Как посчитать конверсию сайта с помощью атрибутирования ценности
Времена, когда для увеличения продаж использовали один источник трафика, давно прошли. Сейчас успешные предприниматели работают сразу с несколькими каналами привлечения трафика.
Чтобы упростить анализ эффективности каждого канала и их взаимодействия, используются различные модели атрибуции. Именно они помогают понять, какие источники трафика (рекламные каналы) дают наибольший эффект.
Чтобы упростить анализ эффективности каждого канала и их взаимодействия, используются различные модели атрибуции. Именно они помогают понять, какие источники трафика (рекламные каналы) дают наибольший эффект.
Модели атрибуции
Со времени, когда клиент узнал о вас, до момента первой покупки проходит несколько сеансов его взаимодействия с вашими рекламными каналами. Способ определять, какой из этих каналов привел к покупке или заказу, — и есть атрибуция.
Атрибуция по последнему взаимодействию
В этой модели все 100% ценности приписываются каналу, через который клиент совершил заказ.
Особенности: интуитивно понятно. Хорошо подходит, если используется один канал маркетинга.
Особенности: интуитивно понятно. Хорошо подходит, если используется один канал маркетинга.
Модель последнего непрямого перехода
Данная модель схожа с атрибуцией последнего взаимодействия, но ее отличие заключается в игнорировании прямых переходов.
Особенности: подходит, если используется канал с моделью оплаты за клик.
Особенности: подходит, если используется канал с моделью оплаты за клик.
Модель атрибуции «По первому взаимодействию»
Вся ценность конверсии отдается первому каналу в цепочке, через который потенциальный клиент узнал о предложении. Данная модель рекомендована к использованию в рекламных компаниях, цель которых заключается в повышении узнаваемости бренда.
Особенности: интуитивно понятно, хорошо подходит для видов бизнеса, высокий LTV
Особенности: интуитивно понятно, хорошо подходит для видов бизнеса, высокий LTV
Линейная модель атрибуции
В данном случае ценность конверсии поровну распределяется между всеми каналами трафика, которых "касался" пользователь. Например, если в цепочке каналов есть 5 элементов ( off-line, email, SMM, контекстная реклама и SEO), то каждому из них присваивается по 20% от общего количества «баллов».
Особенности: плохо подходит для реальных задач определения ценности источников трафика.
Особенности: плохо подходит для реальных задач определения ценности источников трафика.
Модель атрибуции с привязкой к позиции
В данном случае большая часть ценности конверсии присваивается первому и последнему каналам (по 40% на каждый). Оставшиеся 20% равномерно распределяются между остальными каналами привлечения трафика.
Применение этой модели подходит в тех случаях, когда нужно понять, откуда пользователь узнал о сайте, а также через какой канал была совершена конверсия. При этом учитываются и каналы-посредники.
Особенности: зачастую данный способ атрибуции хорошо себя показывает при среднем количестве сеансов до покупки <3
Применение этой модели подходит в тех случаях, когда нужно понять, откуда пользователь узнал о сайте, а также через какой канал была совершена конверсия. При этом учитываются и каналы-посредники.
Особенности: зачастую данный способ атрибуции хорошо себя показывает при среднем количестве сеансов до покупки <3
Модель «С учетом давности взаимодействия»
В этой модели учитывается давность взаимодействий, при которой точки, ближе всего расположенные к конверсии или моменту заключения сделки, считаются наиболее ценными.
Например, потенциальный клиент впервые пришел на сайт, кликнув на ссылку в социальной сети. Через несколько дней он попадает на него благодаря контекстной рекламе. В этот же день пользователь добавляет страницу в закладки браузера и еще несколько раз посещает страницу сайта. А перейдя на сайт через электронную рассылку – совершает заказ. В данном случае самым ценным каналом признается рассылка по электронной почте. Чуть менее полезной будет контекстная реклама. И практически бесполезным в данной модели будет признан канал социальной сети.
Особенности: введение в модель времени хорошо себя показывает для покупок, которые пользователь совершает "от случая к случаю"
Например, потенциальный клиент впервые пришел на сайт, кликнув на ссылку в социальной сети. Через несколько дней он попадает на него благодаря контекстной рекламе. В этот же день пользователь добавляет страницу в закладки браузера и еще несколько раз посещает страницу сайта. А перейдя на сайт через электронную рассылку – совершает заказ. В данном случае самым ценным каналом признается рассылка по электронной почте. Чуть менее полезной будет контекстная реклама. И практически бесполезным в данной модели будет признан канал социальной сети.
Особенности: введение в модель времени хорошо себя показывает для покупок, которые пользователь совершает "от случая к случаю"
Атрибуция по последнему
взаимодействию
взаимодействию
Модель атрибуции
«По первому взаимодействию»
«По первому взаимодействию»
Линейная модель атрибуции
Комбинирование моделей атрибуции
Модель атрибуции с привязкой к позиции
Модель «С учетом давности взаимодействия»
Атрибуция по воронке или Funnel based
Но есть способ атрибуции, стоящий особняком, — атрибуция по воронке (Funnel based). Этот тип атрибуции присваивает ценность каналу маркетинга пропорционально сложности перехода с шага на шаг воронки продаж.
Объясним на примере:
на рисунке воронка продаж. Над названием этапа воронки указано количество людей, дошедших с первого этапа воронки. В промежутках — процент людей, перешедших с предыдущего этапа.
на рисунке воронка продаж. Над названием этапа воронки указано количество людей, дошедших с первого этапа воронки. В промежутках — процент людей, перешедших с предыдущего этапа.
Интерфейс для просмотра воронки продаж по направлению
Как видим, наиболее трудным является переход с этапа "Просмотр продукта" на этап "Оформление заказа". Соответственно канал маркетинга, который привел к переходу с этапа "Просмотр продукта" на этап "Оформление заказа", получит наибольший приоритет.
Итак, с каждым из переходов самые труднопроходимые оцениваются наиболее высоко. Чем это удобно для бизнеса? — На основе больших данных с математической точностью выявляются именно те каналы, которые приводят к продаже/регистрации/заказу.
В мире эта модель атрибуции используется в уникальном и дорогом продукте — Google Analytics 360. Его альтернатива для малого и среднего бизнеса — сервис маркетинг-аналитики SEF.
Итак, с каждым из переходов самые труднопроходимые оцениваются наиболее высоко. Чем это удобно для бизнеса? — На основе больших данных с математической точностью выявляются именно те каналы, которые приводят к продаже/регистрации/заказу.
В мире эта модель атрибуции используется в уникальном и дорогом продукте — Google Analytics 360. Его альтернатива для малого и среднего бизнеса — сервис маркетинг-аналитики SEF.
В чем ценность?
В кейсах сайта Google Analytics 360 минимальное увеличение прибыли после оптимизации с помощью данного инструмента составляет 19% (кейс компании Erwin Penland). Прекрасный инструмент с небольшим недостатком — его стоимость начинается от 150 000 долларов в год.
Доступен ли он для малого и среднего бизнеса? — Нет. Но есть альтернатива: сервис SEF, использующий аналогичную модель атрибуции Funnel based.
Доступен ли он для малого и среднего бизнеса? — Нет. Но есть альтернатива: сервис SEF, использующий аналогичную модель атрибуции Funnel based.
