Дилемма: «Какая модель атрибуции лучше?» похожа на вопрос: «Что круче: крестовая отвертка или молоток?» Для каждого отдельного случая существует свое подходящее решение. Разбираемся, что такое модели атрибуции, чем они отличаются и как их выбирать для конкретных кампаний.
- Что такое модель атрибуции
- Виды моделей атрибуции
- Последний непрямой клик (Last Non-Direct Click)
- Первое взаимодействие (First click)
- Последнее взаимодействие (Last click)
- Последний клик в AdWords (Last Adwords Click)
- Линейная модель (Linear model)
- С учетом давности взаимодействий
- С привязкой к позиции
- На основе данных
- Пользовательская модель
- Модель атрибуции на основе событий
- Резюме
Что такое модель атрибуции
Обычно к онлайн-заказу приводит не один рекламный канал, а целая цепочка взаимодействий c брендом. Представим компанию, у которой есть сайт, аккаунт в Instagram, запущена контекстная реклама и ремаркетинг. Рассмотрим примерный сценарий, по которому клиент соприкасается с таким брендом.
- Пользователь Instagram увидел фото товара и подписался. Со временем ассортимент ему настолько понравился, что он решил посмотреть весь каталог.
- Загуглил название компании и перешел из контекстной рекламы в выдаче на сайт, но отложил покупку на потом.
- Спустя два дня его «догнал» ремаркетинг с предложением скидки.
- Клиент перешел из объявления ремаркетинга на сайт и там оформил заказ.
Итого имеем три касания с брендом до покупки:
- Instagram;
- контекстная реклама;
- ремаркетинг.
Но какое из них самое ценное с точки зрения продажи? Без Instagram клиент не узнал бы о бренде, а без контекстной рекламы не зашел бы на сайт. Но если б не ремаркетинг, то покупка бы могла не состояться. Получается, что каждый из этих шагов и микроконверсий, которые совершил клиент, имеет свою ценность. Ее нужно знать, чтобы судить об эффективности рекламы, рассчитывать окупаемость каналов продвижения и отдельных кампаний.
Атрибуция — это правило, по которому ценность конверсии распределяется по отдельным точкам взаимодействия с брендом. На основе атрибуции система аналитики определяет канал, который сыграл решающую роль в достижении цели.
Для бизнеса, которые только выходят на рынок, важны каналы, которые позволяют заявить о себе. А компании, которая на рынке давно, важнее знать, какие источники приводят к покупке. Поэтому модели атрибуции нужно выбирать особенно тщательно. В противном случае можно недооценить какой-нибудь канал и избавиться от него — а продажи в итоге «схлопнутся» по эффекту домино.
Виды моделей атрибуции
Последний непрямой клик (Last Non-Direct Click)
Эта модель по умолчанию используется в отчетах Google Analytics, кроме отчетов по многоканальным последовательностям. По ней 100% ценности конверсии присваивается последнему переходу, который состоялся до прямого захода на сайт.
Допустим, клиент сначала пришел из контекстной рекламы, товар ему понравился, но прямо сейчас оформлять заявку было неудобно. Он добавил сайт в закладки и уже потом зашел на сайт оттуда и купил — самым значимым будет считаться переход из контекстной рекламы. Без этой модели могло бы показаться, что отработал direct/(none), ведь перед покупкой клиент зашел на сайт напрямую. Но Last non-direct click показывает, что итоговая целевая конверсия — заслуга контекстной рекламы.
В каких случаях стоит использовать модель:
- вы новичок и опасаетесь запутаться — она проще и понятней других моделей, потому что дает общее представление о ценности каждого канала, не зря Google ее использует по умолчанию.
Первое взаимодействие (First click)
По этой модели вся ценность «перепадает» первому взаимодействию.
В каких случаях стоит использовать модель:
- если вы только выходите на рынок или ваша компания малоизвестна — для кампаний, направленных на то, чтобы о вашем бренде узнали (например, SMM, медийная реклама);
- для запуска брендовых активностей — в этом случае важно только то, откуда пользователь впервые узнал о вас;
- для отслеживания роста интереса к вашей компании.
Но подобная модель не подходит для понимания вклада других каналов в совершении конверсии.
Последнее взаимодействие (Last click)
По этой модели вся ценность конверсии достается последнему каналу, с которым взаимодействовал клиент.
В каких случаях стоит использовать модель:
- если ваша бизнес-модель подразумевает быструю покупку, без обдумывания решения — например, сувенирная продукция, кружки и т. д.;
- если кампания направлена на привлечение клиента прямо в момент покупки — кошельки, которые продаются в Instagram, рюкзаки, из которых невозможно украсть, чехлы для мобильных.
Минус модели в том, что бизнес все равно параллельно ведет другие маркетинговые онлайн-активности, и всегда желательно знать, что происходило «до».
Последний клик в AdWords (Last Adwords Click)
Максимальный вес получает объявление Google Adwords, по которому кликнул пользователь. Остальные каналы не учитываются.
В каких случаях стоит использовать модель:
- если вы размещаете рекламу только в Adwords, и нужно понять, какой именно креатив (кампания или группа объявлений)наиболее эффективны.
Линейная модель (Linear model)
Ценность конверсии равномерно распределяется между всеми взаимодействиями в цепочке.
В каких случаях стоит использовать модель:
- если у вас длительный цикл продаж, и пользователя нужно сопроводить рекламными активностями на каждом шагу до принятия решения о покупке;
- когда важно видеть все каналы, с которыми взаимодействует клиент.
Минус — такая модель распределяет одинаковый вес на все события, но вы не сможете выделить, какие из них играли решающую роль.
С учетом давности взаимодействий
Наиболее ценной считается самая последняя точка взаимодействия, а ценность остальных убывает по мере давности переходов.
Если рассматривать время приближения к конверсии, то по прошествии 7 дней ценность взаимодействия увеличивается вдвое. Допустим, человек зашел на сайт, через 7 дней перешел по ремаркетингу, через 7 дней купил товар. Первый визит на сайт в 2 раза менее ценен, чем переход по ремаркетингу. И аналогичная ситуация с конечной конверсией — она в два раза ценнее, чем ремаркетинг.
В основе этой модели лежит понятие период полураспада. Т. е. это время, с ходом которого ценность взаимодействия постепенно изменяется. В случае с рекламой, чем ближе к совершению конверсии — тем ценнее канал, который ее принес.
В каких случаях стоит использовать модель:
- для краткосрочных или единоразовых рекламных кампаний, например, посвященных праздничной распродаже — так вы увидите источники, которые лучше всего отработали именно в дни проведения акции.
С привязкой к позиции
Наибольший вес присваивается первому и последнему каналу, который участвовал в цепочке взаимодействий. По этой модели они получают по 40% ценности, а оставшиеся 20% поровну распределяются между каналами, которые находятся между ними.
В каких случаях стоит использовать модель:
- если важно понимать, какой канал изначально вызвал заинтересованность клиента, а какой — привел его к целевой конверсии.
Модель по первому и последнему взаимодействию довольно популярна и подходит практически для любых тематик бизнеса. Потому что любой компании важно понимать не только, что привело к покупке, но и откуда покупатель впервые узнал о бренде.
На основе данных
Эта модель доступна, только если собрано достаточное количество данных — подробней об этом читайте в справке Google. Плюс этой модели в том, что система самостоятельно анализирует все цепочки взаимодействий и вероятность совершения конверсии в зависимости от набора действий покупателя. Информацию она берет из всех продуктов, связанных с Google Analytics.
Опираясь на эти данные, система выявляет закономерности и присваивает вес каждому из шагов. Больший вес получают те каналы, которые чаще всего предшествуют целевой конверсии. Эта же информация используется для автоматизированной стратегии назначения ставок.
В каких случаях стоит использовать модель:
- для четкого понимания эффективности рекламы и ее повышения;
- если компании нужно отслеживать только объявления в поиске Google, конверсии на сайте и конверсии, которые отслеживаются с помощью Google Analytics;
- если у вас накоплено достаточное количество данных — для сайта с небольшим объемом трафика и конверсий она просто не будет доступна.
По данным Google, эта модель позволяет получить больше конверсий при той же стоимости конверсии. Но есть нюанс — эта модель атрибуции есть в Google Adwords, и чтобы ее получить, нужно соответствовать требованиям, на которые мы ссылались выше. У этой модели есть аналог в Google Analytics 360, но для получения доступа придется выложить порядка 150 000$.
Пользовательская модель
Если ни одна из этих моделей не подходит, можно создать собственную. Это можно сделать в интерфейсе Google AdWords. В этом случае вы самостоятельно распределяете ценность конверсии между всеми взаимодействиями. Для создания такой модели важно понимать, какой тип пользовательского поведения наиболее ценен для вашего бизнеса, есть ли в цепочке взаимодействий микроконверсии, которые также приносят компании прибыль и т. д.
Чтобы понимать, какая модель лучше подходит для вашего бизнеса — используйте модель сравнения моделей атрибуции в Google Analytics. Он покажет, сколько конверсий учитывают интересующие вас модели по выбранному параметру. Также можно задать до 4-х сегментов для сравнения.
Модель атрибуции на основе событий
Ringostat разработал собственную модель атрибуции — Event-Driven. Она позволяет оценить вклад кампании в конечную конверсию в зависимости от действий пользователей на каждом этапе воронки. Она используется в сквозной аналитике нашего сервиса. Для работы с этой моделью необходимо понимать, какие шаги проходит пользователь до покупки, определить вероятность прохождения каждого из них и расставить приоритеты для каждого этапа воронки. Например:
Допустим, потенциальный клиент проходит на сайте такие этапы воронки: посещение, регистрация, повторное посещение, оплата. Первое посещение сайта не гарантирует покупку, и доля его ценности в рамках конверсии составляет, к примеру, 2%. А вот при регистрации она составит 40%, еще одно посещение повышает вероятность продажи, но тоже не означает, что человек что-то купит — поэтому тут вес 20% и так далее для остальных этапов. Пользователь Ringostat может так настроить любую модель, подходящую для ее бизнеса.
Плюс сквозной аналитики Ringostat еще и в том, что она тоже использует период полураспада, о котором писалось выше. Пользователь может задать его в соответствии со своим циклом сделки. И в этом случае Ringostat учтет еще и то, как давно состоялась конверсия.
О том, как работает эта модель, мы описали в статье «Ringostat выпустил сквозную аналитику: узнайте, какая реклама эффективна и окупается». Подключайте этот функционал, и вы сможете делать выводы об успешности рекламы на основе самых показательных данных — продаж.
В каких случаях стоит использовать модель:
- если у вашего бизнеса не слишком простая воронка продаж — например, для службы доставки пиццы в Ringostat можно задать более простую модель;
- чтобы понимать ценность каждой сессии пользователя до того момента, как он совершит целевую конверсию;
- вы готовы один раз потратить время на несложную настройку, но взамен получить корректную оценку эффективности рекламных каналов и с учетом того, как пользователь продвигается по воронке во время каждого посещения.
Резюме
Не существует универсальных моделей, которые подходили бы любому бизнесу. Все зависит от срока принятия решения и сложности продукта. Если вы новичок, можно использовать модели атрибуции по последнему непрямому клику или с привязкой к позиции. Для бизнеса, где ниша подразумевает множество касаний с клиентом до совершения покупки, лучше сравнивать имеющиеся модели и настраивать собственные, либо использовать Funnel Based или модель на основе данных.
Главное — не забывайте, что пользователь нередко долго раздумывает о покупке, выбирает товар и сравнивает с предложением конкурентов. Важно не думать, что если все покупают, переходя на сайт напрямую, то реклама не работает. Обращайте внимание на то, сколько раз, как и на каких устройствах пользователь взаимодействовал с сайтом, прежде, чем совершить покупку.
Так как формат коротких статей о полезных фактах у нас прижился, мы запускаем постоянную рубрику #Короче. Предыдущая статья из этой серии — «Коротко о ремаркетинге: 9 фактов за три минуты».