Россия+7 (495) 960-65-87

Как построить многоканальные последовательности и проанализировать результаты

Россия+7 (495) 960-65-87
Шрифт:
2 23992

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.

(Нет голосов)
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
    6
    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
Сколько ссылок помогут продвинуть молодой сайт
Павел Андрейчук
33
комментария
0
читателей
Полный профиль
Павел Андрейчук - Дело в том, что вряд ли в ваших платных "качественных" кейсах найдётся хоть пару % действительно новой и полезной информации которой бы не было на общедоступных источниках.
Сайт на WordPress: за и против
Мира Смурков
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Мира Смурков - Людмила, я согласен с большинством комментаторов. Вы хоть один полноценный магазин сделали на этих движках? Woocommerce это система с супер возможностями. И к ней есть дополнительные модули, с функционалом, который вряд ли появиться на Битрикс. А самому это программировать - сотни тысяч рублей на разработку. А приведя в пример сложности с robots.txt и Sitemap вы ставите под вопрос вашу компетенцию в понимании Интернет-бизнеса и веб-разработки в целом. Во-первых это такие мелочи, а во-вторых это все делается на вордпресса за 2 минуты, и опять же с возможностями многократно превышающими Битрикс.
Обзор популярных CMS: плюсы и минусы
Гость
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Гость - как по мне joomla! самая удобная и гибкая система из всех современных (я про wp раньше так думал, пока меня в Extrit не убедили в обратном). Раньше всегда оставался на техподдержке, потому что сам заполнять не мог, а теперь делаю это сам, потому что админка простая как палка. + на других цмсках при просьбе что-то добавить мне либо цену загибали овер 100500 либо говорили - нереально, делай новый сайт. А на joomla норм
Google обошел Яндекс по популярности в России в 2018 году: исследование SEO Auditor
Рамблер
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Рамблер - Вот вроде отечественный - это сказано верно.. «Я́ндекс» — российская транснациональная компания, зарегистрированная в Нидерландах. Так говорится в Википедии. И с хрена ли ОТЕЧЕСТВЕННЫЙ поисковик зарегистрирован в Европе? И где платится основная часть налогов? Ну-ууу, точно не в России. И если запахнет жаренным, то был Яндекс и нет Яндекса!
8 методик в SEO, от которых давно пора отказаться
Евгений Сметанин
11
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Евгений Сметанин - Факторов вообще очень много, согласитесь, вы будете использовать максимальное их количество, особенно, если в ТОПе засели агрегаторы с сумасшедшими ПФ. В таких случаях, вхождение ключа в домен для маленького профильного сайта, сыграет свою положительную роль. Конечно же, если контент на страницах хорошего качества. У меня есть несколько успешных кейсов на эту тему. На сайте продают несколько видов товаров, а выстреливает в ТОП тот, название которого присутствует в доменном имени. Как корабль назовешь, так он и поплывет, верно?))
Инструкция: настраиваем цели Яндекс.Метрики через Google Tag Manager
Roman Gorkunenko
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Roman Gorkunenko - Здравствуйте. Подскажите, пожалуйста, можно с айпи метрики вытащить среднюю стоимость клика по утм меткам? В метрике есть такой шаблон tags_u_t_m, но он не совместим с меткой директа, у них разные префиксы.
Аудит структуры интернет-магазина мебели от «Ашманов и партнеры»
Дмитрий
11
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий - Сергей, а вы допускаете, что вся ваша жизнь - seo-миф?
Идеальный каталог для продвижения сайта: структура и функционал
Татьяна Ягутьева
6
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Татьяна Ягутьева - Уважаемый Денис, сделайте сами напишите свою статью. Посоветуйте другую универсальную CMS, желательно идеальную по всем параметрам. Битрикс очень сильно зависит от разработчика. Если у него прямые руки - бардака не будет. А вообще, конечно, холивар на тему CMS/конструкторов/фреймворков - наверное, вечный. Давайте не будем начинать :)
Как выбрать подрядчика для продвижения сайта: 7 уровней воронки поиска
aashutosh
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
aashutosh - data science training institute in noida- Webtrackker Technology (8802820025) providing Data Science Training in Noida. Get ✓ 40 Hours Learning training✓ 70 Hrs Projects ✓ 24 X 7 Support ✓ Job Assistance. WEBTRACKKER TECHNOLOGY (P) LTD. C - 67, sector- 63, Noida, India. E-47 Sector 3, Noida, India. +91 - 8802820025 0120-433-0760 +91 - 8810252423 012 - 04204716 EMAIL:info@webtrackker.com webtrackker.com/Best-Data-Science-Training-Institute-in-Noida.php
Какой сюрприз! 8 историй про новогодние подарки от digital-компаний
Мистер Гость
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Мистер Гость - У нас был более универсальный digital-подход - дарили электронные подарочные карты)
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
373
Комментариев
345
Комментариев
262
Комментариев
246
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
137
Комментариев
121
Комментариев
100
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
74
Комментариев
67
Комментариев
60
Комментариев
59
Комментариев
57
Комментариев
56
Комментариев
55

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!