Kako korisnik ide na kupnju - detaljan vodič za potpomognute konverzije i modele atribucije. Model atribucije: Kako odrediti najučinkovitiji kanal oglašavanja Modeli atribucije

Vremena kada ste mogli raditi sa samo jednim izvorom prometa (na primjer, SEO) i još uvijek imati dobru prodaju su davno prošla. Danas samo integrirani pristup osigurava istinski učinkovit rast prodaje. Međutim, kada radimo s više izvora, suočeni smo s važnim pitanjem - koju ulogu ima svaki kanal u lancu interakcije korisnika sa web mjestom (višekanalni slijed) i kako razumjeti važnost svakog kanala? Uostalom, ovisi o razumijevanju:

• koliko ulaganja uložiti u svaki izvor posjetitelja,
• koliki je povrat od svakog kanala,
• kako kanali međusobno djeluju.

Obratite posebnu pozornost na interakciju. Primjerice, korisnici s društvenih mreža možda neće obaviti kupnju odmah nakon prijelaza, no istovremeno su društvene mreže te koje informiraju posjetitelje o vašoj tvrtki, a nakon naknadnih interakcija, primjerice kroz kontekstualno oglašavanje, posjetitelji obavljaju kupnju .

Pravila po kojima se vrijednost izvršene konverzije raspodjeljuje između kanala nazivaju se atribucijom. Znajući koje je kanale posjetitelj koristio, svakom od kanala (ili jednom od njih) možemo dodijeliti veću ili manju vrijednost i na temelju te procjene donijeti odluku o učinkovitosti kanala.

Može postojati mnogo modela atribucije, a najčešći su:

U izvješću možete odabrati model atribucije Atribucija → Alat za usporedbu :

Pisali smo više o alatu u članku u nastavku; prvo pogledajmo koji su glavni modeli atribucije.

1. Atribucija zadnjeg klika

U ovom slučaju, cjelokupna vrijednost konverzije dodjeljuje se zadnjem izvoru kontakta korisnika sa web mjestom. Jasno je da to nije sasvim točno, jer na gotovo svim stranicama, čak i onima koje nude vrlo jeftine proizvode, korisnik obično napravi 2-3 prijelaza prije konverzije.

Za stranice sa skupim ili složenim proizvodom, može biti znatno više takvih prijelaza, jer korisnik razmišlja, uspoređuje i upoznaje se s informacijama o proizvodu.

2. Atribucija na temelju zadnjeg neizravnog klika

Ovo je zadani model atribucije u Google Analyticsu. Sve zasluge za konverziju dodjeljuju se posljednjem kanalu ako se ne radi o izravnom posjetu (na primjer, iz oznaka ili URL-a unesenog u traku preglednika). U slučaju izravnog posjeta stranici, vrijednost konverzije se dodjeljuje prethodnom kanalu. Logika je vrlo jednostavna - ako je korisnik došao do vas iz bookmarka, to znači da je u početku morao odnekud saznati za vašu stranicu.

3. Atribucija prvog klika

Što je izgradnja poveznica u SEO-u, obrnuto je – sva vrijednost konverzije dodijeljena je prvom kanalu koji je omogućio posjetitelju da sazna za vašu ponudu.

4. Prvi i zadnji klik

Vrijednost se jednako dijeli između prvog i zadnjeg kanala koji je korisnik kliknuo u lancu koji je doveo do konverzije.

5. Linearni model atribucije

Vrijednost konverzije jednako se dijeli između svih izvora na koje je korisnik kliknuo.

6. Model atribucije uzimajući u obzir nedavnost interakcije

Što je kanal bliži trenutku konverzije, to je njegova vrijednost veća. Značaj svake interakcije opada kako se povećava vrijeme do konverzije.

Google Analytics izvješća za procjenu doprinosa svakog izvora prometa

Shvaćajući važnost točne procjene svakog izvora prometa i poznavajući glavne vrste atribucije, možemo se obratiti posebnim Google Analytics izvješćima:

Već gledate opće informacije u kartici "Pregled" , možemo formulirati opće razumijevanje načina na koji izvori prometa međusobno djeluju. Svaki izvor je označen obojenim kružićem; jasno vidimo koliki postotak prometa se "presijeca" - to znači da je posjetitelj prije kupnje koristio nekoliko izvora.

Imajte na umu da se u gornjem lijevom kutu snimke zaslona nalaze podaci o povezanim konverzijama.

Pridružene konverzije su posjet iz nekog izvora koji je bio na početku ili u sredini lanca posjeta, ali ne na kraju, tj. broj interakcija koje nisu dovele do konverzije, ali su sudjelovale u lancu.

Kao što možete vidjeti na snimci zaslona, ​​od 744 konverzije, 423 (više od polovice) imalo je pripremne posjete. Izvori koji su osigurali ove posjete nisu doveli do izravne prodaje, ali s visokim stupnjem vjerojatnosti možemo pretpostaviti da bez tih povezanih konverzija ne bi bilo same konverzije koja je generirala prihod.

Važno! Izvješće o višekanalnom toku koristi model atribucije zadnjeg klika, za razliku od svih drugih izvješća koja prema zadanim postavkama koriste zadnji neizravni klik.

Za detaljniju procjenu povezanih pretvorbi za svaki izvor, postoji posebno izvješće pod nazivom - "Povezane pretvorbe" :

Na primjer, na snimci zaslona jasno vidimo da nam je klikanje na veze donijelo 48 konverzija tijekom navedenog razdoblja, osim toga, još 58 puta ovaj je izvor bio međukorak za korisnike koji su u konačnici izvršili konverziju.

Uz postavljenu e-trgovinu, ovo će vam izvješće pomoći da točnije procijenite prihod od svakog izvora prometa. Kao što možete zamisliti, ovo je vrlo važno kada odlučujemo u koje izvore vrijedi ulagati. Možete se, naravno, usredotočiti na broj konverzija bez e-trgovine, ali, naravno, to je manje precizan pokazatelj pri izradi budžeta za oglašavanje.

Da biste detaljnije procijenili interakciju izvora prometa, trebali biste otići na izvješće "Osnovni tokovi konverzije" :

Ovo prikazuje sve izvorne kombinacije koje su dovele do konverzije.

Na primjer:

Dodatna izvješća koja će vam pomoći da bolje razumijete lanac posjeta do trenutka konverzije - "Vrijeme do pretvorbe" I "Duljina niza". U njima ćete vidjeti statistiku o broju dana od trenutka posjeta do završetka konverzije i broj posjeta iz bilo kojeg izvora do završetka konverzije.

Google Analytics također nam daje priliku da usporedimo različite modele atribucije Pretvorba→Atribucija → Alat za usporedbu modela :

Ovaj vam alat omogućuje bolje razumijevanje razlika između različitih opcija atribucije i vizualni uvid u vrijednost svakog kanala u različitim fazama.

Na primjer, usporedimo model atribucije za zadnji klik, prvi klik i linearnu atribuciju:

Bilješka: besplatno pretraživanje, ako konverziju mjerimo samo po zadnjoj interakciji, gubi u odnosu na kanal izravnog prometa. Vlasnik web mjesta, vidjevši takvo izvješće, odmah će povikati: SEO stručnjak ne radi dobro!

No, uspoređujući s drugim modelima atribucije, vidjet ćemo da je promet pretraživanja najsnažniji za prvu interakciju, tj. Na ovom će kanalu stvarni kupci saznati za vašu stranicu. Važnost prometa pretraživanja potvrđuje i linearni model atribucije, gdje je njegov udio također najveći.

Imajte na umu da vam usporedba atribucija omogućuje da sagledate uspjeh svakog kanala s različitih gledišta, ali da biste međusobno usporedili kanale i ocijenili uspjeh svakog od njih, morate odabrati jedan model atribucije.

Na primjer:

- za kratkoročnu kampanju usmjerenu na trenutnu kupnju - zadnjim klikom;

- za SMM kampanju koja povećava ukupnu svijest - prvim klikom itd.

Također možete izraditi vlastiti jedinstveni model atribucije u Google Analyticsu, ali morate potrošiti dosta vremena na njegovu izradu i prvo procjenu standardnih modela.

Ako ozbiljno razmišljate o proračunu i procjeni kako svaki izvor doprinosi uspjehu vašeg poslovanja, ne možete bez višekanalnih tokova i mjerenja atribucije. Morate razumjeti važnost kanala, a ne samo njegov doprinos izravnoj prodaji.

Obratite pozornost na ova Google Analytics izvješća, radite s njima i raznim opcijama atribucije - to će vam pomoći da sve kanale prometa koristite učinkovitije i inteligentnije. Na temelju tih izvješća možete inteligentno planirati svoj proračun za oglašavanje na različitim kanalima.

Pretplatite se na naše obavijesti

Kako vaši oglašivački kanali međusobno djeluju? Koji je najbolji način za raspodjelu sredstava među njima? Trebate li onemogućiti reklamnu kampanju ako ne donosi konverzije? Na sva ova bolna pitanja može se odgovoriti proučavanjem ponašanja korisnika i njihovog puta do kupnje. U ovom ću vam članku pokazati kako to učiniti pomoću potpomognutih konverzija i usporedbe modela atribucije u Google Analyticsu.

Što su potpomognute konverzije?

Učinkoviti kanali privlače korisnike koji izvode ciljane radnje na web mjestu (transakcije, registracije, naručivanje povratnog poziva itd. - sve ovisi o načinu unovčavanja projekta). Istodobno, ponekad je dovoljna jedna interakcija sa stranicom da posjetitelj ostvari konverziju, ali ne uvijek. Češće funkcionira pravilo "sedam dodira" - zato se za svaku fazu prodajnog lijevka koristi poseban alat. Na primjer, prikazno oglašavanje pomaže korisnicima da saznaju više o vašem proizvodu, dok oglašavanje na pretraživačkoj mreži privlači već zainteresirane korisnike.

Pridružene konverzije— ciljane akcije u kojima je analizirani kanal bio pomoćni izvor (odnosno, konačna interakcija se dogodila nakon prijelaza s drugog kanala). Zamislite da prodajete dječje igračke.

1. Korisnik je vidio medijsko oglašavanje i otišao na vašu stranicu. Među asortimanom internetske trgovine svidjela mu se igračka minion, ali korisnik nije dovršio transakciju jer u tom trenutku nije bio zainteresiran za kupnju (to se često događa s banner oglašavanjem - čitaj).

2. Tjedan dana kasnije, ovaj je posjetitelj bio pozvan na svoj rođendan i sjetio se igračaka na vašoj stranici. Tražio sam "igračka minion" i vidio tvoju. pretraživačko oglašavanje i spremili stranicu u oznake vašeg preglednika kako biste je brzo pronašli nakon što primite plaću.

3. Konačno, tijekom trećeg izravni posjet korisnik je naručio igračku. Prema zadanim postavkama, Google Analytics svim konverzijama dodjeljuje vrijednost na temelju posljednjeg neizravnog izvora posjeta, u našem slučaju oglašavanja na pretraživačkoj mreži. Istodobno, u općim izvješćima nećemo vidjeti da je prikazno oglašavanje jedan od čimbenika zbog kojih je korisnik kupio igračku na vašoj web stranici.

Ako jedan od vaših kanala ili izvora ne prikazuje konverzije u redovnim Google Analytics izvješćima, nemojte žuriti da ga napustite, ovo bi mogao biti ključni korak na korisnikovom putu do kupnje.

Kako pregledati potpomognute konverzije s Google Analyticsom?

Da biste saznali je li kanal ili izvor pridonio korisnikovom putu konverzije ili ne, upotrijebite izvješće Višekanalni tokovi. Da biste to učinili, idite na karticu "Izvješća" i na lijevoj ploči odaberite "Konverzije" - "Višekanalni tokovi". 1. U podstavci "Pregled" možete vidjeti opći sažetak i vizualizaciju odnosa između različitih izvora konverzije.
2. U podstavci "Pridružene konverzije" možete vidjeti izravne informacije o kanalima povezanih konverzija, njihovu količinu i vrijednost:
3. Kartica Vrijeme do pretvorbe pruža korisne informacije kako biste saznali koliko dana je potrebno vašim korisnicima da donesu odluku o kupnji. Ove informacije mogu se koristiti za pravilno postavljanje remarketinga.
Imajte na umu da redak "12-30 dana prije pretvorbe" prikazuje zbroj ciljnih radnji za analizirane dane. Klikom na plus pored retka vidjet ćete točnije podatke.
4. Zadnja podstavka je “Glavni putovi pretvorbe”. Ovo prikazuje informacije o tome koliko interakcija korisnici ostvaruju na stranici prije kupnje i koje kanale koriste. U našem primjeru vode izravni posjeti i oglašavanje na pretraživačkoj mreži. Ovo nisu sve mogućnosti za analizu povezanih konverzija koje Google Analytics pruža. Zatim ćemo pogledati alat za usporedbu modela atribucije.

Što je atribucija i koji modeli postoje?

Pripisivanje je distribucija vrijednosti konverzije između svih interakcija korisnika sa web mjestom prije izvršenja transakcije.

Kao što sam već napisao, Google Analytics izvješća prema zadanim postavkama dodjeljuju vrijednost posljednjoj neizravnoj interakciji korisnika sa web mjestom. Ova informacija će biti korisna ako se korisnik najčešće odlučuje o kupnji nakon prve interakcije. Na primjer, prikazno oglašavanje za dostavu pizze može donijeti konverzije već pri prvom posjetu stranici.

Pogledajmo detaljnije svaki model koristeći ilustracije iz Google prezentacije.

100% zasluge za konverziju dodjeljuje se prvoj interakciji. Ovaj model je vrlo prikladan za mjerenje učinkovitosti prikaznog oglašavanja, jer mu je cilj upoznati korisnika s vašom ponudom.

U lancu interakcija, 100% zasluge za konverziju dodjeljuje se zadnjem kanalu, čak i ako je to bila izravna poveznica na stranicu.

3. Google Ads model zadnjeg klika

Zadnji klik na Google Ads oglas dobiva 100% vrijednosti konverzije.

Svakoj se interakciji dodjeljuje ista vrijednost konverzije. Ovaj model se može koristiti kada je svaka točka interakcije korisnika sa web mjestom jednako važna.

Što je interakcija bliža trenutku dovršetka ciljane radnje na stranici, to je njezina vrijednost veća.

Prvom i zadnjem kanalu u lancu interakcija bit će dodijeljeno 40% vrijednosti, preostalih 20% bit će ravnomjerno raspoređeno među preostalim kanalima. Ovaj će model biti koristan ako vas zanima i prva interakcija, kada su korisnici prvi put saznali za vašu ponudu, i posljednja interakcija, kada je ciljana radnja dovršena na vašoj web stranici.

Ovim modelom neovisno raspoređujete vrijednost konverzija između interakcija. Takav model možete stvoriti izravno u sučelju Googe Advertising.

Ovaj je model dostupan u Google Marketing Platform. Distribuira vrijednost kroz sve sesije u lancu na temelju korelacije između prisutnosti izvora u lancu i konverzije lanca.
Model koji se temelji na podacima može se koristiti samo u računima s velikom količinom podataka (minimalno 20 tisuća klikova i 800 konverzija u 30 dana).

1. Odaberite "Izvješća" na gornjoj ploči, zatim u lijevom izborniku slijedite put: "Konverzije" - "Atribucija" - "Alat za usporedbu modela".

2. Odaberite ciljeve koji vas zanimaju. Na primjer, možda nećete uzeti u obzir povezane radnje, kao što je dodavanje artikla u košaricu, već samo transakcije.

3. U prozoru retrospektivnog pregleda odaberite koliko dana prije konverzije treba uzeti u obzir za analizu (od 1 do 90 dana).

4. Zatim trebate odabrati model atribucije s kojim će se izraditi izvješće.

4.1. Možete odabrati jedan od zadanih modela atribucije.

4.2. Također možete izraditi vlastiti model atribucije ili uvesti gotov model iz galerije Google Analitycs.

4.3. Druga važna značajka je izbor nekoliko modela atribucije (maksimalno tri). Na primjer, uzmimo modele atribucije za posljednju i prvu interakciju.

5.1. Prema zadanim postavkama možete analizirati prema izvorima, kanalima i njihovim grupama.

5.2. Također imate mogućnost odabrati bilo koji parametar s popisa izvora prometa, prilagođenih parametara i Google Ads podataka. 6. I na kraju, možete segmentirati izvješće. Na primjer, usporedite konverzije koje su se dogodile kao rezultat oglašavanja tijekom prve ili zadnje interakcije.
Primjenom gore odabranih segmenata dobit ćete sljedeću vrstu izvješća:
Sada ste naučili kako koristiti alat za usporedbu modela atribucije.

Saznajte kako se zasluge za konverziju raspodjeljuju na različite modele atribucije.

Sljedeći standardni modeli atribucije dostupni su u alatu za usporedbu modela. Također možete izraditi vlastite modele.

Opis standardnih modela

U modelu Zadnja interakcija 100% zasluge za konverziju dodjeljuje se posljednjem kanalu u lancu interakcija.

Preporučuje se korištenje ovog modela kada radite s oglasima i kampanjama koje su usmjerene na angažiranje kupaca na mjestu kupnje ili ako se vaša poslovna aktivnost temelji prvenstveno na transakcijama koje ne uključuju fazu donošenja odluka.

U modelu Po zadnjem neizravnom kliku izravni posjeti se ignoriraju. 100% zasluge za konverziju dodjeljuje se zadnjem kanalu u lancu interakcija. Analytics koristi ovaj model prema zadanim postavkama za sva izvješća osim izvješća o višekanalnim tokovima.

Budući da je ovaj model zadani za sva izvješća osim za višekanalne tokove, koristan je kao osnova za usporedbu s drugim modelima.

Također je prikladan kada izravan promet dolazi od korisnika koji su prethodno stečeni putem drugih kanala i ne treba ga uzeti u obzir u analizi radnji korisnika prije konverzije.

Unutar modela Zadnji klik u Google Adsu 100% zasluge za konverziju dodjeljuje se zadnjem kliku na Google Ads oglas u lancu interakcije. U modelu Prva interakcija 100% vrijednosti konverzije dodjeljuje se prvom kanalu u lancu interakcija. U linearni modelu, svim kanalima u toku konverzije dodjeljuje se ista vrijednost. Ako kupovni ciklus uključuje kratku fazu donošenja odluke za klijenta, možete odabrati model Uzimajući u obzir trajanje interakcija. Ovaj se model temelji na konceptu eksponencijalni raspad. Što je dodirna točka bliža konverziji, to se smatra vrijednijom. Unutar ovog modela razdoblje Pola zivota zadano je sedam dana. To znači da je interakcija koja se dogodila sedam dana prije konverzije upola manje vrijedna od one zabilježene istog dana, a dva tjedna prije toga je četiri puta manje vrijedna. Eksponencijalno opadanje događa se tijekom cijelog razdoblja pregleda (zadano je 30 dana). Atribucija na temelju položaja je hibrid modela prve interakcije i posljednje interakcije. Umjesto da svu vrijednost dodijelite prvom ili zadnjem kanalu, možete je podijeliti između njih. Obično se raspodjeljuje na sljedeći način: 40% za prvi i zadnji kanal i 20% za sve ostale.

Svake godine konkurencija na tržištu se zaoštrava, što tjera poduzetnike da se doslovno bore za svakog posjetitelja web stranice. Zbog toga su strategije temeljene na ponašanju došle u prvi plan u potrošačkom marketingu. To vam u konačnici omogućuje povećanje prihoda i povećanje broja kupaca. Međutim, nažalost, mnogi trgovci i vlasnici web stranica jednostavno ignoriraju ove uistinu vrijedne informacije o ponašanju korisnika.

Početak puta konverzije posjetitelja web stranice sada može ležati u plaćenim medijima, online oglašavanju i offline točkama kontakta (letci, suveniri, usmena predaja). Jedini način da saznate koji kanali doista potiču konverzije jest korištenje pametnih mjernih podataka.

Uvođenje atribucije

Atribucija je određivanje izvora prometa koji je rezultirao konverzijom (ciljana radnja ili prodaja).

Na primjer, pretpostavimo da korisnik vidi vaš oglas na svojoj omiljenoj web stranici s vijestima, ali ne poduzima ništa. Kasnije ga vidi na nekoj od društvenih mreža, klikne na oglas, ali nema povećanja konverzije. Naposljetku, on vidi vaš poziv na akciju na drugom mjestu, odlazi na stranicu i poduzima ciljanu radnju. Atribucija vam omogućuje praćenje ovog procesa, prepoznavanje najučinkovitijih kanala i, u skladu s dobivenim informacijama, izgradnju marketinške strategije.

Postoje tri glavna koraka za uključivanje atribucije u vašu marketinšku kampanju.

1. Odaberite model atribucije.

Postoji mnogo opcija, ali najčešće korištene su sljedeće:

• Zadnji klik. Prema nedavnom istraživanju, 80% oglašivača koristi ovaj model atribucije, unatoč činjenici da smatraju da nije dovoljno učinkovit. Na konverziju utječu razni čimbenici, ali ovaj model pokriva sve kanale koji su klijenta “povukli” u prodajni lijevak. Korisnik je vidio isti oglas na četiri različite stranice - njegov interes je nastavio rasti nakon svakog pregledavanja, ali samo na posljednjoj stranici klijent je odlučio poduzeti ciljanu radnju.
• Prvi klik. Ovaj model je obrnuta projekcija prethodnog. U ovom slučaju, “glavni” oglas se smatra prvim oglasom od svih na koje je potencijalni klijent kliknuo, čak i ako njegova radnja nije dovela do trenutnog povećanja konverzije.
• Prvi i zadnji klik. Suština ovog modela svodi se na to da prvi oglas budi interes korisnika, a zadnji ga potiče na akciju.
• Jednaka prava. Prema ovom konceptu, svim oglasima koje klijent postavlja i pregledava se dodjeljuje ista vrijednost.
• “Pun” prodajni lijevak. U ovom slučaju, svaki element puta konverzije korisnika je važan. Možete čak i postotno odrediti koliko je važan prvi oglas, koja je uloga e-mail marketinga i, na kraju, poziv na akciju, zahvaljujući kojem je ciljna radnja u konačnici izvršena. To vam omogućuje rangiranje važnosti svakog elementa vaše marketinške kampanje.

Trebali biste testirati različite modele kako biste utvrdili koji najbolje odgovara vašem poslovanju.

1. Pronađite platformu za atribuciju.

Ovisno o vrsti kampanje koju vodite, atribucija može biti ugrađena u sustav koji koristite. Ako to nije slučaj, uvijek imate priliku koristiti razne servise, primjerice, alati za ponovno ciljanje AdRoll i Perfect Audience ovu funkciju imaju ugrađenu u sustav, kao i Facebook i Googleov Double Click Campaign Manager.

Kako biste postigli maksimalnu funkcionalnost atribucije, možete koristiti analitičke platforme kao što su Google Analytics, IBM Digital Analytics i Adobe Site Catalyst. Alternativno, možete angažirati stručnjaka za atribuciju da vam pomogne razumjeti postupak.

Također možete razumjeti učinkovitost kanala pomoću widgeta. Na primjer, zbog činjenice da klijent komunicira s widgetima: klikne na "križ", ide na preporučeni u skočnom prozoru ili ostavlja kontakte.

Google Analytics sustav će izračunati ciljanu akciju (koju trebate) i pronaći njen izvor. Na taj način možete razumjeti da vam je Yandex Direct, na primjer, donio 1 e-poštu od klijenta putem .

Saznajte više o tome kako widgeti pomažu u izgradnji tokova prodaje i mjerenju izvedbe kanala.

1. A/ Btestiranje pomoću atribucije pomoći će vam da bolje razumijete klijenta.

Atribucija u kombinaciji s A/B testiranjem omogućuje vam da se usredotočite na to koji kanali imaju najbolju izvedbu, kao i da testirate različite marketinške elemente kao što su pozivi na akciju, dizajn, korištenje povoljnih ponuda itd. U biti, omogućuje vam da shvatite kako vaše radnje utječu na cijeli ciklus prodaje.

Kako biste identificirali koji su elementi kampanje učinkovitiji, preporuča se ugraditi atribuciju u svaki od njih. Popis uključuje društvene medije, ponovno ciljanje oglasa, marketing e-poštom, izravno oglašavanje itd. Kao rezultat toga, sigurno ćete znati da "ovaj banner na ovoj stranici ili ovaj lanac slova ukupno generira X iznos prihoda."

Atribucija vam omogućuje bolje razumijevanje puta konverzije vaših kupaca, a to će vam zauzvrat pomoći da ispravno izračunate troškove i optimizirate svoju marketinšku strategiju.

Pri analizi promocije web stranice i zarade ostvarene reklamnim kampanjama vrlo je važno pratiti cjelokupno putovanje korisnika – od trenutka kada posjeti web stranicu do kupnje. To će nam dati priliku da shvatimo kako dalje raspodijeliti proračun između kanala oglašavanja, kako ti kanali međusobno djeluju, koji je od njih najučinkovitiji i još mnogo toga.

U praksi se takav put može sastojati od niza različitih izvora prometa. Na primjer, posjetitelj je prvi put došao na našu web stranicu putem kontekstualnog oglašavanja (plaćeno pretraživanje), pregledao nekoliko stranica stranice i otišao. Kasnije sam se ponovno prebacio, ali s Organic Searcha. Nekoliko dana kasnije otišao sam na stranicu putem izravnog izvora (Direct), upisao adresu u traku preglednika i napravio narudžbu.

Primjer kupovnog puta korisnika

Dakle, prije izvršenja transakcije (konverzije), korisnik je stupio u interakciju sa web mjestom kroz tri različita izvora prometa:

1. Kontekstualno oglašavanje;
2. Organsko pretraživanje;
3. Direktan ulaz;

Kome će od njih Google Analytics u svojim izvješćima pripisati postignuti cilj? Da biste odgovorili na ovo pitanje, morate razumjeti koncepte kao što su atribucija I model atribucije. Atribucija u web analitici je pravilo raspodjele vrijednosti konverzije među svim fazama interakcije na putu konverzije i dodjeljivanje određenog broja bodova (u %) za izračun njezine učinkovitosti.

Model atribucije je skup pravila prema kojima odlučujete odrediti vrijednost konverzije. U Google Analyticsu postoji 7 različitih modela atribucije:

1. Posljednja interakcija;
2. Po zadnjem neizravnom kliku;
3. Zadnji klik u AdWordsu;
4. Prva interakcija;
5. linearno;
6. Privremena recesija;
7. Na temelju položaja.

Zadnja interakcija (zadnji klik)

100% vrijednosti konverzije dodjeljuje se zadnjem kanalu u lancu interakcija. U našem primjeru ovo je izravni kanal.

Model atribucije - zadnja interakcija

"Posljednji prijelaz".

Prednost ovog modela je što sa 100% sigurnošću možete reći koji je posjet rezultirao konverzijom. Međutim, to ima i nedostatak - ne uzima u obzir prethodne interakcije korisnika sa web mjestom. Dakle, prema našem primjeru u Analytics izvješćima, nećemo moći shvatiti da je korisnik svoj prvi dodir napravio putem reklame (naime, potrošili smo novac na nju i preko nje se korisnik prvi put upoznao s našom ponudom), a također nećemo moći vidjeti da je tada izvršio sličnu pretragu i opet naišao na nas, ali samo preko organskih. Zadnji izvor je preuzeo svu vrijednost!

Ovaj se model preporuča primijeniti na one projekte čija je publika spremna kupiti odmah i bez dodatnog vremena za razmišljanje. U pravilu su to robe ili usluge s brzim odgovorom - dostava hrane, pozivanje taksija, vuča automobila, popravak opreme itd.

Po zadnjem neizravnom kliku

Ovaj je model zadani za sva izvješća usluge Google Analytics osim izvješća o višekanalnim tokovima. Razlika u odnosu na prvi model je u tome što atribucija zanemaruje izravne posjete, a 100% vrijednosti se dodjeljuje zadnjem kanalu u lancu interakcija. U našem primjeru to je organsko pretraživanje.

Model atribucije - zadnji neizravni klik

Yandex.Metrica ima sličan model atribucije tzv "Posljednja značajna tranzicija", u kojem su svi izvori uvjetno podijeljeni na značajne i sekundarne (beznačajne). Beznačajni uključuju izravne posjete, interne prijelaze i prijelaze sa spremljenih stranica.

Budući da je osnovni u Analyticsu, treba ga koristiti pri usporedbi s drugim modelima. Alat za usporedbu modela dostupan je u odjeljku "Konverzije - atribucija". O tome će biti više riječi u sljedećim poglavljima.

Nedostatak ovog modela je što je vrijednost izravnih interakcija namjerno podcijenjena.

Zadnji klik uAdWords

100% zasluge za konverziju dodjeljuje se zadnjem AdWords oglasu u lancu interakcije. U našem primjeru to ne znači da će 100% otići na kontekstualno oglašavanje (kanal plaćenog pretraživanja), budući da paralelno s Google AdWordsom možete voditi kampanje u drugim sustavima oglašavanja.

Ovaj se model koristi ako imate reklamnu kampanju u AdWordsu, a korisnici iz vaših oglasa dolaze na stranicu kako bi izvršili transakcije. A Google, prilikom uvođenja takvog modela na popis standardnih Analyticsovih atribucijskih modela, nije razmišljao o drugim uslugama oglašavanja osim vlastitih.

Web Analytics Guru i Google Evangelist Avinash Kaushik u jednom od svojih članaka nazvao je ovaj model beskorisnim. Stoga ćemo se pridržavati njegovog savjeta i prijeći na analizu sljedećeg.

Prva interakcija

100% vrijednosti konverzije dodjeljuje se prvom kanalu u lancu interakcija. U našem primjeru to je kontekstualno oglašavanje.

Model atribucije - prva interakcija

Yandex.Metrica ima sličan model atribucije tzv "Prvi prijelaz".

Linearni model atribucije

Svim kanalima u toku konverzije dodjeljuje se ista vrijednost. U našem primjeru 33%.

Model atribucije - Linearni

Ovaj model se koristi kada je korisnik izložen različitim kanalima tijekom ciklusa konverzije i sve točke interakcije s potencijalnim klijentom su važne pri izračunu učinkovitosti. Na primjer, kada analizirate postove na blogu.

Vremenski pad (uzimajući u obzir trajanje interakcija)

Ovaj se model temelji na konceptu eksponencijalni raspad, a vrijednost cilja raste bliže zadnjem kanalu. Izraz dolazi u Google Analytics iz nuklearne fizike i daje sveobuhvatno razumijevanje suštine modela vremenskog pada: što je dodirna točka bliža konverziji, to se smatra vrijednijom. Preostale točke gube vrijednost kako se vremenski interval povećava.

Prema ovom modelu, zadani poluživot je sedam dana. To znači da je interakcija koja se dogodila sedam dana prije konverzije upola manje vrijedna od one zabilježene istog dana, a dva tjedna prije toga je četiri puta manje vrijedna. Eksponencijalno opadanje događa se kroz cijelo razdoblje retrospektivna analiza(standardno je 30 dana).

U našem primjeru, kanal najbliži konverziji je izravan pristup. Tada dobiva najveću vrijednost organsko pretraživanje a najmanji % uzimajući u obzir trajanje interakcija ima kontekstualno oglašavanje.

Model atribucije - vremenski pad

Model je primjenjiv za analizu kupnji koje proizlaze iz promocija kako bi se dodijelila veća vrijednost interakcijama na promotivne dane. A oni koji budu završeni tjedan dana ranije bit će ocijenjeni znatno niže.

Ipak, neki ga trgovci u svom radu koriste češće od klasičnog. "Po zadnjem neizravnom kliku", jer je primjenjiv u gotovo svim temama. Može se dugo raspravljati o vrijednosti nekih prijelaza u usporedbi s drugima. Ali sve je ovdje sasvim logično - što je ovaj ili onaj kanal dalje od trenutka pretvorbe, to bi manje vrijednosti trebao dobiti. Uostalom, ako prethodni prijelazi na stranicu nisu bili manje učinkoviti, zašto onda nisu doveli do konverzije?

Jedna od prednosti modela vremenskog opadanja je mogućnost određivanja duljine poluživota i njegove usporedbe s drugim osnovnim modelima.

Mogućnost postavljanja poluživota

Na temelju položaja

Na temelju pozicije, 40% vrijednosti se dodjeljuje prvoj i posljednjoj interakciji, a preostalih 20% se ravnomjerno raspoređuje među ostalima. Model atribucije "Na temelju pozicije" je hibrid modela "Prva interakcija" I "Posljednja interakcija."

Model atribucije - na temelju pozicije

Ovaj je model najbliži stvarnom životu i preporuča se koristiti kada trebate pratiti sve dodirne točke: od poznanstva i prvog iskaza interesa za vaš brend, do zadnje interakcije koja je dovela do konverzije.

Svi navedeni modeli standardni su Google Analytics modeli. Međutim, korisnici imaju mogućnost kreiranja vlastitih modela atribucije. To možete učiniti pomoću postavki "Modeli atribucije", koji je na razini prezentacije u korisničkim alatima i objektima.

Modeli atribucije na razini prezentacije

U početnim fazama rada s Google Analyticsom preporučujem temeljito razumijevanje 7 glavnih modela atribucije i izvješća o višekanalnim tokovima (pogledat ćemo ih u zasebnom poglavlju), a tek onda prijeđite na izradu vlastitih.

• Vk.com -