АналитикаE-commerceGoogle Analytics

Атрибутивное моделирование для E-commerce. 5 маст ноу.

Поделиться
Поделиться
Твиттер

Не станем врать, это может стать испытанием. Все настолько непросто, что большинство e-commerce платформ даже не заморачиваются.

Модель атрибуции - это то, как вы определяете ценность продаж или конверсий в разных точках взаимодействия с покупателем. Она включает в себя все ваши диджитал-каналы - платный поиск, показы, соц. сети, органический поиск, переходы по ссылкам и влияние, которое каждый из них в конечном итоге оказывает на конверсию.

В старые добрые дни все было гораздо проще… Запускаете объявление по радио, к примеру, которое принесло вам 5 покупателей с чеками по 250 долларов. Это одно касание - объявление - взяло на себя 100% ответственности за эти продажи.

Но сегодня? Сегодня маркетологи используют в среднем как минимум 13 стратегий, 7 разных социальных платформ, и 3 платных рекламных канала для того, чтобы продвинуть свой продукт.

Дорога, которую люди проходят, чтобы узнать о вас, изучить ваш продукт, и, в конце-концов, купить что-то в вашем интернет-магазине, может быть долгой и извилистой. Соответственно, воронка продаж становится все больше, и больше, и больше…

Как же тогда отслеживать эффективность?

Модели атрибуции.

Но, так как стратегии, тактики и каналы стали сложнее, также усложнились и модели, которые определяют их стоимость. Они могут быть базовыми, основанными на правилах и алгоритмах или специально разработанными.

В общем-целом, в широком использовании существует как минимум 5 отдельных моделей:

1) Первое касание (ака First-Click) берет на себя 100% ответственности за первый тачпоинт в пути конверсии. Это отличный способ узнать, как люди вас находят (и верхушку вашей воронки), но если по дороге до этого они совершают еще других три тачпоинта, то заслуживает ли он всех фанфар?

2) Последнее касание (ака Last-Click) отдает полную ответственность в руки последнего тачпоинта, вне зависимолсти от того, сколько еще их было пройдено до этого. Легко отследить и установить, но практически признано бесполезным. Слишком много чего происходит до этого этапа и он абсолютно не отображает ситуацию вверху и в середине воронки.

3) Линейная модель присваивает одинаковую ценность каждому шагу на пути конверсии. Если покупатель прошел через 4 тачпоинта до момента покупки, то каждый из них получит по 25%. Это лучше, так как каждый шаг учтен и оценен, но минус состоит в том, что существует тенденция к переоцениванию второстепенных тачпоинтов и недооцениванию основных.

4) Позиционная модель отдает предпочтение первому и последнему касаниям, раздавая им по 40% отвественности и распределяя оставшиеся 20% между всеми остальными по-серединке. Очевидно, такая модель недооценивает среднюю часть воронки, особенно если путь достаточно долог.

5) “Time Decay” (с учетом давности взаимодействия) - это простая алгоритмическая модель, которая присваивает больше ценности точке, которая находится ближе всего к конверсии и уменьшает ценность по степени отдаления от нее. В то время, как она все еще отдает предпочтение последнему взаимодействию, она отдает должное каждому шагу на пути, а посему является любимой у большинства маркетологов и бизнесменов.

И это без упоминания самого лучшего из возможных вариантов: собственная модель с настройками (модель, основанная на ВАШЕЙ платформе, аудитории, маркетинге, и особенностях поставленных целей).

Ассоциированные конверсии - это основа ваших продаж

До 98% посетителей вашего сайта не станут ничего покупать во время первого визита. 55% из них уйдут сразу, спустя 15 секунд.

Средний показатель брошенной корзины достигает 68,81%

88% покупателей обращаются к онлайн обзорам, когда принимают решение о покупке.

Все это просто доказывает очевидное: всего пару человек зайдут на ваш ресурс и купят что-то с первого раза. Они заглянут к вам, что-то поищут, почитают пару отзывов, посмотрят обзор, забегут на ваши странички в соц. сетях, постараются найти какие-то скидки или акции, глянут, что о вашем сервисе пишут в фб и только потом вернуться сайт с готовностью выложить денежки.

Каждый из этих лидов немного приближает посетителя к покупке. И каждое взаимодействие постепенно приводит к конечной конверсии. Основная масса конверсий приходит из этих ассоциированных конверсий, так что лучше бы вы постарались их отслеживать и назначать им доли ответственности, чтобы лучше понимать поведение вашего покупателя.

Хотите проверить сами? Идите в Google Analytics и посмотрите Конверсии > Многоканальные последовательности > Длина пути, чтобы посмотреть сколько в самом деле конверсий происходит после одного взаимодействия, двух, трех и т.д. Вы наверняка будете удивлены.

Не существует идеальной модели атрибуции

У каждой модели есть свои ограничения и недостатки. В идеальном мире мы могли бы просто указать модель-повелителя-всея-и-всех и дело с концами. Но так это не работает.

Настраиваемая модель - самая лучшая, но чтобы она заработала надо потратить львиную долю времени на сбор данных и понимание своего покупателя. А если вдруг данные окажутся корявыми, то и инсайт, соответственно, выйдет корявым и бесполезным.

Атрибутивное моделирование - это и наука, и искусство, и рациональный анализ фактических показателей, и интуитивно принятые решения.

Ваша настроенная модель должна отображать ваших покупателей и ваш бизнес. Вам стоит присмотреться к поведению, которое более всего соответствует вашим целям и “мягким” конверсиям (подписка на рассылку, запрос на обратную связь и т.д.), которые несомненно несут ценность, так как и приносят вам в конечном итоге продажи… не важно как долго они их “несут”.

Покупатели ищут, рассматривают и покупают по-разному. Создайте модель, которая работает и для них, и для вас.

Вам стоит довериться данным

В атрибутивном моделировании нет места слепым догадкам.

Аналитика не должна пугать вас. Чем больше данных вы собрали, съели и переварили, тем точнее и правильнее решения вы принимаете, и тем большим становится понимание пути, который проходят ваши покупатели.

Хотите, чтобы бизнес и прибыль возрастали? Собирайте данные. Используйте данные.

Учитывайте LTV

Вы хотите продать единожды и больше не париться? Или же хотите, чтоб покупатель возвращался к вам снова и снова? Давайте допустим, что ответ очевиден (потому что так и есть).

Следовательно, вам нужно будет рассмотреть LTV (Lifetime Value) каждого отдельного покупателя. Ваши постоянные покупатели - сливки всех сливок на верхушке в 1% - стоят до 18 раз больше, чем обычный среднестатистический покупатель.

Слишком часто, однако, мы игнорируем возвращающихся покупателей и ценность, которую они приносят.

На них не обращают внимания и путь конверсии для них, в итоге, обрывается на раз-два.

Взгляните на трафик вдоль всей вашей воронки, особенно в ее верхушке. Вы наверняка найдете н-ное количество возвращающихся покупателей, которые приходят напрямую, (вводят адрес сайта или добавляют в закладки), из социальных сетей (как только вы твитните пост про ссылки) и через email (маркетинг, который требует разрешения - это настоящее благословение, так что не игнорируйте его).

Новые покупатели скорее всего найдут вас через платные рекламные объявления, органический поиск, ссылки и социальные сети.

И все это конечно здорово, но важно помнить, что удержать клиента стоит намного дешевле, чем привлечь нового. Лучше убедитесь, что хорошо знаете дорожки, которые несут их обратно в вашей атрибутивной модели, и что постоянные клиенты имеют больше веса, чем новенькие.

Думайте в долгосрочной перспективе и оптимизируйте каналы, которые важны.

Обязательно отслеживайте кампанию

Если вы используете более, чем один рекламный канал, то отслеживание кампании - это неоспоримый MUST!

Без этого, вы действительно понятия не имеете, что работает, кто откуда приходит, что нужно оптимизировать, а что стоит убрать.

Аналитика показывает поведение, в то время как атрибуция изучает эффективность каналов, которые вы смешиваете. Это со всех сторон идеальная пара.

И вот что известно наверняка:

  • Атрибуция становится все сложнее, так как маркетологи используют все большее количество крупных каналов, методов, кампаний.
  • Объем ваших конверсий, включающих большое количество взаимодействий составляет, как минимум 80%.
  • Тем не менее, более 55% маркетологов используют модели атрибуции по одному взаимодействию (и всего 16% - учитывают много касаний).

Так что будьте другими. И делайте это правильно.

По материалам: https://www.kissmetrics.com/

Поделиться
Поделиться
Твиттер