Введение в модели атрибуции

В этой главе давайте посмотрим на моделирование атрибуции в Google Analytics. Сначала разберемся, что такое атрибуция. В онлайн-мире атрибуция определяет, как вы относитесь к разным каналам, из которых произошла конкретная конверсия. Каналы, о которых вы уже знаете, Facebook - это канал. Платный Facebook - это канал. Платный Google - это канал. Google Organic - это канал. Или даже можно сказать, что электронная почта может быть каналом. У нас также есть все эти каналы, связанные с приобретением, которые мы уже видели в Google Analytics.

Конверсии - важные события, важные действия, предпринимаемые пользователем на веб-сайте. Например, покупка - это очень распространенная конверсия. Любой заходит на ваш веб-сайт и совершает покупку, которая является конверсией, но это могут быть и другие действия. То, что для вас важно. Например, пользователь прочитал 50 блогов на вашем сайте. Это может быть показателем, насколько заинтересован наш пользователь. И это тоже могло быть вашей конверсией. Это зависит от обстоятельств.

Модель атрибуции поможет вам понять, какой канал приводит к увеличению конверсии, и как оценить эти каналы. Может быть, вы хотите присвоить рейтинг 20%, 20%, 20% всем пяти каналам, которые привели к тому, что конкретный пользователь совершил некоторую конверсию на вашем веб-сайте. Или вы можете сказать, что первый канал, который использовал пользователь для перехода на сайт, для меня наиболее важен. Например, если пользователь нажал на мою рекламу в Google и попал на страницу, совершил какое-то действие и ушел. После этого пользователь снова пришел по электронной почте, снова предпринял какие-то действия и ушел. В третий раз пользователь сразу приходит, вбивая напрямую адрес сайта в адресную строку браузера, а затем снова предпринимает какие-то действия и уходит. В третий раз, возможно, пользователь даже совершит покупку. Я по-прежнему буду считать рекламу Google самой важной. И, поскольку пользователь пришел в первый раз из Google, я буду относить его к рекламе Google.

Мы увидим, как Google Analytics дает вам возможность поиграть с атрибуцией, чтобы решить, какое моделирование атрибуции вам больше всего подходит. Он также имеет несколько предварительно настроенных моделей.

Почему важно моделирование атрибуции? Одна из основных причин заключается в многоканальности функционирования пользователей. В настоящее время пользователи редко принимают решения сразу. Они приходят на сайт по разным каналам. Они используют электронную почту, иногда они приходят из рекламы, иногда из обычного поиска. И все это сочетание нескольких каналов часто приводит к закрытию сделки или конверсии пользователя в покупку. И это сильно усложняет жизнь маркетинговой команде, которая пытается понять, какой канал дает им наилучшую рентабельность инвестиций. На на этот вопрос нужно ответить, чтобы можно было определить бюджет на маркетинг и оптимизировать эти каналы. Поэтому моделирование атрибуции имеет очень важное значение для маркетологов, которые работают в этом онлайн-мире, потому что все зависит от данных.

Давайте посмотрим на приложении Google Analytics, что такое атрибуция, как ее правильно использовать. Атрибуция все еще находится в стадии бета-тестирования. Это означает, что это еще не окончательная версия, но она тоже даст нам много информации. Давайте откроем один из имеющихся проектов атрибуции. Представим, что это проект, который нам необходимо проанализировать. Вы можете сделать это пятью разными способами. У вас есть пять разных отчетов для анализа. Во-первых, "Пути конверсии". Второй - "Время до конверсии". Третий - "Длина пути конверсии", а четвертый - "Сравнение моделей". Последним был добавлен отчет, который называется "Эффективность Google Рекламы". Поскольку это демонстрационная учетная запись, мы не можем редактировать какие-либо из этих настроек.

Первый отчет показывает фактические посещения пользователем веб-сайта, после чего произошла определенная конверсия. Тип конверсии - "Завершенная покупка". Результат, который мы видим, составляет 17 раз за период с 24 по 30 сентября 2020 года, конверсия произошла, когда пользователь впервые перешел из обычного поиска, а затем перешел на сайт напрямую. Это два шага. Кроме того, существует 14 таких случаев, когда пользователь сначала перешел из прямого канала, затем в следующий раз снова из прямого. Здесь вы найдете всевозможные комбинации, например, седьмая - это обычный поиск, а затем дважды прямой.

Если вы увеличите временной период, вы увидите много данных. Есть некоторая модель атрибуции и некоторые конфигурации, связанные с длиной пути, с которыми мы можем поэкспериментировать. Модель атрибуции говорит о том, какой из этих каналов, откуда пользователи приходили несколько раз, важен для вас.

Здесь есть термин "Непрямая модель атрибуции". Что это означает? Я могу это объяснить, но существует более простой способ выяснить это - кнопка справки. Если вы нажмете эту кнопку, вы обнаружите, что Атрибуция на основе данных - модель атрибуции, используемая для расчета долей ценности конверсии. Все модели в атрибуции являются  непрямыми. Это означает, если путь конверсии содержит только прямые посещения, им присваивается вся ценность. Без участия какого-либо другого канала, прямой получает 100%. Однако, когда путь конверсии включает точки взаимодействия других типов, в таком случае доля ценности прямого канала равна нулю. Это означает, что если был хотя бы один канал, задействованный на всем пути, который не был прямым, это был реферальный, или обычный, или рекламный, этот канал получит сто процентов ценности. И если есть реферальные органические и прямые каналы, тогда ценность может быть разделена между реферальными и органическими в разной пропорции.

Второй термин - "Длина пути". Это означает количество точек взаимодействия на пути конверсии. Выберем длину пути 1 и нажмем «Применить». Вы видите, что стопроцентный прямой канал имеет 1500 таких конверсий. Давайте сделаем длину канала равной трем. Теперь вы увидите только те группы каналов, в которых было три взаимодействия до конверсии.

Теперь, когда вы знаете путь конверсии, вы можете использовать его для различных действий. Например, если вы видите, что обычный поиск всегда помогает большому количеству других каналов, возможно, вы можете сосредоточиться на нем, чтобы привлечь первых посетителей через него. И есть много таких бизнес-проблем, с которыми вы можете справиться с помощью этого отчета.