Многоканальные последовательности и ассоциированные конверсии

Сколько времени нужно пользователям, чтобы принять решение о покупке? Какой путь они проходят прежде, чем совершить транзакцию? Какие рекламные каналы знакомят пользователя с брендом, какие мотивируют его к покупке, а какие завершают цепочку перед продажей. Ответить на эти и другие важные вопросы вам помогут отчеты по многоканальным последовательностям и ассоциированным конверсиям, о которых мы подробно поговорим в этой статье.

бонус для читателей

12 основных отчетов Google Analytics для маркетологов

Скачать материал

Содержание

Что такое многоканальные последовательности и зачем они нужны

Люди редко делают покупки с первого визита на сайт, если только это не дешевые товары общего потребления. В этом легко убедиться, посмотрев на отчет «Конверсии» — «Многоканальные последовательности» — «Длина последовательности» в Google Analytics:

Отчет «Длина последовательности» в Google Analytics

Обычно, чтобы принять решение о покупке, человеку нужно сравнить цены и предложения от разных продавцов, определиться с моделью, размером, цветом товара и т. д.

Например, пользователь загуглил смартфон и зашел на ваш сайт, кликнув по рекламе в платном поиске. Бегло ознакомившись с вашими товарами, он ушел на другие сайты, чтобы сравнить. Через какое-то время, решив, что у вас лучшее предложение, он набрал запрос в поиске, снова попал на ваш сайт, детальнее изучил характеристики и взял время на раздумье. Когда вы запустили ретаргетинг на этого пользователя и предложили скидку, он перешел по объявлению и купил смартфон.

Путь, который проделал пользователь от первого визита до покупки, и есть многоканальная последовательность.

Из примера мы видим, что у пользователя было четыре касания с вашим брендом через разные каналы, три из которых платные. Как понять, какой канал оказался более эффективным и сыграл решающую роль? Куда стоит вкладывать больше рекламного бюджета, чтобы повысить продажи?

Если вы посмотрите в стандартные отчеты Google Analytics (например «Источники трафика»), то увидите, что ценность от транзакции по умолчанию присвоена последнему непрямому каналу в цепочке (по модели атрибуции Last Non-Direct Click), то есть ретаргетингу:

Путь пользователя к покупке

Из этого можно сделать ошибочный вывод, что именно в этот канал стоит инвестировать большую часть денег. Но, что произойдет, если проигнорировать роль остальных каналов и уменьшить их финансирование либо совсем исключить их из цепочки? Это может привести к снижению продаж или росту CPA.

Очевидно, что каналы влияют друг на друга и это влияние нельзя игнорировать при оценке эффективности рекламы.

Многоканальные последовательности помогают избежать ошибочных решений. Они предоставляют полную картину того, как пользователи совершают ассоциированные конверсии, и позволяют на это повлиять.

Что такое ассоциированные конверсии и зачем они нужны

Ассоциированные конверсии — это целевые действия, перед совершением которых у пользователя было несколько касаний с сайтом.

Любой рекламный канал, который участвовал в воронке продаж, может играть три роли:

  1. Привлечение или первое касание — то есть канал был первым в цепочке.
  2. Вспомогательное касание — канал был в середине цепочки и помогал совершить покупку.
  3. Последнее касание — канал был последним перед покупкой.

Отчет «Конверсии» — «Многоканальные последовательности» — «Ассоциированные конверсии» в Google Analytics показывает, в скольких конверсиях конкретный канал был вспомогательным, то есть не привел клиента непосредственно к покупке, но участвовал в воронке:

Отчет «Ассоциированные конверсии» в Google Analytics

Показатель в последнем столбце этого отчета позволяет понять общий вклад канала в ассоциированные конверсии. Чем он выше, тем больше роль канала в качестве вспомогательного. Эта информация так же пригодятся вам для оценки эффективности маркетинговых каналов.

Как использовать многоканальные последовательности

Самая главная и очевидная функция многоканальных последовательностей — это оценка эффективности и улучшение рекламных кампаний. Они помогают оптимизировать маркетинговый бюджет так, чтобы увеличить продажи и снизить CPA.

Чтобы понять ценность ассоциированных конверсий, давайте посмотрим, что будет, если вместо них использовать стандартные отчеты Google Analytics, построенные по модели атрибуции Last Non-Direct Click. Для этого еще раз взглянем на отчет «Длины последовательностей»:

«Длины последовательностей»

С большой вероятностью в вашем отчете будет похожая ситуация — львиную часть дохода вам приносят транзакции, перед которыми покупатели сделали больше одного визита на сайт. И если отдавать всю ценность последнему каналу перед заказом, то остальные каналы останутся «обделенными».

Читайте также: как оценить дополнительный доход, который может быть получен благодаря применению моделей атрибуции, учитывающих взаимное влияние каналов. Материал будет полезен маркетологам и аналитикам, которые стремятся в деньгах оценить потенциальную выгоду перехода от Last Non-Direct Click модели к мультиканальным моделям.

Если вы сделаете два сегмента (в первом сессии с транзакциями, а во втором все сессии пользователей, которые сделали транзакцию) то увидите, что во втором сегменте визитов значительно больше. Например, когда мы сделали такие сегменты для небольшого интернет-магазина, оказалось, что только 26% сессий в «Отчетах по умолчанию» Google Analytics получают свою ценность. Остальные игнорируются, что приводит к необъективной оценке каналов и ошибочным решениям.

Если же посмотреть в отчет по ассоциированным конверсиям, то картина станет яснее. Вы увидите ценность, которую принес канал, будучи в середине цепочки:

Отчет по ассоциированным конверсиям

Этот подход лучше, чем оценка по Last Click или Last Non-Direct Click, но он тоже не идеален. Если в цепочке участвовало несколько вспомогательных каналов, то конверсия считается для каждого из них. В итоге получится, что общий атрибутированный доход будет превышать сумму, которую вы получила на самом деле. Кроме того, непонятно, какой именно вклад внес каждый из вспомогательных каналов. Очевидно, что он не одинаков.

В бесплатном Google Analytics есть и другие модели атрибуции, но все они обладают общим недостатком: либо отдают всю ценность одному каналу, либо распределяют ее между каналами, основываясь только на их позиции в цепочке, а не на реальной работе. Подробнее о моделях атрибуции читайте в статье:

Чтобы оценить объективный вклад каждого канала в продажи и их взаимное влияние, вам понадобится атрибуция на основе воронки.

Атрибуция на основе воронки от OWOX BI

ML Funnel Based Attribution вам будут доступны сырые данные о действиях каждого пользователя во всех сессиях. Вы узнаете, в какой сессии пользователь впервые посетил сайт, благодаря какому источнику добавил товар в корзину, а какой мотивировал его сделать заказ. Это позволит оценить каждый визит на основании действий, которые совершил пользователь. А зная ценность сессии, легко вычислить ценность каждого объявления, кампании и канала.

Когда стоит использовать атрибуцию на основе воронки:

  • Меньше 30% ваших клиентов совершают заказ за одну сессию.
  • Вы не знаете, как оптимизация платных кампаний повлияет на продажи в других каналах.
  • Вы инвестируете в веб-каналы, но клиенты заказывают также в приложениях и офлайн-магазинах.
OWOX BI ML Funnel Based Attribution
Бесплатно попробовать атрибуцию OWOX BI

Почему стоит доверить OWOX BI оценку рекламных кампаний:

  1. Модель OWOX BI обучена на данных десятков тысяч проектов и устойчива к «зашумленным» данным.
  2. Оценивает каналы с учетом поведения пользователей в разных когортах: тип пользователя, регион, тип устройства и пр.
  3. Наглядно показывает вклад рекламной кампании в продажи на сайте, в приложении и ROPO-продажи.
  4. Предоставит удобный пользовательский интерфейс, чтобы вы могли указать вводные и учесть экспертное мнение в расчете
  5. Вы получите прозрачные и объяснимые результаты по каждой транзакции.

Подробнее о преимуществах и том, как работает атрибуция OWOX BI, читайте в статье:

Использованные инструменты

Часто задаваемые вопросы

Открыть все Закрыть все
  • Что такое многоканальные последовательности и ассоциированные конверсии?

    Многаканальная последовательность — это путь, который проделал пользователь от первого визита до покупки. Ассоциированные конверсии — это целевые действия, перед совершением которых у пользователя было несколько касаний с сайтом.
  • Как определить шаги воронки?

    Если у вас интернет-магазин, вам скорее всего подойдут шаги воронки из модуля Enhanced Ecommerce Google Analytics. Для сайтов, принимающих заявки, можно выделить первый визит, просмотр страницы с описанием услуги, открытие формы заявки и ее успешную отправку.
  • Что делать, если у нас много разных воронок на сайте?

    Шаги любой воронки можно сопоставить этапам классической этапам покупки: осознание → интерес → рассмотрение → покупка. Таким образом, несколько разных воронок можно измерить единой моделью атрибуции.
  • Чем будут отличаться результаты расчета от Google Analytics?

    В отчетах Google Analytics по-умолчанию используется модель атрибуции по последнему значимому источнику — Last Non-Direct Click. Funnel Based атрибуция — атрибуция на основе воронки — назначает рекламным кампаниям иную ценность, чем в Last Non-Direct Click. Например, каналы, которые вносят вклад преимущественно в начале воронки, при Last Non-Direct Click атрибуции чаще всего остаются недооцененными. Funnel Based атрибуция учитывает вклад таких каналов, поэтому они получат больше ценности. В то же время, каналы, которые встречаются преимущественно в конце воронки, например Email-канал, получат меньше ценности, так при Last Non-Direct Click модели они забирали на себя ценность каналов, которые были перед ними.
  • Как использовать полученные результаты?

    Модель атрибуции на основе воронки позволяет измерять эффективность рекламных каналов в привычных показателях — ROAS, ROI, CPA. Поэтому полученные результаты используются в стандартных отчетах, где сравнивается эффективность рекламных каналов. Также результаты можно использовать для периодического расчета поправочных коэффициентов каждому из каналов. Такой коэффициент учитывает взаимное влияние каналов и может быть применим к оперативным отчетам, построенным по Last Non-Direct модели.
  • От чего зависит эффективность модели атрибуции?

    Эффективность модели атрибуции на основе воронки тем выше, чем больше каналов используют ваши покупатели по пути к заказу. Оценить дополнительную ценность от внедрения модели атрибуции на основе воронки вы можете благодаря стандартному отчету Multi-Funnel Channels в Google Analytics.
  • В чем преимущества модели атрибуции на основе воронки?

    1. Модель оценивает прохождение каждого шага воронки, а не только последнего.
    2. Ценность распределяется на основе данных о поведении реальных пользователей, а не субъективных предположений.
    3. Модель полностью прозрачна и позволяет легко проверить расчеты на уровне конкретного заказа.