Атрибуция продаж представляет собой инструмент, позволяющий отслеживать взнос каждого задействованного рекламного канала по произведенным целевым действиям определенного пользователя.
Целевые действия могут быть представлены следующими операциями:
Детальное определение атрибуции раскрывает процесс, при котором маркетологи определяют, какие из инструментов приносят соответствующей фирме больше прибыли. Как вывод, идет вложение финансов в наиболее перспективные варианты, позволяющие повысить показатель ROI.
Модель атрибуции – это по-настоящему идеальное решение для построения рекламного плана, благодаря которому можно использовать наиболее результативную стратегию. Ее работа основывается на проверенных инструментах, позволяющих вкладывать инвестиции, не опасаясь непредвиденных ситуаций. С помощью правильно настроенной модели атрибуции можно фиксировать вклад каждого маркетингового канала, при этом рационально распределять бюджет.
При задействовании различных средств атрибуции, можно настроить отчет, используя при этом источники трафика. При создании отчета для каждого пользователя может быть предоставлена информация о трех источниках:
Метрика для моделей «Последний значимый» и «Первый переход» применяет историю посещения пользователей.
Проанализируем такой пример:
Пользователь посетил веб-ресурс по ссылке контекстной рекламы, сделал несколько переходов по страницам сайта и вышел. Спустя некоторое время вошел на сайт снова, однако, уже при помощи результатов поиска. А позже появился снова, предварительно введя адрес в строку обозревателя, и произвел заказ. Как видим, пользователь посетил сайт трижды.
Для распознания точного источника перехода, следует применять различные модели атрибуции:
Назначение данной модели подходит для ресурсов с отложенной конверсией, то есть когда пользователь раздумывает о целевом действии (например: регистрация online), и во время своих размышлений может возвращаться на сайт, задействуя иные источники трафика. Помимо этого, модель может применяться, если необходимо узнать, какой из источников больше привлекает посетителей.
В данной модели используется история пользователя, то есть берется источник трафика изначального посещения. Все дальнейшие посещения будут адресоваться к первоисточнику. В примере указан визит пользователя, сделавший переход по рекламе.
Рис.1. Яндекс.Метрика. Атрибуция: первый переход
При задействовании данной модели, каждое посещение Метрика выявит источник перехода в настоящий период времени, не учитывая при этом истории посещения пользователя. На примере видим три посещения, каждое из которых имеет персональный источник:
Рис.2. Яндекс.Метрика. Атрибуция: последний переход
Помимо этого, модель может быть использована при техническом анализе веб-ресурса. Примером может послужить выявления страниц, не имеющих счетчика при помощи анализа внутренних переходов.
Данная модель дает возможность наиболее корректно высчитать конверсию. Источники в данном случае можно разделить на две группы: значимые и вторичные (незначимые).
Посещаемость с задействованием незначимых источников осуществляется путем переходов на веб-ресурс с сохраненных страниц с использованием адреса и внутренних переходов, которые, в свою очередь, подпадают под более значимый предыдущий источник, предоставляя возможность детальней проверить его эффективность.
Пример источников первого и второго посещения представлен значимыми вариантами – реклама и поиск. Помимо этого, источник первого посещения не может быть изменен. Источник третьего посещения является незначимым (прямой заход). В связи с этим посещения пользователя подпадают под второй значимый источник – поиск:
Рис.3. Яндекс.Метрика. Атрибуция: последний значимый переход
Данная модель атрибуции также отлично подходит для веб-сайтов с быстрой конверсией, происходящей в рамках одного и того же посещения.
При использовании Инструмента сравнения моделей, допускается анализ влияния всевозможных моделей атрибуции относительно ценности маркетинговых каналов. Количество и ценность конверсий для каждого определенного канала будет зависеть от применяемой модели атрибуции. Канал, который фигурировал в самом начале продвижения конверсии, с задействованием модели «Первое взаимодействие ценность», будет превышать уровень модели «Последние взаимодействие».
Следует добавить в код отслеживания соответствующий тег, который ниже приведен в качестве примера и выделен красным. Его расположение должно быть после команды, создающей объект отслеживания.
ga('create', 'UA-XXXX-X');
ga('require', 'linkid');
ga('send', 'pageview');
Для получения предельно точной статистики, необходимо присвоить каждому линку на веб-странице индивидуальный идентификатор элемента.
Как только код обновился, следует активировать улучшенную атрибуцию линков в настройках веб-ресурса:
Рис.4. Google Analytics. Улучшенная атрибуция ссылок
Улучшенная атрибуция линков, позволяет вносить в отчеты наиболее расширенную статистику, при этом допускается мониторинг данных отдельно по каждому клику, адресованному на целевую страницу.
Нажимая кнопку вы даете информированное
согласие на обработку своих персональных данных
