Предыдущий ролик

Видео урок: Отчеты по атрибуции

Google Analytics: Основы цифровой аналитики

Отчеты раздела "Атрибуция" (Attribution) позволяют сравнивать различные модели атрибуции, чтобы определить рентабельность инвестиций в рекламу. Кроме того, с их помощью можно наилучшим образом распределить бюджет по маркетинговым каналам. В рамках этого урока мы узнаем: что такое моделирование атрибуции, какие модели атрибуции встроены в систему Google Analytics и как работать с инструментом сравнения моделей (Model Comparison Tool). Модель атрибуции - это правило или набор правил, определяющих, как будет присваиваться ценность различным каналам в пути конверсии. В большинстве отчетов система Google Analytics использует модель атрибуции "По последнему клику" (last-click), но с помощью инструмента сравнения моделей в системе Google Analytics можно реализовать и множество моделей других типов. Перед тем как приступить к рассмотрению инструмента, давайте разберем несколько простых примеров моделей атрибуции. В рамках модели "По последнему непрямому клику" (Last Non-Direct Click) игнорируются все прямые посещения, а 100% ценности конверсии присваивается последнему каналу, через который пришел клиент до покупки или конверсии. Эту модель система Google Analytics также использует по умолчанию. Эта модель полезна в тех ситуациях, когда вы считаете, что прямые посещения совершаются клиентами, которые уже прошли по другому каналу. В отличие от модели "По последнему непрямому клику", в рамках модели "Последнее взаимодействие" (Last Interaction) 100% ценности конверсии присваивается последнему каналу независимо от того, прямое это посещение или не прямое. Эта модель используется в инструменте сравнения моделей в качестве базовой модели. В рамках модели "Первое взаимодействие" (First Interaction) 100% ценности конверсии присваивается первому каналу, с которого началось взаимодействие. Эта модель подходит для тех случаев, когда для информирования клиентов вы используете объявления и рекламные кампании. В рамках "линейной" модели каждому взаимодействию каналов на пути конверсии присваиваются равные доли ценности. Эта модель полезна, если ваши кампании разработаны для поддержания сотрудничества и осведомленности клиентов на всем протяжении цикла продаж. В этом случае все каналы одинаково важны. Также в Google Analytics по умолчанию используются модель "Атрибуция с учетом давности взаимодействий" (Time Decay), в которой самую большую ценность получают точки взаимодействия, наиболее близкие по времени к конверсии, и модель "На основе позиции" (Position Based), в рамках которой доли ценности распределяются по шагам пути конверсии в соответствии с их позицией - первый, последний или между первым и последним. Помимо рассмотренных нами основных моделей атрибуции инструмент сравнения моделей позволяет создавать, сохранять и применять персонализированные модели, в которых используются заданные вами правила. Этот инструмент позволяет подгонять модели конкретно к тем исходным данным, которые вы собираетесь оценивать. Для получения более подробной информации о встроенных моделях и создании персонализированных моделей воспользуйтесь примерами моделирования атрибуции справочного центра системы Google Analytics. А теперь давайте рассмотрим инструмент сравнения моделей. Этот инструмент позволяет определить, как разные модели атрибуции влияют на оценку ваших маркетинговых каналов. Выбрав в инструменте несколько моделей атрибуции, вы можете сравнить количество и ценность конверсий всех выбранных вами моделей. Вы можете одновременно сравнивать максимум три модели атрибуции. Рассчитанная ценность конверсии (и количество конверсий) для каждого маркетингового канала будет варьироваться в зависимости от используемой модели атрибуции. При сравнении моделей отыскивайте те каналы, чья ценность значительно отличается в разных моделях. Это означает, что канал больше подходит к конкретной части последовательности привлечения клиентов. Например, в этом отчете в рамках линейной модели и модели "Первое взаимодействие" трафик социальных сетей и переходов считается более ценным. Назначение этих отчетов - найти некоторые сходства между различными моделями, а затем использовать эти сходства для испытания новых гипотез. Например, вы могли бы вложить больше инвестиций в тот канал, который ранее, при использовании модели "По последнему клику", недооценивался. Или вы могли бы решить, что бюджет канала, который больше ценится в рамках модели "Первое взаимодействие", необходимо перенести не в те маркетинговые кампании, которые сфокусированы на прямых посещениях, а в те, которые предназначены для информирования клиентов. Главное - чтобы проверить свою модель, вы должны экспериментировать. Более подробную информацию о том, как работать с инструментом сравнения моделей, можно получить, воспользовавшись справочным центром системы Google Analytics и дополнительными ресурсами этого урока.