Давайте же разберемся, что это, и зачем они нужны.

Многоканальные последовательности – это, по сути, различные каналы траффика, которые участвовали в цепочке взаимодействия пользователя с брендом/продуктом/услугами, приведшие, в итоге, к конверсии (покупке, отправке заявки, звонку в компанию).

Атрибуции – это распределение веса между этими самыми каналами, т.е. присваивание тому или иному каналу определенного веса (значимости) в цепочке, приведшей к конверсии.

Например, в Метрике 2.0 пока что реализовано вот так:

Скриншот из Метрики 2.0

Вы можете проследить целевые действия по источникам трафика по первому заходу, по последнему и по наиболее значимому.

В Google Analytics возможностей работы с атрибуциями и многоканальными последовательностями больше. Больше и моделей атрибуций.

Скриншот из Universal Analytics

Также мы можем отследить весь путь пользователя до момента совершения им целевого действия, а также сравнить разные модели атрибуции.

Но об этом чуть позже.

Теперь про основные модели атрибуции.

Ранее и сейчас, многие компании используют модель – Last click. По этой модели целевое действие засчитывается в пользу канала, с которым пользователь взаимодействовал последний раз, и с которого, собственно, и совершилась конверсия (звонок или заявка).

Помимо модели last click, есть еще модель – first click. Ну тут все логично – это источник первого касания пользователя с брендом/сайтом/продуктом. Но! Помимо первого источника и последнего источника, пользователь мог в промежутке между первым и последним касанием, сделать еще 2, 3 или даже 10 касаний с нашим продуктом/услугой с помощью других источников трафика. Это по сути и есть – ассоциированные конверсии – т.е., сами по себе, эти заходы не принесли нам конверсий, но присутствовали в цепочке взаимодействия пользователя с нашим брендом/товаром/услугой. Иначе говоря, посещения, приведшие, в итоге, к конверсиям, в цепочке последовательности которых участвовал данный канал или источник.

Здесь перед нами встает вопрос, а какой же из этих каналов взаимодействия пользователя реально является наиболее эффективным? Ведь, если быть откровенным, модель last click на сегодняшний день немного устарела и не дает нам увидеть всю картину… Никто не отменял принцип влияния наибольшего количества касаний с брендом на готовность покупки товара или услуги данного бренда. В данном случае нам на помощь как раз приходит атрибуция — выявление источника трафика при совершившейся конверсии, которая позволяет лучше понять конверсионный путь пользователя, что помогает грамотно рассчитать расходы и оптимизировать маркетинговую стратегию.

К сожалению, на сегодняшний день нет единых формул и алгоритмов, которые однозначно определят ценность конкретного типа конверсии. Лишь малое количество специалистов помогут вам учитывать вклад каждого вашего маркетингового канала и грамотно распределить ваш маркетинговый бюджет, поскольку это довольно сложно и отнимает много времени.

В то же самое время правильное распределение веса между всеми источниками – это как раз и есть залог успеха вашей рекламной кампании. Большинство все же присваивают ценность последнему клику, не учитывая эффективности остальных рекламных каналов, что приводит к досадным ошибкам в виде неправильного анализа данных, и сделанных на этом фоне неправильных выводов.

Рассмотрим на примере:

На скриншоте видим количество достижений выбранной цели в Яндекс Метрике.

Источники регистраций по цели “Регистрация в кабинете» в Яндекс.Метрике.

Видно, что большая часть регистраций происходит по прямому заходу, если смотреть по модели last click.

Если мы посмотрим по другим моделям атрибуции, то увидим, что количество регистраций по прямому заходу существенно сократится.

Цель по атрибуции last click.

Цель по атрибуции «последний значимый переход».

Понятно, что до того, как пользователь перешел по прямому заходу и совершил нужное целевое действие, он скорее всего взаимодействовал с нашей компанией через другие источники трафика. Возможно, социальные сети, возможно, через поисковую рекламу.

Понять, через какие конкретно источники трафика приходил пользователь и отследить все цепочки, нам поможет Google Analytics со своим инструментом «пути многоканальных последовательностей». Выберем те же даты, по которым мы смотрели регистрации в Яндекс.Метрике. И что же мы видим?

Основные последовательности конверсий в Google Analytics

А видим мы то, что регистрации в нашем сервисе QUON Calltracking произошли в большинстве случаев, действительно, по прямому заходу, но также видим, что другие каналы также присутствовали в некоторых цепочках.

А значит, наши рекламные объявления в социальных сетях, а также работа с сайтом по направлению SEO не были зря.

Всего на паре частных случаев, выводы делать слишком рано. Но если похожие цепочки (пути пользователя) повторятся несколько раз, и мы будем видеть, что канал не приносит нам прямых конверсий (по модели last click), но очень активно участвует в цепочках, приводящих в итоге к конверсиям, то вес этого канала может достигать 20-40 %, и даже больше при распределении веса источников.

В рассмотренном случае речь шла о заявках с сайта. А что мы можем сказать о звонках? Ведь звонки, сами по себе, также являются целевым (конверсионным) действием с сайта. Т.е. продажа как таковая может осуществиться и по телефону. И по статистике, из всего количества обращений в компанию, звонки достигают 70 %.

Отслеживать атрибуции по звонкам также можно и нужно!

Разрабатывая сервис коллтрекинга, мы поняли это и осознали необходимость использования атрибутивных моделей, не только для оценки источников заявок, но и для определения источника звонков.

Поэтому уже сейчас, в статистике вы можете увидеть данные по трем моделям атрибуции для заявок, а в ближайшем будущем будет реализован блок атрибуций по звонкам. Сейчас он находится в бета-версии.

Идея такова, что по любому совершившемуся звонку, пользователи системы смогут увидеть все источники трафика, с которыми взаимодействовал позвонивший пользователь. Т.е., проследить те самые многоканальные последовательности не только по заявкам, но и по звонкам.

Можно работать с любыми массивами данных, сегментировать по количеству дней, по источнику, по пользователю. Также выстроить весь путь, который прошел позвонивший пользователь.

Таким образом, можно будет сегментировать всех позвонивших пользователей в группы и проследить наиболее важные рекламные каналы в каждой из групповых цепочек.

Обладая такими данными, вы можете усиливать эти каналы, тем самым, увеличивая итоговое количество звонков в компанию.

Управляйте своими рекламными кампаниями с умом. Тем более, что все необходимые инструменты для этого уже есть.