Отложенная покупка:
как не потерять клиентов,
которые вернутся завтра

Большинство клиентов не покупает сразу: многие сначала кликают на рекламу, затем смотрят сайт, а потом уходят, сравнивают варианты и возвращаются через день-два, а бывает и спустя месяцы после напоминания. Поэтому если оценивать рекламу только по последнему клику, то часть каналов, особенно верхнеуровневые, покажутся неэффективными, а бюджет распределится не туда. В статье рассказываем, как сквозная аналитика помогает не потерять такие отложенные покупки и по ошибке не отключить источники, которые реально подталкивают людей к сделке.

Почему клиенты отложили покупку: из-за чего возникает отложенный спрос и как он выглядит

Сейчас покупатели принимают решения дольше. У них больше выбора и выше требования: люди сравнивают цены, читают отзывы, смотрят обзоры, оценивают сервис и условия доставки.

Конкуренты тоже не стоят в стороне и используют конверсионные сайты с простыми формами и ясным УТП. Поэтому человек легко переключается между брендами и ждёт подходящего момента.

В результате покупка с отложенным платежом происходит не сразу, а через дни или даже недели и складывается из целой цепочки касаний.

Разберём типичный сценарий отсроченной покупки:

• Пользователь видит объявление в «Яндекс Директе», переходит на сайт, листает каталог, добавляет товар в избранное и уходит.
  
• На следующий день его догнало ретаргетинговое объявление VK — он зашел еще раз, увеличив количество отложенных товаров, но отвлёкся и ушёл со страницы.
  
• Через пару дней он получает письмо на электронную почту с подборкой или промокодом — и вот тут уже возвращается на сайт и наконец-то оформляет заказ.

В CRM или в веб-аналитике эта сделка будет отнесена к email-каналу. И вот тут кроется главная проблема: если смотреть только на последний клик, покажется, что сработала только рассылка, а бюджет на остальные источники стоит сократить.

Как учитывать отложенный товар и увидеть весь путь клиента

Чтобы объективно оценить рекламу и не отключить рабочие каналы, задача маркетолога — связать все касания клиента с брендом в единую цепочку. То есть таргет, контекст, чат-бот, email, SMS и другие точки.

Сложность в том, что веб-аналитика показывает только путь до конверсии на сайте. Однако она не видит, что было дальше — принесла ли заявка прибыль. Без связи с CRM и фактическими продажами путь пользователя обрывается на середине, а оценка каналов получается искажённой. Ведь обращение не всегда становится целевым лидом, а даже «прогретый» клиент не всегда доходит до сделки.

В этом случае решение — сквозная аналитика. Она фиксирует все шаги клиента и связывает данные сайта, рекламных кабинетов, CRM, телефонии и других источников. В одном отчёте считаются выручка, прибыль, ROI/ROMI, CPL/CAC по каналам и цепочкам визитов. Так вы сможете сделать правильный вывод о пользе канала, даже если на первый взгляд он выглядел неэффективным.

Например, в Roistat это работает так:

• На сайте устанавливается счётчик, который присваивает каждому пользователю уникальный идентификатор и фиксирует параметры трафика.
  
• К платформе подключается CRM, рекламные системы, телефония и виджеты.
  
• Когда человек оставляет заявку или совершает покупку, система находит предыдущие визиты и показывает полный путь клиента.

В итоге видно, из какого канала пришёл клиент, через какие точки его прогревали и что довело до оплаты; какие кампании дают ROI, а какие съедают бюджет. Значит, можно уверенно масштабировать прибыльные источники и сокращать убыточные, управляя маркетингом по деньгам, а не по ощущениям.

Как корректно оценить вклад каждого канала

Чтобы понять, какая доля результата приходится на каждое касание, используют модель атрибуции — правила распределения ценности между разными источниками. В Roistat это можно сделать при помощи Мультиканальной аналитики — одного из 23 доступных инструментов.

Она применяется в настройках отчёта к разным метрикам (выручке, ROI, CPL, конверсиям и др.) и показывает, как меняется вклад каналов:

Бизнесу это даёт возможность увеличить выручку за счёт понимания наиболее эффективных связок, а также:

• быстро перераспределять бюджет в сценарии с наибольшим вкладом в целевые лиды и прибыль;
• снижать CAC и срок окупаемости, отключая касания, которые не приносят эффекта;
• прогнозировать спрос и планировать креативы/контент под реальные маршруты;
• синхронизировать маркетинг и продажи, находя разрывы в воронке и даже чиня процесс обработки клиентов.

В той ситуации, когда покупатель отложил покупку — это особенно важно: смена модели позволяет выйти за пределы последнего клика и увидеть роль первых касаний и поддерживающих инструментов, которые формируют спрос.

Для примера возьмём сделку с цепочкой «Яндекс Директ» → VK → email:

• Last click (последний клик)
  
  Показывает каналы, которые доводят до заявки или оплаты. Такая модель подходит для оценки инструментов дожима и часто используется при оценке рекламы в бизнесе с коротким циклом сделки — например, интернет-магазинами одежды.

Однако, её чаще всего используют для анализа всего маркетинга, что опасно, так как в разрезе отложенного спроса занижается вклад первых касаний.

• First click (первый клик)
  
  Показывает, какие каналы привлекают новых клиентов.

• Линейная модель

Учитывает все этапы цепочки и полезна при длинном пути с множеством касаний, но размывает их значимость.

• U-shape

По 40% веса у первого и последнего касаний, промежуточные каналы получают по 20%. То есть:

• 40% — «Яндекс Директ».
• 20% — VK.
• 40% — email.

В этой модели максимальный вес получают два звена пути. Это уместно, когда одинаково важно понимать и источник первичного привлечения, и механизм финального дожима. По балансу между «привёл» и «закрыл» — один из самых уравновешенных вариантов распределения ценности.

Модели помогают решать разные задачи: оценивать каналы привлечения, инструменты удержания или общую эффективность. Теперь имеет смысл посмотреть на сами маршруты клиентов — какие цепочки касаний реально генерируют заявки, целевые лиды и выручку.

Как определить маршруты клиента в отчёте «Цепочка визитов»

В Roistat это делает группировка Цепочка визитов. Она показывает последовательность касаний, по которой человек прошёл до заявки или оплаты.

Если видите, что большинство покупок начинаются с контента или таргета в соцсетях, а завершаются SEO и рассылкой — значит, первые касания нельзя считать бесполезными. Иными словами, не стоит отключать один из них из-за отсутствия прямых заявок.

Кроме того, такая настройка помогает находить проблемные места: неактуальные посадочные страницы, устаревшие офферы или сложные шаги регистрации.

Как мы работаем с омниканальностью

В Roistat мы активно пользуемся сквозной аналитикой, так как цикл сделки длинный. Покажем на примере трёх отчётов, как данные помогают принимать управленческие решения.

Ключевые слова

Некоторые из них не дают заявок сразу, но участвуют в прогреве клиентов. Чтобы ничего не потерять, мы делаем следующее:

• Настраиваем отчёт с моделью атрибуции «Линейная»:

• Сортируем перечень ключей по расходам и смотрим, есть наличие заявок в разных моделях атрибуции:

Что дальше:

• Если ключ не самый дешёвый (домашний текстиль интернет магазин), но регулярно подогревает клиента до заявки — это точка входа. Здесь увеличиваем ставки, актуализируем креативы и улучшаем посадочную страницу с точки зрения удобства использования.
• Если фраза дорогая (домашний текстиль) и у неё нет или почти нет мультиканальных взаимодействий, то перед отключением сперва важно проверить настройки: соответствует ли объявления запросу аудитории, актуальны ли страницы, на которые идёт трафик, сохраняется ли релевантность между ключом, текстом и посадочной.

Час визита

Некоторые временные промежутки кажутся неэффективными, но в них клиенты совершают первое касание с брендом. Как это отследить:

• В заранее созданный отчёт добавляем заявки по модели атрибуции «Линейная» для оценки вклада по времени:

• Затем смотрим, как распределяются заявки и лиды по часам. Это позволяет понять, когда люди знакомятся с продуктом, возвращаются и оставляют целевые обращения:

Например, отчёт показывает, что в промежутке 10:00–13:59 наблюдается высокий процент мультиканальных заявок. Эти часы хорошо работают для привлечения и дожима.

В некоторые вечерние часы видим высокие расходы и визиты, но фиксируем мало заявок и мультиканальных взаимодействий — поэтому это кандидаты на снижение ставок.

Решение о корректировке принимаем с оглядкой на цепочку. То есть сохраняем часы, которые дают первые касания и мультиканальные заявки, и аккуратно урезаем интервалы, которые не участвуют в успешных маршрутах. Короче говоря, не ориентируемся только на last click.

Цепочка визитов

Отчёт отражает связку каналов и последовательности, которые приводят к нужному результату.

Как это работает:

• В новом отчёте добавляем группировку «Цепочка визитов» до 1 и 2 уровня и выбираем необходимые метрики. У нас — заявки, конверсии и «Целевой лид»:

• Сортируем строки по количеству заявок или целевых лидов и смотрим, какие цепочки дают максимальный вклад:

Решения по бюджетам принимаем на уровне цепочек: усиливаем каналы, которые регулярно входят в последовательности с высоким числом целевых лидов. Например, «Яндекс Директ МК → Яндекс Директ 1»: она даёт много визитов, заявок и «прогретых» клиентов. Это сильная связка внутри контекста, поэтому ёё поддерживаем и аккуратно масштабируем.

Также обращаем внимание на цепочку «SEO → Яндекс Директ», которая приводит ещё больше целевых лидов. То есть SEO привлекает и прогревает, а контекст дожимает, поэтому оба канала важны как часть одного сценария.

Аналогично оцениваем и другие маршруты: если некоторые дают заметный объём визитов и заявок, но не приводят квалифицированных клиентов, проверяем посадочные страницы, оффер или качество обработки заявок менеджерами.

Так отчёт помогает увидеть рабочие сценарии привлечения, не отключать важные точки входа и дожима, а также управлять отложенными покупками по факту их вклада в приобретение продукта или услуги.

Как не потерять деньги в условиях отложенного спроса

Помните, что если оценивать рекламу только по последнему касанию, можно упустить часть ROI и отключить рабочие каналы. Чтобы этого избежать, важно настроить сквозную аналитику, увидеть полный путь клиента, а также проверить данные в нескольких моделях атрибуции.

В результате появляется единая база для решений: бюджет распределяется по фактическому вкладу каналов и связок, учитывается роль каждого касания, не теряются клиенты с отложенной покупкой. Для бизнеса это даёт рост выручки за счёт концентрации средств в работающих сценариях, снижение CAC и срока окупаемости, более точный прогноз спроса и согласование маркетинга с продажами за счёт выявления узких мест в воронке.