Мультиканальний маркетинг. Моделі атрибуції

Конверсії - найважливіша метрика будь-якого сайту. Це саме те, що так чи інакше приносить гроші ресурсу, мета його існування є конверсії. Коли ми самі або найнятий нами підрядник займаємося пошуковим просуванням, контекстною рекламою, SMM та іншими «приємними речами», головною метою цього є здійснення користувачами конверсій.

Проте, все потребує виміру, адже «Що не можна виміряти, то не можна покращити». Звичайно ж це стосується як правильного виміру конверсій, так і виміру ефективності всіх маркетингових каналів. І тут ми стикаємося із великою проблемою. На поведінку сучасного користувача впливає безліч онлайнових та офлайнових маркетингових джерел, і їх кількість лише збільшується. Що, звісно, ​​лише ускладнює оцінку ефективності кожного окремого джерела.

Наприклад, якщо користувач вперше потрапив на сайт із пошукової видачі, не зробив конверсію та залишив сайт. Через пару днів він побачив рекламу на іншому сайті і здійснив перехід на наш ресурс, вибрав якісь товари його цікавлять, але відклав покупку наступного дня залишивши сайт в закладках. І наступного дня зробив нарешті покупку. Таким чином ми отримуємо наступну послідовність:

Безкоштовний пошук → Медійна реклама → Прямий перехід

На жаль, Google Analytics за промовчанням проігнорує вплив переходу з безкоштовного пошуку на конверсію та зарахує її на останній непрямий канал, що є м'яко кажучи некоректним.

Асоційовані конверсії.

Як ми можемо оцінити які саме маркетингові канали реально збільшують кількість конверсій, а які просто поїдають бюджети?

Насамперед варто звернутися до звіту "Асоційовані конверсії" в Google Analytics:

Яскравий приклад того, як можна недооцінити рекламний канал. У стандартних звітах Google Analytics, ефективність медійної реклами буде відверто низька, т.к. переходячи по ній користувачі не робили конверсій. Однак вона взяла участь як допоміжний канал у 31 багатоканальній конверсії, які принесли дохід майже на 60 тис. грн! Те саме стосується і соціальних мереж.

Моделі атрибуції.

Під атрибуцією у веб-аналітиці мається на увазі розподіл участі у формуванні цінності конверсії. За промовчанням Google Analytics надає можливість порівняти такі моделі атрибуції:

1) Останній перехід - 100% цінності мети призначається відвідуванню, коли було здійснено конверсію.

У загальному випадку : У більшості випадків модель зовсім не застосовується.

Для окремих джерел : Див. пункт у загальному випадку.

2) Останній непрямий перехід – 100% цінності мети призначається останньому непрямому переходу.

У загальному випадку : Наближена до реальності версія попередньої моделі. Саме вона використовується у звітах Google Analytics. Безумовно, застосовувати її для всіх джерел трафіку некоректно (як ми розглянули раніше), проте для окремих джерел цілком підходить.

Для окремих джерел : Ремаркетинг у всіх його проявах. Також сюди можна віднести поштове розсилання «ви не оформили замовлення». Загалом скрізь, де користувачі як ніколи близькі до конверсії.

3) Перший клік - 100% цінності конверсії призначається першому відвідуванню.

У загальному випадку : Так само актуально, як твердження, що перше побачення i є причиною.

Для окремих джерел : В першу чергу підійде для оцінювання офлайн реклами та брендової реклами на сторонніх сайтах. При цьому важливим є тип конверсії. Придбання безкоштовної версії або передплата - добре підійдуть, але не дорогі транзакції.

4) Лінійна модель - цінність конверсії рівномірно розподіляється по кожному каналу що бере участь у конверсії.

У загальному випадку : Цілком застосовно для інформаційних ресурсів, де конверсією є клік по рекламі або аналогічна дія.

Для окремих джерел : Для визначення цінності конкретного джерела майже не застосовується.

5) Тимчасовий спад — що ближче відвідування до конверсії, то воно цінніше.

У загальному випадку : Застосовується для всіх типів ресурсів, де користувачі досить швидко приймають рішення про конверсію. Оскільки, чим довший шлях до конверсії, тим сильніше нівелюється етап знайомства з брендом.

Для окремих джерел : Цілком застосовно для більшості джерел трафіку.

6) Атрибуція з прив'язкою до позиції - гібрид моделей розподілу за першою та останньою взаємодією. Стандартний вид цієї моделі підпорядковується правилу 80/20, де 80% цінності однаково розділяється між першою та останньою взаємодією, та 20% на проміжні взаємодії.

У загальному випадку : Найбільш наближена до реального життя модель, де враховано і важливість знайомства користувача з ресурсом та безпосередньо відвідування з конверсією.

Для окремих джерел : Цілком застосовно для більшості джерел трафіку.

Ось, власне, і все. Безумовно серед стандартних моделей неможливо знайти універсальну модель, яка підходить для всіх сайтів і джерел трафіку. Однак сама можливість порівняння різних моделей дає значну перевагу при оцінці впливу на конверсії основних маркетингових джерел і каналів.