Как правильно выбрать шаги воронки при настройке атрибуции

Если вы хотите оптимизировать затраты на рекламу и повысить ROAS, перед продажей обдумайте и правильно оцените вклад каждого канала в цепочке. Инструментов стандартной Google Analytics здесь недостаточно, потому что половина моделей атрибуции, доступных в сервисе, отдают всю ценность от транзакции до любого канала в цепочке. А вторая половина моделей оценивает канал по условному правилу, а не по реальным метрикам.

В отличие от стандартных моделей GA, OWOX BI Attribution учитывает взаимное влияние каналов на конверсию и продвижение пользователя по воронке. Вы также можете сравнить эффективность рекламы в ваших текущих моделях GA и OWOX BI, чтобы увидеть недооцененные или переоцененные кампании.

В результате вы сможете перераспределить бюджет на каналы, которые привлекают пользователей конверсиями, но не получают никакой ценности по последнему непрямому клику в Google Analytics.

В этой статье мы расскажем, как выделить конверсионные события для шагов воронки в модели AIDA и построить модель атрибуции в OWOX BI на основе этих шагов.

Воронка продаж — это путь, который проходит пользователь от первого знакомства с сайтом до покупки. Согласно маркетинговой модели AIDA, этот путь состоит из четырех этапов:

1. Внимание — человек обратил внимание на сайт.
2. Интерес — заинтересовался товаром.
3. Желание — хотел купить товар.
4. Действие — совершил покупку.

В теории это звучит просто и последовательно. На самом деле все немного сложнее. Аудитория вашего сайта может вести себя не так, как вы ожидаете. Посетители, пришедшие с разных рекламных каналов, ведут себя по-разному. Человек может заходить на сайт много раз и уходить, ничего не делая; бросать товары в корзину; кликать по разным баннерам и т.д. Да, его действия будут последовательными, но у каждого пользователя будет своя последовательность.

Также выбор каналов коммуникации зависит от того, на каком этапе воронки находится пользователь. Например, медийная реклама отлично работает с холодной аудиторией в начале воронки, которой нужно вызвать интерес. А электронные письма лучше работают с аудиторией на последних этапах воронки продаж. Это лояльные пользователи, знакомые с брендом, поэтому конверсия с рассылки выше.

Чтобы повысить конверсию из посетителей сайта в покупателей, вам необходимо изучить действия вашей аудитории и правильно выбрать шаги воронки, которые вы будете использовать в своей модели атрибуции.

С помощью правильной воронки продаж вы сможете:

1. Правильно оценивайте эффективность маркетинга, находите недооцененные источники трафика и оптимально перераспределяйте рекламный бюджет.
2. Поймите потребности ваших пользователей, чтобы сделать им релевантные предложения.
3. Разделите аудиторию на сегменты в зависимости от того, на каком этапе воронки находятся пользователи, и персонализируйте общение с каждым сегментом.
4. Найдите узкие места в воронке и оптимизируйте их.

Задача вашей рекламы на каждом этапе воронки — мотивировать пользователя перейти на следующий этап — ближе к покупке. Например, конверсионными действиями могут быть: просмотр карточки товара, подписка на рассылку, добавление товара в корзину и многое другое. Как определить, какие из этих действий подходят для построения воронки AIDA?

На этом этапе вам необходимо выполнить все критически важные для бизнеса действия, которые пользователи предпринимают на сайте, прежде чем они совершат конверсию, например первый платеж.

Выбранные действия должны отслеживаться на вашем сайте и отправляться в Google BigQuery. Это позволит вам выполнить следующий шаг.

Анализировать конверсионные действия можно в разных разделах, например:

• Время от активности до конверсии.
• Вероятность конверсии из-за конверсионного действия.

Во-первых, вы должны сделать такую ​​таблицу со всеми выбранными событиями:

Не стоит ограничивать себя количеством событий. Чем больше действий вы используете для анализа, тем лучше он будет. При этом, конечно же, не стоит забывать о здравом смысле.

Затем вы должны построить график на основе этой таблицы. Вот пример такого графика:

На графике показано, как меняется время до конверсии в зависимости от конверсионного действия.

Хорошо — когда выбранные вами события равномерно распределены на графике. Это позволит построить воронку, разделив эти события на кластеры, каждый из которых будет шагом воронки в атрибуции.

Плохо — когда события группируются на графике в одном месте. Тогда вы получите только один или два шага воронки. В таком случае качество модельных расчетов будет низким.

Пример потенциальной воронки AIDA по анализируемым событиям:

Если у вас нет проекта в OWOX BI, вы можете сразу начать использовать его бесплатно.

Прежде чем запускать расчеты атрибуции, необходимо собрать все данные в облачном хранилище Google BigQuery. С помощью OWOX BI вы можете отправлять необработанные данные о действиях пользователей на сайте (просмотры страниц, события, транзакции и т. д.), данные о расходах, статистику из сервисов коллтрекинга и email-маркетинга из Google Analytics в GBQ.

Вы также можете загрузить информацию о статусе заказа и пользователях из CRM в BigQuery вручную. К данным в GBQ можно получить доступ с помощью SQL-запросов и получить ответы в виде таблиц.

Для дальнейшей работы и визуализации эти таблицы можно загрузить в CSV или Google Sheets, например, с помощью нашего бесплатного аддона. Это решение позволяет строить отчеты без выборки и других ограничений, присутствующих в интерфейсе GA.

Если на вашем сайте настроена Enhanced E-Commerce для Google Analytics, модель атрибуции будет создана автоматически, когда в BigQuery появится первая таблица с данными о сеансе в OWOX BI:

Вы можете создать новую модель или изменить существующую. Для редактирования откройте настройки модели и на каждом шаге перечислите конверсионные события через условие ИЛИ:

Затем приступайте к расчетам. В результате вы получите информацию о том, какие источники трафика привели к выбранным вами конверсионным действиям.

Результаты расчета модели OWOX BI можно сравнить с результатами расчета модели Last Non-Direct Click в разделе источник/канал/кампания:

Это позволит выделить источники трафика, которые привели к действиям-конверсиям, но остались недооцененными. Например, на этом скриншоте мы видим, что yandex/organic был недооценен, и стоит приложить больше усилий.

Далее вам останется только перераспределить бюджет, чтобы увеличить количество конверсионных действий.

На скрине ниже вы можете увидеть, как часто распределяются источники трафика на разных этапах воронки. Если события воронки AIDA подобраны правильно (см. график выше), мы можем перераспределить бюджет между рекламными источниками.

Если события выбраны не удачно, все они попадут на один или два рекламных канала, и тогда уже не будет вариантов, между какими каналами перераспределять рекламный бюджет.

PS Если вам нужна помощь в объединении данных в Google BigQuery и настройке атрибуции, мы готовы помочь. Запишитесь на демо и мы обсудим детали.