BI Attribution
Узнайте реальную ценность
вашей рекламы

Вы учитываете вклад каждой сессии перед заказом?

Большинство заказов делаются после двух и более визитов.

Отдавая всю ценность конверсии последнему клику, вы игнорируете вклад ~80% источников, которые участвовали в цепочке перед заказом.
Вы учитываете продажи в физических магазинах и в колл-центре?

Совпадает ли объем продаж в Google Analytics с вашей реальной прибылью?

Если ваши покупатели выбирают товар на сайте, а заказывают в физических магазинах или call-центре, то вы значительно недооцениваете вклад онлайн-кампаний в общие продажи.
Оцениваете каналы на основании позиции в цепочке?

Распределение ценности конверсий основанное только на позиции источника (линейная, временной спад, U-кривая) не учитывают полезных действий пользователя во время сессии.
Прозрачна ли для вас логика распределения ценности конверсий, можете ли вы ее проверить?

Если вы получаете результат расчетов только на уровне рекламных кампаний, у вас нет возможности его проверить и убедиться в достоверности расчетов на уровне реальных пользователей.

Большинство сложных моделей не предоставляют доступ к исходным данным и их расчеты невозможно проверить.

Узнайте реальный вклад рекламных кампаний

Объективный вклад в продажи

Funnel Based Attribution рассчитывает вероятность перехода пользователя на каждый из этапов воронки.

Чем меньше вероятность — тем большую ценность получает сессия, в которой пользователь перешел на этот шаг.

Вероятности рассчитываются на основании поведения ваших пользователей и учитывают особенности именно вашей воронки заказа.

Вам больше не надо гадать, какую модель атрибуции к какому каналу применить.

Используете единую модель атрибуции и распределяйте ценность за вклад в продвижение по воронке, а не присутствие в цепочке на определенной позиции.

Учитывайте полную информацию о действиях пользователей на сайте и в физических магазинах
Учитывайте доход из физических магазинов и исполняемость заказов, чтобы измерить вклад онлайн-маркетинга в реальные продажи
Узнайте, какие кампании переоценены, а какие недооценены, чтобы эффективно перераспределить бюджет
Работайте с валовой прибылью от проданных товаров, а не с доходом из Google Analytics
Настраивайте рекламные кампании, учитывая, на каких этапах воронки и устройствах они наиболее эффективны
Оптимизируйте ставки в Google AdWords, Alytics и K50: Оптимизатор, учитывая реальную ценность кампаний
Оцените вклад медийной рекламы DoubleClick в продажи

Прозрачные расчеты, безграничные отчеты

Вы получаете полный доступ к каждому клику, каждой сессии и каждому этапу расчетов в Google BigQuery.

Более того — все данные хранятся в вашем проекте Google Cloud Platform и принадлежат вам. Funnel Based Attribution просто помогает вам ими управлять.

Узнайте больше о своих клиентах

Funnel Based Attribution рассчитывает ценность каждой сессии.
Благодаря этому вы можете оценить и группировать расходы и доходы вокруг любого из ее свойств.

Рентабельность

Сравните рентабельности когорт пользователей, например, в зависимости от того, видели ли они баннер или нет.

Атрибуция

Продуктовая атрибуция: сколько вы тратите и сколько зарабатываете на каждой из групп товаров.

Доход

Оцените вклад мобильных версий и приложений, объединив расходы и доходы пользователей на всех типах устройств.

Быстрый запуск и быстрые расчеты

Не нужно размещать на сайте специальные теги отслеживания

Funnel Based Attribution использует для расчетов несемплированные данные в формате Google Analytics Enhanced Ecommerce.

Поэтому вам не нужно размещать на сайте специальные теги отслеживания.

Результаты расчетов в течение нескольких минут

Все расчеты выполняются в Google BigQuery.

Благодаря этому вы получите результаты расчетов уже через несколько минут. Даже если для этого потребуется обработать террабайты данных.

У вас полный доступ ко всем используемым для расчетов данным, они хранятся в вашем проекте Google BigQuery

Вы можете в любой момент убедиться в достоверности расчетов для каждой сессии пользователя

Мы не являемся рекламным агентством, НЕ продаем рекламу

OWOX является официальным технологическим партнером Google Cloud Platform

Стоимость

Сравнение планов

Basic

Business

Максимальное количество моделей

Не ограничено

Учет заказов не только из Google Analytics

Поддержка

Сообщество, Email

Сообщество, Email, Онлайн чат

SLA

до 8 часов

до 4 часов

14 дней бесплатно

Ответы на часто задаваемые вопросы

Открыть все Закрыть все

Чем ваша модель атрибуции лучше, чем в Data-Driven?

Наша реализация описанной модели атрибуции обеспечивает полный доступ ко всем данным в Google BigQuery. В отличии от Data Driven модели вы всегда можете проверить расчеты и увидеть распределение ценности конкретного заказа и каждой сессии пользователя.
Чем ваша модель атрибуции лучше, чем Time Decay, U-shape и других?

Эти модели атрибуции оценивают источники на основании их позиций и не учитывают реальных действий пользователей во время сессии. Поэтому вне зависимости от того, добавил ли пользователь товар в корзину, перешел ли к оформлению заказа, сессия получит одинаковую ценность. Наша модель атрибуции оценивает сессию на основе действий, которые совершил пользователь для продвижения по воронке к заказу.
Чем ваша модель атрибуции лучше, чем Last Non-Direct Click?

Last Non-Direct Click оценивает вклад только последнего непрямого источника и не учитывает все предшествовавшие источники. Даже если в них пользователь познакомился с купленным в последствии товаром и добавил его в корзину, вся ценность достанется только последнему источнику. Модель атрибуции на основе прохождения пользователем воронки заказа учитывает вклад каждой сессии в цепочке к заказу, поэтому оценка сессий более достоверная.
Можно ли использовать вашу модель атрибуции для оценки медийных кампаний?

Конечно, наша модель атрибуции оценивает вклад источника на каждом из этапов воронки, в том числе на верхних.
Как настраивается сбор и обработка данных для использования Funnel Based Attribution?

Для расчетов используют несемплированные данные Google Analytics. Подробно процесс настройки рассмотрен в этой статье.