Другие отчёты в проекте моделей атрибуции

В этой главе давайте посмотрим на отчеты "Время до конверсии", "Длина пути конверсии" и "Сравнение моделей". Откроем отчет "Время до конверсии", у нас остался выбран тип конверсии "Entered Checkout", модель атрибуции - "По первому клику", показ данных - "Кумулятивно".

Из этого отчета мы видим, сколько времени потребовалось пользователю, чтобы перейти к этой конверсии после первого посещения. В среднем пользователям требовалось около четырех дней, чуть более четырех дней, чтобы достичь этой конверсии. 5036 пользователей достигли конверсии в первый день. Другим пользователям потребовалось два дня, три дня, и так далее. Это то, что показано в отчете.

Теперь, когда вы видите этот отчет, какой анализ вам нужно здесь провести? Виды товаров, которые мы продаем. Допустим, если вы продаете спичечные коробки на своем веб-сайте, вы бы хотели, чтобы конверсия пользователя не занимала так много времени. Конверсии и покупки должны быть максимально быстрыми, потому что это товары с низкой стоимостью. Пользователь не будет долго думать, прежде чем решится купить этот товар.

Теперь предположим, что вы пытаетесь купить дорогой ПК или ноутбук. Это продукт, который требует серьезных размышлений о том, какой именно ноутбук нужен пользователю. В этом случае вы увидите, что время до конверсии будет расти. Это ожидаемая ситуация, но могу ли я ее улучшить? Могу ли я сделать что-нибудь на своем веб-сайте, чтобы сократить количество дней, за которое пользователь принимает решение? В продажах B2B, по крайней мере, первое время, цикл продаж программного обеспечения обычно занимал месяцы, иногда годы, чтобы получить предложение о покупке. Вы можете представить, что в определенных случаях процесс может длиться от одного дня до нескольких месяцев. Там, где стоимость покупки высока, где принятие решения требует тщательного обдумывания, где требуется много людей, чтобы принять решение. В таких случаях это число будет продолжать расти, но ваша работа как маркетолога - убедиться, что вы можете оптимизировать его, чтобы достичь определенного числа. В этом отношении четыре дня могут быть не очень плохим числом. Идея состоит в том, что вы пытаетесь достичь этого показателя и пытаетесь превзойти его. Этот отчет очень полезен для проверки текущего положения вещей и контроля над ситуацией.

Перейдем к длине пути конверсии. Этот отчет похож на предыдущий, единственная разница состоит в том, что здесь отображаются данные о том, сколько раз пользователь заходил на сайт перед тем, как перейти к этой конверсии, а в предыдущем отчете показывалось количество дней до конверсии. Это единственная разница, так что я оставляю этот отчет для самостоятельного разбора.

Следующий отчет - "Сравнение моделей", где вы можете выбрать две модели. Например, мы выберем "По последнему клику", и "Атрибуция с учетом давности взаимодействия". Вы видите, что разница небольшая. Для прямого канала эти два числа совпадают. Есть разница в обычном поиске, в модели с учетом давности взаимодействия этот параметр немного больше. Разница в источнике Медийная реклама превышает 35%.

Вам и вашей компании решать, какую модель атрибуции вы выберете. Можно выбрать модель "По первому клику" и снова сравнить данные. Запомните, что у вас есть инструменты, чтобы выполнять все эти действия и правильно их анализировать.

Последний отчет в этом блоке - "Эффективность Google Рекламы". Здесь, в зависимости от модели атрибуции, вы увидите размер показателя "Цена за конверсию" в денежном выражении и можете сравнить этот показатель с другой моделью, как и в предыдущем отчете.

Теперь, я надеюсь, вы понимаете, как можно использовать модель атрибуции. Существует множество способов применять эти отчеты, но в данной лекции было важно показать вам, как эти отчеты выглядят и как вы можете их использовать.