Давным-давно один из основателей и бывший крупнейший акционер компании Microsoft Билл Гейтс заявил, что если вашего бизнеса нет в Интернете, значит, его просто нет. Но сегодня реалии изменились и просто наличия в Интернете уже недостаточно.
Еще много лет назад один из основателей компании Microsoft Билл Гейтс сказал, что если вашего бизнеса нет в Интернете, значит, его просто нет. Однако просто наличия в сети уже недостаточно.
Есть возможность использовать только один канал привлечения трафика, чтобы увеличить количество конверсий и продаж. Однако, компания, которая придерживается такого подхода, постепенно утратит свою конкурентоспособность перед теми, кто использует комплексный подход к продвижению в интернете. В настоящее время привлечение потенциальных клиентов из разных источников трафика является жизненно важным.
Каким образом оценивается эффективность рекламной кампании? Все довольно просто. Для анализа эффективности необходимо обрабатывать большие объемы цифровых данных. На основе этих данных определяется оптимальный путь будущего клиента от рекламы до совершения покупки или заказа.
Интересно, как они оценивают эффективность своих рекламных кампаний и определяют конверсию сайта? Все просто — чтобы провести полный анализ эффективности рекламы, им необходимо обработать большие объемы данных, на основе которых они могут оптимизировать взаимодействие с будущими клиентами и определить конверсию.
Когда они рассчитывают рейтинг и эффективность различных рекламных каналов, они могут считать, что их бизнес начинает двигаться с мертвой точки.
Как же они оценивают эффективность своих рекламных кампаний? Для упрощения анализа эффективности каждого канала и их взаимодействия, они используют различные модели атрибуции рекламы. Эти модели помогают им оптимизировать путь и определить ценность конверсии.
Модель атрибуции — это
Распределение ценности маркетинговым элементам, вклад в продвижение по воронке — от первичного посещения сайта до конечной покупки, определяется логикой атрибуции.
Подробности атрибуции: виды и особенности
По последнему «касанию»
Эта модель предполагает, что все 100% конверсий приписываются источнику, через который клиент сделал заказ.
По последнему «прикосновению»
Эта концепция предполагает, что все 100% конверсий приписываются тому источнику, через который клиент сделал заказ.
Модель первого «прикосновения»
Вся конверсия атрибуции приписывается первому каналу в цепи, благодаря которому клиент узнал о предложении. Такую стратегию часто используют в рекламных компаниях, направленных на повышение осведомленности о бренде.
Модель первого «прикосновения»
Вся конверсия приписывается первому каналу в цепи, благодаря которому клиент узнал о предложении. Такую стратегию часто используют в рекламных компаниях, направленных на повышение осведомленности о бренде.
Модель атрибуции с учетом позиции
Для оценки эффективности используется модель, которая определяет распределение основной части ценности конверсии между первым и последним каналами трафика (по 40% на каждый). Оставшиеся 20% распределяются пропорционально на остальные каналы, привлекающие трафик. Такая модель применяется, если нужно понять, как пользователь узнал о сайте и через какой канал была совершена конверсия. Важно также учесть роль посреднических каналов.
Модель атрибуции с учетом позиции
Для оценки эффективности мы используем принцип распределения ценности конверсии между первым и последним каналами трафика (по 40% на каждый). Оставшиеся 20% равномерно распределяются на остальные каналы привлечения трафика. Эта модель применяется, когда нам нужно понять, как пользователь узнал о нашем сайте и через какой канал была совершена конверсия. При этом мы также учитываем каналы, выступающие в роли посредников.
Линейная модель
В данном случае расчет эффективности рекламы основан на следующем принципе: если пользователь воспользовался несколькими каналами трафика, то ценность конверсии равномерно распределяется между ними.
Линейная модель
В данном случае расчет эффективности рекламы производится по следующему принципу: если пользователь воспользовался несколькими каналами трафика, то ценность конверсии распределяется на каждый из них в равных долях.
Предположим, что в цепочке каналов присутствуют следующие 4 элемента:
- социальные сети
- PPC
- SEO
В результате каждый из этих каналов получит равные 25% от общей суммы в 100%.
Модель «С учетом времени с момента последнего взаимодействия»
Данная модель учитывает время, прошедшее с последнего взаимодействия, при котором точкам, находящимся ближе всего к моменту конверсии или заключения сделки, присваивается наибольшая ценность.
Модель «С учетом давности взаимодействия»
В этой модели учитывается время, прошедшее с последнего взаимодействия, при котором точкам, находящимся ближе всего к моменту конверсии или заключения сделки, присваивается наибольшая ценность.
К примеру, потенциальный покупатель впервые попал на интернет-сайт вашей фирмы, щелкнув по ссылке в социальной сети. Через три дня этот же пользователь заходит на веб-сайт, отреагировав на контекстную рекламу, и добавил какую-то его страницу в закладки своего браузера. В итоге, получив электронное письмо из рассылки на электронную почту, он сделал заказ. В данном случае наиболее важным будет показатель конверсии от электронной почтовой рассылки. На втором месте по полезности будет контекстная реклама. И, согласно данной модели, канал социальных сетей будет признан наименее эффективным.
Модель атрибуции, основанная на последнем косвенном переходе
В данной модели можно наблюдать сходство с атрибуционной моделью, основанной на последнем прямом взаимодействии. Однако, отличие заключается в том, что прямые переходы полностью игнорируются.
Модель атрибуции, основанная на последнем косвенном переходе, также представляет собой важный инструмент для анализа эффективности маркетинговых кампаний. С ее помощью можно определить, какой источник трафика является последним, ведущим к конверсии.
Давайте рассмотрим принцип работы этой модели на наглядном примере.
Допустим, что потенциальный клиент узнал о сайте предприятия, перейдя по ссылке, размещенной в социальной сети. Ваш сайт показался ему интересным и полезным, поэтому он добавил ссылку на него в закладки своего браузера. Спустя некоторое время он решил снова посетить ваш сайт, но уже перешел на него из списка закладок. В отличие от модели последнего взаимодействия, в которой роль социальной сети игнорируется, в данной модели ее влияние на привлечение клиента учитывается.
Атрибуция, основанная на воронке продаж
На практике, данный метод атрибуции является очень эффективным, поскольку он присваивает значение каждому маркетинговому каналу в соответствии с уровнем сложности перехода между отдельными этапами воронки продаж.
