Конверсии — важнейший метрика любого сайта. Это именно то, что так или иначе приносит деньги ресурсу, цель его существования и есть конверсии. Когда мы сами, или же нанятый нами подрядчик занимаемся поисковым продвижением, контекстной рекламой, SMM и прочими «приятными вещами», главной целью этого является совершение пользователями конверсий.

Однако, все нуждается в измерении, ведь «Что нельзя измерить, то нельзя улучшить». Конечно-же это касается как правильного измерения конверсий, так и измерения эффективности всех маркетинговых каналов. И тут мы сталкиваемся с большой проблемой. На поведение современного пользователя влияет множество онлайновых и оффлайновых маркетинговых источников, и их количество только увеличивается. Что, естественно, только усложняет оценку эффективности каждого отдельного источника.

adv-everywhereК примеру, если пользователь впервые попал на сайт из поисковой выдаче, не совершил конверсию и покинул сайт. Спустя пару дней он увидел рекламу на другом сайте и совершил переход на наш ресурс, выбрал какие товары его интересуют, но отложил покупку на следующий день оставив сайт в закладках. И на следующий день совершил наконец покупку. Таким образом мы получаем следующую последовательность:

 

Бесплатный поиск → Медийная реклама → Прямой переход

К сожалению, Google Analytics по умолчанию проигнорирует влияние перехода с бесплатного поиска на конверсию и засчитает ее на последний непрямой канал, что является мягко говоря некорректным.

Ассоциированные конверсии.

Как-же мы можем оценить какие именно маркетинговые каналы реально увеличивают количество конверсий, а какие просто поедают бюджеты?

В первую очередь стоит обратиться к отчету «Ассоциированные конверсии» в Google Analytics:

1502

Яркий пример того, как можно недооценить маркетинговый канал. В стандартных отчетах Google Analytics эффективность медийной рекламы будет откровенно низка, т.к. переходя по ней пользователи не совершали конверсий. Однако, она поучаствовала как вспомогательный канал в 31 многоканальной конверсии, которые принесли доход почти на 60 тыс. грн! То-же касается и социальных сетей.

Модели атрибуции.

Под атрибуцией в веб-аналитике подразумевается распределение роли в формировании ценности конверсии. По умолчанию Google Analytics предоставляет возможность для сравнения следующих моделей атрибуции:

lastclick1) Последний переход — 100% ценности цели назначается посещению, когда была совершена конверсия.

В общем случае: В большинстве случаев модель вовсе неприменима.

Для отдельных источников: См. пункт в общем случае.

2) Последний непрямой переход — 100% ценности цели назначается последнему непрямому переходу.

В общем случае: Приближенная к реальности версия предыдущей модели. Именно она используется в отчетах Google Analytics. Безусловно, применять ее для всех источников трафика — некорректно (как мы рассмотрели ранее), однако для отдельных источников — вполне подходит.

Для отдельных источников: Ремаркетинг во всех его проявлениях. Также сюда можно отнести почтовая рассылка «вы не оформили
заказ». В общем, везде, где пользователи как никогда близки к конверсии.

firstclick3) Первый клик — 100% ценности конверсии назначается первому посещению.

В общем случае: Так же актуально, как утверждение, что первое свидание является причиной свадьбы…

Для отдельных источников: В первую очередь подойдет для оценивания оффлайн рекламы и брендовой рекламы на сторонних сайтах. При этом важен тип конверсии. Приобретение бесплатной версии либо подписка — отлично подойдут, но никак не дорогостоящие транзакции.

 

linear4) Линейная модель — ценность конверсии равномерно распределяется по каждому каналу участвующему в конверсии.

В общем случае: Вполне применимо для информационных ресурсов, где конверсией является клик по рекламе или аналогичное действие.

Для отдельных источников: Для определения ценности конкретного источника — почти неприменимо.

 

timedecay5) Временной спад — чем ближе посещение к конверсии, тем оно ценнее.

В общем случае: Применимо для всех типов ресурсов, где пользователи достаточно быстро принимают решение о конверсии. Поскольку, чем длиннее путь к конверсии тем сильнее нивелируется этап знакомства с брендом.

Для отдельных источников: Вполне применимо для большинства источников трафика.

 

positionbased6) Атрибуция с привязкой к позиции — гибрид моделей распределения по первому и последнему взаимодействию. Стандартный вид этой модели подчиняется правилу 80/20, где 80% ценности в равной степени разделяется между первым и последним взаимодействием, и 20% на промежуточные взаимодействия.

В общем случае: Наиболее приближенная к реальной жизни модель, где учтена и важность знакомства пользователя с ресурсом и непосредственно посещение с конверсией.

Для отдельных источников: Вполне применимо для большинства источников трафика.

Вот собственно и все. Безусловно среди стандартных моделей невозможно найти универсальную модель подходящую для абсолютно всех сайтов и источников трафика. Однако, сама возможность сравнения разных моделей дает значительное преимущество при оценке влияния на конверсии основных маркетинговых источников и каналов.