Web-studio46.ru

Обучение и образование
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Атрибуция в маркетинге это

Что означает атрибуция в маркетинге

Получайте новые статьи на эл. почту

Согласно исследованиям Gartner более ⅔ рекламного бюджета сегодня приходится на онлайн каналы. Любая компания, вкладывая в свои рекламные кампании значительные бюджеты, подозревает, что далеко не все эти вложения прибыльны. Поэтому все чаще компании начинают задаваться вопросом: как увидеть и оценить эффективность вложений в онлайн и оффлайн маркетинг?

В нашей статье мы рассмотрим, что такое атрибуция, как она помогает компаниям, а также разберем типичные ошибки и сложности маркетологов и аналитиков в работе с атрибуцией.

Запишитесь на демо, и мы на наглядных примерах покажем вам, как работает атрибуция в OWOX BI

Определение атрибуции в маркетинге

Модель атрибуции в веб-аналитике — это набор правил, которые определяют вклад каждого рекламного канала в продажи или другие целевые действия.

Другими словами, целью атрибуции является определение того, какие рекламные каналы и кампании оказали наибольшее влияние на принятие решения о покупке или о переходе на следующий шаг воронки.

Компании используют разные модели атрибуции, чтобы определить как, где и когда покупатель взаимодействует с брендом. Благодаря этим данным маркетологи изменяют и улучшают рекламные кампании, увеличивая показатели ROAS.

Примечание: согласно отчету Ad Roll за 2017 год — 4 из 5 компаний в таких регионах, как Европа, Северная Америка и Азия, используют атрибуцию в маркетинге, а 51% организаций считает атрибуцию самой важной частью маркетинга.

бонус для читателей

Сравнительная таблица с моделями атрибуциии

Почему стоит использовать атрибуцию?

В идеальном мире клиенты совершают покупки сразу же после первого просмотра рекламы. Однако в реальности все существенно сложнее. Например, один из возможных вариантов развития событий выглядит так:

  • Знакомство с брендом — клиент видит рекламу, переходит по ссылке на сайт, подписывается на рассылку новостей. А потом отвлекается и закрывает сайт.
  • Процесс обдумывания покупки (конверсионное окно) — клиент выбирает продукт, смотрит обзоры, сравнивает товары между собой. При этом клиент получает новостную рассылку от компании, видит рекламу в социальных сетях (например, Facebook, Instagram или Twitter).
  • Покупка (конверсия) — клиент возвращается на сайт (переход может быть как прямой, по сохраненной ссылке, так и с рекламного канала или органики) и наконец-то совершает покупку.
  • Повторная покупка (удержание клиента) — для этого компании часто используют ремаркетинг, а еще напоминают о своем продукте рассылками новостей и акций.

Как же узнать, какой из каналов привел к покупке? Тут на помощь приходит атрибуция. Именно она поможет разобраться, как рекламные каналы повлияли на конверсию. Выбрав правильную модель атрибуции для вашей компании, вы увидите, как необходимо распределить рекламный бюджет для повышения ROAS. Соответственно, это поможет увеличить доход и уменьшить расходы.

Существующие модели атрибуции можно разделить по следующим категориям:

  1. Одноканальные (Last Click, First Click).
  2. Многоканальные (Linear, Time Decay).
  3. На основе позиции (Time Decay, Position Based).
  4. Алгоритмические (Data-Driven, Цепи Маркова, ML Funnel Based, Вектор Шепли).

Примечание: о сравнении разных моделей атрибуции можно прочитать в нашей подробной статье.

Если вы хотите попробовать ML Funnel Based модель OWOX BI, которая распределяет ценность на основе влияния канала на движение пользователя по воронке, воспользуйтесь бесплатным 14-ти дневным пробным периодом.

Трудности при работе с атрибуцией

Согласно исследованиям Ad Roll — 59% компаний пробовали работать с атрибуцией, но из-за недостатка знаний прекратили ее использование. В реальности большинство маркетологов не имеют глубокого понимания атрибуции и испытывают сложности при работе с ней. В отчете Ad Roll также указывается, что 70% компаний затрудняются правильно использовать инсайты, полученные от данных атрибуции. И вот почему:

Более 35% компаний не могут корректно определить точки касания с клиентом. Для успешной атрибуции вам необходимо оценить все вовлеченные каналы. А с учетом омниканальности маркетинга довольно сложно контролировать каждый используемый канал.

Сложностей также добавляет тот факт, что один и тот же пользователь использует разные девайсы. С одной стороны — такая сеть соединенных устройств это новые горизонты возможностей для маркетологов. С другой стороны — как все это отслеживать?

К трудностям в работе с атрибуцией относятся еще и следующие:

  • Сбор данных вручную из разных рекламных платформ. Приходится знать сотни нюансов о том, как правильно выгружать данные из каждого сервиса и как свести разрозненные данные в единую базу.
  • Динамично развивающийся рынок требует синхронных изменений в уже существующих моделях атрибуции. Устаревшие версии просто не успевают подстраиваться под новые требования бизнеса.
  • Фиксированные бюджеты и партнерские контракты с теми же рекламными агентствами, из-за которых быстро изменить стратегию не так уж и легко. Кроме того, следует еще учитывать время, затраченное на оценку маркетинговых усилий, поиски ценных инсайтов и их интерпретацию, а также разработку стратегий по улучшению кампаний.

Как видно, сложностей в применении атрибуции хватает. Однако, это не значит, что нужно отказываться от внедрения атрибуции, ведь с ней вы сможете вывести маркетинг на новый уровень.

Читать еще:  Публикации по маркетингу на английском языке

Преимущества использования атрибуции

Несмотря на сложности в построении модели атрибуции, цель ее применения весьма проста — оценка эффективности рекламных каналов. Благодаря результатам этой оценки вы решаете насколько эффективно вы тратите свой рекламный бюджет.

Ключевые преимущества использования атрибуции:

  1. Улучшенная персонализация. Инсайты, полученные в результате атрибуции, можно использовать для улучшения рекламы.
  2. Увеличение ROI/ROAS. Правильная модель атрибуции помогает маркетологам узнать, какие каналы и связки каналов самые эффективные и рационально перераспределить бюджет, что приводит к увеличению конверсий и ROI.

Благодаря атрибуции вы можете увидеть ценность как от каналов, возвращающих постоянных клиентов, так и от каналов, которые приводят новых пользователей.

Чтобы избежать сложностей в работе с атрибуцией, нужно во-первых, исключить ручной труд из работы с данными. Автоматический импорт данных из рекламных источников сервиса OWOX BI Pipeline соберет всю информацию о ваших рекламных кампаниях, сведет все в единую базу и предоставит широкие возможности для последующего анализа. В частности, настроить точные отчеты, что поможет вам найти полезные инсайты для работы.

А во-вторых, если пользоваться услугами специализированных сервисов таких, как OWOX BI Attribution, то большей части проблем с внедрением атрибуции можно избежать.

Настройка продукта не требует от вас углубленных технических знаний, а модель ML Funnel Based от OWOX BI учитывает все точки контакта с клиентом. Модель атрибуции рассчитывается как на онлайн-, так и на оффлайн-данных из вашей CRM-системы.

Если вам нужно индивидуальное решение, то аналитики OWOX BI всегда рады помочь.

Как правильно выбрать модель атрибуции в Директе и зачем это нужно

Модели атрибуции не самая простая тема в digital-маркетинге . Руководитель группы в «Блондинка.ру» Антон Хрипко объясняет, чем отличаются модели атрибуции в Яндекс.Директе и как выбрать нужную при настройке кампаний.

Перед конверсией пользователи неоднократно посещают сайт компании. Переходы по рекламным объявлениям, органический поиск, ссылки из соцсетей, закладки в браузере и т. д. — путь к покупке состоит из множества шагов, совершаемых в разной последовательности.

Для корректной оценки эффективности рекламы нужно определить, какой переход на сайт считать главным в цепочке. В Яндекс.Директе от этого зависит расход бюджета: сегодня все стратегии показов используют автоматическую оптимизацию по конверсиям (подробнее о ней читайте в справке).

Чтобы рассказать системе, какие клики для вас важнее, применяются модели атрибуции.

Модель атрибуции — это правило, по которому вклад в конверсию распределяется между разными источниками перехода на сайт. Яндекс присваивает всю ценность конверсии одному переходу, какому — решает рекламодатель.

Рассмотрим принцип работы каждой модели атрибуции, чтобы вы смогли убедиться, что используете нужную опцию.

Последний переход

Считает источником конверсии самый последний переход пользователя на сайт. История визитов не учитывается.

Когда использовать

Последний переход позволяет оценить, какой источник конвертировал пользователя. Подходит для товаров и услуг с коротким циклом продаж по принципу «увидел — купил». Обычно применяется на нижних уровнях «воронки продаж», связанных с обработкой существующего спроса.

Яндекс также рекомендует использовать модель для технического аудита сайта. К примеру, чтобы выявить страницы с неработающим счетчиком с помощью анализа внутренних переходов.

Первый переход

Источник конверсии — первое посещение сайта с любого канала за последние 180 дней.

Когда использовать

Помогает определить источник, который впервые познакомил пользователя с брендом. Применяется для оценки эффективности медийной рекламы. Также подходит для продуктов с длинным циклом продаж, когда для принятия решения о покупке клиенту необходимо возвращаться на сайт снова и снова.

Модель атрибуции могут использовать известные компании со сложившимся спросом, которые знают, что первый клик часто говорит о намерении приобрести товар. В остальном, решение для верхних уровней «воронки продаж» — осведомленности и вовлечения.

Последний значимый переход

Яндекс делит переходы на значимые и незначимые. Официального определения типов нет, но вы можете считать, что значимые источники трафика — те, что могут использоваться для платного продвижения:

  • реклама;
  • ссылки на сайтах;
  • поисковые системы;
  • социальные сети;
  • почтовые рассылки;
  • мессенджеры;
  • рекомендательные системы.

К незначимым — все остальные:

  • прямые заходы;
  • внутренние переходы (истек таймаут визита);
  • с сохраненных страниц.

Последний переход на сайт, который определен как значимый, считается источником конверсии.

Когда использовать

Для оценки источников, которые конвертировали пользователя или помогли ему запомнить ваш сайт. Также для сайтов с быстрой конверсией, часто происходящей за время одного визита. Даже если таймаут визита истек, значимым переходом будет по-прежнему считаться тот, что изначально привел к посещению. Подходящий уровень «воронки продаж» — обработка спроса.

Последний переход из Директа

Работает так же, как последний значимый переход, но учитывает только переходы из рекламы в Директе. Источник конверсии — последний клик по рекламному объявлению, каким бы по счету в цепочке он ни оказался.

Если конверсия произошла без участия объявлений Директа, применяется модель атрибуции Последний переход.

Когда использовать

Чтобы оценить эффективность кампаний Яндекс.Директа на всех этапах «воронки продаж», исключив влияние остальных источников трафика. Например, если клик по объявлению оказался в середине пути к конверсии, никакая другая модель атрибуции не сможет его обнаружить.

Читать еще:  Специалисты по маркетингу

Прежде чем отключать рекламную кампанию из-за неэффективности, полезно проверить ее через эту модель: возможно, она успешно поддерживает воронку продаж на ее средних уровнях.

Вывод

Атрибуция Яндекса определяет работу вашей рекламы, даже если вы ничего о ней не знаете. При создании новой кампании по умолчанию установлено ручное управление ставками с оптимизацией, модель атрибуции — последний переход из Директа. Это значит, что система стремится приносить больше конверсий из контекста вне зависимости от эффективности других каналов.

Вот почему важно иметь представление о каждой модели атрибуции и выбрать ту, которая лучше всего подойдет для ваших целей. Надеемся, наш небольшой гайд вам в этом поможет.

Атрибуция конверсии

7 июня 2016 года. Опубликовано в разделах: Азбука терминов. Время чтения

Атрибуция конверсии — это многосоставное понятие, складывающееся из терминов «атрибуция» и «конверсия».

Конверсия в бизнесе — это совершение пользователем целевого действия для компании. Например, если ваша цель — это осуществление пользователем покупки, то самой важной для вас конверсией будет осуществление транзакции.

Конверсия делится на макро и микро:

  1. Макроконверсия — это конечное действие, к которому мы стремимся. Например, та самая покупка товара.
  2. Микроконверсия — это шаги пользователя, которые приводят его к макроконверсии: регистрация на сайте, добавление товаров и т. п.

Атрибуция — это правило распределенной ценности конверсии. Проще говоря — присвоение «баллов» за конверсию, чтобы рассчитать её эффективность.

В конечном счете, атрибуция конверсии — это метод определения эффективности маркетингового канала, расчет вклада конкретной сущности (канала, ключевого слова, целевой страницы) в совершение конверсии.

Модели атрибуции конверсии

Что такое модель атрибуции Google Analytics или Яндекс Метрики — это набора правил, по которому вы решили определять ценность конверсии. Можно выделить 7 стандартных моделей атрибуции в Гугл Аналитикс и 2 в Яндекс.Метрике.

Представим, что посетитель зашёл на ваш сайт через рекламное объявление в Google , затем, через некоторое время, переходит по ссылке из социальной сети, в тот же день попадая на сайт через почтовую рассылку и по прямой ссылке.

  1. Модель «Последнего взаимодействия» («Последнего касания»): Все «баллы» отдаются последнему каналу в этой цепочки конверсии. В нашем случае, это будет прямой переход по ссылке.
  1. Модель «Последний непрямой клик»: Во многом схож с предыдущей моделью, но с тем условием, что прямые посещения игнорируются, и вся ценность присваивается последнему каналу, по которому пришёл пользователь перед макроконверсией. В этом примере, это будет почтовая рассылка.
  1. Модель « Последний клик в AdWords»: Вся ценность конверсии вкладывается в последний клик по объявлению AdWords. У нас — это единственный клик.
  1. Модель «Первое взаимодействие»: Ценным считается первый канал в цепочке, по которому пользователь совершил переход. Здесь это снова будет AdWords.
  1. Линейная модель: Всем каналам в цепочке конверсии присваивается одинаковая ценность. В нашей цепочке 4 элемента, и каждому присваивается по 25% от количества всех «баллов».
  1. Модель «С учетом давности взаимодействия»: Чем ближе находится точка взаимодействия пользователя со временем совершения макроконверсии, тем более ценной она будет. Здесь используется понятие «экспоненциальный распад», и период полураспада по-умолчанию равен 7 дням. То есть, если действие произошло более, чем 7 дней назад, то оно в 2 раза менее ценно, а более 2 недель — в 4 раза. Допустим, что переход через AdWords был совершен 8 дней назад от момента совершения покупки. Тогда этот канал получит в 2 раза меньше ценности, чем все остальные. Наибольшую ценность будут иметь переход из почты и прямой переход.
  1. Модель «Атрибуция с привязкой к позиции»: это слияние моделей первого и последнего касания. Первое и последнее звено цепочки получают по 40% от всей ценности конверсии, остальные 20% равномерно распределяются между всеми участниками. По 40% в нашем случае получат AdWords и прямое посещение, по 10% — социальная сеть и почта.

К моделям атрибуции метрики Яндекса относятся первый и последний переход, последний значимый переход.

  1. В случае с первым вариантом, вся ценность конверсии уходит к каналу, по которому произошло первое касание.
  2. Во втором — к последнему клику, приведшим к конверсии.
  3. Если с первыми двумя всё понятно, то с последним нужно разобраться внимательней. Последний значимый переход схож с атрибуцией по последнему переходу, с той лишь разницей, что переходы из закладок отбрасываются и остаются только значимые источники: поиск, контекст, соц.сети.

Вы можете настроить свою модель конверсии в зависимости от условий вашей рекламной компании.

Как выбрать модель атрибуции?

Модель подсчета атрибуции конверсии выбирается в зависимости от особенностей вашего бизнеса и рекламной кампании:

  1. Модель «последнего взаимодействия» подойдет вам, если ваш бизнес основан на покупках и транзакциях, не предусматривающих этапа принятия решений.
  2. «Последний непрямой клик» подойдет в качестве базовой для сравнения с другими моделями и если вы не хотите учитывать прямые заходы на сайт.
  3. «Последний клик в AdWords» нужен для того, чтобы определить самое высокоэффективное объявление AdWords.
  4. Если вы хотите узнать, что пробуждает интерес в ваших посетителях и обеспечивает первое касание, то используйте модель «Первого взаимодействия».
  5. Если вы постоянно контактируете с потенциальным клиентом через рекламу на всём пути от первого клика до конверсии, то используйте Линейную модель атрибуции.
  6. Для краткосрочных рекламных компаний рекомендуется использовать модель «Учета давности взаимодействия».
  7. Если вы одинаково цените первое знакомство клиента с продуктом и финальную конверсию, то следует использовать атрибуцию «С привязкой к позиции».
Читать еще:  Где получить профессию маркетолога

Вы можете настроить свою модель конверсии в зависимости от условий вашей рекламной компании.

Яндекс рекомендует

  • Использовать модель «Последнего перехода» для технического анализа сайта и обнаружения страниц без кода счетчика.
  • Настроить модель «Первого перехода», если пользователь долго принимает решение о целевом действии и возвращаться на сайт из любых других источников трафика.
  • «Последний значимый переход» для сайтов с быстрой конверсией, происходящей в рамках одного визита.

Атрибуция конверсии — это мощный инструмент, используемый в интернет-маркетинге для анализа и корректировки рекламной кампании. Используя его, вы всегда сможете найти эффективные каналы рекламы и уменьшить затраты на развитие бизнеса.

– Широкая семантика.
– Высокий CTR.
– Тщательная минусовка.
– Только целевые заходы.

Атрибуция

Атрибуция в Google Аналитике – это бесплатное решение для многоканальной атрибуции на основе данных, доступное всем клиентам. С помощью проекта Атрибуции вы сможете:

  • Получить точные данные о конверсиях с дедупликацией по всем цифровым каналам.
  • Составить целостную картину эффективности интернет-маркетинга.
  • Проанализировать путь к покупке для своего бренда.

Содержание

Общие сведения о моделях атрибуции

Атрибуция – это присвоение ценности конверсии различным событиям, происходящим на пути к этой конверсии, например показам объявлений и кликам. Модель атрибуции – это правило или набор правил, определяющих принцип распределения ценности. В Атрибуции используются модели двух типов: на основе правил и на основе данных.

Доступные модели атрибуции

Модели атрибуции не назначают ценность прямым переходам, если только путь к конверсии не состоит полностью из таких переходов.

Атрибуция на основе правил

Модели атрибуции на основе правил распределяют ценность конверсии с помощью фиксированных правил независимо от типа конверсии и поведения пользователей. В Google Атрибуции доступны следующие модели этого типа:

По последнему клику. Вся ценность конверсии присваивается последнему клику.

По первому клику. Вся ценность конверсии присваивается первому клику.

Линейная атрибуция. Всем кликами в последовательности присваивается одинаковая ценность.

С учетом давности взаимодействий. Кликам, полученным ближе к конверсии по времени, присваивается более высокая ценность. При этом считается, что ценность клика увеличивается вдвое каждые 7 дней. То есть клику, сделанному за 8 дней до конверсии, приписывается вдвое меньшая ценность, чем клику, сделанному за один день до конверсии.

С привязкой к позиции. Первому и последнему кликам присваивается по 40 % ценности конверсии, а оставшиеся 20 % равномерно распределяются между остальными кликами.

Атрибуция на основе данных

При атрибуции на основе данных ценность конверсии распределяется между точками взаимодействия с учетом статистики по эффективности. В такой модели, в отличие от остальных, рассчитывается реальный вклад каждого клика.

Применяемая модель На основе данных зависит от типа конверсии и рекламодателя.

Как работает атрибуция на основе данных

При атрибуции на основе данных используются алгоритмы машинного обучения для оценки путей, независимо от того, завершаются ли они конверсией. В полученной модели на основе данных учитывается, как различные точки взаимодействия влияют на конверсии. В ней также учитываются различные факторы, такие как время после конверсии, тип устройства, количество взаимодействий с объявлениями, порядок их просмотра и тип показанных рекламных материалов. Моделируются гипотетические ситуации, и их статистика сравнивается с полученной, чтобы определить, какие точки взаимодействия вероятнее всего приведут к конверсиям. Ценность конверсии распределяется между этими точками взаимодействия с учетом данной вероятности.

Требования для атрибуции на основе данных

Для создания точной модели атрибуции на основе данных требуется достаточное количество информации. Поэтому функция доступна лишь тем рекламодателям, в аккаунте которых зарегистрировано не менее 1000 конверсий в течение 28 дней.

Как только в проекте Атрибуции соберется необходимый объем информации, начнется подготовка модели На основе данных и вам станут доступны соответствующие отчеты. Если данных недостаточно, этот тип модели будет вам недоступен.

Модель На основе данных зависит от объема информации по каждому действию-конверсии, поэтому может быть доступна для одних конверсий и недоступна для других.

Новые данные для продолжения работы

Чтобы модель На основе данных продолжала точно работать, должны поступать новые данные. Если количество конверсий за последние 28 дней меньше необходимого минимума, сведения по атрибуции уже не будут доступны в отчетах.

Сравнение Атрибуции с многоканальными последовательностями

Атрибуция и многоканальные последовательности – это разные функции. Вы можете использовать любую из них, выбор зависит от ваших целей.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector