Как увеличить продажи и прибыль с сайта на основе моделей атрибуции?

Модели атрибуции Google Analytics и Яндекс Метрика являются неотъемлемой частью эффективного ведения рекламных кампаний в интернете. За счет понимания ценности каждого из каналов и этапов взаимодействия с сайтом на пути от безликого трафика до лояльного клиента, вы можете:

  • анализировать эффективность разных каналов;
  • делать выводы о распределении рекламных бюджетов;
  • управлять продажами;
  • масштабировать прибыль компании.

Что такое модель атрибуции?

Термин обозначает ценность CR (конверсии), которая формируется на основе этапов взаимодействия пользователя с интернет-площадкой. Коэффициент исчисляется в процентах. Одинаково важен для сегментов B2B, B2C.

Оценивается количество касаний перед совершением покупки. На первый взгляд, в этом нет ничего сложного. Но все виды взаимодействий, включая рекламу на ТВ, радио, электронные рассылки и т.д. отслеживать одновременно непросто.

Без использования любого из типов, владелец не будет знать, как работает настроенная реклама. Другими словами, без аналитики нет смысла вкладывать тысячи рублей в SEO, контекстную рекламу, SMM и пр. источники привлечения трафика. Только знание эффективных рычагов влияния на пользователей поможет увеличить число заявок или заказов, параллельно снижая стоимость их получения для рекламодателя.

Выделяют 2 вида:

  • стандартные ― предлагаемые системами веб-аналитики по умолчанию;
  • кастомизированные ― гибкие вариации, созданные на основе текущих потребностей бизнеса.
Модели атрибуции Google Analytics

Типы моделей атрибуции

№1 «По первому взаимодействию»

Условные «баллы» отправляются на счет источника, который познакомил нового клиента с сайтом.

Целесообразно использовать для малоизвестных товаров, нестандартных услуг, когда цель РК — повышение узнаваемости бренда, информирование о продукте, формирование спроса, побуждение вернуться в будущем с помощью других каналов (ретаргетинга, электронной рассылки, если совершалась подписка).

Фокусировка на начальной точке не дает увидеть картину целостно, найти истинную причину, которая побудила клиента купить.

№2 «По последнему взаимодействию»

Вариант, когда 100-процентная ценность присваивается последнему каналу. Является полной противоположностью описанной выше схемы.

Минус ― игнорирование факторов, потенциально влияющих на решение о необходимости покупки.

Например, человек впервые познакомился с продавцом в паблике на Фейсбуке, во второй раз ― зашел в интернет-магазин с органической поисковой выдачи, при третьем касании произошел переход с Яндекс Директа. Очки засчитываются в пользу контекстной рекламы, но не факт, что без предварительного знакомства в социальной сети конверсия бы состоялась. Из-за игнорирования других источников эффективность продвижения может снижаться.

№3 «По последнему непрямому клику»

Принцип работы соответствует модели «По последнему взаимодействию». Разница состоит в игнорировании прямых заходов на сайт. 100% засчитывается источнику, который предшествовал прямому переходу из браузера.

Модель атрибуции по последнему непрямому клику

№4 «Линейная атрибуция»

Предполагает равномерное разделение ценности между всеми точками касания.

Линейная модель атрибуции

Например, клиент перед оформлением заказа посещал магазин 5 раз.

100 : 5 = 20%

Получается, каждый канал внес равноценную лепту в закрытие сделки.

Благодаря такому распределению рекламодатель видит целостную картинку, не выделяя только 1 из каналов. Основываясь на полученных данных, вырабатывают взаимосвязанную мультиканальную стратегию.

Недостаток ― эффективность действительно рентабельных рекламных кампаний может занижаться, а малоэффективных, наоборот, повышаться.

№5 «С учетом давности взаимодействия»

Основывается на методе экспоненциального распада ― самой ценной точкой взаимодействия считается та, которая по времени ближе всего находилась к конверсионному действию.

Модель атрибуции с учетом давности взаимодействия

Полураспад времени длится 7 дней, срок ретроспективного анализа ― 30 дн.

Пример: наивысшая ценность присваивается звонку, поступившему менеджеру при первом визите. Заявка, оформленная через 7 дней с момента первого касания получит в 2 раза меньше «баллов», через 14 дн. ― в 4 раза, и т.д.

Помогает понять, какие источники отыгрывают решающую роль в принятии клиентского решения.

Недостаток ― не учитываются каналы, которые привели юзера на веб-площадку впервые.

№6 «На основе позиции»

Гибридная модель атрибуции, совмещающая азы распределения по первому и последнему касаниям ― расцениваются как более значимые, каждому присваивается по 40%. Оставшиеся 20% делят между собой точки посередине.

Модель атрибуции на основе позиции

Например, первый заход совершен с органического поиска ПС Яндекс (40%), второй ― с контекста в РСЯ (6,67%), третий ― с группы в соцсети Вконтакте (6,67%), четвертый ― по push-уведомлению (6,67%), пятый ― переход с письма, полученного на ранее указанный e-mail адрес (40%). Итого: 40 + (6,67х3) + 40 = 100%.

Позволяет оптимизировать точки, которые привлекли трафик впервые, каналы, непосредственно конвертирующие лиды в момент последнего посещения.

№7 «Кастомная (на основе этапов воронки продаж)»

Алгоритмическая модель подстраивается под индивидуальный путь клиента в разрезе отдельных бизнес-моделей.

Кастомная модель атрибуции

Гибкость, возможность перенастройки с целью дальнейшего оптимизирования позволяют получать максимально точную информацию о вкладе каждого источника в побуждение желания покупать у продавца.

Рост популярности среди маркетологов спровоцирован наибольшей точностью оценки эффективности вложений в каждый канал, выбранный для продвижения в интернете.

Стандартные шаги воронки интренет-магазина с процентным распределением числа пользователей:

  • визит ― 100%, вероятность перехода на следующий этап составляет 60-70%;
  • полезный просмотр товарной карточки ― 40-60% с вероятностью добавления в корзину 19%;
  • добавление товара в корзину ― менее 10%, вероятность конвертирования составляет 27%;
  • оформление заказа ― 1-3%.
Похожая статья:  Сквозная аналитика для бизнеса: системы, внедрение и настройка

Чем меньше вероятность перехода на след. этап, тем выше ценится вклад канала, спровоцировавшего покупателя двигаться дальше по воронке.

По приведенному примеру воронки ценность делиться пропорционально:

  • первое посещение ― 13%;
  • полезный визит ― 18%;
  • корзина ― 36%;
  • покупка ― 33%.

Расчеты отличаются для разных тематик, но в сумме всегда равняются ста процентам.

Порядок расчета:

  • определение ценности каждого из 4-х шагов;
  • расчет ценности сессий, подтолкнувших юзера к прохождению по воронке;
  • объединение сессий по РК для определения коэффициента их вклада.

Недостатки:

  • сложность технической части ― настройка требует привлечения узких спецов;
  • большая временная затратность на «допиливание» ― будьте готовы к устранению возникающих неполадок;
  • дополнительные финансовые траты на оплату труда человека, предоставляющего эту услугу.

Как правильно выбрать модель атрибуции

Каждая атрибутивная модель насчитывает положительные и отрицательные стороны. Выбор делают на основе личного опыта, тестирования разных вариантов.

Способы определения подходящей вам вариации описаны ниже.

Составление customer journey карт

Подразумевает составление различных путей прохождения в рамках одного цикла покупки.

В Гугл Аналитикс реализовано автоматическое отслеживание межканального передвижения в разрезе:

  • входов;
  • совершенных действий;
  • времени, требуемого для конвертации.

Для каждого «пункта» задаются свои KPI (ключевые показатели эффективности). Контроль и оценка заданных KPI помогут определить важные каналы, на базе которых выбирают оптимальную модель атрибуции.

Оценка эффективности разных моделей

Аналитика по различным типам позволяет оценить рентабельность вложений в отдельные кампании. Основываясь на полученных данных, делают первоначальные выводы о целесообразности денежных вливаний. Оценка показывает:

  • малоэффективные стратегии;
  • снизится ли доход, если прекратить финансирование одного из шагов в клиентском путешествии;
  • как увеличится прибыль, увеличив бюджет для высокоэффективных площадок.

Современные технологии позволяют проводить оценивание моделей в автоматическом режиме, исключая ручной труд специалистов, но настройка тестирования может вызвать определенные трудности.

Не нужно бояться изменить модель атрибуции, руководствуясь тем, что вас все устраивает. Чтобы оставаться на вершине успеха, нужно преобразовываться параллельно трансформации собственного бизнеса.

Оценка качества лидов

Качество полученных контактов потенциальных клиентов также влияет на выбор модели атрибуции.

Пример: импульсивная конверсия, совершенная при первом взаимодействии, может не дать нужного «выхлопа» в виде закрытой сделки, а длительное время принятия решения расскажет об осознанности выбора, готовности оплатить товар сразу после заказа.

Решающим показателем является LTV ― выручка, полученная за жизненный цикл одного клиента. При долгосрочной оценке одна покупка, к которой стремятся большинство владельцев сайтов, ориентированных на кратковременный эффект, выглядит не так и внушительно. Привлечение «разовой клиентуры» выливается в увеличение CPO, CPA. Работы, направленные на максимизацию лояльности провоцируют снижение цены лида.

Выбор по типу рекламы

Модель первого касания подходит для РК, нацеленных на повышение узнаваемости и лояльности к бренду, торговой марке.

Учет давности взаимодействия и последний клик подходит услугам, товарам, не требующим много времени на принятие решения о звонке, отправке заявки на консультацию менеджера (ремонт стиральных машин, доставка еды на дом, вызов эвакуирующей техники и т.д.).

Линейная разновидность подходит бизнес-циклам, где важно постоянное взаимодействие с целевой аудиторией на всех этапах сделки.

Выводы

Ни одна из моделей не является идеальным решением для всех целей вашего бизнеса, поэтому рекомендуем настроить и использовать наиболее точный, «продвинутый» вариант — на основе этапов воронки продаж.

При неудовлетворительных результатах нельзя довольствоваться текущим положением дел, а тестировать, тестировать и снова тестировать вплоть до ощущения полной удовлетворенности (моральной и финансовой) по проделанным работам.

И напоследок о «плюшках». Близко познакомившись с моделями атрибуции, вы:

  • перестанете работать с интернет-рекламой вслепую;
  • начнете акцентировать внимание и денежные средства на конвертирующих каналах.

Наградой за нелегкий труд станет рост ключевого бизнес-показателя ROMI (возврата маркетинговых инвестиций) без увеличения рекламного бюджета!

Получите бесплатную консультацию по настройке веб-аналитики, отправив заявку через форму обратной связи ниже.

Позвоните или свяжитесь с нами через сайт, вы сможете задать свои вопросы, мы на них ответим, немного поспрашиваем вас о вашем проекте, и вы получите от нас:

  • Консультацию специалиста
  • Диагностику текущей ситуации
  • Определение целей и задач
  • Предложение с гарантией результата

+7 499 350 25 33

ОТПРАВИТЬ ЗАЯВКУ

Поделитесь материалом с коллегами в социальных сетях, если статья была полезной!

Понравилась статья?

Подпишитесь на рассылку и получайте актуальные, полезные, интересные статьи об интернет-маркетинге.

Похожие записи

Leave a comment