ADPASS рекомендует материал к прочтению
Lens agency
27.10.2023, 14:00

Атрибуция в маркетинге или «не все так однозначно»

Что такое атрибуция и какие существуют модели.

Введение

Однажды Джон Ванамейкер всего лишь предложением описал, пожалуй, одну из самых волнующих проблем для каждого маркетолога: «Я точно знаю, что половина моего рекламного бюджета расходуется впустую, вот только не знаю, какая именно».

Когда вкладываешь во что-либо средства, естественно, в результате хочешь получить максимальную пользу и выгоду. В этом случае крайне важно правильно подходить к анализу данных, чтобы не упустить потенциальные возможности и получить наибольший эффект от реализуемых стратегий продвижения. Но все далеко не так просто, поэтому лучше всего обратиться к профессионалам, в агентство B2B маркетинга, которые помогут добиться наибольших результатов. Иначе рискуете принять решение, которого приведет к тому, что бизнес просто недополучит деньги.

Например, ранее за каждый из каналов: Вконтакте, Яндекс и SEO, — платили по 1000. Затем посмотрев аналитику, поняли, что все лиды мы получаем от SEO, поэтому перераспределили бюджет и отключили остальные каналы. А через месяц заметили, что лидов стало в 5 раз меньше. Это произошло как раз таки из-за неправильной оценки эффективности каналов.

Влияние подобных решений может быть колоссальным, особенно для компаний с длинным циклом сделки, с высоким чеком, узкой целевой аудиторией (B2B сегмент, недвижимость, люкс-товары). В таких нишах это особенно ощутимо, так как сфера ограничена, и лидов не много, поэтому каждый клиент очень ценен.

Что такое атрибуция

Если говорить простым языком, то атрибуция — это процесс распределение ценности (веса или баллов) по каналам, которые привели к конверсии. Она показывает путь пользователя от первого касания до целевого действия.

Возьмем пример из реального опыта маркетингового B2B агентства: у нас был интернет-магазин, который использует несколько каналов маркетинга для привлечения клиентов:

  • поисковую рекламу;

  •  социальные сети;

  •  электронную рассылку. 

В начале большая часть бюджета шла на поисковую рекламу, так как владелец считал ее наиболее эффективным каналом привлечения клиентов.

Это открытие позволило магазину перераспределить свой маркетинговый бюджет. Благодаря этому изменению, магазин смог достичь более высоких показателей конверсии и увеличить свою прибыль.

Таким образом, атрибуция позволила лучше понять, какие каналы маркетинга привлекают наибольшее количество лидов и как правильно распределить свои ресурсы для достижения оптимальных результатов.

Что вам предлагают по дефолту

В среднем, как правило, применяется 2 инструмента web-аналитики — Google Аналитика и Яндекс Метрика, — поэтому в дальнейшем в этой статье будем опираться именно на них. 

Рассмотрим модели атрибуции по дефолту, которые предлагает Яндекс Метрика

Последний переход — в этой модели для каждого визита определяется источник перехода в данный момент, без учета истории визитов посетителя.  

Последний значимый переход. Данная модель позволяет более точно подсчитать конверсию, т.к. все источники можно условно разделить на значимые и незначимые относительно их конверсионности. В этом случае визиты из незначимых источников приписываются более значимому предыдущему источнику, позволяя полнее измерить его эффективность. Таким образом, можно получить верные результаты и для сайтов с быстрой конверсией — той, что происходит в рамках одного и того же визита.

Последний переход из Директа – модель, помогающая оценить эффективность рекламы Директа независимо от того, в какой момент цепочки визитов пользователь перешел по рекламе. Если после перехода по рекламе Директа были переходы из других источников, то все визиты будут привязаны к последнему «клику» по рекламе.

Первый переход. Эта модель используется для сайта с отложенной конверсией: когда посетитель долго принимает решение о покупке и за время раздумий может несколько раз вернуться на сайт из других источников трафика. Также модель можно использовать, если необходимо понять, какой из источников привлекает больше новых посетителей на сайт.

В свою очередь Google Аналитика предоставляет нам следующие модели

Последний клик (несколько каналов), где прямой трафик игнорируется, а вся ценность присваивается последней точки взаимодействия, после которой произошла конверсия.

Первый клик (несколько каналов). В этом случае вся ценность присваивается первой точке взаимодействия на пути конверсии. Модель атрибуции по последнему клику в Google Рекламе. Самым значимым является последний клик в Google Рекламе на пути конверсии.

Однако у этих моделей есть одно общее несовершенство — они не учитывают другие каналы, которые могут быть значимыми. А если же мы принимаем решение опираясь на данные лишь по одному источнику, игнорируя остальные, то можем недополучать и терять конверсии. Следовательно, перераспределив бюджет не туда, мы в итоге рискуем остаться с меньшим количеством лидов.

Допустим, мы отказались от платного трафика, так как он дорого обходился. Но оказалось, что около 30% клиентов только со второго захода (то есть они попадали к нам по поиску, потом уходили, а затем находили в SEO и только тогда оставляли заявку). По итогу, в таком случае бизнес не получит ожидаемых показателей.

Кто страдает больше всех?

Внимание аналитике для получения желаемых результатов в будущем стоит уделять всем брендам. Но еще более основательно к этому вопросу следует подходить компаниям, которым присущ хотя бы один из следующих критериев:

  • длинный цикл принятия решений;

  • узкая ЦА;

  • высокие чеки;

  • малый объем данных для работы с ними.

Как мы выяснили ранее, это в первую очередь под эти пункты попадает B2B сектор, а также компании, занимающиеся недвижимостью, продающие дорогие украшения или иные премиум-товары.

Какие есть альтернативы

Мы уже рассмотрели модели по дефолту, теперь предлагаем ознакомится с альтернативными вариантами. Стоит отметить, что и в одном, и в другом случае на основе полученных данных ИИ сам назначает значимость каждому каналу и считает. 

У Яндекс Метрики — это:

Атрибуция с учетом визитов о всех устройств посетителя (кросс-девайс). Метрика может производить атрибуцию, учитывая все устройства, с которых посетитель пришел на сайт. Это помогает более точно определить источник, который принес конверсию.

Автоматическая атрибуция, в основе которой лежат как уже привычные алгоритмы, например, определение кросс-девайс конверсий, так и новые технологии и принципы, например учет домохозяйств на основе обезличенных данных.

А у Google Аналитики:

Линейная атрибуция. Ценность между всеми каналами распределяется одинаково, и тем самым дает полную и наглядную информацию о всех взаимодействиях пользователей с рекламой. Но модель не даст рекламодателям информацию о наиболее эффективном канале.

Атрибуция на основе данных — алгоритмическая модель, которая учитывает каждую из точек взаимодействия на пути конверсии. Она определяет, как различные точки взаимодействия влияют на результат конверсии. Алгоритм учитывает множество входящих факторов — маркетинговый канал, время после конверсии, тип устройства, количество взаимодействий с объявлениями, порядок их просмотра, а также тип показанных объектов креативов.

Атрибуция на основе позиции — модель, отдающая по 40% веса конверсии первому и последнему источнику взаимодействия, а остальную ценность делит поровну между всеми остальными. Но минус модели в том, что рекламодатель не всегда может понять, какой из промежуточных каналов в цепочке мог оказать ключевое влияние.

Атрибуция на основе давности взаимодействия (атрибуция по времени). Чем ближе канал расположен к конверсии в цепочке взаимодействий, тем больше ценности ему присваивается в процентном соотношении. Модель учитывает все источники трафика, но мало ценности отдает самым первым из них — то есть тем, которые вовлекли пользователя в воронку.

Возникает вопрос: «как выбрать модель?». Нужно опираться на свои цели и задачи и смотреть на показатели под разными углами: иногда важен первый клик, иногда последний, иногда какой-то иной критерий весомее.

Например, однажды мы запускали рекламную компанию и оценивали по послед переходу из Директа. Получилось, что показатель конверсии оказался ниже желаемого. Тогда мы посмотрели по другой модели атрибуции — по первому клики. Оказалось, что в таком ключе KPI выполняется, и лиды по приемлемой цене. Но клиент все-таки решил отключить кампанию вопреки нашим рекомендациям. Позже количество лидов сильно уменьшилось, после чего кампанию вернули обратно.

Дополнительные плюшки

Учитывая все факторы, становятся очевидны преимущества использования моделей атрибуции в вашей компании:

  • Вы получите более объективную картину, а аналитика станет понятнее и прозрачнее. Благодаря этому будет меньше издержек на ошибки, и как следствие, будут приниматься более грамотные управленческие решения.

  • Деньги — вам станет проще выявлять эффективные и неэффективные каналы.

  • Понимание пользовательского пути, то есть осознание того, в каких каналах и каким месседжем лучше цеплять/завлекать юзера.

Более того, можно выделить и преимущества для внутренней аудитории (для сотрудников), — работа для них станет более прозрачной и понятной, что позволит увеличить комфорт и повысить эффективность.

Заключение

Как вы уже поняли, атрибуция в маркетинге — это сложно… Но очень полезно!

Пробовать и внедрять что-то новое — всегда пугающе и страшно. Но это поможет вам принять будущие решения по оптимизации и грамотно перераспределить рекламный бюджет. И чтобы вы получили максимальный эффекты и выгоду, лучше всего обратиться за помощью к профессионалам, например, в маркетинговое B2B агентство.

Если возвращаться к моему опыту, то я видел множество команд, которые столкнулись с проблемами из-за неправильной атрибуции. Но те, кто инвестировал время и ресурсы в правильное понимание своих данных, оказывались в лучшем, гораздо более понятном и прогнозируемом мире. 

Константин Мазяр
CEO Lens Agency

Главное — не бойтесь рисковать и пробовать! Пока вы сидите — действуют и побеждают ваши конкуренты!

Вам понравится

dhprime
25.04.2024
TWIGA CG
10.04.2024
Как создать полезный гид
для предпринимателей?