/ Выводы

Какую модель атрибуции выбрать, чтобы оценить эффективность каналов и кампаний

Директора по маркетингу выбирают модель атрибуции, чтобы определить, какие каналы и кампании приводят платящих пользователей. Модель должна подходить для конкретного бизнеса и давать приемлемую погрешность.

Для большинства интернет-компаний подходит модель атрибуции last click. Эту модель использует по умолчанию Google Analytics. И если сквозная аналитика правильно настроена, атрибуция по last click работает без критичных погрешностей.​ По last click доход присваивается последнему каналу привлечения. Например, пользователь зашел на сайт из канала yandex cpc и заказал шины за 20 000 р. Доход в 20 000 р. атрибутировался каналу yandex cpc.

Когда last click дает искажения

Модель атрибуции last click не подходит для бизнесов, у которых много каналов привлечения, большие маркетинговые бюджеты, сложный сценарий привлечения пользователя и длинный цикл сделки.​ В этом случае, у значимого количества пользователей на пути к покупке встречается несколько разных каналов привлечения.

По модели last click доход в 6 545 р. от покупки кед атрибутировался последнему каналу

1. 10 ноября зашел на сайт через поиск Яндекса.
2. В тот же день его вернули с контекстной кампании.
3. 12 ноября пользователь вернулся на сайт через поиск и выбрал товар.
4. Потом пользователь вернулся на сайт по ссылке из письма и купил.

В этом кейсе на почту отправили ссылку подтверждения регистрации. Хотя это может быть и письмо о брошенной корзине, и подтверждение заказа.

Если использовать Last click атрибуцию, доход в 6 545 р. запишется на канал email. Канал email занизит доходы от канала yandex organic и yandex cpc. Из-за этого у платных каналов ROI не сойдется и они покажутся убыточными.

Если использовать модель атрибуции last click, Yandex direct и Google Adwrods убыточны

Обратите внимание, 4,2 млн р. достались e-mail рассылкам. Органические каналы перетянули на себя доход платных каналов. Adwords и yandex direct кажутся убыточными. А значит их нужно оптимизировать или отключать. Очевидно, в таком случае last click дает значительное искажение. Когда Last click не подходит, команды ищут подходящую модель атрибуции.

Модель first click атрибутирует весь доход первому источнику

Доход засчитывается каналу, кампании, ключевому слову, которое было источником 1й сессии. Если 1й сессии в цепочке нет, то 1st click не атрибутируется.

По модели first click весь доход атрибутировался первому каналу

В примере, доход по 1st click будет присвоен каналу yandex organic. Доход опять будет «украден» у yandex cpc. Этот канал очевидно участвовал в привлечении пользователя, но его ROI снова будет значительно занижен. Кроме того, напрашивается вывод, что надо масштабировать SEO. А эффект от поисковой оптимизации проявляется не сразу и управлять такими каналами становится сложно. Нужна другая модель атрибуции.

Position based распределяет доход между источниками

40% дохода достается первому каналу, 40% дохода — последнему, 20% равномерно распределяется между другими каналами.

В нашем примере 2 618 р. (40% от дохода) будет записано на канал email.
Еще 2 618 р. (40% от дохода) на канал yandex organic.
Оставшиеся 20% будут равномерно распределены между 2 каналами yandex organic и каналом yandex cpc. Каждому достанется по 436 р.

​У канала yandex cpc снова украли доход и снова атрибутировали часть дохода каналу email. Эта модель атрибуции снова дала искажение.

Модель Funnel Based присваивает каждому источнику вес и распределяет доход согласно весовой модели

Конверсия атрибутируется шагу воронки согласно вероятности прохождения этого шага, а значит, ценности шага. В практической реализации ценность шага, рассчитанная на основе вероятностей, получается настолько сложной в расчетах, что граничит с «черным ящиком». Кроме того, как бы funnel based не распределял вес каждого канала, он все равно списывает с доход с платных РК. И это стабильно занижает их ROI.

Маркетологу нужна не модель атрибуции. Ему нужно понять, что делать с кампаниями

Маркетолог использует модели атрибуции, чтобы понять, какие кампании генерируют доход, а какие убыток. Оценив эффективность кампаний, маркетолог может принять всего четыре решения:
1) отключить кампанию,
2) оптимизировать кампанию,
3) масштабировать кампанию,
4) ничего не делать.​

При этом эти 4 решения относятся только к каналам, которые можно быстро масштабировать или выключить, т.е. к платным каналам. Расходы на SEO, email-маркетинг и реферальные ссылок практически невозможно быстро нарастить или сократить. Пытаясь использовать модели атрибуции, большинство маркетологов ищут ответ, что делать с платными рекламными кампаниями. ​А значит, хотят выделить группы объявлений, которые нужно отключить, оптимизировать, масштабировать или не трогать.

Модель Post click выявляет кампании, которые точно нужно отключить или доработать

По модели Post click канал или кампания получают максимально возможный доход от транзакций, в которых он участвовал.

Анализируя канал vk remarketing по модели post click, мы присваиваем ему весь доход от всех цепочек, в которых он участвовал

Вклад канала vk remarketing в покупку неочевиден. Но в модели атрибуции по post click мы записываем все 3 200 р. дохода на него. Так мы получаем максимально возможный доход от канала. Если даже максимальный доход от канала меньше затрат на него, значит, канал точно убыточный. Такие каналы мы уверенно выключаем или оптимизируем.

Хорошо, мы выявили неэффективные кампании и сняли с них часть бюджета. Куда теперь вложить этот бюджет? Как найти кампании, которые точно приносят деньги?

Indirect free показывает кампании, которые можно масштабировать

Indirect free (косвенные бесплатные доходы) — модель, которая атрибутирует доход, если в пути пользователя до заказа встречается единственная платная кампания.

Доход атрибутируется каналу google remarketing, потому что это был единственный платный канал в пути пользователя до покупки.

Пользователя привлекли на сайт из условно бесплатного канала. Транзакция тоже совершена из условно бесплатного канала. Google remarketing — единственный платный канал в цепочке, которому можно записать эту транзакцию. Очень важно, что это единственный платный канал. Нам не нужно распределять веса между разными платными каналами, и мы исключаем погрешности.

Оценка дохода канала по indirect free — минимально возможный вклад канала в получение доходов. Если ROI канала при атрибуции indirect free больше 100%, мы уверены в решении масштабировать этот канал.

Как определить кампании, которые нужно немного доработать или оставить в покое

С помощью post click и indirect free мы точно определяем, какие каналы нужно отключать, а какие масштабировать. Но что делать с кампаниями, которые находятся в «серой зоне»? Которые по post click приносят доход, а по indirect free — убыток?​

Во-первых, кампании, которые находятся в «серой зоне», не находятся ровно посередине. Кампании, которые почти выходят на прибыльность по indirect free надо дорабатывать в первую очередь. Кампании, которые по indirect free сильно убыточны, оставить на потом.

Во-вторых, кампании, которые приносят много новых пользователей отключать опасно. Может уменьшиться приток новых пользователей. Как бы хорошо ваша реклама не конвертировала пользователя в покупку, конвертировать будет некого.​

Наконец, маркетолог не занимается всем и сразу. Он выстраивает приоритеты. Нужно фокусироваться на кампаниях, в прибыльности или убыточности которых уверен.

Маркетологу нужно привлекать больше лидов за меньшие деньги. А не пытаться настроить модель атрибуции

Решения маркетолога, что делать с кампаниями, сводятся к четырем вариантам:

1. Отключить или значительно переработать кампанию — если по post click ROI меньше 100%.
2. Масштабировать кампанию — если по indirect free ROI больше 100%.​
3. Оптимизировать кампанию — если кампания приносит много новых пользователей и близка к доходности по indirect free.
4. Ничего не делать — если кампания не приносит новых пользователей и по indirect free совсем не сходится.

Робот-аналитик Рик позволяет в пару кликов настроить модели атрибуции, которые подходят для вашего бизнеса. Чтобы быстро принимать точные решения.

Какую модель атрибуции выбрать, чтобы оценить эффективность каналов и кампаний