Модели атрибуции в Яндекс Метрике

Модель атрибуции — это модель, исходя из которой Яндекс Метрика будет присваивать каждому каналу ценность. Проще говоря, Метрика будет решать, какой канал оказался определяющим при привлечении конверсионного пользователя.

• Какие есть модели атрибуции

  
  

  • Последний переход

  • Последний значимый переход

  • Последний переход из Директа

  • Первый переход

• Что дает опция «Кросс-девайс»

• Какую модель атрибуции выбрать

Какие есть модели атрибуции

Всего моделей атрибуции в Метрике четыре. Выбрать их можно в верхнем меню страницы с отчетом. Здесь же включается опция «кросс-девайс», которая позволяет учитывать визиты пользователя с других устройств. Опция стала доступна для всех моделей атрибуции с ноября 2021 года.

Последний переход

Самая простая модель, при которой вся ценность присваивается последнему источнику.

Пример. Пользователь зашел на сайт четыре раза: через органику, рекламу в Директе, из сообщества во ВКонтакте и по рекламе, запущенной из myTarget. После этого он делает заказ.

Метрика посчитает ценным переход из рекламы myTarget.

В этом есть логика: хотя пользователь уже знал о бренде, именно последнее объявление подтолкнуло его к заказу.

Однако модель «Последний переход» используется редко, потому что она не учитывает значимость предыдущих источников.

Другой пример. Пользователь, опять-таки, зашел на сайт несколько раз. В последний раз — по рекламе myTarget. Он перешел по объявлению, решил сделать заказ, но не сделал, а сохранил себе ссылку и ушел на час.

Через час пользователь зашел по прямой ссылке и оформил заказ.

Очевидно, что на решение повлияла реклама. Но модель «Последний переход» будет считать конверсионным именно прямой заход по ссылке.

Это серьезный недостаток «Последнего перехода».

Зато модель хорошо подходит для технического аудита сайта. Бывает, что на сайте есть страницы без счетчика Яндекс Метрики, и нужно их найти. Тогда мы поставим модель атрибуции «Последний переход» и проанализируем все внутренние переходы. Если мы переходим со страницы, на которой нет счетчика Яндекс Метрики, на страницу со счетчиком, засчитается новый визит с источником «Внутренний переход».

Последний значимый переход

Эта модель атрибуции отличается от модели «Последний переход» тем, что она игнорирует только незначимые источники.

Пример. Вернемся к последнему примеру, где пользователь пришел на сайт по рекламе myTarget, но отвлекся и потом совершил прямой заход. В случае с моделью «Последний значимый переход» система среагирует корректно и посчитает ценным заход с рекламы.

Кроме прямых заходов Метрика считает незначимыми источниками внутренние переходы и переходы с сохраненных страниц.

Схема из справки Яндекс Метрики

Модель «Последний значимый переход» отлично подходит для анализа рекламных активностей — так мы сможем проанализировать, какая реклама привела пользователя к конверсии, и исключим прочие переходы, которые не влияют на принятие решения.

Последний переход из Директа

Эта модель позволяет оценить эффективность рекламы в Яндекс Директе, игнорируя ее положение в цепочке визитов.

Пример. Пользователь заходил на сайт по разным источникам четыре раза, Яндекс.Директ был вторым источником. Конверсия будет приписана Директу.

Если же пользователь переходит из Яндекс Директа несколько раз, конверсия будет приписана последнему визиту из Директа.

Эта модель искажает реальное положение вещей и приписывает Директу больше конверсий, чем следует.

Рекомендую использовать эту модель атрибуции только для понимания того, в каком количестве цепочек Директ участвовал. Принимать решения по распределению бюджетов на основе этой модели точно не стоит.

Первый переход

Эта модель позволяет проанализировать первый контакт с пользователем.

Пример. Пользователь искал какой-то товар в поисковой выдаче и попал на ваш сайт. Ему понравился товар, условия доставки и цены. Пользователь решил, что купит у вас, но сейчас ему не хватало времени, и он отложил покупку до выходных.

После этого вы дважды привлекли его на сайт с помощью рекламы.

В выходной день пользователь, как и планировал, зашел на сайт по прямой ссылке и заказал товар.

Модель «Первый переход» в таком случае припишет конверсию поисковой выдаче.

В этом примере Метрика проанализировала поведение пользователя корректно. Но он мог решиться на покупку и позже, когда вы показали ему рекламу, приняв решение за короткие сроки.

Поэтому модель «Первый переход» в основном применяют для бизнесов с долгим сроком принятия решения: например, для недвижимости и B2B. В таком случае с большей вероятностью можно сказать, что первый переход и был самым значимым, а оставшееся время пользователь решался на заказ.

Что дает опция «Кросс-девайс»

Если включен переключатель у опции «Кросс-девайс», все визиты кросс-девайсных пользователей будут объединены в одну цепочку.

Пример. В Метрике выбрана модель атрибуции «Последний значимый переход».

Пользователь на смартфоне искал товар, после чего вы еще два раза привели его на сайт с помощью рекламы. Последний рекламный источник — myTarget. После этого пользователь решился на покупку и еще раз зашел на сайт по прямой ссылке с мобильного. Но сделать заказ ему было удобнее с ноутбука, поэтому он открыл сайт на нем и купил товар.

При включенном кросс-девайсном анализе конверсия будет приписана myTarget, так как следующие источники были незначительными.

Что будет, если мы выключим кросс-девайс?

Метрика будет думать, что к конверсии привел прямой заход, и обесценит вклад рекламных кампаний.

Таким образом, включать опцию «Кросс-девайс» есть смысл в подавляющем большинстве случаев. Люди используют сразу несколько устройств и могут переходить с одного на другое. Так происходит и в e-commerce, и в B2B-нишах со сложными продуктами.

При включенном «кросс-девайсе» рекламе будет приписываться больше конверсий, а прямым заходам — меньше. И так ваша аналитика станет точнее.

В некоторых проектах окажется так, что пользователей на самом деле не так много, просто они часто заходят с разных устройств.

Насколько сильно влияет включение «кросс-девайса», вы можете понять, включив метрику «Посетители кросс-девайс» в отчетах.

Какую модель атрибуции выбрать

Три главных вывода:

1. Для анализа performance-рекламы рекомендую использовать модель атрибуции «Последний значимый переход».

2. Для анализа трафика в нишах с долгим сроком принятия решения рекомендую использовать две модели атрибуции одновременно:

   
   

   1. «Первый переход» определит источники, которые эффективнее втягивают пользователя в воронку маркетинга и продаж.

   2. «Последний значимый переход» определит источники, которые лучше закрывают на конверсию.

3. Включать «кросс-девайс» рекомендую всегда — это сделает аналитику точнее.

И напоследок. Хотя атрибуция в Яндекс Метрике и закрывает большинство вопросов, в Google Analytics 4 выбор моделей атрибуции больше, и они позволяют анализировать сложные маркетинг-миксы. Например, в GA4 можно распределять ценность конверсии по долям между несколькими источниками, которые привели пользователя на сайт.

О моделях атрибуции в Google Analytics 4 — в другой статье.

Как использовать модели атрибуции в Яндекс Метрике — Маркетинг на vc.ru

{«id»:13895,»url»:»\/distributions\/13895\/click?bit=1&hash=bed82592cbc6d778e72544319bc0f165aa684a990f11da50786d3c1f89d69bb4″,»title»:»\u041c\u0430\u0440\u0430\u0444\u043e\u043d \u043e\u0442 \u00ab\u0410\u0434\u043c\u0438\u0442\u0430\u0434\u00bb \u0441 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043e\u0432\u044b\u043c \u0444\u043e\u043d\u0434\u043e\u043c \u0432 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d \u0440\u0443\u0431\u043b\u0435\u0439″,»buttonText»:»»,»imageUuid»:»»,»isPaidAndBannersEnabled»:false}

2753
просмотров

Всем привет! На связи Маненков Илья — руководитель отдела рекламы интернет-агентства Head-Promo. Сегодня поговорим про атрибуцию в Метрике и как она вообще работает.

Начну с того, что далеко не всегда конверсия совершается пользователем при первом же переходе. Например:

• Пользователь по запросу «Купить macbook» заходит на ваш сайт по рекламному объявлению из goolge ads с мобильного телефона.
• Далее он смотрит макбуки на вашем сайте и идет смотреть на другие сайты.
• Затем он на неделю забывает, но потом видит ваш креатив на РСЯ с макбуком и решает снова пойти посмотреть.
• Смотрит, но не покупает, но добавляет ваш сайт в закладки.
• Потом, когда он накопил нужную сумму, идет в закладки и переходит на ваш сайт, покупает наконец-то себе макбук!

Когда вы посмотрите, откуда была конверсия, то увидите закладочный трафик. Получается, что посетитель может попадать на ваш сайт через разные каналы и по нескольку раз. Для того чтобы точно определить ценность каждого канала, нужно идентифицировать был ли в множестве каналов по которым попадают пользователи совершившие конверсии анализируемый.

Вот тут-то на помощь и придут модели атрибуции – они покажут, какой вклад в развитие бизнеса принес тот или иной канал. По-умолчанию в Яндекс Метрике указана атрибуция «Последний переход». Это как раз и есть идентификация конверсии по последнему источнику, с которого перешел пользователь.

Как выбрать модель атрибуции в Яндекс Метрике

Атрибуция определяется, например, при построении отчета «Источники, сводка» в Метрике. Вкладка располагается рядом с точностью отчета.

Какие бывают модели атрибуции в Метрике

Метрика предоставляет нам возможность определить была ли конверсия:

• На первом переходе
• На последнем переходе
• На последнем значимом переходе
• На последнем переходе по рекламе Яндекс Директа

Как видите, выбор не велик. Для идентификации система использует анализ истории визитов.

Как работает атрибуция в Яндекс Метрике

Для анализа модели атрибуции, системой берется интервал визитов для каждого пользователя в 90 дней. Если пользователь не заходит на сайт в течение этого периода – данные о нем обнуляются. Соответственно, если за макбуком к вам придут на 91 день, это будет считаться конверсией при первом переходе, даже если до этого он приходил по 10 разным каналам за 90 дней до этого.

Для того, чтобы правильно источник перехода мы используем модели атрибуции. Визиты будут распределяться по источникам в зависимости от выбранной модели. Разберем каждую модель подробнее.

Последний переход

Данная модель определяет в Метрике источник для каждого визита в настоящий момент, не учитывая историю визитов пользователя. Вот пример:

Для данного пользователя каждый визит получил свой источник. Конверсия будет считаться именно по последнему источнику.

Последний значимый переход

Поможет более точно определить источники конверсии более точно. Система делит источники на условно значимые и условно незначимые с точки зрения конверсионности.

Данная модель поможет при анализе трафка для ниши с короткими продажами, когда конверсия происходит в рамках одного визита.

Последний переход из Директа

Отличная модель для тех, кто анализирует трафик из Яндекс Директ. Оценивает эффективность данного канала не смотря на то, в какой момент пользователь перешел по нему. Получается что все источники привязываются к Яндекс Директ.

Первый переход

А в этой модели все каналы прикрепляются к первому каналу по которому перешел пользователь. Это видно по схеме ниже.

Выводы

Использование моделей атрибуции сильно помогает для принятия правильных бизнес решений, и уберегает от совершения необдуманных поступков. Например, мы смотрим стандартный отчет, и видим, что в нем нет конверсий с Яндекс Директ но есть с Поисковой выдачи Google. Построив отчет с применением модели «Первый переход» или «Последний переход из Директа» — мы увидим, что конверсии из Директа все-таки были, но не по прямому касанию.

У Google Analytics кстати тоже есть модели атрибуции, которые работают намного эффективнее, например там есть возможность построения многоканальных последовательностей. Но о них мы поговорим позже. А пока – ждем вас на бесплатную консультацию в нашем агентстве Head-Promo!

Что такое атрибуция по первому клику? Полное руководство

Атрибуция по первому клику — это ценная модель атрибуции, которую следует учитывать при анализе кредитования ваших маркетинговых каналов для закрытых продаж. Мы познакомим вас с тем, что это такое, как это работает и как другие модели могут подойти вам лучше.

Маркетинговая атрибуция — ключевой инструмент для маркетологов, особенно тех, кто работает в сфере B2B или продает дорогостоящие продукты.

Только 60% маркетологов уверены, что смогут продемонстрировать рентабельность инвестиций, и только 58% маркетологов используют инструмент атрибуции.

И даже в этом случае маркетологи используют Google Attribution, который не всегда полностью эффективен для окончательного подтверждения рентабельности инвестиций.

Так что же такое атрибуция по первому клику? И как это помогает маркетологам доказать, что это работает?

В этом блоге мы обсудим: 

• Что такое атрибуция по первому клику 
• Разница между атрибуцией по первому и последнему клику
• Как основные инструменты отчетности используют атрибуцию
• Какую модель атрибуции вам следует использовать

Давайте углубимся.  

🎓 Профессиональный совет

Хотите узнать больше об атрибуции? Что ж, мы эксперты, поэтому мы поместили все наши знания в одну бесплатную платформу электронного обучения.

Зарегистрируйтесь в Академии атрибуции сегодня

Что такое атрибуция по первому клику?

Атрибуция по первому клику — это модель атрибуции с одним касанием, при которой 100 % кредита за продажу присваивается первой точке взаимодействия на пути клиента к покупке.

Давайте рассмотрим на примере, как это работает.

Джон впервые посещает ваш сайт через обычный поиск. Он просматривает ваш сайт, но затем уходит без конвертации.

Через несколько дней он возвращается через контекстную рекламу, которую вы запускаете.

В этом сеансе он связывается с торговым представителем через сеанс живого чата, где он становится лидом.

Через несколько дней он повторно посещает через прямой поиск и звонит вам, где он конвертирует в продажу.

При использовании модели атрибуции по первому клику вся заслуга будет отнесена к органическому поиску, сделанному Джоном.

А как насчет вашей рекламы с оплатой за клик? Используя этот тип модели, вы полностью теряете влияние этой рекламы, и поэтому ваш результат возврата затрат на рекламу будет неточным.

Когда следует использовать атрибуцию по первому клику?

Атрибуция по первому клику — отличный способ измерить эффективность вашего маркетинга. Но в конечном итоге вы теряете представление о том, как более поздние точки взаимодействия влияют на ваш путь клиента.

Давайте вспомним этапы пути клиента.

Первый — это этап осознания, когда пользователь ищет решение своей проблемы. Это этап знакомства и сбора информации.

Далее идет этап рассмотрения. У пользователя, вероятно, теперь будет список поставщиков, у которых он рассматривает возможность покупки.

Наконец, этап принятия решения. Здесь пользователь превращается в покупателя.

С атрибуцией по первому клику вы получаете представление только о том, как работают ваши каналы, чтобы повысить осведомленность на этапе взаимодействия с клиентом.

В нашем примере выше все кредиты будут размещены в блоге. Хотя это отличный способ увидеть, как ваш контент начинает путь клиента, он не дает никакой дополнительной информации о более поздних точках взаимодействия.

🚀 Pro Tip

Хотите отслеживать каждую точку взаимодействия? Прочтите наше полное руководство по отслеживанию пути клиента с помощью Ruler Analytics. Мы расскажем вам, как отслеживать каждую точку взаимодействия на каждом этапе.

Атрибуция по первому клику и атрибуция по последнему клику

Обычно маркетологи задают вопрос, в чем разница между атрибуцией по первому клику и атрибуцией по последнему клику. А ответ прост.

В то время как атрибуция по первому клику присваивает все кредиты первой точке взаимодействия, атрибуция по последнему клику присваивает все это последней точке взаимодействия.

Возвращаясь к нашему примеру пути клиента с Джоном, если бы мы использовали атрибуцию по последнему клику в его пути клиента, тогда все заслуги были бы присвоены его последней точке взаимодействия. В данном случае прямой поиск.

Первый и последний щелчок имеют свои преимущества. В то время как первый щелчок показывает, какие каналы, кампании и контент работают, чтобы начать новый путь клиента, последний щелчок показывает, что их закрывает.

Оба варианта полезны, так как вы можете начать определять тенденции в том, что работает для вашего бизнеса. Как только вы узнаете, что хорошо работает для начала и завершения пути клиента, вы можете поделиться этим контентом с новой аудиторией.

Например, вы можете найти рекламу с оплатой за клик, которая действительно хорошо работает с точки зрения последнего клика. Это может привести к тому, что вы увеличите бюджет и, таким образом, закроете больше продаж.

Оба типа моделей атрибуции полезны для оптимизации вашего маркетинга.

Какую модель атрибуции выбрать?

Согласно исследованию, проведенному Digiday, 44% маркетологов заявили, что модель атрибуции по первому контакту более полезна для оценки цифровых кампаний, чем модель атрибуции по последнему клику.

Подходит ли вам эта модель?

Связано: Прочтите наше полное руководство по моделированию атрибуции 

Что ты пытаешься доказать?

Если вы пытаетесь получить окончательную рентабельность инвестиций или рентабельность инвестиций, вам нужен тип модели, учитывающий все ваши маркетинговые точки взаимодействия.

Если вы просто хотите узнать, с чего начинается или заканчивается путь вашего клиента, тогда атрибуция по первому или последнему клику будет работать как нельзя лучше.

К каким данным у вас есть доступ?

Используете ли вы такие типы преобразования, как отправка форм, телефонные звонки или чат?

Если да, то ваши данные будут разрознены. Как связать анонимного посетителя вашего сайта с закрытым клиентом, когда он заполнил форму или позвонил в вашу компанию. С атрибуцией вы можете отслеживать каждый шаг. Но только с мультисенсорной атрибуцией вы сможете должным образом подтвердить каждую точку взаимодействия.

🚀 Профессиональный наконечник

Прочтите наше полное руководство по мультисенсорной атрибуции и узнайте, как работает каждый тип модели.

Чего вы хотите достичь?

Если вы только начинаете атрибуцию, то первый клик — отличный вариант. Модели атрибуции в одно касание позволяют вам получить доступ к, пожалуй, самым важным точкам взаимодействия на пути клиента.

Мультисенсорная атрибуция даст вам больше информации, но это также гораздо больше данных, которые нужно прочесать и осмыслить. Но с его помощью вы сможете лучше понять роли, которые каналы играют вместе, а не только по отдельности.

Модели атрибуции позволяют вам отвечать на сложные вопросы, касающиеся вашего маркетинга, и разбираться в сложных и запутанных данных.

Подведение итогов

76% маркетологов говорят, что в настоящее время они имеют или будут иметь возможность использовать маркетинговую атрибуцию.

По мере того, как все больше маркетологов переходят на атрибуцию, они будут получать данные, которые позволят им отслеживать, подтверждать и оптимизировать свой маркетинг.

И что это значит? Ну, проще говоря, лучшие результаты.

Связанный: Посмотрите, как Totalmobile повысил рентабельность инвестиций на 23%

Чтобы быть на шаг впереди, вам необходимо внедрить инструмент атрибуции, который поможет вам соединить точки между вашим веб-сайтом, вашей CRM и вашей аналитикой. С помощью такого инструмента, как Ruler Analytics, вы сможете окончательно доказать, что работает, а что нет, и соответствующим образом изменить свою стратегию.

Узнайте, как Ruler Analytics может помочь вам связать закрытый доход с вашим маркетингом с помощью атрибуции. Или, если вы хотите увидеть данные в действии, закажите демонстрацию Ruler.

Атрибуция кликов: типы моделей и стратегия атрибуции

Что такое атрибуция кликов?

Атрибуция кликов — это способ определить, какие источники или кампании обеспечивают наибольшие продажи для вашего бренда. Многие бренды используют атрибуцию кликов, потому что она позволяет им отслеживать, приходят ли платящие клиенты с определенного сайта, электронной почты, рекламы или другого источника.

Атрибуция кликов также позволяет брендам отслеживать и анализировать относительную эффективность различных сообщений, кампаний или маркетинговых методов. Кроме того, это сильный сигнал о намерениях или интересе. Если кто-то нажимает на фрагмент контента, вы можете предположить, что он нашел его убедительным или достаточно интересным для дальнейшего изучения.

Какие типы моделей атрибуции существуют?

Наиболее распространенными моделями атрибуции кликов являются атрибуция по первому клику, атрибуция по последнему клику (они также называются атрибуцией по первому и последнему касанию, так как любое взаимодействие с вашим брендом или его контентом называется «прикосновением»). ) и линейная атрибуция. Может быть много вариантов моделей атрибуции, которые присваивают разные значения в зависимости от типа транзакции и задействованных каналов.

Атрибуция по первому клику, атрибуция по последнему клику и линейная атрибуция — это распространенные модели атрибуции, которые большинство инструментов будут использовать по умолчанию.

Что такое атрибуция по первому клику?

Атрибуция по первому клику — это модель атрибуции, которая присваивает 100% кредита за продажу первому каналу, по которому щелкнул пользователь. Некоторые клиенты совершают конверсию при самом первом взаимодействии с брендом, но у многих будет как минимум два взаимодействия на пути к покупке.

Модель атрибуции по первому клику вознаграждает маркетинговые каналы или действия, которые «познакомили» потенциального клиента с брендом.

Пример атрибуции первого клика

Если клиент впервые посещает ваш веб-сайт после нажатия на рекламу в Facebook и совершает покупку после нажатия на электронное письмо, 100% кредита за эту продажу будет отправлено Facebook . Таким образом, если вы продали товар за 50 долларов, Facebook получит полный кредит за эту продажу за 50 долларов.

Что такое атрибуция по последнему клику?

Атрибуция по последнему клику — это модель, которая присваивает 100 % кредита за продажу последнему известному каналу, по которому щелкнул пользователь.

Атрибуция по последнему клику — наиболее часто используемая модель атрибуции для eCommerce Analytics и модель атрибуции по умолчанию, которую использует Google Analytics.

Пример атрибуции по последнему клику

Возвращаясь к нашему предыдущему примеру, если тот же клиент нажимает на рекламу в Facebook, попадает на ваш веб-сайт, уходит, а затем возвращается, чтобы совершить покупку после перехода по электронной почте, 100% кредита за продажу на 50 долларов будет отправлено по электронной почте .

Что такое линейная атрибуция?

Линейная атрибуция разбивает оценку продажи или действия на равные части в зависимости от того, сколько точек соприкосновения (мест, где покупатель каким-либо образом взаимодействовал с вашим брендом или каким-либо его контентом) было измерено в ходе покупательского пути. . Если у клиента было четыре взаимодействия с маркетинговыми каналами, которые в конечном итоге привели к продаже, каждому каналу будет присвоен равный балл за продажу (в данном случае 25%).

Пример линейной атрибуции

Давайте изменим пример с атрибуции по первому клику и атрибуции по последнему клику и скажем, что клиент сначала нажал на ваше объявление в Facebook (1-я точка взаимодействия: платная социальная реклама), а затем искал ваш бренд (2-я точка взаимодействия: органический Поиск), затем щелкнул публикацию в Instagram (3-я точка взаимодействия: органическая социальная сеть), а затем, наконец, купил товар за 50 долларов после перехода по электронной почте (4-я точка взаимодействия: электронная почта).

Каждый из четырех каналов (платная социальная сеть, обычный поиск, органическая социальная сеть и электронная почта) получит равные 25% кредита за продажу на 50 долларов.

Как выбрать модели атрибуции

Большинство брендов выбирают одну модель атрибуции для использования в стандартной отчетности, которая обычно представляет собой атрибуцию по последнему клику.

Атрибуция по последнему клику будет отдавать предпочтение каналам или маркетинговым действиям, которые находятся ниже в воронке конверсии, а это означает, что клиент готов совершить покупку, а не находится в фазе открытия или покупки (выше в воронке конверсии).

При оценке результатов атрибуции по последнему клику компаниям следует учитывать весь комплекс маркетинга и стратегии таргетинга. Самая верная мера атрибуции по последнему клику — это электронная почта или текстовый канал. Почти сразу же после получения этих сообщений клиенты с большей вероятностью сразу же совершат покупку.

Другие каналы, такие как поиск, платные социальные сети или подкасты, вероятно, повышают осведомленность и интерес к вашему бренду, но, вероятно, не способствуют немедленной покупке.

Подумайте об этом как потребитель: если вы слушаете подкаст или просматриваете страницы в социальных сетях, вас может заинтриговать реклама бренда, о котором вы не слышали, но редко когда вы готовы купить после того, как услышите о бренде впервые. С другой стороны, если вы подписаны на рассылку бренда и часто нажимаете на его сообщения, более вероятно, что вы готовы совершить покупку.

То, как настроены ваши правила атрибуции, может повлиять на конечный результат (какие каналы или действия получают «кредит» за конверсию) и должно соответствовать вашей маркетинговой стратегии.

Теперь более сложный пример атрибуции кликов

Компания X проводит маркетинговую кампанию, включающую платную рекламу в социальных сетях, рекламу в подкастах и ​​онлайн-баннеры. Слушатель подкаста слышит рекламу подкаста и ему любопытно, поэтому он ищет компанию в поисковом браузере и посещает веб-сайт, чтобы узнать больше, но не совершает покупку.

После посещения веб-сайта клиент получает медийную онлайн-рекламу и платную социальную рекламу, рекламирующую компанию и продукт. На следующей неделе они слышат еще одну рекламу в подкасте и слышат промокод, предлагающий скидку.

Позже в тот же день покупатель нажимает на платную социальную рекламу, совершает покупки на сайте и при оформлении заказа вводит промокод из подкаста перед отправкой заказа.

Более сложный пример атрибуции кликов, визуализированный

В зависимости от того, как настроены правила атрибуции последнего клика, этот порядок может быть атрибуирован двумя способами. Либо это будет классифицировано как платная социальная сеть, поскольку это был последний канал, на который щелкнул покупатель перед совершением покупки, либо оно будет классифицировано как подкаст, поскольку этот канал связан с промокодом, используемым при оформлении заказа. В конечном итоге заказ может быть отнесен только к одному каналу.

Какой канал, по вашему мнению, должен нести ответственность за эту покупку?

Этот пример может показаться сложным, но на самом деле это простой пример.

Понимание и анализ атрибуции — это и искусство, и наука. На рынке доступно множество алгоритмов и бесчисленное множество компаний, пытающихся взломать код наиболее точного отслеживания, но ни одна из них не может решить эту задачу для каждой части информации или каждой точки взаимодействия с потребителем.

Вот почему сравнение моделей атрибуции по первому клику и атрибуции по последнему клику — хорошее место для начала.

Модели атрибуции Google Analytics также могут подойти для этого, поскольку по умолчанию они включают атрибуцию по первому клику и атрибуции по последнему клику. Благодаря этому вы можете легко сравнивать продажи, которые были измерены одновременно по нескольким каналам.

Дополнительные способы улучшения моделей атрибуции

Коды скидок

Как видно из приведенного выше примера, промокоды — это еще один способ повышения точности атрибуции. Они часто используются в качестве тактики измерения и атрибуции для влиятельных лиц в социальных сетях, в подкастах, на радио, телевидении и в прямой почтовой рассылке.

Опросы после покупки

Отличный способ добавить дополнительный уровень к вашим моделям атрибуции — спросить клиентов, что побудило их совершить покупку или как они узнали о компании («Откуда вы узнали о нас?»).

Задав один этот вопрос, вы сможете лучше понять, какое взаимодействие запомнилось клиенту больше всего.

Платформа маркетинговой аналитики

Объединение всех этих источников данных для получения информации с помощью платформы маркетинговой аналитики даст вам хорошее представление о том, как работает ваша маркетинговая деятельность. В конечном счете, у вас будет диапазон производительности в зависимости от того, какие источники данных вы используете.

Понимание того, какие действия относятся к верхней части воронки конверсии (представление вашего бренда новым потенциальным клиентам), а какие к нижней части воронки конверсии (получение продаж от тех, кто готов совершить покупку), поможет вам определить, какими должны быть соответствующие показатели.

В конце концов, идеальной модели атрибуции не существует. Собрав как можно больше данных и приняв во внимание роль, которую ваш медиа-микс играет на пути клиента к покупке, вы можете оптимизировать свои маркетинговые расходы для конверсии клиентов в зависимости от того, как выглядит ваш оптимальный набор каналов.

Узнайте больше о моделях атрибуции с Daasity

Daasity подходит к анализу атрибуции несколькими способами. Daasity использует дополнительные данные помимо Google Analytics для приоритизации атрибутов, таких как использование конкретного промокода, результаты опроса после оформления заказа или сопоставление заказов с маркетинговыми каналами.

С помощью Daasity вы можете нарезать данные по маркетинговым каналам первоначального заказа, чтобы лучше определить, как работают ваши маркетинговые каналы.

Кроме того, вы можете легко просматривать результаты по атрибуции по первому клику, атрибуции по последнему клику и рекламной платформе (просмотр + клик) на одном простом графике, чтобы помочь оценить результаты.

This entry was posted in Популярное