×
Россия +7 (495) 960-65-87

Как построить многоканальные последовательности и проанализировать результаты

Россия +7 (495) 960-65-87
SEOnews
Как построить многоканальные последовательности и проанализировать результаты
Шрифт:
2 25759

Как правило, клиент покупает товар или услугу не сразу: ему нужно время, чтобы изучить предложения и обдумать покупку. Долгий цикл принятия решения характерен для рынков со сложным и дорогим товаром.

Если проследить все взаимодействия компании и покупателя, получится путь клиента. Такая цепочка состоит из 12 и более звеньев и показывает все каналы, через которые потенциальный клиент пришел к покупке.

Google Analytics визуализирует цепочки взаимодействия клиентов и компании на вкладке «Многоканальные последовательности». С помощью этой функции можно проанализировать влияние каждого канала на общую прибыль.

Анализ многоканальных последовательностей поможет компании:

  • Снизить цену конверсии — и это основная цель анализа.
  • Распределить бюджеты между маркетинговыми каналами на основе их вклада в общую прибыль.
  • Определить самые эффективные точки входа пользователей при проведении брендинговых рекламных кампаний.
  • Определить оптимальный период ретаргетинга.

Сначала рассмотрим основные отчеты, которые помогут оптимизировать рекламные кампании.

Отчеты для анализа многоканальных последовательностей

Длина последовательности до конверсии

Прежде чем приобрести товар или услугу, клиент, скорее всего, неоднократно заходит на сайт продавца. В отчете «Длина последовательности» можно посмотреть, сколько раз пользователь посещает сайт, прежде чем совершит целевое действие.

Путь к отчету: «Конверсии» → «Многоканальные» → «Длина последовательности».

Длина последовательности до конверсии 1.png

Задайте нужные параметры:

  1. Выберите интересующие цели.
  2. В «Типе» оставьте «Все».
  3. Оставьте все типы взаимодействий.
  4. Выберите, за сколько дней до конверсии учитывать данные. Максимально возможный период — 90 дней.

Длина последовательности до конверсии 2.png

В примере мы выбрали только один тип конверсии — транзакции.

Что видим в отчете? Около 42% покупок совершаются при первом взаимодействии с сайтом. Остальные 58% растягиваются на несколько взаимодействий:

Длина последовательности до конверсии 3.png

Подобная картина типична для большинства бизнесов. Но для некоторых типов конверсий ситуация отличается. Бесплатные действия: подписка на рассылку или загрузка бесплатного контента — могут совершаться при первом взаимодействии в 90% случаев и более.

Если более 90% конверсий на сайте совершаются при первом взаимодействии, многоканальные последовательности вам не нужны.

Основные пути конверсии

Следующий отчет покажет, какая последовательность рекламных каналов приносит наибольшую прибыль. На вкладке «Многоканальные последовательности» выберите «Основные пути конверсии»:

Основные пути конверсии 1.png

Отчет выглядит так:

Основные пути конверсии 2.png

Когда выгрузите данные и определите закономерности, можно планировать деятельность в рекламных каналах по наиболее удачным связкам.

Время до конверсии

Рассмотрим следующий отчет в выпадающем меню — «Время до конверсии»:

Время до конверсии 1.png

Из отчета узнаем, сколько дней проходит с момента первого взаимодействия с сайтом до конверсии:

Время до конверсии 2.png

В примере 62% всех конверсий совершается в первый день.

На основе данных мы можем определить наиболее 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 наблюдается на 7-й день после первого визита. Тогда настраиваем ретаргетинг именно на этих пользователей.

Ассоциированные конверсии

Ассоциированные конверсии.png

Из отчета по ассоциированным конверсиям можно понять, какие каналы являются основными, а какие — вспомогательными.

Ассоциированные конверсии 1.png

Здесь мы получаем статистику по трем характеристикам:

  • Анализ вспомогательных конверсий.
  • Анализ первого взаимодействия.
  • Конверсии.

Ассоциированные конверсии 2.png

В этом разделе нас интересуют вкладки «Анализ вспомогательных конверсий» и «Анализ первого взаимодействия».

1. Анализ вспомогательных конверсий

В отчете «Анализ вспомогательных конверсий» для каждого канала отображается:

  • Количество ассоциированных конверсий — тех, в которых данный 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 GA.
  • Отношение ассоциированных конверсий к конверсиям по последнему клику или прямому взаимодействию:

Анализ вспомогательных конверсий.png

Чем больше число в последнем столбце отчета, тем меньшую роль играет канал: в пути клиента он присутствует, но конверсии совершаются при переходе из других каналов. И наоборот: если значение меньше единицы, то канал является основным, закрывающим — конверсии совершаются через него.

На скриншоте мы видим, что «(direct) / (none)» — закрывающий канал. А Директ и AdWords — вспомогательные каналы, через которые конверсии совершаются реже. Но они принимают активное участие во всей цепочке взаимодействия.

Важно! Если информация о совершенных конверсиях передается в Google Analytics с помощью Measurement Protocol, последним источником / каналом в отчете всегда будет «direct / none». Это особенность Google Analytics при работе с Measurement Protocol.

2. Анализ первого взаимодействия

Когда мы переключимся на вторую вкладку, увидим количество конверсий, для которых первое взаимодействие произошло через тот или иной канал:

Анализ первого взаимодействия.png

Отчет полезен при анализе брендинговых кампаний или кампаний, цель которых — продвижение нового продукта на рынке. Можно узнать, какие каналы и рекламные кампании «цепляют» пользователей. Именно в эти каналы и стоит вкладываться в дальнейшем.

На скриншоте лидирует Директ. Если бы этого канала не было, не было бы и конверсий. В п. 1 мы узнали, что этот канал вспомогательный, а не закрывающий. Если бы мы оценивали эффективность Директа только исходя из конверсий по последнему клику, мы приняли бы неправильное решение о сокращении бюджета или прекращении работ с этим каналом.

Как группировать каналы

Как группировать каналы.png

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. Поскольку это разные источники, результат отчета по этой группе каналов — средняя температура по больнице.

Для корректного анализа рекомендуем создавать группы каналов.

Пример

Мы знаем, что к источнику «yandex-direct» относятся кампании на поиске по тематическим ключевым словам и по названию бренда. А также кампании в РСЯ. Чтобы правильно оценить эффективность источников, нам нужно разбить источник yandex-direct на:

  • Бренд
  • Поиск
  • РСЯ

Чтобы это сделать, нужно создать кастомную группу каналов:

1. Зайдите в панель администратора.

2. Выберите «Настройки канала» → «Группа каналов»:

Как группировать каналы 1.png

3. Кликните на кнопку «Новая группа каналов»:

Как группировать каналы 2.png

4. Введите название группы каналов и поочередно задайте условия для РСЯ, поиска и бренда. Для поиска условия могут выглядеть так:

Как группировать каналы 3.png

5. При анализе ассоциированных конверсий выберите в отчете группу каналов, которую только что создали:

Как группировать каналы 4.png

Теперь влияние каждого источника нам видно лучше:

Как группировать каналы 5.png

Для еще более точной картины можно разбить три канала — «Бренд», «Поиск» и «РСЯ» — на группы каналов, которые содержат определенные кампании.

Таким же образом нужно детализировать каждый рекламный канал.

Модели атрибуции и перераспределение бюджета

Модели атрибуции и перераспределение бюджета.png

Модели атрибуции в Google Analytics — наборы правил, которые определяют принцип распределения ценности между каналами в пути конверсии. Если выбрать правильную модель атрибуции, можно определить вклад каждого канала в продажи и правильно распределить маркетинговый бюджет по каналам.

Допустим, компания выделила бюджет на маркетинг. Сначала нужно выбрать правильную модель атрибуции. Это позволит определить, какой доход каждый канал принес. Далее определяется ROMI — и компания увидит ценность каждого канала. И уже на основе ROMI бюджет перераспределяется на наиболее выгодные каналы.

Модели атрибуции

Стандартные модели атрибуции, которые используются в Google Analytics, описаны здесь. Модель атрибуции по умолчанию — последнее непрямое взаимодействие.

У каждой модели есть свои преимущества и недостатки, поэтому внутри Google Analytics можно создавать свои модели атрибуции на основе стандартных.

Вкладка «Администратор» → Модели атрибуции:

Модели атрибуции 1.png

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 руб. в месяц, и распределен он так:

  • Яндекс.Директ — 300 000 руб.
  • Google AdWords — 200 000 руб.
  • Таргет ВКонтакте — 170 000 руб.
  • Таргет Facebook — 150 000 руб.
  • MyTarget — 180 000 руб.

Далее, найдите в Analytics инструмент сравнения моделей атрибуции:

Модели атрибуции 2.png

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»:

Модели атрибуции 3.png

Из этого столбца мы видим, что доход от каждого канала может быть распределен так:

  • Яндекс.Директ — 700 000 руб.
  • Google AdWords — 450 000 руб.
  • Таргет ВКонтакте — 270 000 руб.
  • Таргет Facebook — 250 000 руб.
  • MyTarget — 190 000 руб.

Далее посчитайте ROMI каждого канала:

  • Яндекс.Директ: 700 000 руб. / 300 000 руб. * 100 = 233%
  • Google AdWords: 300 000 руб. / 200 000 руб. * 100 = 150%
  • Таргет ВКонтакте: 270 000 руб. / 170 000 руб. * 100 = 159%
  • Таргет Facebook: 250 000 руб. / 150 000 руб. * 100 = 167%
  • MyTarget: 190 000 руб. / 180 000 руб. * 100 = 106%

Следующий шаг — определить новые бюджеты для каждого канала. Для этого рассчитайте долю каждого канала в прибыли (% от общей прибыли). Сложив весь доход, получаем цифру 1 710 000 руб. Из них:

  • Яндекс.Директ — 41%
  • Google AdWords — 18%
  • Таргет ВКонтакте — 16%
  • Таргет Facebook — 14%
  • MyTarget — 11%

И дальше в соответствии с полученными процентами распределяем бюджет на каналы:

Канал

Старый бюджет, руб.

Новый бюджет, руб.

Яндекс.Директ

300 000

410 000

Google AdWords

200 000

180 000

Таргет ВКонтакте

170 000

160 000

Таргет Facebook

150 000

140 000

MyTarget

180 000

110 000

Приведенный пример описывает лишь базовый принцип оценки ценности каждого канала и распределения маркетингового бюджета.

Выгрузка данных с помощью API

Весь описанный выше процесс можно и нужно автоматизировать. Чтобы это сделать, настройте выгрузку данных из API Google Analytics в Google Spreadsheets и затем настройте формулы.

Создайте пустую таблицу и установите расширение «Google Analytics». Вот прямая ссылка на него.

Далее создайте пустой отчет:

Модели атрибуции 4.png

Должен получиться такой шаблон:

Модели атрибуции 5.png

В строке 4 указан ID представления, из которого будет происходить выгрузка. Остальные параметры подробно описаны в инструкции для разработчиков.

Заполните шаблон нужными параметрами. Синтаксис можно проверить с помощью Query Explorer. После этого нажмите на Run reports в меню и получите выгрузку на отдельном листе.

Далее настройте нужные формулы. В результате вы увидите план по распределению бюджета по каналам на ближайший период.

image3.gif

Многоканальные последовательности — важный инструмент, который позволяет планировать расходы и анализировать результат по каждому каналу интернет-маркетинга. Надеемся, что эта инструкция поможет вам распределить бюджет на 2018 год и получить максимальную прибыль.

(Голосов: 5, Рейтинг: 5)
Читайте нас в Telegram - digital_bar

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Даше Калинской


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
  • Денис
    7
    комментариев
    0
    читателей
    Денис
    больше года назад
    В Measurement Protocol можно передовать источник и канал, так что не говорите что будет direct /none
    -
    1
    +
    Ответить
  • Ilya Liashchanka
    6
    комментариев
    0
    читателей
    Ilya Liashchanka
    больше года назад
    Очень интересная статья. Спасибо.
    От какого минимального количества конверсий на канал можно использовать данные расчеты? Есть ли смысл детализировать конверсии с помощью clientId и UserId для детального понимания выручки на канал - blog.seonic.pro/skvoznaya-analitika-s-pomoshhyu-google-tag-manager-bez-ispolzovaniya-elektronnoj-kommercii/
    Ведь ценности конверсии могут быть различными.
    -
    4
    +
    Ответить
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
#SEOnews14: мы празднуем – вы получаете подарки!
Анна Макарова
358
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Анна Макарова - Гость, добрый день! С победителями мы связывались сразу после розыгрыша. Если мы вам не написали, значит, ваш номер не выпал. Но не расстраивайтесь, у нас обязательно будут новые розыгрыши!
Google Data Studio: делаем красивые отчеты по контекстной рекламе для клиентов
Светлана Зубрицкая
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Светлана Зубрицкая - Нужно убрать пробелы между строк и заменить кавычки на вот такие "
Как ускорить сайт на WordPress, чтобы получить 100/100 в Google PageSpeed Insights
Георгий
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Георгий - Все что рекомендуется в этой статье есть у w.tools. Ни разу не пожалел что подключился. Своя CDN сеть, кеш статики и динамики, минификация js\css и кешируемого html, оптимизация всех типов картинок и еще куча всего полезного. Сайт летает и я не знаю проблем. Могу рекомендовать от души.
Война с дубликатами. Как нужно и как не нужно канонизировать URL
Ann Yaroshenko
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Ann Yaroshenko - Дмитрий, добрый день! Если вы проставили на странице с автозапчастями rel=canonical ( а я вижу в коде, что не проставили) или в HTTP хедере, то бот, как правило: выберит ту страницу главной, которую вы указали в rel=canonical ссылке. Eсли же вы этого не сделали, то бот сам выберит оригинал (алгоритмы, по которым бот это делает, скрыты Googl-ом)
«Аудит, чтобы ты заплакала…», или Что делать, когда получил сторонний аудит сайта
Евгений
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Евгений - Воообще, на самом деле здесь двоякое впечатление от таких аудитов. Конечно, для полного глубокого анализа и подготовки рекомендаций по сайту - нужны доступы к системам аналитики и инструментам вебмастера. Но если оценивать подобные аудиты с точки зрения чистого SEO (которое все больше и больше становится лишь малой частью digital-маркетинга, лишь одним из каналов) - они имеют место быть. Но с оговоркой, что они сделаны с учетом анализа конкурентов/отрасли. Современные инструменты и алгоритмы позволяют делать это маркетологам в автоматическом режиме, и даже давать рекомендации - возможностями машинного обучения уже никого не удивишь. Да, полное перечисление "мифического" списка ошибок, построенного по предикативным правилам, да еще и с учетом устаревших особенностей ПС - это явный признак некачественного аудита. В первую очередь потому, что эти "ошибки" следует рассматривать в качестве рекомендаций от ПС (как и говорится в справочнике вебмастера у Яндекса/Google). Однако если эти данные даются с отсылкой на данные о конкурентах, об отрасли, используются методы ML и Natural language processing для обработки исходных данных, кластеризации запросов, классификации страниц/запросов/сайтов, определения структуры документа - такие отчеты имеют право на существование. Но ключевым моментом является то, что подобные инструменты достаточно сложны в разработке, а значит требуют квалифицированных специалистов для их разработки. Которых просто нет у студий рассылающих подобные "сео отчеты". Подобные отчеты по "ошибках" тоже неплохой источник информации, но лишь на 0 этапе анализа сайта. И в принципе, теоретически, возможно почти полное составление "хороших аудитов" без участия маркетолога, на основе лишь открытых данных сайта/внешних источников, но только при соответствующем применении всех современных возможностей анализа данных и рекомендательных систем. И в любом случае подобный "хороший отчет" требует конечного заключения от эксперта.
От мечты стать юристом к собственному SMM-агентству. Как найти себя в современном цифровом мире
Виктор Брухис
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Виктор Брухис - Статья выглядит так, как пожелали редакторы и интервьюер) Вопросы к интервью подбирал не я)) Хотя, в целом я согласен с вашим видением. А за пожелание удачи большое спасибо!
BDD 2019: Как перестать убивать время на сбор и обработку тонны данных для SEO-аудита
Feth
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Feth - Тот момент, когда от статьи в интернете получаешь больше полезных знаний и навыков, чем от своего начальства. По статьям нетпиковцев можно учебник про SEO уже сшивать, ребята молодцы. Спасибо, что делитесь информацией.
Как я пытался купить CRM-систему, но мне ее поленились продать
Kristina
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Kristina - Очень рекомендую CRM-систему польской фирмы Firmao. Все функции настраиваются в соответствии с индивидуальным потребностям компании! Советую попробовать бесплатную демо-версию, чтобы попробовать все необходимые функции, без лишних кнопок и траты дополнительных финансов! :) Сайт: firmao.ru/info
Как улучшить репутацию сайта недвижимости с помощью крауд-маркетинга
Евгений
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Евгений - а у вас какое впечатление от статьи?
10 элементов сайта, которые гарантированно отпугнут посетителей
Андрей
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Андрей - Ну типа потому что клиентское seo больше для коммерции предназначено. Типа контентники и сами знают что делать. В коммерции можно тысячу причин найти чтобы поработать с сайтом, а с контентными такие фокусы уже не прокатят, поэтому и не пишут. Всё продвижение для контентников сеошники описывают в трех словах: скорость, качество, систематичность. А, ну ещё конечно же СЯ, как же я про него забыл (фундамент жеть!).
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
373
Комментариев
358
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
137
Комментариев
121
Комментариев
106
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
73
Комментариев
67
Комментариев
60
Комментариев
59
Комментариев
57
Комментариев
55

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!