Потребителят пътува до покупката. Подробно ръководство за подпомогнати реализации и модели на приписване

Как Вашите рекламни канали въздействат един на друг? Как най-добре да разпределите бюджета между тях? Струва ли си рекламната кампания, ако тя не добавя реализации? На всички тези болезнени въпроси може да се отговори, ако изучите поведението на потребителите и тяхното пътешествие (consumer journey) до покупката. В тази статия ще разкажа как се прави с помощта на подпомогнатите реализации и сравняването на моделите на приписване в Google Analytics.

Какво е подпомогнати реализации?

Ефективните канали привличат потребители, потребителите извършват целеви действия на сайта (транзакции, регистрации, заявка за обратно позвъняване и други — всичко зависи от начина на монетизиране на проекта). При това, понякога е достатъчно едно взаимодействие на потребителя със сайта, за да бъде направена конверсия. Но се случва рядко. По-често работи правилото на «седемте взаимодействия» — затова за всеки етап от фунията на продажба се използва подходящ инструмент. Например, дисплейната реклама помага на потребителите да се запознаят с Вашия продукт, рекламата в търсачките привлича вече заинтересованите потребители.

Подпомогнатите реализации са целеви действия, при чието извършване анализираният канал е бил подпомагащ източник (тоест, финалното взаимодействие е станало след по-ранни конкакти от други, подпомагащи канали).

Представете си, че продавате детски играчки.

1. Потребителят е видял дисплейната реклама и е отишъл на Вашия сайт. Сред асортимента в онлайн магазина си е харесал играчка Миньон, но не е извършил транзакция, защото в този момент не е имал нужда от покупка (с банер рекламата това става често — четете кейс по темата).

2. След седмица този посетител е поканен на Рожден ден и той си спомня за играчките във Вашия сайт. Въвел е в търсачката «играчка Миньон», видял е Вашата реклама в търсачката и е добавил сайта в отметките на браузъра, за да може да го намери бързо след получаване на заплата.

3. Накрая, по време на третото, директно посещаване на сайта, потребителят си поръчва играчката. По подразбиране, Google Analytics приписва цялата стойност на последния непряк източник на посещение за всички конверсии. В нашия случай това е рекламата в търсачката. В общите отчети ние не виждаме, че дисплейната реклама е била един от факторите, благодарение на който потребителят е купил играчката именно на Вашия сайт.

Ако за някой от Вашите канали или източници няма конверсии в обикновените отчети в Google Analytics — не бързайте да се отказвате от него. Той може да е ключова стъпка по пътя на потребителя до покупката.

Как да видим подпомогнатите реализации с Google Analytics?

За да разберете, участвал ли е каналът или източникът в пътя на потребителя до конверсията или не, използвайте отчета за многоканални фунии. За целта отидете на вложка «Отчитане» и в левия панел изберете точка «Реализации» — «Многоканални фунии».

1. В подточка «Общ преглед» можете да видите общи данни и визуализация на съотношения на различните източници на конверсия.

2. В подточка «Подпомогнати реализации» може да се види непосредствена информация за канали на подпомогнатите реализации, техния брой и стойност:

3. На вложка «Time Lag» е дадена полезна информация, за да се разбере за колко дни Вашите потребители вземат решение за покупка. Тази информация може да се използва за качествена настройка на ремаркетинга.

Обърнете внимание, че в реда «12-30 дни до конверсия» се показва сумата на целевите действия за анализираните дни. Натискайки плюса до реда, ще видите по-точна информация.

4. Последната подточка е «Водещи пътища до реализация». Тук е показана информация за това, колко взаимодействия със сайта извършват потребителите до покупка и какви канали използва при това. В нашия пример водещи са платеното търсене, органичното търсене и директните посещения.

Това съвсем не са всички възможности за анализ на подпомогнатите реализации, които дава Google Analytics. По-нататък ще разгледаме инструмента за сравняване на моделите на приписване.

Какво е приписване и какви модели съществуват?

Приписване е разпределение на стойносттана реализацията между всички взаимодействия на потребителя със сайта до извършване на транзакция.

Както вече писах, по подразбиране в Google Analytics стойността се присвоява на последното непряко взаимодействие на потребителя със сайта. Тази информация ще е полезна, ако най-често потребителят взема решение за покупка след първото взаимодействие. Например, дисплейната реклама на услуга за доставка на пици може да носи конверсии и при първото посещение на сайта.

Ако пък потребителят иска да купи скъп продукт (например, лаптоп), той ще сравнява цените на продукта и доставката, ще търси подходящи модели, ще чете отзиви за Вашия онлайн магазин. Тоест, на потенциалния клиент е необходимо време и няколко взаимодействия с Вашия сайт. В този случай не е коректно да се оценява ефективността на каналите и кампаниите само по последното взаимодействие.

За по-точен анализ на ефективността на рекламата, си струва да се подбере подходящ модел на приписване (правило или набор от правила, определящи принципа на разпределяне на стойността на реализацията сред точките на взаимодействие).

Да разгледаме подробно всеки модел, използвайки илюстрации от презентация на Google.

1. Модел на приписване първо взаимодействие

100% от стойността на реализацията се приписва на първото взаимодействие.

Този модел добре подхожда за оценка на ефективност на дисплейна реклама, тъй като нейната цел е да запознае потребителя с Вашето предложение.

2. Модел «Последно взаимодействие»

Във веригата на взаимодействие 100% от стойността се приписва на последния канал, дори ако това е било директно влизане в сайта.

3. Модел «Последен клик в AdWords»

Последният клик по реклама в AdWords получава 100% от стойността.

4. Линеен модел

На всяко взаимодействие се приписва равен дял от стойността на реализацията.

Този модел може да се ползва, когато всяка точка на взаимодействие на потребителя със сайта е еднакво важна.

5. Модел «Затихване с времето»

Колкото по-близо е взаимодействието до момента на извършване на целевото действие, толкова е по-голяма неговата стойност.

6. Модел въз основа на позиция

На първия и последния канал във веригата на взаимодействие ще бъдат приписани по 40% от стойността, а останалите 20% равномерно се разпределят между каналите на останалите взаимодействия.

Този модел ще е полезен, ако са Ви интересни както първото взаимодействие, когато потребителите само са научили за Вашето предложение, така и последното — когато е било извършено целевото действие на Вашия сайт.

7. Персонализирани модели

С помощта на тези модели Вие самостоятелно разпределяте стойността между взаимодействията по пътя. Такъв модел може да се създаде направо в интерфейса на Google Analytics.

8. Data-driven модел (Управлявано от данни приписване)

Този модел е достъпен в Google Analytics 360. Той разпределя ценността по всички сесии във веригата въз основа на корелацията между наличие на източник във веригата и конверсията на веригата.

Data-driven моделът може да бъде използван само в акаунти с голям обем данни (минимум 20 хиляди клика и 800 реализации за 30 дни).

Как да сравним модели на приписване в Google Analytics?

Можем да изследваме ефективността на рекламните канали и кампании, като използваме различни модели на приписване с помощта на инструмента за сравняване на модели в Google Analytics.

1. Изберете в горния панел точка «Отчети», след това в лявото меню минете по пътя: «Реализации» — «Приписване» — «Инструмент за сравняване на модели».

2. Изберете интересуващите Ви цели. Например, може да не се отчитат съпътстващи действия, от рода на добавяне продукт в кошницата, а само платените поръчки.

3. В прозореца за ретроспективен прегледизберете какъв брой дни преди реализацията да се взема предвид при анализа (от 1 до 90 дни).

4. След това трябва да изберете модел на приписване, с помощта на който ще бъде изграден отчета.

4.1. Вие можете да изберете един от моделите на приписване по подразбиране.

4.2. Също така можете да създадете собствен модел или да импортирате готов от Галерията на Google Analitycs.

4.3. Още една важна функция е сравняването на няколко модела на приписване (максимум — три). За пример, да вземем моделите - последно и първо взаимодействие.

5. След това изберете основен параметър за създаване на отчета.

5.1. По подразбиране може да се анализира по канали, източник, носител.

5.2. Също така имате възможност да изберете произволен параметър от списъка с източници на трафик, потребителски параметри и AdWords данни.

6. И накрая — Вие можете да сегментирате отчета. Например, да се сравнят реализациите, които са станали в резултат от реклама при първо или последно взаимодействие.

Прилагайки сегментите, избрани по-горе, Вие ще получите отчет от следния тип:

Ето, че се научихте да използвате инструмента за сравнение на модели на приписване.

Изводи

Работата с отчети за подпомогнатите реализации и сравняването на различни модели на приписване дава възможност да се разбере:

• от какви канали идват клиентите;
• какъв брой посещения трябват за вземане на решение;
• колко дни минават от първото посещение до покупка;
• какви източници са най-ефективни за формиране на осведоменост, а какви помагат да се намери гореща аудитория.

С помощта на тази информация Вие можете ефективно да разпределяте бюджета между рекламните канали и кампании.