Почему атрибуцию следует принимать во внимание?
Posted: Tue Dec 17, 2024 8:48 am
И каждый столбец содержит информацию, которая описывает эту точку взаимодействия с такими элементами, как: человек, возможность, контент, веб-страница, форма, местоположение, время, кампания и величина дохода, связанная с этой точкой взаимодействия. Многоканальная атрибуция связана с последней частью: доходом.
Атрибуция относится к правилам и методам, используемым для номер телефона дания присвоения ценности по нескольким каналам и точкам взаимодействия. Сумма дохода обычно представляет собой значение, присвоенное точкам взаимодействия.
Вы также можете назначить ценность конверсии точкам взаимодействия. Под конверсией понимается любое действие, которое считается ценным. Вы также можете назначить кредит создания, указав количество потенциальных клиентов, созданных из группы точек взаимодействия.
атрибуция
Цель атрибуции — помочь маркетологам понять, какие маркетинговые действия и точки взаимодействия влияют на доход и конверсии. Без атрибуции остаются лишь массивные таблицы данных, которые не дают представления о том, какую ценность получают маркетинговые усилия.
Как только вы узнаете, что ценно, а что нет, перед вами появится новый набор действий: оптимизация, распределение бюджета и стратегическое планирование, основанное на понимании ценности. Таким образом, известно, что атрибуция может иметь важное значение для вашего бизнеса в плане принятия решений.
Проблема с атрибуцией « последнего взаимодействия »
Атрибуция по последнему взаимодействию или последнему непрямому клику является моделью по умолчанию в Google Analytics. И он распределяет общую ценность конверсии по последнему каналу, который посетитель использовал для перехода на ваш сайт перед конверсией.
Это может быть полезно, если у вас короткая воронка продаж без периода рассмотрения. Но для большинства маркетологов это не покажет полной картины. Потому что этот метод атрибуции не присваивает никакой ценности ни одному из каналов, которые ранее приводили клиентов на веб-сайт. И это явно не позволяет продавцам продемонстрировать всю ценность своих усилий по нескольким каналам.
Представьте, что утром 4 человека поехали на работу на разных видах транспорта. Один сотрудник может сесть на автобус, другой на поезд, третий на велосипеде, а последний добирается до офиса пешком. По прибытии всем придется подняться на лифте к двери офиса. В этом теоретическом сценарии « последнего взаимодействия » лифт будет полностью приписан людям, прибывающим в офис.
Модели атрибуции в Google Analytics
Модели атрибуции
Чтобы избежать этой проблемы, существуют другие стандартные модели атрибуции, готовые к использованию в Google Analytics. Они следующие:
1.- Последнее взаимодействие
Эта модель приписывает 100 % ценности конверсии последнему каналу, с которым взаимодействовал посетитель . Было бы полезно, если бы ваши объявления были предназначены для привлечения посетителей в момент конверсии. Или если у вас короткая воронка продаж без периода рассмотрения.
2.- Последний непрямой щелчок
Эта модель приписывает 100 % ценности конверсии последнему выбранному каналу , игнорируя прямые сеансы. Его можно использовать, если учесть, что клиенты прямого сеанса уже « завоеваны » другим каналом.
Это стандарт, используемый всеми моделями атрибуции во всех немультиканальных отчетах, отображаемых в Google Analytics.
3.- Последний непрямой клик из AdWords и последний клик из прошлых объявлений Google.
Эта модель приписывает 100 % ценности конверсии последнему объявлению Google, на которое нажимали перед конверсией . Это для вашего бренда, если вы хотите знать, какие из ваших объявлений приносят больше всего конверсий.
4.- Первое взаимодействие
В этом случае 100% ценности конверсии приходится на первый канал, с которым взаимодействовал клиент . Его можно использовать, если вы стремитесь повысить осведомленность о своих кампаниях и рекламе и придавать большее значение раннему взаимодействию.
5.- Линейная модель
Эта модель обеспечивает равную атрибуцию каждого взаимодействия на пути к конверсии . Это может быть полезно, если целью является поддержание контакта и осведомленности на каждом этапе цикла покупки.
Если вы ищете равные условия игры, эта модель идеальна. Например, он позволяет вам увидеть, какую роль ваша реклама PPC играет на каждом пути конверсии, а также процент того, что ей приписывается.
6.- Временной распад
В этой модели больше внимания уделяется точкам взаимодействия, наиболее близким к конверсии с точки зрения времени, и меньше — тем, которые находятся дальше . Полезно, если вы цените те действия, которые наиболее близки к конверсии. Или если у вас более короткий цикл покупок.
Временной распад наиболее полезен в качестве стандартного варианта, но если у вас особенно длинный цикл покупок или вы обеспокоены тем, что такие каналы, как социальные сети, получают слишком мало атрибуции, это может вызвать проблемы.
Однако вы можете настроить эту базовую модель и период полураспада, окно в прошлое, и, таким образом, скорректировать кредит на основе показателей участия.
7.- На основе позиции
Это позволяет разделить атрибуцию на переменные суммы . По умолчанию Google Analytics назначает 40 % первому и последнему взаимодействию и 20 % — взаимодействиям между ними. Эта модель полезна, если вы больше цените первое и последнее взаимодействие, но все же хотите определить точки соприкосновения между ними.
Вам следует попытаться создать и протестировать собственную модель атрибуции на основе данных и конкретных потребностей вашего бизнеса. Например, принимая во внимание тип поведения, который вы цените больше всего, исторические данные о вашей воронке продаж и окне конверсии, а также пытаясь понять пожизненную ценность клиента для вашего бизнеса.
Основы улучшения атрибуции
модели атрибуции
В целом, важно просмотреть настройки Google Analytics, чтобы улучшить атрибуцию. Еще более важно в случае новых клиентов. Только тогда вы сможете адекватно отслеживать эффективность ваших кампаний по привлечению потенциальных клиентов.
Вот почему важно убедиться, что вы правильно настроили отслеживание конверсий . И очень важно позаботиться как о микро-, так и о макроконверсиях.
Кроме того, если вы не занимаетесь электронной коммерцией, вам следует по возможности провести анализ, чтобы определить ценность конверсий в экономическом выражении. И добавьте эти значения в Google Analytics в качестве целевых значений.
Зачем использовать многоканальные модели атрибуции
Для большинства брендов основными маркетинговыми целями будут:
Превратите посетителей вашего сайта в клиентов.
Поддерживайте стоимость лида или продажи на уровне, который имеет смысл для бизнеса.
Удерживайте своих клиентов дольше и увеличивайте пожизненную ценность.
Чтобы получить ценные данные, которые влияют на успех ваших цифровых маркетинговых кампаний и рентабельность инвестиций в многоканальном мире, важно ознакомиться с моделированием атрибуции.
Если вы используете Google Analytics, для начала рекомендуется попробовать модели, основанные на положении или временном затухании. А затем настройте подход атрибуции в своих маркетинговых отчетах.
Кроме того, вы можете улучшить свои кампании по автоматизации маркетинга и отправлять электронные письма с помощью программного обеспечения MDirector. Если вы хотите лучше охватить свою целевую аудиторию и предложить ей лучший сервис, обязательно попробуйте нашу платформу электронного маркетинга , которая поможет вам создать лучшие стратегии автоматизации маркетинга .
Атрибуция относится к правилам и методам, используемым для номер телефона дания присвоения ценности по нескольким каналам и точкам взаимодействия. Сумма дохода обычно представляет собой значение, присвоенное точкам взаимодействия.
Вы также можете назначить ценность конверсии точкам взаимодействия. Под конверсией понимается любое действие, которое считается ценным. Вы также можете назначить кредит создания, указав количество потенциальных клиентов, созданных из группы точек взаимодействия.
атрибуция
Цель атрибуции — помочь маркетологам понять, какие маркетинговые действия и точки взаимодействия влияют на доход и конверсии. Без атрибуции остаются лишь массивные таблицы данных, которые не дают представления о том, какую ценность получают маркетинговые усилия.
Как только вы узнаете, что ценно, а что нет, перед вами появится новый набор действий: оптимизация, распределение бюджета и стратегическое планирование, основанное на понимании ценности. Таким образом, известно, что атрибуция может иметь важное значение для вашего бизнеса в плане принятия решений.
Проблема с атрибуцией « последнего взаимодействия »
Атрибуция по последнему взаимодействию или последнему непрямому клику является моделью по умолчанию в Google Analytics. И он распределяет общую ценность конверсии по последнему каналу, который посетитель использовал для перехода на ваш сайт перед конверсией.
Это может быть полезно, если у вас короткая воронка продаж без периода рассмотрения. Но для большинства маркетологов это не покажет полной картины. Потому что этот метод атрибуции не присваивает никакой ценности ни одному из каналов, которые ранее приводили клиентов на веб-сайт. И это явно не позволяет продавцам продемонстрировать всю ценность своих усилий по нескольким каналам.
Представьте, что утром 4 человека поехали на работу на разных видах транспорта. Один сотрудник может сесть на автобус, другой на поезд, третий на велосипеде, а последний добирается до офиса пешком. По прибытии всем придется подняться на лифте к двери офиса. В этом теоретическом сценарии « последнего взаимодействия » лифт будет полностью приписан людям, прибывающим в офис.
Модели атрибуции в Google Analytics
Модели атрибуции
Чтобы избежать этой проблемы, существуют другие стандартные модели атрибуции, готовые к использованию в Google Analytics. Они следующие:
1.- Последнее взаимодействие
Эта модель приписывает 100 % ценности конверсии последнему каналу, с которым взаимодействовал посетитель . Было бы полезно, если бы ваши объявления были предназначены для привлечения посетителей в момент конверсии. Или если у вас короткая воронка продаж без периода рассмотрения.
2.- Последний непрямой щелчок
Эта модель приписывает 100 % ценности конверсии последнему выбранному каналу , игнорируя прямые сеансы. Его можно использовать, если учесть, что клиенты прямого сеанса уже « завоеваны » другим каналом.
Это стандарт, используемый всеми моделями атрибуции во всех немультиканальных отчетах, отображаемых в Google Analytics.
3.- Последний непрямой клик из AdWords и последний клик из прошлых объявлений Google.
Эта модель приписывает 100 % ценности конверсии последнему объявлению Google, на которое нажимали перед конверсией . Это для вашего бренда, если вы хотите знать, какие из ваших объявлений приносят больше всего конверсий.
4.- Первое взаимодействие
В этом случае 100% ценности конверсии приходится на первый канал, с которым взаимодействовал клиент . Его можно использовать, если вы стремитесь повысить осведомленность о своих кампаниях и рекламе и придавать большее значение раннему взаимодействию.
5.- Линейная модель
Эта модель обеспечивает равную атрибуцию каждого взаимодействия на пути к конверсии . Это может быть полезно, если целью является поддержание контакта и осведомленности на каждом этапе цикла покупки.
Если вы ищете равные условия игры, эта модель идеальна. Например, он позволяет вам увидеть, какую роль ваша реклама PPC играет на каждом пути конверсии, а также процент того, что ей приписывается.
6.- Временной распад
В этой модели больше внимания уделяется точкам взаимодействия, наиболее близким к конверсии с точки зрения времени, и меньше — тем, которые находятся дальше . Полезно, если вы цените те действия, которые наиболее близки к конверсии. Или если у вас более короткий цикл покупок.
Временной распад наиболее полезен в качестве стандартного варианта, но если у вас особенно длинный цикл покупок или вы обеспокоены тем, что такие каналы, как социальные сети, получают слишком мало атрибуции, это может вызвать проблемы.
Однако вы можете настроить эту базовую модель и период полураспада, окно в прошлое, и, таким образом, скорректировать кредит на основе показателей участия.
7.- На основе позиции
Это позволяет разделить атрибуцию на переменные суммы . По умолчанию Google Analytics назначает 40 % первому и последнему взаимодействию и 20 % — взаимодействиям между ними. Эта модель полезна, если вы больше цените первое и последнее взаимодействие, но все же хотите определить точки соприкосновения между ними.
Вам следует попытаться создать и протестировать собственную модель атрибуции на основе данных и конкретных потребностей вашего бизнеса. Например, принимая во внимание тип поведения, который вы цените больше всего, исторические данные о вашей воронке продаж и окне конверсии, а также пытаясь понять пожизненную ценность клиента для вашего бизнеса.
Основы улучшения атрибуции
модели атрибуции
В целом, важно просмотреть настройки Google Analytics, чтобы улучшить атрибуцию. Еще более важно в случае новых клиентов. Только тогда вы сможете адекватно отслеживать эффективность ваших кампаний по привлечению потенциальных клиентов.
Вот почему важно убедиться, что вы правильно настроили отслеживание конверсий . И очень важно позаботиться как о микро-, так и о макроконверсиях.
Кроме того, если вы не занимаетесь электронной коммерцией, вам следует по возможности провести анализ, чтобы определить ценность конверсий в экономическом выражении. И добавьте эти значения в Google Analytics в качестве целевых значений.
Зачем использовать многоканальные модели атрибуции
Для большинства брендов основными маркетинговыми целями будут:
Превратите посетителей вашего сайта в клиентов.
Поддерживайте стоимость лида или продажи на уровне, который имеет смысл для бизнеса.
Удерживайте своих клиентов дольше и увеличивайте пожизненную ценность.
Чтобы получить ценные данные, которые влияют на успех ваших цифровых маркетинговых кампаний и рентабельность инвестиций в многоканальном мире, важно ознакомиться с моделированием атрибуции.
Если вы используете Google Analytics, для начала рекомендуется попробовать модели, основанные на положении или временном затухании. А затем настройте подход атрибуции в своих маркетинговых отчетах.
Кроме того, вы можете улучшить свои кампании по автоматизации маркетинга и отправлять электронные письма с помощью программного обеспечения MDirector. Если вы хотите лучше охватить свою целевую аудиторию и предложить ей лучший сервис, обязательно попробуйте нашу платформу электронного маркетинга , которая поможет вам создать лучшие стратегии автоматизации маркетинга .