«Командир, залей мне полный бак, и я погнал!»
Так покупают бензин. Похожим образом — хлеб, жвачку, молоко. Возникла потребность — пошел, купил. Это простые и дешевые товары (даже бензин; извините). А вот ракетное топливо или взломостойкие двери покупают не так. Потенциальный покупатель выбирает их долго, сравнивает предложения конкурентов. Такова специфика сложной и дорогой продукции. И это наша сфера интересов. Маркетологи «Комплето» работают с B2B и бизнесами на сложных рынках.
Чтобы продать что-то сложное, компания ведет потенциального покупателя по пути клиента. Для этого она использует маркетинговые каналы. Как определить самый эффективные из них, — рассказываем в статье.
Каналов много, как в Венеции
Как проанализировать многоканальные последовательности. Отчеты в аналитиксе
Путь к отчетам: конверсии → многоканальные
Отчет 1. Длина последовательности
Показывает, сколько раз пользователь посещает сайт, прежде чем совершить целевое действие.
Задайте параметры:
- Выберите конверсию.
- Тип — все.
- Тип взаимодействия — все.
- Дней до конверсии — максимум 90.
В примере мы выбрали только один тип конверсии — транзакции.
Здесь 42% покупок происходит при первом посещении сайта. Остальные 58% — после нескольких посещений:
Для большинства бизнесов и для конверсий в покупку это типичные цифры. Для бесплатных действий статистика отличается. Из тех, кто подписывается на почтовые рассылки или загружает бесплатный контент, 90% делают это при первом посещении сайта.
Если более 90% конверсий происходbт при первом посещении, многоканальные последовательности вам не нужны.
Отчет 2. Основные пути конверсии
Отчет показывает, какая последовательность рекламных каналов приносит наибольшую прибыль:
Используйте самые удачные связки.
Отчет 3. Время до конверсии
Отчет показывает, сколько дней проходит с момента первого взаимодействия с сайтом до конверсии:
Здесь 62% конверсий происходит в первый день.
Используйте эти данные, чтобы определить эффективный период для ретаргетинга. Например, если в течение 15 дней после запуска кампании конверсий мало или совсем нет, следует удалять пользователей из списка.
Или мы видим, что всплеск активности происходит на седьмой день после первого визита. Тогда настраиваем ретаргетинг именно на этих пользователей.
Отчет 4. Ассоциированные конверсии
Здесь — статистика по вспомогательным взаимодействиям, первому взаимодействию и конверсиям. Нас интересуют первые две категории. Из них узнаем, какие каналы основные, какие — вспомогательные.
— Анализ вспомогательных конверсий
Для каждого канала здесь отображаются:
- Количество ассоциированных конверсий. Это те, в которых канал играл вспомогательную роль.
- Количество конверсий по последнему клику или прямому взаимодействию.
- Ценность обоих типов конверсий с разбивкой на каналы, если настроена передача ценности выбранной конверсии в Google Analytics.
- Отношение ассоциированных конверсий к конверсиям по последнему клику или прямому взаимодействию.
Отчет:
Чем больше число в последнем столбце, тем меньшую роль играет канал. Значение больше 1 характерно для малозначимых каналов. Они присутствуют в пути клиента, но конверсии совершаются при переходе из других каналов. У основных каналов это отношение меньше 1.
На скриншоте видим, что «(direct) / (none)» — закрывающий канал. Директ и AdWords — вспомогательные; они реже приносят конверсии, но участвуют во всей цепочке взаимодействий.
ВАЖНО! Если информация о совершенных конверсиях передается в Google Analytics с помощью Measurement Protocol, последним источником или каналом в отчете всегда будет «direct / none». Это особенность работы Google Analytics с Measurement Protocol.
— Анализ первого взаимодействия
На второй вкладке — количество конверсий через каналы после первого взаимодействия с ними:
Отчет полезен для анализа брендинговых кампаний или кампаний, которые продвигают новый продукт. Используйте его, чтобы узнать, какие каналы и рекламные кампании «цепляют» пользователей.
На скриншоте лидирует Директ. Без этого канала не было бы конверсий. Мы знаем, что этот канал вспомогательный, а не закрывающий. Если бы мы оценивали эффективность Директа только по конверсиям по последнему клику, мы приняли бы неправильное решение — сократить бюджет или отказаться от канала.
Как группировать каналы
Если анализировать отчет, где каналы сгруппированы по умолчанию, можно ошибиться в выводах. Например, значение «yandex-direct / cpc» параметра «Источник или канал» содержит данные по рекламе в поиске, РСЯ и ретаргетингу. Это разные источники, поэтому отчет по такой группе каналов — средняя температура по больнице.
Для корректного анализа создайте группы каналов.
Пример
Мы знаем, что к источнику «yandex-direct» относятся кампании по тематическим ключевым словам, по названию бренда и кампании в РСЯ. Чтобы оценить эффективность источников, разбиваем «yandex-direct» на:
— поиск,
— бренд,
— РСЯ.
Для этого:
1. Заходим в панель администратора
2. Выбираем: Настройки канала → Группа каналов
3. Кликаем на: Новая группа каналов
4. Вводим название группы каналов и задаем условия для РСЯ, поиска и бренда. Для поиска — например, так:
5. При анализе ассоциированных конверсий выбираем в отчете группу каналов, которую только что создали:
Теперь влияние каждого источника видно лучше:
Разбейте каналы — «Бренд», «Поиск» и «РСЯ» — на группы, а группы — на кампании. Так вы дополнительно повысите точность.
Модели атрибуции и перераспределение бюджета
Модель атрибуции в Google Analytics — это принцип, по которому распределяется ценность между каналами в пути конверсии. Правильная модель атрибуции показывает, какой доход каждый канал принес. Далее определите ROMI — и вы увидите ценность каждого канала. Теперь вы знаете, на какие каналы направить бюджет.
Модели атрибуции
По умолчанию Google Analytics использует модель «Последнее непрямое взаимодействие». Читайте описания всех стандартных моделей .
На основе стандартных моделей атрибуции вы можете создать собственные.
Вкладка «Администратор» → Модели атрибуции:
Но можно воспользоваться и одной из стандартных моделей.
Для примера нам подходит модель «Атрибуция с привязкой к позиции», поэтому создавать новую мы не будем.
ВАЖНО! Нельзя сравнивать между собой разные каналы. Пользователь, который пришел на сайт по брендовому запросу, и тот, кто кликнул по баннеру в КМС, — это разные люди на разных этапах принятия решения. Поэтому проводить анализ по модели атрибуции «Последнее взаимодействие» некорректно.
Определение ценности канала и перераспределение бюджета
Как определить ценность каждого канала с точки зрения возврата инвестиций и распределения маркетингового бюджета?
Предположим, маркетинговый бюджет составляет 1 000 000 рублей в месяц, и распределен так:
| Канал | Бюджет, рублей |
|---|---|
| Яндекс.Директ | 300 000 |
| Google AdWords | 200 000 |
| Таргет ВКонтакте | 170 000 |
| Таргет Facebook | 150 000 |
| MyTarget | 180 000 |
Далее, найдите в Analytics инструмент сравнения моделей атрибуции:
Как мы сказали выше, в рассматриваемом примере нам полностью подходит модель атрибуции «На основе позиции». Но вам ничего не мешает выбрать свою.
Нас интересует столбец «Ценность конверсии»:
По этому столбцу видим, что доход от каждого канала может быть распределен так:
| Канал | Бюджет, рублей |
|---|---|
| Яндекс.Директ | 700 000 |
| Google AdWords | 450 000 |
| Таргет ВКонтакте | 270 000 |
| Таргет Facebook | 250 000 |
| MyTarget | 190 000 |
Далее считаем ROMI каждого канала:
Яндекс.Директ: 700 000 / 300 000 * 100% = 233%
Google AdWords: 300 000 / 200 000 * 100% = 150%
Таргет ВКонтакте: 270 000 / 170 000 * 100% = 159%
Таргет Facebook: 250 000 / 150 000 * 100% = 167%
MyTarget: 190 000 / 180 000 * 100% = 106%
Теперь определяем новые бюджеты для каждого канала. Для этого рассчитываем доли каналов в прибыли (% от общей прибыли). Сложив весь доход, получаем: 1 710 000 рублей. Из них:
Яндекс.Директ — 41%
Google AdWords — 18%
Таргет ВКонтакте — 16%
Таргет Facebook — 14%
MyTarget — 11%
Распределите бюджет такими же долями:
| Канал | Старый бюджет, рублей | Новый бюджет, рублей |
|---|---|---|
| Яндекс.Директ | 410 000 | |
| Google AdWords | 180 000 | |
| Таргет ВКонтакте | 160 000 | |
| Таргет Facebook | 140 000 | |
| MyTarget | 110 000 |
Выгрузка данных с помощью API
Вы можете автоматизировать этот процесс. Для этого настройте выгрузку данных из API Google Analytics в Google Spreadsheets и пропишите формулы.
Создайте пустую таблицу и установите расширение «Google Analytics».
Создайте пустой отчет:
Появится шаблон:
В строке 4 указан ID представления. Из него будут выгружаться данные. Остальные параметры описаны в .
Заполните шаблон параметрами. Проверьте синтаксис с помощью . В меню нажмите на Run reports. Вы получите выгрузку на отдельном листе.
После настройки формул появится план распределения бюджета по каналам на ближайший период.
Успех! Поделитесь с друзьями и коллегами
Получилось? Надеемся, да. Делитесь мнением об этом инструменте и нашей инструкции в комментариях. Поделитесь ссылкой на статью с друзьями и коллегами. Но: ни в коему случае не с конкурентами.
5 кейсов сквозной аналитики: сложные случаи с автоматизацией бизнес-процессов и дилерскими сетями
Сообщение появились сначала на .