Как пользователь идет к покупке — подробное руководство по ассоциированным конверсиям и моделям атрибуции
Как взаимодействуют ваши рекламные каналы между собой? Как лучше распределить между ними средства? Стоит ли отключать рекламную кампанию, если она не приносит конверсии? На все эти болезненные вопросы можно ответить, изучив поведение пользователей и их путь к покупке. В этой статье я расскажу, как это сделать с помощью ассоциированных конверсий и сравнения моделей атрибуций в Google Analytics.
Что такое ассоциированные конверсии?
Эффективные каналы привлекают пользователей, совершающих целевые действия на сайте (транзакции, регистрации, заказ обратного звонка и другое — все зависит от способа монетизации проекта). При этом иногда достаточного одного взаимодействия с сайтом, чтобы посетитель совершил конверсию, но далеко не всегда. Чаще работает правило «семи касаний» — поэтому для каждого этапа воронки продаж используют отдельный инструмент. Например, медийная реклама помогает пользователям узнать о вашем продукте, поисковая — привлекает уже заинтересованных пользователей.
Ассоциированные конверсии — целевые действия, при совершении которых анализируемый канал был вспомогательным источником (то есть финальное взаимодействие произошло после перехода из другого канала). Представьте, что вы продаете детские игрушки.
1. Пользователь увидел медийную рекламу и перешел на ваш сайт. Среди ассортимента интернет-магазина ему понравился игрушечный миньон, но пользователь не совершил транзакцию, потому что на тот момент не был заинтересован в покупке (с баннерной рекламой такое бывает часто — читайте кейс по теме).
2. Через неделю этого посетителя пригласили на День рождения и он вспомнил об игрушках на вашем сайте. Ввел в поиске «игрушка миньон», увидел вашу поисковую рекламу и сохранил сайт в закладках браузера, чтобы быстро найти его после получения зарплаты.
3. Наконец, во время третьего прямого посещения пользователь заказал игрушку. Всем конверсиям Google Analytics по умолчанию присваивает ее ценность по последнему непрямому источнику посещения, в нашем случае — поисковой рекламе. При этом в общих отчетах мы не увидим, что медийная реклама была одним из факторов, благодаря которому пользователь купил игрушку именно на вашем сайте.
Если для какого-то из ваших каналов или источников нет конверсий в обычных отчетах Google Analytics — не спешите от него отказываться, это может быть ключевой этап на пути пользователя к покупке.
Как посмотреть ассоциированные конверсии с Google Analytics?
Чтобы узнать, участвовал ли канал или источник в пути пользователя к конверсии или нет, воспользуйтесь отчетом по многоканальным последовательностям. Для этого перейдите на вкладку «Отчеты» и в левой панели выберите пункт «Конверсии» — «Многоканальные последовательности». 1. В подпункте «Обзор» вы можете посмотреть общую сводку и визуализацию соотношения разных источников конверсии. 2. В подпункте «Ассоциированные конверсии» можно увидеть непосредственную информацию о каналах ассоциированных конверсий, их количестве и ценности:
3. На вкладке «Время до конверсии» предоставлена полезная информация, чтобы узнать сколько дней ваши пользователи принимают решение о покупке. Эту информацию можно использовать для качественной настройки ремаркетинга.
Обратите внимание, что в строке «12-30 дней до конверсии» отображается сумма целевых действий за анализируемые дни. Нажав на плюс возле строки, вы увидите более точную информацию. 4. Последний подпункт — «Основные пути конверсий». Здесь отображена информация о том, сколько взаимодействий с сайтом совершают пользователи до покупки и какие каналы при этом используют. В нашем примере лидируют прямые заходы и через поисковую рекламу. Это еще не все возможности для анализа ассоциированных конверсий, которые дает Google Analytics. Далее мы рассмотрим инструмент сравнения моделей атрибуции.
Что такое атрибуция и какие модели существуют?
Атрибуция — это распределение ценности конверсий между всеми взаимодействиями пользователя с сайтом до совершения транзакции.
Как я уже писала, по умолчанию в отчетах Google Analytics ценность присваивается последнему непрямому взаимодействию пользователя с сайтом. Эта информация будет полезна, если чаще всего пользователь принимает решение о покупке после первого взаимодействия. Например, медийная реклама сервиса доставки пиццы может приносить конверсии уже при первом посещении сайта.
Если же пользователь хочет купить дорогой товар (например, ноутбук), он будет сравнивать цены на товар и доставку, искать нужные модели, читать отзывы о вашем интернет-магазине. Таким образом потенциальному клиенту необходимо время и несколько взаимодействий с вашим сайтом, и в таком случае некорректно оценивать эффективность каналов и кампаний только по последнему взаимодействию.
Для более точного анализа эффективности рекламы, стоит подобрать подходящую модель атрибуции (правило или набор правил, определяющих принцип распределения ценности конверсии среди точек взаимодействия).
Рассмотрим подробно каждую модель, использовав иллюстрации с презентации Google.
1. Модель атрибуции по первому взаимодействию
100% ценности конверсии присваивается первому взаимодействию. Эта модель хорошо подходит для оценки эффективности медийной рекламы, так как ее цель — ознакомить пользователя с вашим предложением.
2. Модель «Последнее взаимодействие»
В цепочке взаимодействий 100% ценности конверсии присваивается последнему каналу, даже если это был прямой переход на сайт.
3. Модель «Последний клик в Google Рекламе»
Последний клик по объявлению Google Рекламы получает 100% ценности конверсии.
4. Линейная модель
Каждому взаимодействию присваивается одинаковая ценность конверсии. Данную модель можно использовать, когда каждая точка взаимодействия пользователя с сайтом одинаково важна.
5. Модель «Временной спад»
Чем ближе взаимодействие к моменту совершения целевого действия на сайте, тем больше его ценность.
6. Модель на основе позиции
Первому и последнему каналам в цепочке взаимодействий будет присвоено 40% ценности, остальные 20% равномерно распределяются между остальными каналами. Данная модель будет полезна, если вам интересны как первое взаимодействие, когда пользователи только узнали о вашем предложение, так и последнее — когда было совершено целевое действие на вашем сайте.
7. Пользовательская модель
С помощью данной модели вы самостоятельно распределяете ценность конверсий между взаимодействиями. Создать такую модель можно непосредственно в интерфейсе Googe Рекламы.
8. Data-driven модель
Данная модель доступна в Google Marketing Platform. Она распределяет ценность по всем сессиям в цепочке на основе корреляции между наличием источника в цепочке и конверсией цепочки. Data-driven модель может быть использована только в аккаунтах с большим объемом данных (минимум 20 тысяч кликов и 800 конверсий за 30 дней).
Как сравнить модели атрибуции в Google Analytics?
Изучить эффективность рекламных каналов и кампаний, используя разные модели атрибуции можно с помощью инструмента сравнения моделей в Google Analytics.
1. Выберите в верхней панели пункт «Отчеты», далее в левом меню пройдите по пути: «Конверсии» — «Атрибуция» — «Инструмент сравнения моделей».
2. Выберите интересные вам цели. Например, можно не учитывать сопутствующие действия, вроде добавления товара в корзину, а только транзакции.
3. В окне ретроспективного обзора выберите, какое количество дней перед совершением конверсии учитывать для анализа (от 1 до 90 дней).
4. Далее необходимо выбрать модель атрибуции, с помощью которой будет построен отчет.
4.1. Вы можете выбрать одну из моделей атрибуции по умолчанию.
4.2. Также можете создать собственную модель атрибуции или импортировать готовую из Галереи Google Analytics.
4.3. Еще одна важная функция — выбор нескольких моделей атрибуции (максимум — три). Для примера, возьмем модели атрибуций по последнему и первому взаимодействиям.
5. Далее выберите основной параметр для построения отчета.
5.1. По умолчанию можно анализировать по источникам, каналам и их группам.
5.2. Также у вас есть возможность выбрать любой параметр из списка источников трафика, пользовательских параметров и данных Google Рекламы. 6. И последнее — вы можете сегментировать отчет. Например, сравнить конверсии, которые произошли в результате рекламы при первом или последнем взаимодействии. Применив сегменты, выбранные выше, вы получите отчет следующего типа: Вот вы и научились пользоваться инструментом сравнения моделей атрибуции.
Читайте также, как
Выводы
Работа с отчетами по ассоциированным конверсиям и сравнение различных моделей атрибуции позволяет понять:
- по каким каналам приходят потенциальные клиенты;
- какое количество посещений нужно для принятия решения;
- сколько дней проходит с первого посещения до покупки;
- какие источники наиболее эффективны для формирования осведомленности, а какие — помогают найти горячую аудиторию.
С помощью этой информации вы сможете эффективно распределять бюджет между рекламными каналами и кампаниями.
По теме
Диджитализация АТБ. Комплексный онлайн-маркетинг для лидера ритейла Украины — кейс
Рассказываем как выстроить комплексную диджитал-стратегию
Как улучшить оценку качества целевой страницы в Google Ads — эксперимент Netpeak
Можно ли повысить оценку качества целевой страницы , если проставить конечные URL на уровне ключевого слова? Результаты исследования.
Свежее
Как легко запомнить пароли, пин-коды, телефоны и все важное
В статье поделюсь несколькими лайфхаками, которые помогут сохранить вашу память (и нервы!) и вовремя вспоминать, наконец, пин-коды банковских карт, исторические даты и другие важные вещи
Как оптимизировать конверсии для страниц приложения в App Store и Google Play
Какие поля и параметры имеют больше значения, и как выжать из них все
Как справляться с перегрузкой на работе — советы и действенные инструменты
В этой статье поделюсь лайфхаками, как наконец-то разобраться с входящим потоком задач и не выгореть от усталости