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».
Задайте нужные параметры:
- Выберите интересующие цели.
- В «Типе» оставьте «Все».
- Оставьте все типы взаимодействий.
- Выберите, за сколько дней до конверсии учитывать данные. Максимально возможный период — 90 дней.
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:
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»:
Отчет выглядит так:
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»:
Из отчета узнаем, сколько дней проходит с момента первого взаимодействия с сайтом до конверсии:
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
Из отчета по ассоциированным конверсиям можно понять, какие каналы являются основными, а какие — вспомогательными.
Здесь мы получаем статистику по трем характеристикам:
- Анализ вспомогательных конверсий.
- Анализ первого взаимодействия.
- Конверсии.
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:
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:
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
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»:
3. Кликните на кнопку «Новая группа каналов»:
4. Введите название группы каналов и поочередно задайте условия для РСЯ, поиска и бренда. Для поиска условия могут выглядеть так:
5. При анализе ассоциированных конверсий выберите в отчете группу каналов, которую только что создали:
Теперь влияние каждого источника нам видно лучше:
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 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:
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:
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»:
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 | 410 000 | |
| Google AdWords | 180 000 | |
| Таргет ВКонтакте | 160 000 | |
| Таргет Facebook | 140 000 | |
| MyTarget | 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:
Должен получиться такой шаблон:
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.
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.
Источник: https://www.seonews.ru
