Как построить многоканальные последовательности и проанализировать результаты

Россия+7 (495) 960-65-87
Шрифт:
2 18872

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.

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
    4
    комментария
    0
    читателей
    Денис
    2 месяца 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
    2 месяца 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
32 инструмента в помощь SEO-специалисту
Игорь
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Игорь - отличная подборка, сам многим из этих сервисов пользуюсь (ETXT, TEXT.RU, Адаптивность, Pingdom Website Speed Test, Google PageSpeed Tools, 2IP, Whois, Букварикс) Правда не мог найти достойного кластеризатора, но потом наткнулся на вот этот seoquick.com.ua/keyword-grouping/ не сочтите за рекламу:) Было бы интересно услышать ваше мнение о нем. Мне очень даже зашел, из-за скорости работы. Как говорит автор - 100 000 запросов за несколько минут. Я с такими цифрами правда не работал, обычно это до 30 000 точно, но работает очень быстро и в правду. Ну и бесплатно, думаю, это был еще один решающий фактор для меня
Исследование: влияние smart-ссылок на продвижение по СЧ-запросам
Анатолий Шевчик
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Анатолий Шевчик - +1097988
Не очень удачный кейс продвижения сайта по услуге «Трезвый водитель» в Москве
Александр Селенков
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Александр Селенков - Работа проделана огромная. Интересный кейс, все детально и понятно изложено.
Все, что нужно SEO-специалисту. Обзор инструментов
Администратор Сайта
1
комментарий
1
читатель
Полный профиль
Администратор Сайта - Шаришь в seo! Сервис реально хороший
Два идеальных способа разориться на старте интернет-магазина
Стас
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Стас - Seonews в последнее время такую чушь несет! Где вы таких афторов находите? Статья ничего не стоит и несет чушь! Кто хоть немного понимает в этом так вам и скажет, и такие де комментаторы горе-сеошники, просто смешно читать, вы хоть модерируете ваши статьи или просто для воды на сайте?! Бред сивой кобылы эта статья до самой последней точки!!!
SEO глазами клиентов 2018
Мария Рогачева
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Мария Рогачева - Никита, в этом вы правы. В каком-то смысле мы оказались заложниками названия. Когда запускали рейтинг, было одно сплошное SEO, сейчас же сложно найти агентства, которые специализируются только на SEO. Не учитывать другие каналы продвижения стало просто неправильно.  Активно думаем в этом направлении.  Спасибо вам за отзыв и внимание к рейтингу! 
4 способа быстро собрать теги для сайта
Рустем Низамутинов
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Рустем Низамутинов - Расписал и закинул в Google Docs, а то здесь в комментариях ссылки на активны. docs.google.com/document/d/1r0TZLNrQyYLdIzDQsD5YKlMG41HUGQgEep3bxE_ij-M/edit?usp=sharing
Яндекс перестал индексировать сайты, созданные на Wix
Константин Даткунас
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Константин Даткунас - Было бы интересно посмотреть саму выборку из 10 000 и методику анализа.
Как мы разработали и вывели в ТОП сайт курсов рисования
Иван Стороженко
25
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Иван Стороженко - Добрый день. 1)Чаще всего основная проблема заключается, в согласовании с клиентом добавляемого контента и то как он будет отображаться. На данном сайте фото и услуги конечно предоставлял клиент, все остальное уже делали мы. 2)Да в принципе, когда есть команда и понимание, что нужно делать, все идет быстро (опять же основная заминка идет на согласовании с клиентом) 3)Смысла делать новый в данном случает нет. В принципе доделывался полноценный сайт. 4)Когда клиент уже не предоставляет информацию, приходится искать у конкурентов (например с других стран или регионов). Но чаще всего клиент, хоть что-то "подкидывает".
Эксперимент: как уникальность контента влияет на продвижение сайта
Гоша
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Гоша - Ну да! Тырить легче, чем самому писать... Или хотя бы заказать. Ещё и хвастаемся. Поисковики - не дураки - найдется фильтр и на тех, что воруют чужой контент. Еще немного... еще чуть-чуть. Получается, если ты украл в магазине - ты вор, а если в интернете - ты предприниматель. Успеха!
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
373
Комментариев
329
Комментариев
262
Комментариев
235
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
137
Комментариев
121
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
95
Комментариев
86
Комментариев
80
Комментариев
67
Комментариев
60
Комментариев
59
Комментариев
57
Комментариев
55
Комментариев
54
Комментариев
53

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!