3 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Что такое модели атрибуции

Атрибуция конверсии

7 июня 2016 года. Опубликовано в разделах: Азбука терминов. Время чтения

Атрибуция конверсии — это многосоставное понятие, складывающееся из терминов «атрибуция» и «конверсия».

Конверсия в бизнесе — это совершение пользователем целевого действия для компании. Например, если ваша цель — это осуществление пользователем покупки, то самой важной для вас конверсией будет осуществление транзакции.

Конверсия делится на макро и микро:

  1. Макроконверсия — это конечное действие, к которому мы стремимся. Например, та самая покупка товара.
  2. Микроконверсия — это шаги пользователя, которые приводят его к макроконверсии: регистрация на сайте, добавление товаров и т. п.

Атрибуция — это правило распределенной ценности конверсии. Проще говоря — присвоение «баллов» за конверсию, чтобы рассчитать её эффективность.

В конечном счете, атрибуция конверсии — это метод определения эффективности маркетингового канала, расчет вклада конкретной сущности (канала, ключевого слова, целевой страницы) в совершение конверсии.

Модели атрибуции конверсии

Что такое модель атрибуции Google Analytics или Яндекс Метрики — это набора правил, по которому вы решили определять ценность конверсии. Можно выделить 7 стандартных моделей атрибуции в Гугл Аналитикс и 2 в Яндекс.Метрике.

Представим, что посетитель зашёл на ваш сайт через рекламное объявление в Google , затем, через некоторое время, переходит по ссылке из социальной сети, в тот же день попадая на сайт через почтовую рассылку и по прямой ссылке.

  1. Модель «Последнего взаимодействия» («Последнего касания»): Все «баллы» отдаются последнему каналу в этой цепочки конверсии. В нашем случае, это будет прямой переход по ссылке.
  1. Модель «Последний непрямой клик»: Во многом схож с предыдущей моделью, но с тем условием, что прямые посещения игнорируются, и вся ценность присваивается последнему каналу, по которому пришёл пользователь перед макроконверсией. В этом примере, это будет почтовая рассылка.
  1. Модель « Последний клик в AdWords»: Вся ценность конверсии вкладывается в последний клик по объявлению AdWords. У нас — это единственный клик.
  1. Модель «Первое взаимодействие»: Ценным считается первый канал в цепочке, по которому пользователь совершил переход. Здесь это снова будет AdWords.
  1. Линейная модель: Всем каналам в цепочке конверсии присваивается одинаковая ценность. В нашей цепочке 4 элемента, и каждому присваивается по 25% от количества всех «баллов».
  1. Модель «С учетом давности взаимодействия»: Чем ближе находится точка взаимодействия пользователя со временем совершения макроконверсии, тем более ценной она будет. Здесь используется понятие «экспоненциальный распад», и период полураспада по-умолчанию равен 7 дням. То есть, если действие произошло более, чем 7 дней назад, то оно в 2 раза менее ценно, а более 2 недель — в 4 раза. Допустим, что переход через AdWords был совершен 8 дней назад от момента совершения покупки. Тогда этот канал получит в 2 раза меньше ценности, чем все остальные. Наибольшую ценность будут иметь переход из почты и прямой переход.
  1. Модель «Атрибуция с привязкой к позиции»: это слияние моделей первого и последнего касания. Первое и последнее звено цепочки получают по 40% от всей ценности конверсии, остальные 20% равномерно распределяются между всеми участниками. По 40% в нашем случае получат AdWords и прямое посещение, по 10% — социальная сеть и почта.

К моделям атрибуции метрики Яндекса относятся первый и последний переход, последний значимый переход.

  1. В случае с первым вариантом, вся ценность конверсии уходит к каналу, по которому произошло первое касание.
  2. Во втором — к последнему клику, приведшим к конверсии.
  3. Если с первыми двумя всё понятно, то с последним нужно разобраться внимательней. Последний значимый переход схож с атрибуцией по последнему переходу, с той лишь разницей, что переходы из закладок отбрасываются и остаются только значимые источники: поиск, контекст, соц.сети.

Вы можете настроить свою модель конверсии в зависимости от условий вашей рекламной компании.

Как выбрать модель атрибуции?

Модель подсчета атрибуции конверсии выбирается в зависимости от особенностей вашего бизнеса и рекламной кампании:

  1. Модель «последнего взаимодействия» подойдет вам, если ваш бизнес основан на покупках и транзакциях, не предусматривающих этапа принятия решений.
  2. «Последний непрямой клик» подойдет в качестве базовой для сравнения с другими моделями и если вы не хотите учитывать прямые заходы на сайт.
  3. «Последний клик в AdWords» нужен для того, чтобы определить самое высокоэффективное объявление AdWords.
  4. Если вы хотите узнать, что пробуждает интерес в ваших посетителях и обеспечивает первое касание, то используйте модель «Первого взаимодействия».
  5. Если вы постоянно контактируете с потенциальным клиентом через рекламу на всём пути от первого клика до конверсии, то используйте Линейную модель атрибуции.
  6. Для краткосрочных рекламных компаний рекомендуется использовать модель «Учета давности взаимодействия».
  7. Если вы одинаково цените первое знакомство клиента с продуктом и финальную конверсию, то следует использовать атрибуцию «С привязкой к позиции».
Читать еще:  Что значит бог для тебя

Вы можете настроить свою модель конверсии в зависимости от условий вашей рекламной компании.

Яндекс рекомендует

  • Использовать модель «Последнего перехода» для технического анализа сайта и обнаружения страниц без кода счетчика.
  • Настроить модель «Первого перехода», если пользователь долго принимает решение о целевом действии и возвращаться на сайт из любых других источников трафика.
  • «Последний значимый переход» для сайтов с быстрой конверсией, происходящей в рамках одного визита.

Атрибуция конверсии — это мощный инструмент, используемый в интернет-маркетинге для анализа и корректировки рекламной кампании. Используя его, вы всегда сможете найти эффективные каналы рекламы и уменьшить затраты на развитие бизнеса.

– Широкая семантика.
– Высокий CTR.
– Тщательная минусовка.
– Только целевые заходы.

Что такое модели атрибуции в «Яндекс Директе». Какие они бывают и для чего нужны

Чтобы успешно развивать свой бизнес, важно понимать следующие аспекты: как приходят клиенты, с помощью каких каналов они взаимодействуют с вашими ресурсами, а также, сколько в среднем необходимо сделать касаний (шагов), чтобы заключить сделку и привести клиента к продаже. В своё время в поведенческой психологии даже ввели специальный термин, получивший название «атрибуция». Он характеризует процессы изучения и исследования особенностей поведения конкретного человека или какой-либо группы людей в целом.

В сфере интернет-маркетинга атрибуция играет огромную роль, так как лучшее знание своих клиентов позволяет повышать эффективность бизнес-системы в целом. При этом, чем больше каналов коммуникации с интернет-аудиторией задействуется, тем выше и значимость подобных исследований поведения пользователей.

Одним из недавних новшеств в продуктах российского IT-гиганта стало появление возможности учета атрибуции, как системой аналитики «Яндекс Метрика», так и рекламной площадкой «Yandex Direct». В «Метрике» можно проанализировать все задействованные каналы интернет-продвижения, а также поведение интернет-пользователей на сайте. Опираясь на полученные атрибуционные сведения, можно запустить процесс постоянного самосовершенствования, оптимизируя затраты на вторичные источники (которые не приводят прямым образом к продажам, но играют важную второстепенную роль, взаимодействия с пользователями интернет-ресурса и подогревая в них интерес).

С точки зрения рекламных кампаний в «Директе», важно понимать, как те или иные изменения в настройках влияют на финальный итог, что, естественно, сказывается и на финансовых результатах. При этом имеются и свои характерные отличия, которые будут рассмотрены в данной статье позже.

Для наглядности достаточно рассмотреть атрибуцию в «Яндекс Метрике». Существует три основные модели:

  • «Последний переход» — отображается источник визита в конкретный момент времени без учета истории предыдущих посещений;
  • «Первый переход» — позволяет узнать, сколько новых посетителей принес каждый из задействованных источников;
  • «Последний значимый переход» — указывает сводку по каналам маркетинговой коммуникации, оказавшим решающее воздействие на посетителя (которые привели к конверсии).

Чтобы наблюдать достоверную картину, необходимо рассматривать все три модели. Атрибуция позволяет оценить вклад каждого источника трафика в конверсию, так как часто, прежде чем совершить целевое действие на веб-сайте, посетитель может совершать несколько сеансов взаимодействия с ресурсом в течение длительного периода времени.

Используя атрибуционные сведения можно понять, какие каналы являются главными в продажах. При этом, важно обращать внимание и на вторичные источники, подталкивающие интернет-пользователей к целевым действиям.

Атрибуция в «Яндекс Директе» считается похожим способом, но с рядом отличий:

  • вместо визитов отображаются клики по рекламным объявлениям на поиске и на сайтах-партнерах поисковой системы;
  • конверсия привязана к дате того перехода, который её обеспечил.

Как уже было сказано ранее, назначение атрибуции в «Директе» — показать эффективность рекламы и определяется она, как отношение целевых визитов к кликам. При этом учитывать следует только переходы, осуществленные через рекламные объявления, т.е. привязанные строго к данной площадке.

Таким образом, если посетитель совершил два клика по рекламе (в том числе один из них привел к конверсии), заход с естественной выдачи и три из социальных сетей, сводка в «Директе» отобразит только два перехода.

Читать еще:  Когда день флага России

Конверсия для РК будет равной 50% (рассчитывается, как ½). При её подсчёте в Метрике она будет 1/(2+1+3)=0,17 или 17%. Именно поэтому будут происходить расхождения в цифрах из двух разных отчётов.

Таким образом, атрибуция в «Yandex Direct» хорошо помогает проанализировать эффективность рекламных кампаний без учета каких-либо других каналов маркетинговой коммуникации, на основании чего можно добиться значительного улучшения качества РК. Для получения полной и наиболее достоверной картины рекомендуется пользоваться данными атрибуции в «Яндекс Метрике», так как там можно параллельно посмотреть не только атрибуционные показатели, но и другие параметры и данные (вебвизор, время и глубина просмотра, посещаемость, поисковые запросы и т. д.).

Модели атрибуции для e-commerce: 5 подсказок для продавца

Хотите увеличить прибыль с вашего сайта? Представляем вам широко используемые моделей атрибуции для отслеживания эффективности путей продаж!

21 Марта 2017 | 4576 | 0

Раньше все было проще: например, вы запускали рекламу на радио, и она приносила 5 новых клиентов стоимостью 250$. Это единственное взаимодействие клиента с рекламой – канал получил 100% от этих продаж. Легко!

Но сегодня? Путь, который люди проходят, чтобы узнать о вас, изучить и в конечном итоге что-то купить, может быть длинным и запутанным. Как и канал ваших продаж.

Как отслеживать эффективность каждого пути? С помощью модели атрибуций!

Модель атрибуции – это то, как вы присваиваете ценность или значение для продаж и конверсий между различными взаимодействиями пользователя. Она включает в себя все digital-каналы: платный трафик, дисплей, e-mail, социальные медиа, органический поиск, рефералы и влияние, которое каждый из них оказывает на конечную конверсию.

Есть 5 широко используемых моделей атрибуции:

  1. Первое взаимодействие (First-Click) присваивает 100% ценности первому источнику в пути конверсии. Подходит, чтобы узнать, как все же люди нашли вас. Но если они прошли длинную цепочку, прежде чем конвертироваться, заслуживает ли первый источник всей славы?
  2. Последнее взаимодействие (Last-Click) присваивает всю ценность последнему источнику, независимо от того, сколько других было до этого. Легко настраивается и отслеживается, но почти полностью признается сейчас бесполезным. Цепочка слишком длинная и не придается никакого значения началу и середине канала.
  3. Линейная модель отдает равную ценность каждому источнику в пути конверсии. Если посетитель прошел путь из 5 взаимодействий перед покупкой, каждому из них будет присвоено 25%. Из-за того, что все источники считаются одинаково значимыми, можно переоценить незначительные или недооценить ключевые.
  4. Модель на основе позиции отдает предпочтение первому и последнему источнику, обычно присваивая каждому из них 40% ценности, при этом распределяя оставшиеся 20% между остальными источниками в пути. Очевидно, модель может существенно недооценивать середину, особенно при длинной цепочке конверсии.
  5. В модели с учетом давности взаимодействия наибольшая ценность присваивается взаимодействию, которое ближе всего к конверсии и уменьшается с удалением от нее. Модель пользуется популярностью, так как, отдавая предпочтение последнему взаимодействию, она все же учитывает все точки в пути.

Также можно создать свою собственную модель, основываясь на вашей платформе, аудитории, маркетинге и бизнес-целях.

Использование моделей атрибуции помогает понять, что способствует продаже и какие каналы заслуживают значительную часть вашего маркетингового бюджета.

5 вещей, которые важно знать

    Ассоциированные конверсии – основная часть ваших продаж

Более чем 98% посетителей вашего сайта не совершат покупку в свой первый визит. 55% покинут сайт через 15 секунд.

84% потребителей говорят, что они полностью или отчасти доверяют рекомендациям семьи, друзей и коллег. 88% доверяют отзывам незнакомцев так же, как тем, кого они знают.

Средний процент покидания корзины – 68.81%.

Все это позволит нам подчеркнуть очевидное: немногие покупают на вашем сайте в свой первый визит. Они заходят, изучают продукцию, проверяют онлайн-отзывы и социальные аккаунты, ищут купоны и скидки, снова возвращаются к вашему сайту, проверяют, что говорят и говорили другие про вас и, наконец, возвращаются, готовые потратить свои деньги.

Каждое такое взаимодействие влияет на конечную конверсию. Основная часть ваших продаж и есть эти ассоциированные конверсии, поэтому их нужно отслеживать и назначать ценность. Так вы сможете понять поведение ваших покупателей и как можно повлиять на них.

Открываем отчет Конверсии > Многоканальные последовательности > Длина последовательности, чтобы увидеть, сколько конверсий произошло после одного взаимодействия, двух, трех и т.д.

Далее смотрим Конверсии > Многоканальные последовательности > Ассоциированные конверсии и находим последнюю колонку Ассоциированные конверсии/конверсии по последнему клику или прямому взаимодействию. Если значение меньше 1, то этот канал преимущественно последний перед конверсией. Если значение больше 1, то он лишь шаг на пути. Атрибуция по первому или последнему клику системой игнорируется.

Читать еще:  Как сделать дубликат ПТС

Повторимся: ассоциированные конверсии – основная часть ваших продаж. Учитывайте это при выборе модели атрибуции.

Идеальной модели атрибуции нет

В каждой модели есть свои ограничения и условности. Пользовательская модель была бы наилучшим вариантом, однако требуется немало времени, чтобы собрать надежные данные.

Пользовательская модель должна отражать ваших клиентов и ваш бизнес. Надо определить, какое поведение значимо для конечных целей и «легких» конверсий (подписка на рассылку, обращение к консультанту и т.д.). Именно они, в конечном счете, несут в себе ценность для продажи, независимо от того, как далеко они в цепочке.

Какие у вас главные пути конверсий и ассоциированные конверсии? Они говорят о том, как ведут себя покупатели. Используете ли вы их полный потенциал? Или вкладываете средства в каналы, которые не влияют на конечную конверсию?

Люди ищут, обдумывают и покупают по-разному. Постройте модель, которая будет работать и для них, и для вас.

Следует основываться на данных

В моделях атрибуции нет места пустым догадкам. Ваши усилия всегда должны быть подкреплены достоверными данными.

Основывайтесь на Google Analytics и плагине расширенной электронной торговли, чтобы собирать нужные данные. Настройте цели и каналы. Обращайтесь к отчетам для принятия решений.

Необходимо отслеживать все как можно детальнее, чтобы гарантировать точные данные.

  • Используйте автопометку;
  • Используйте UTM-параметры.

Если вы тратите время, силы и деньги на что-то, вы должны собирать об этом информацию. Чем больше данных вы рассматриваете, тем более точны ваши решения и тем лучше понимание путей конверсии, которые проходят ваши покупатели до достижения виртуальной кассы.

Хотите увеличить вашу прибыль? Собирайте данные и используйте их!

Учитывайте пожизненную ценность клиента

Вы хотите продать один раз? Или предпочитаете, чтобы клиенты возвращались снова? Предположим, что ответ очевиден (потому что так и есть).

Для этого нужно учитывать пожизненную ценность клиента (LTV – Customer Lifetime Value). Ваши главные клиенты – 1% самых сливок – стоят в 18 раз больше, чем средний покупатель.

Тем не менее, довольно часто мы уделяем мало внимания вернувшимся покупателям и ценности, которую они приносят. Они не возвращаются так же, как новые пользователи узнают о вас. Их путь уникален и должен быть признан за доходы, которые приносит.

Посмотрите на весь трафик, особенно в самом верху. Скорее всего, вы увидите, что большая часть вернувшихся покупателей приходит через прямой канал (набирая адрес сайта или переходя по закладке), социальные медиа (по посту о скидках и акциях) или e-mail.

Новые покупатели приходят через платную рекламу, органический поиск, реферальный трафик, партнерские сети или социальные медиа.

Все они важны, но вы также знаете, что дешевле вернуть покупателя, чем привлечь нового. Стоит быть уверенным, что вы знаете пути, которые их возвращают обратно в вашей модели атрибуции, и они должны иметь большую значимость, чем те, которые приводят новых клиентов.

Отвлекитесь от единичной конверсии и думайте о перспективе. Оценивайте жизненную ценность клиента, а не только ценность заказа. Оптимизируйте каналы, которые имеют значение.

Отслеживание кампаний обязательно

«Тот, кто отслеживает, выживает».

Мы уже упомянули, как важны данные. Для стабильного поступления свежих и обширных данных необходимо отслеживать маркетинговые кампании – каждую кампанию и каждый канал.

Используйте UTM-метки, чтобы сгенерировать собственные ссылки для кампаний (вручную или с помощью программ). С ними вы можете незатратно отслеживать каждую кампанию (e-mail, социальные медиа, платную рекламу, баннеры и т.д.).

Если вы используете более одного маркетингового канала, отслеживание просто обязательно. Без него вы не будете знать, какой канал работает, кто откуда приходит, что оптимизировать, а что приостановить.

Аналитика отображает поведение, а атрибуция исследует эффективность каналов в сумме – они отличная пара.

Что мы знаем наверняка:

Атрибуция становится все сложнее по мере того, как маркетологи обращаются к большему количеству каналов, методов и кампаний.

Основная часть конверсий включает множество взаимодействий – примерно 80% по некоторым исследованиям.

Помимо этого, 55.2% маркетологов используют атрибуцию одного взаимодействия. Еще 16.4% используют множество взаимодействий, а пугающие 28.4% не используют атрибуцию вообще.

Не следуйте этому примеру и поступайте обдуманно: постройте атрибуцию, которая будет отражать, что на самом деле происходит ( инструмент сравнения моделей атрибуции Google Analytics в помощь).

Источники:

http://semantica.in/blog/atribucziya-konversii.html
http://akiwa.ru/blog/chto-takoe-modeli-atributsii-v-yandeks-direkte-kakie-oni-byvayut-i-dlya-chego-nuzhny/
http://context.artox-media.ru/wiki/modeli-atributsii-dlya-e-commerce.html

Ссылка на основную публикацию
Статьи c упоминанием слов:
Adblock
detector