w zliczeniach mogliśmy wyciągać przede wszystkim na rynkach, które przed rozpoczęciem kampanii generowały 3-4 wishlisty tygodniowo. Po uruchomieniu kampanii obserwowaliśmy skokowy wzrost wishlist w kolejnym tygodniu o kilkadziesiąt sztuk. Jaką część wszystkich “nadmiarowych” wishlist raportował Steam, łącząc je z naszymi linkami? Jedynie od 30 do 50%.

Błędy w działaniu metryki “zliczone odsłony”

Pod koniec kwietnia pojawiły się błędy w wynikach dotyczących zliczonych odsłon. Dane za kilka poprzednich dni zostały nadpisane, a od tego dnia wyniki zliczonych odsłon były wielokrotnie oderwane od rzeczywistości. Przykładowo, liczba zliczonych odsłon dla danej kampanii była często wyższa od liczby kliknięć przez nią wygenerowanych.

Błędy w wykresach prezentujących dane

Wykresy konwersji w wybieranym przez użytkownika przedziale czasu nie pokazują prawidłowych danych, ani nawet prawidłowego przedziału. Co prawda, to najmniej istotny problem z perspektywy kampanii. Pokazuje jednak, że narzędzie nie jest jeszcze dopracowane. Możliwość zobaczenia bezpośrednio po wejściu do Steamworks wizualizacji wyników pozwoliłaby na szybkie zorientowanie się, jak idzie kampania.

Na poniższym zrzucie ekranu znajduje się wizualizacja danych w widoku Analiza UTM, po wybraniu przedziału czasowego kwiecień-maj 2021 r. Przedział czasowy został zmieniony na okres od stycznia do stycznia. Dane dla wybranego przedziału nie pokrywają się też z raportowanymi przez Steam wynikami.

Screen z widoku Analiza UTM – Aktywność w czasie

Nieczytelność danych 

Kolejnym ograniczeniem, utrudniającym pracę z danymi bezpośrednio w Steamworks jest sposób działania zestawienia wyników w widoku Analiza UTM. Wyniki prezentowane są w oddzielnym wierszu dla każdej unikalnej kombinacji UTM. To oznacza, że jeśli w zestawie promujemy 5 reklam z różnymi linkami, to w zestawieniu zobaczymy 5 wierszy. Nie możemy ich też wyświetlać jak np. w panelu Facebook Ads, uwzględniając nadrzędny poziom w strukturze kampanii (zestaw reklam, kampania), aby porównać działanie dwóch zestawów reklam. Żeby to zrobić, musielibyśmy zsumować wyniki dla wszystkich działających w nich reklam.

Screen z widoku Analiza UTM – Zestawienie

Podsumowanie

• Steam UTM Analytics pozwala obniżyć koszty pozyskania konwersji oraz efektywniej alokować budżety marketingowe podczas płatnej promocji gier w kanałach mediowych.
• Narzędzie pozostaje w fazie beta, o czym świadczą błędy w prezentacji danych oraz zliczeniach niektórych metryk.
• Ze względu na mechanikę działania oraz brak zaawansowanego śledzenia znaczna część konwersji nie zostaje przypisana do linku pozyskania.
• Dostajemy dane, które umożliwiają optymalizację działań i pozytywnie wpływają na ich zwrot z inwestycji. Nie pokazują jednak pełnego wpływu kampanii na wyniki. Musimy o tym pamiętać podczas obliczania kosztu wishlisty, sprzedaży czy ROI płatnych kampanii.

Źródła:

1. https://howtomarketagame.com/2021/04/14/how-to-use-steams-utm-feature-to-track-the-number-of-wishlists-and-sales-your-marketing-is-generating/
2. https://newsletter.gamediscover.co/p/steam-adds-privacy-friendly-marketing 
3. https://partner.steamgames.com/doc/marketing/utm_analytics
4. https://steamcommunity.com/groups/steamworks/announcements/detail/2947008021747013369