Привет!

Моделирование атрибуций в электронной торговле: 5 фактов, о которых должны знать во всех интернет-магазинах [digital note for ecommerce #43]

Валерия СластенниковаВалерия Сластенникова

Модель атрибуции - это то, как вы распределяете ценность и прибыль от продаж и конверсии между различными точками соприкосновения с клиентами. Включает в себя все диджитал каналы - платный поиск, почта, социальные медиа, органический поиск, рефералы - и то, какое влияние каждый из них имеет на конверсии.

Сразу скажем правду, будет очень сложно. Это настолько непросто, что многие e-commerce площадки даже не заморачиваются по этому поводу.

Модель атрибуции - это то, как вы распределяете ценность и прибыль от продаж и конверсии между различными точками соприкосновения с клиентами. Включает в себя все диджитал каналы - платный поиск, почта, социальные медиа, органический поиск, рефералы - и то, какое влияние каждый из них имеет на конверсии.

Раньше все было проще. Например, вы запускали рекламу на радио и получали 5 новых клиентов за $250. Одно объявление - одна точка касания - продажи 100% поступили из этого канала продаж. Просто.

А что же происходит сейчас? Согласно исследованиям, маркетологи в среднем используют 13 тактик, 7 социальных площадок и 3 платных рекламных канала. Путь, который пользователи проходят, чтобы узнать о вас, познакомиться и наконец купить что-то в вашем интернет-магазине может быть долгим и запутанным. Ваша воронка продаж может быть длинной...очень длинной.

Так как же вы собираетесь отслеживать эффективность?

Моделированием атрибуций.

Несмотря на сложность оценки каналов и стратегий, существует как минимум 5 различных моделей, которые чаще используются:

  1. Первое взаимодействие. Придает 100% результативности первой точке касания на пути конверсии. Это отличный способ понять, как люди вас находят (начало воронки продаж). Но если они используют еще три канала коммуникации перед совершением покупки, стоит ли всю заслугу отдавать этому первому каналу?
  2. Последнее взаимодействие. Присваивает всю ценность конверсии последней точке касания, независимо от того, сколько их было. Легко отследить и настроить, но практически всегда этот подход сейчас считается бесполезным. Слишком много событий происходит до этой последней точки касания и это не дает никакого представления о начале и середине воронки продаж.
  3. Линейная модель. Назначает равную ценность каждому этапу на пути конверсии. Если пользователь имел 4 точки касания перед покупкой, каждая получит 25% ценности. Это уже лучше - каждую точку учитывают и оценивают. Но это завышает ценность менее существенных каналов и уменьшает более ценных.
  4. Модель на основе позиций. Отдается предпочтение первому и последнему каналам, обычно им присваивается по 40% ценности. Остальные 20% распределяются по промежуточным каналам. Очевидно, что при данной модели промежуточные каналы могут быть недооценены, особенно при долгом маршруте.
  5. Временной спад. Представляет собой простую алгоритмическую модель. Чем ближе канал к конверсии, тем большую ценность ему распределяют. Хотя последней точке касания по-прежнему отдают большее расположение, эта модель является наиболее предпочтительной для большинства компаний.

Не была упомянута самая лучшая модель - пользовательская (модель, основанная на вашей платформе, аудитории, маркетинге и конкретных бизнес-целях).

Модель атрибуции многоканальной последовательности - это сложно и трудоемко. Определенно требует проб и ошибок, и времени.

Тем не менее, оно того стоит. Реализация модели атрибуции поможет понять, под влиянием чего покупатели совершают покупку, как они посещают магазины, откуда приходят, какие каналы и тактики заслуживают большую ценность, а следовательно и маркетингового бюджета.

Прежде чем начать использовать модель атрибуции в своем интернет-магазине, нужно узнать о важном первом шаге.

Ассоциированные конверсии - основная часть ваших продаж

До 98% посетителей сайта не совершат покупку при первом визите. 55% уйдет в течение первых 15 секунд.

84% покупателей подтвердят, что “полностью” или “скорее” доверяют рекомендациям родственников, друзей и коллег о продукте. 88% доверяют отзывам незнакомцев также, как и отзывам знакомых людей.

Средний показатель брошенных корзин - 68,81%.

88% пользователей перед покупкой обращаются к отзывам.

Все это было сказано для того, чтобы показать очевидное: всего несколько пользователей совершают покупку при первом визите. Они мельком заходят на сайт, быстро осматриваются, изучают некоторые отзывы, переходят в ваши социальные аккаунты, ищут возможные акции и купоны, проверяют, что о вас говорят в социальных сетях, читают отзывы, а уже потом возвращаются на ваш сайт и возможно расстаются со своими деньгами.

Все это постепенно приближает пользователей к покупке. Каждое взаимодействие способствует конечной конверсии. Основная часть ваших продаж приходится на такие ассоциированные конверсии. Поэтому их нужно отслеживать и устанавливать определенные ценности каждому каналу, чтобы понимать поведение пользователей и как им продавать.

Хотите проверить на себе? Заходите в Google Analytics и проверяйте Конверсии > Многоканальные последовательности > Длина последовательности, чтобы увидеть точно сколько конверсий происходит после одного взаимодействия, двух взаимодействий, трех и т.д. Вы будете удивлены.

Далее, зайдите в Конверсии > Многоканальные последовательности > Ассоциированные конверсии. Внимательно изучите последнюю колонку “Ассоциированные конверсии/конверсии по последнему клику или прямому взаимодействию”. Значение меньше 1? Вероятнее всего этот канал является последней точкой касания перед конверсией (например, продажей). Больше 1? Это шаг на пути. Используете атрибуцию первого или последнего шага? Эта ценная информацию будет проигнорированна.

Повторимся еще раз: ассоциированные конверсии составляют большую часть ваших продаж. Вы должны учитывать это.

Идеальной модели атрибуции не существует

У каждой модели есть ограничения и недостатки. В идеальном мире мы могли бы выбрать одну модель и пользоваться только ею. Но это не сработает.

Самой лучшей является конечно пользовательская модель, но для сбора необходимых данных потребуется время. А если данные окажутся некорректными, неточными будут и результаты.

Моделирование атрибуций - это и наука и искусство. Работа основывается как на точных данных, так и на интуиции и догадках.

Ваша пользовательская модель должна олицетворять ваших клиентов и ваш бизнес. Нужно учитывать поведение, которое важно для ваших целей и “малые” конверсии (подписка на рассылку, запрос контактов и т.п.), которые в итоге имеют ценность, потому что приводят к покупке...неважно как далеко они находятся в цепочке посещений.

Каковы ваши основные пути конверсии и лучшие ассоциированные конверсии? Это расскажет о поведении покупателей. Используете ли вы весь свой потенциал? Результаты отчетов показывают, что вы выбрасываете деньги не на те каналы?

Пользователи ищут, принимают решение и покупают по-разному. Разработайте модель, которая будет работать для них. И для вас.

Вы должны полагаться на данные

В моделировании атрибуций нет места для слепых догадок. Вы должны руководствоваться достоверными данными. Полагайтесь на Google Analytics и плагины электронной коммерции для сбора необходимых данных. Настраивайте цели и воронки. Для принятия решений обращайтесь к отчетам.

Пользуйтесь автоматическими метками для поисковой рекламы и UTM-метками в социальных сетях.

Аналитика не должна вас пугать. С ней может справится любой желающий.

Чем больше информации вы собрали и рассмотрели, тем более точные решения будете принимать. Хотите увеличить бизнес и прибыль? Собирайте и пользуйтесь информацией.

Учитывайте LTV

Вы хотите продать один раз и закончить на этом? Или предпочтете, если покупатели будут возвращаться к вам снова и снова? Ответ очевиден.

Поэтому нужно учитывать совокупную прибыль компании, получаемую от одного клиента за все время сотрудничества с ним (lifetime value (LTV)). Ваши лучшие клиенты (1% от всех) стоят до 18 раз больше, чем обычные. Но очень часто мы мало заботимся о постоянных клиентах и не придаем им ценности. Они игнорируются и путь пользователя отражается некорректно. Они не приходят также, как и пользователи, которые только знакомятся с вами. Их путь уникален и должен быть рассмотрен и оценен.

Посмотрите на трафик вашей воронки, особенно ее верхней части. Скорее всего вы найдете постоянных клиентов, которые идут из директа (ввод адреса или переход из закладки), социальных медиа, почтовых рассылок.

Новые пользователи склонны переходить по платной рекламе, из органического поиска, рефералов, партнеров и социальных медиа.

Помните, сохранить клиента проще и дешевле, чем привлечь нового. Поэтому нужно выяснить, какие каналы приводят их обратно к вам и задать им большую ценность.

Отслеживание кампаний обязательно

Кто измеряет результаты, тот и выживает.

Отслеживать почтовые рассылки просто с MailChimp например. Там уже интегрированы инструменты.

Проставляйте UTM-метки, с онлайн конструкторами это очень просто. Их можно использовать в письмах, социальных медиа, рассылках, гостевых публикациях, платных объявлениях, баннерах и т.п.

Если вы используете более одного маркетингового канала, отслеживать кампании вам критически необходимо. Без этого вы и представления не будете иметь о том, кто откуда приходит, что оптимизировать, а что выключить.

Аналитика показывает поведение, в то время как атрибуция показывает эффективность каналов.

Вот что мы знаем наверняка:

Атрибуция становится все труднее по мере того, как маркетологи обращаются к все большему количеству каналов, методов и кампаний.

Основная часть ваших конверсий обеспечивается взаимодействием с несколькими каналами - около 80%.

Несмотря на это, 55,2% маркетологов используют одноканальную модель атрибуции (пока только 16,4% работают с мультиканальной и пугающие 28.4% не используют ее вообще или не знают о ней).

Будьте другими. Поступайте правильно. Стройте модель атрибуции, которая действительно отражает события.

Attribution Modeling for E-Commerce: 5 Things All Sellers Need to Know