Меню

Подключить Roistat
ГлавнаяБизнесМодель атрибуции: какая подойдет вашему бизнесу

Модель атрибуции: какая подойдет вашему бизнесу

25 Ноя 2020

Содержание

Путь от знакомства с товаром до принятия решения о покупке может включать в себя несколько взаимодействий с брендом. Например, после первого просмотра рекламы в Instagram пользователь может подписаться на рассылку для близкого знакомства с компанией и купить товар только после рекламной интеграции у блогера. Объясняем, как оценивать влияние маркетинговых каналов в цепочке взаимодействия компании с потенциальными клиентами.

Что такое модель атрибуции

Модель атрибуции — это правило, по которому происходит распределение ценности между маркетинговыми каналами, участвовавшим в привлечении покупателя. Модели атрибуции помогают маркетологу, определить, какие каналы или рекламные сообщения приводят к продажам и в какие стоит вкладывать бюджет, а от каких можно отказаться. По данным Google, принимая решение о покупке, пользователь может соприкоснуться с брендом 20-500 раз.

Пример: пользователь увидел рекламу онлайн-курса в Instagram, заинтересовался и перешел на сайт. Оплатить обучение он не был готов, поэтому подписался на бесплатную серию мастер-классов, чтобы ближе познакомиться с программой. После прохождения интенсива пользователь получил несколько рассылок с полезной информацией и статьями из блога онлайн-школы. Когда таргетированная реклама с предложением скидки снова «догнала» пользователя в соцсетях, он уже был готов к покупке и поэтому оплатил курс.

До покупки будущий клиент взаимодействовал с онлайн-школой несколько раз. Увидел рекламу курса, поучаствовал в мастер-классах, получил несколько рассылок, почитал статьи в блоге и, наконец, увидел рекламу с информацией о скидке. Все взаимодействия вместе привели к покупке курса, но какое было наиболее ценным с точки зрения продажи?

Первое взаимодействие («First click»)

Первому касанию с клиентом присваивается 100% ценности в привлечении покупателя, остальные источники трафика (объяснили, что такое источник трафика, у нас в блоге) игнорируются. Например, клиент впервые зашел на сайт по рекламе ВКонтакте, ознакомился с товарами, но ничего не купил. После этого пользователь увидел рекламу в поисковике, нашел статью о товаре в СМИ и увидел рекламу у блогера до того, как совершил покупку. Но вся ценность отдана первому взаимодействию — рекламе ВКонтакте. Поскольку благодаря ей пользователь впервые услышал о бренде и продуктах.

Модель атрибуции по первому взаимодействию
Атрибуция по первому взаимодействию

Плюсы: атрибуция по первому взаимодействию полезна, когда цель компании повысить узнаваемость, а не продажи. Эта модель выделяет кампании, которые познакомили покупателя с брендом, независимо от результата.

Минусы: нет возможности определить, что повлияло на принятие решения о покупке: было ли это первое знакомство с брендом или повторные касания. Поскольку все остальные взаимодействия с пользователем игнорируются.

Последнее взаимодействие («Last Click»)

Все 100% ценности вклада в привлечение клиента присваиваются последнему касанию. Пользователь может несколько раз прочитать статьи бренда, увидеть рекламу в соцсетях, но купить товар после получения рассылки с предложением скидки. Маркетологи, которые ориентируются на показатели этой модели, понимают, у каких кампаний самая высокая конверсия в продажу.

Атрибуция по последнему взаимодействию
Атрибуция по последнему взаимодействию

Плюсы: модель удобна для компаний, которые нацелены исключительно на привлечении покупателей и чьи бизнес-модели подразумевают быструю покупку. Например, продажа сезонной одежды в период скидок, продажа недорогих продуктов — сувениров, товаров первой необходимости и других.

Минусы: как и в случае атрибуции по первому взаимодействию, игнорируется влияние остальных источников трафика на пути клиента к покупке. 

Последнее платное взаимодействие («Last Non-Direct Click»)

Все 100% ценности конверсии в покупку получает последний платный клик. Если пользователь ввел прямую ссылку на сайт и совершил покупку, он скорее всего уже знаком с брендом.

Модель атрибуции по последнему платному взаимодействию
Атрибуция по последнему платному взаимодействию

Плюсы: игнорирует бесплатные источники трафика и позволяет сосредоточиться на платных. Поскольку, например, на прямые заходы на сайт бизнес не тратит рекламный бюджет.

Минусы: как и в случае атрибуции по последнему взаимодействию, учитывается только источник, после которого была совершена продажа, остальные игнорируются.

Post-click конверсия

В идеальной ситуации клиент переходит на сайт по рекламе или по ссылке в письме и после просмотра страницы оставляет заявку на покупку. В действительности между просмотром рекламы, переходом на сайт и покупкой может пройти некоторое время. После чего пользователь зайдет на сайт напрямую или через поиск в Google или Яндекс.

Каждый бизнес должен закладывать разное время на принятие решения. Например, для принятия решения о покупке, обсуждения всех вариантов нужна 1-2 недели. На принятие решения покупке квартиры уйдет несколько месяцев.

Post-click конверсия
Post-click конверсия

Плюсы: учитывается то, что пользователю может быть нужно время на принятие решения. Например, это важно для бизнесов с высокой стоимостью продуктов или услуг — покупка машины, ремонт помещений и других.

Минусы: действия, направленные на повышение визуальной узнаваемости бренда, не учитываются. Например, когда пользователь увидел рекламное объявление, но не кликнул на него.

Post-View конверсия

Post-View конверсия — действия, которые совершает потенциальный клиент после просмотра рекламы, например, ролика или баннера в соцсетях. Для отслеживания просмотров на рекламный баннер или лендинг добавляют pixel tag — невидимый тег для сбора статистики. Каждому увидевшему рекламу присваивается свой файл cookie, который помогает отследить дальнейшие действия пользователя.

Например, сначала спортсмен увидел рекламу смарт-часов в соцсети, но не стал заходить на сайт и покупать технику. Через неделю он решил взять часы и через поисковик зашел на нужный сайт за покупкой. При этом результаты выдачи в поисковике не участвовали в привлечении покупателя.

Post-View конверсия
Post-View конверсия

Плюсы: учитывается действие отложенного эффекта контакта с рекламными объявлениями, эффект узнаваемости бренда.

Минусы: пользователь может просмотреть рекламное объявление, когда читает статью на сайте компании, но не увидеть его. Что мы имеем в виду: не все, у кого, например, открыта статья в блоге на экране ноутбука, действительно читают ее внимательно, внимательно просматривают все вставки.

Линейная атрибуция («Linear model») 

Ценность всех взаимодействий в цепочке одинакова. Например, на пути к продаже было 4 касания, поэтому каждый маркетинговый канал получает 25% ценности. Если касаний было 10 — 10%.

Линейная атрибуция
Линейная атрибуция

Плюсы: в модели учитываются все взаимодействия с пользователем. Компания может отследить, какие маркетинговые каналы участвовали в привлечении продаж.

Минусы: каждое касание с клиентом получает одинаковую оценку. Модель не дает понимания, в какие каналы стоит вкладывать больше денег, а какие не играют решающую роль в принятии клиентом решения о покупке. Например, в данной модели атрибуции клик по ссылке в описании аккаунта в Instagram будет равноценен переходу по рекламе, после которого клиент оставил заявку на расчет стоимости услуги.

Атрибуция с учетом давности взаимодействий («Time Decay»)

Распределяет ценность взаимодействий по нарастающей. Большая ценность у последнего касания, которое привело к покупке, меньшая — у первого касания. Например, пользователь познакомился с товаром, когда увидел рекламу в Facebook, дважды заходил на сайт по ссылкам в соцсетях компании и, наконец, купил продукт, после того, как увидел рекламу в поисковике. Первое взаимодействие получит 10% ценности, последнее — 40%.

Модель атрибуции с учетом давности взаимодействий
Атрибуция с учетом давности взаимодействий

Плюсы: модель учитывает значимость каждого взаимодействия, ведущего к продаже. Но наибольшую ценность представляет действие, которое фактически привело к конверсии. Более поздние касания, близкие к конверсии, более ценные, чем первые взаимодействия с клиентом, поскольку они увеличивают вероятность покупки.

Минусы: эта модель низко оценивает взаимодействие, которое познакомило клиента с товаром и брендом.

Атрибуция на основе позиции («U-Shape»)

Ценность конверсии распределяется между касаниями следующим образом: первое и последнее взаимодействие получают 40% ценности, оставшиеся 20% равномерно распределяются на все остальные источники трафика. Например, пользователь узнал о товаре из рекламы в Telegram. Этот маркетинговый канал получает 40% ценности. Купил клиент товар после просмотра рекламу на YouTube. Этот канал трафика тоже получает 40% ценности. Остальные взаимодействия делят между собой 20% ценности.

Модель атрибуции на основе позиции
Атрибуция на основе позиции

Плюсы: каждое взаимодействие с клиентом учитывается. При этом наибольшая значимость присваивается каналу, который познакомил аудиторию с брендом, и маркетинговой кампании, которая в итоге подтолкнула клиента к покупке.

Минусы: приписывать много влияния первому и последнему взаимодействию может быть неверно. Некоторые взаимодействия в середине цепочки могут активнее продвигать пользователя по воронке продаж. Например, в момент, когда клиент хотел совершить покупку, на сайте не было нужного размера куртки. Пользователь нажимает «Уведомить о поступлении товара» и после получения письма о том, что нужный размер поступил в продажу, совершает покупку.

Модель атрибуции в Roistat

В Roistat автоматически используется «Стандартная» модель атрибуции — большая ценность отдается последнему источнику трафика, который участвовал в цепочке привлечения клиента. Отличие от атрибуции по последнему взаимодействию: в «Стандартной» атрибуции Roistat отражены только заявки, полученные за выбранный период, а не заявки, у которых последнее взаимодействие с пользователем было в выбранный период. То есть заявка может быть получена позднее.

Клиенты Roistat могут выбрать атрибуцию по первому взаимодействию, по последнему взаимодействию, по последнему платному клику, по позиции касания, линейную атрибуцию и атрибуцию с учетом давности, либо настроить собственную модель атрибуции.

Собственную модель атрибуции в Roistat можно задать по шаблону U-Shape. В настройках необходимо задать значения ценности каждого касания с пользователем, которые подходят конкретному бизнесу.

Для добавления своей модели атрибуции нужно зайти в настройки. Выбрать раздел  «Экспериментальные». Найти поле для заполнения пользовательской модели и задать ценность источников. Например, чтобы первому визиту соответствовала ценность 20%, последнему — 40%, а оставшиеся 40% распределялись по остальным визитам в равных долях, нужно ввести значения: 0.2, 0.4, 0.4.

Можно также задать ценность второго и предпоследнего визита. Например, чтобы в первый маркетинговый канал имел ценность 30%, второй — 10%, предпоследний — 20%, последний — 20%, а все оставшиеся вместе — 20%, нужно ввести значения в таком порядке: 0.3, 0.1, 0.2, 0.2, 0.2.

В отчете инструмента «Аналитика» можно настроить показ рассчитанных по нескольким моделям атрибуции показателей. Например, выручку, прибыль, расходы, ROI и другие.

Пример расчета показателя по нескольким моделям атрибуции в Roistat
Пример расчета показателя по нескольким моделям атрибуции в Roistat

Хотите получать уведомления о новых материалах Roistat? Подпишитесь на наш Telegram-канал.

Ко всем статьям →