Как правильно выбрать шаги воронки при настройке атрибуции

Материалы для скачивания

Если вы хотите оптимизировать рекламные расходы и увеличить ROAS, нужно учитывать и корректно оценивать вклад каждого канала в цепочке перед продажей. Инструментами стандартного Google Analytics здесь не обойтись, потому что половина моделей атрибуции, доступных в сервисе, отдает всю ценность от транзакции какому-либо одному каналу в цепочке. А вторая половина моделей оценивает канал по условному правилу, а не по реальным заслугам.

Узнайте больше о плюсах и минусах всех моделей в статье «Модели атрибуции — подробный обзор и сравнение»

В отличие от стандартных моделей GA, OWOX BI Attribution учитывает взаимное влияние каналов на конверсию и продвижение пользователя по воронке. Кроме того, можно сравнить эффективность рекламы по вашей текущей модели и по модели OWOX BI, чтобы увидеть недооцененные или переоцененные кампании.

В результате вы сможете перераспределить бюджет в пользу тех каналов, которые приводят пользователей с конверсиями, но недополучают ценности по модели Last Non-Direct Click в Google Analytics.

В этой статье мы расскажем, как выделить конверсионные события для шагов воронки по модели AIDA и построить на основе этих шагов модель атрибуции в OWOX BI.

Если вы хотите учитывать каждый шаг пользователя в воронке и честно оценивать рекламные каналы, запишитесь на демо. На нем мы расскажем и покажем, чем OWOX BI будет полезен вашему бизнесу.

Содержание

Узнайте, какие кампании приносят прибыль, а какие не окупаются

Автоматически импортируйте расходы из рекламных сервисов в Google Analytics. Сравнивайте затраты, CPC и ROAS разных кампаний в одном отчете.

Воронка продаж и модель AIDA

Воронка продаж — это путь, который проходит пользователь от первого знакомства с сайтом до покупки. Согласно маркетинговой модели AIDA, этот путь состоит из четырех этапов:

  1. Attention — человек обратил внимание на сайт.
  2. Interest — заинтересовался товаром.
  3. Desire — захотел купить товар.
  4. Action — совершил покупку.
AIDA модель

В теории это звучит просто и последовательно. В реальности же все немного сложнее. Аудитория вашего сайта может вести себя совсем не так, как вы того ждете. Посетители, приходящие с разных рекламных каналов, и ведут себя по-разному. Человек может много раз заходить на сайт и уходить, ничего не сделав; бросать товары в корзине; кликать по различным баннерам и т. д. Да, его действия будут последовательными, но у каждого пользователя будет своя последовательность.

Путь пользователя к покупке

Также от того, на каком этапе воронки находится пользователь, зависит выбор каналов коммуникации с ним. К примеру, медийная реклама отлично работает с холодной аудиторией в начале воронки, у которой нужно вызвать интерес. А электронные письма лучше работают с аудиторией на последних шагах воронки. Это лояльные пользователи, знакомые с брендом, поэтому конверсия у email-рассылок выше.

Чтобы увеличить конверсию из посетителей сайта в покупателей, нужно изучить действия вашей аудитории и правильно выбрать шаги воронки, которую вы будете использовать в своей модели атрибуции.

Зачем нужна воронка продаж

С помощью правильно выстроенной воронки продаж вы сможете:

  1. Корректно оценить эффективность маркетинга, найти недооцененные источники трафика и оптимально перераспределить рекламный бюджет.
  2. Понять потребности своих пользователей, чтобы делать им релевантные предложения.
  3. Разделить аудиторию на сегменты в зависимости от того, на каком этапе воронки находятся пользователи, и персонализировать коммуникацию с каждым сегментом.
  4. Найти узкие места в воронке и оптимизировать.

Как сформировать шаги для AIDA воронки

Задача вашей рекламы на каждом этапе воронки заключается в том, чтобы мотивировать пользователя перейти на следующий этап — ближе к покупке. К примеру, конверсионными действиями могут быть: просмотр карточки товаров, подписка на рассылку, добавление товара в корзину и прочие. Как же определить, какие из этих действий подходят для построения AIDA воронки?

Шаг 1. Выбрать конверсионные действия для будущих шагов воронки

На этом этапе вам нужно взять все важные с точки зрения бизнеса действия пользователей, которые они совершают на сайте до конверсии, например, первой оплаты.

Выбранные действия должны отслеживаться на вашем сайте и передаваться в Google BigQuery. Это позволит выполнить следующий шаг.

Шаг 2. Проанализировать, насколько выбранные действия пригодны для AIDA воронки

Анализировать конверсионные действия можно в разных разрезах, например:

  • Время от совершения действия до конверсии.
  • Вероятность конверсии при условии совершения конверсионного действия.

Для начала стоит составить такую таблицу со всеми выбранными событиями:

Конверсионное действиеКоличество событий (последние 6 месяцев)% конверсий, совершенных после этого событияСреднее время до конверсии после события
Событие №1257 43295%3 дня
Событие №2145 76529%8 дней
Событие №356 3917%14 дней
Событие №….........

Не стоит ограничивать себя в количестве событий. Чем больше действий вы используете для анализа, тем качественнее он будет. При этом, конечно, не нужно забывать о здравом смысле.

После этого нужно построить график на основании данной таблицы. Пример такого графика:

График конверсионных действий

На графике можно увидеть, как меняется время до конверсии в зависимости от конверсионного действия.

Хорошо — когда выбранные вами события равномерно распределяются на графике. Это позволит построить воронку, разбив данные события на кластеры, каждый из которых станет шагом воронки в атрибуции.

Плохо — когда события кучно сгруппировались на графике в одном месте. Тогда у вас получится только один или два шага воронки. В таком случае качество расчетов модели будет низкое.

Шаг 3. Сгруппировать действия в кластеры — будущие шаги воронки

Пример потенциальной AIDA воронки на проанализированных событиях:

AwarenessInterest DesireAction
События 1,3,7,9События 2,10,13,19События 4,8,11,12События 6,14,15

Шаг 4. Настроить и рассчитать атрибуцию в OWOX BI на основе подготовленных кластеров

Если у вас нет проекта в OWOX BI, вы можете бесплатно получить 7-дневный пробный период.

Получить Trial

Прежде, чем запускать расчеты атрибуции, вам нужно собрать все данные в облачном хранилище Google BigQuery. С помощью OWOX BI вы можете передавать из Google Analytics в GBQ сырые данные о действиях пользователей на сайте (просмотры страниц, события, транзакции и т. д.), рекламные расходы, статистику из сервисов коллтрекинга и email-рассылок.

Также вы можете самостоятельно догрузить в BigQuery информацию о статусах заказов и пользователях из вашей CRM. К данным в GBQ можно обращаться SQL-запросами и получать ответы в виде таблиц.

Для дальнейшей работы и визуализации эти таблицы можно выгрузить в CSV или Google Sheets, например, с помощью нашего бесплатного аддона. Такое решение позволяет строить отчеты без семплирования и других ограничений, присутствующих в интерфейсе GA.

Если у вас на сайте настроена расширенная электронная торговля для Google Analytics, то при появлении в BigQuery первой таблицы с данными о сессиях в OWOX BI будет автоматически создана модель атрибуции:

Воронка в OWOX BI

Вы можете создать новую модель или изменить уже существующую. Для редактирования откройте настройки модели и в каждом шаге перечислите конверсионные события через условие «ИЛИ»:

Настройка атрибуции в OWOX BI

Затем необходимо запустить расчеты. В результате вы получите информацию о том, какие источники трафика приводили к совершению выбранных вами конверсионных действий.

Результаты расчета модели OWOX BI можно сравнить с показателями модели Last Non-Direct Click в разрезе source/medium/campaign:

Это позволит выделить источники трафика, которые приводили к конверсионным действиям, но остались недооцененными. К примеру, на этом скриншоте мы видим, что yandex/organic был недооценен, и в него стоит вкладывать больше усилий.

Далее вам останется только перераспределить бюджет так, чтобы по итогу повысить количество конверсионных действий.

Пример: воронка для SaaS бизнеса

На скрине ниже вы можете увидеть, как зачастую распределяются источники трафика на разных этапах воронки. Если при формировании AIDA воронки события подобраны хорошо (см. график выше), мы можем перераспределить бюджет между рекламными источниками.

Если же события подобраны неудачно, то все они попадут на один или два рекламных канала, и тогда не будет вариантов, между какими каналами перераспределять рекламный бюджет.

P. S. Если вам нужна помощь с объединением данных в Google BigQuery и настройкой атрибуции, мы готовы помочь. Запишитесь на демо — обсудим детали.

Получить демо

Использованные инструменты