InternetExpo 2016

Мультиканальная последовательность: как ее использовать в интернет-маркетинге

Сергей Куликов, ведущий эксперт по продвижению онлайн-бизнеса и спикер мастер-класса Web2win,  рассказал на  канале SeoPultTV о мультиканальной атрибуции конверсии и как это может помочь при формировании стратегии продвижения в интернете.

- Добрый день, Сергей. Давайте начнем с расшифровки терминов для тех, кто не знает. Что такое многоканальные последовательности и что такое атрибуция конверсии?

- Атрибуция конверсии – это соотнесение конверсии с источником, который нам привел заказ. Мультиканальная последовательность – это учет всех источников в цепочке переходов до момента совершения заказа. То есть, существует вопрос учета: либо мы учитываем один, последний клик и переход на сайт и относим его к конверсии, либо же мы учитываем все источники переходов и разделяем по долям конверсию между ними, выделяя какие-то более значимые и менее значимые.

- Раньше в сфере интернет-маркетинга доминировала модель “Last-click”, когда, как вы сказали, Сергей, последнему клику присваивалась конверсия. То есть, из какого источника пришел пользователь и совершил покупку, тому источнику конверсия и присваивалась. Сегодня эта модель считается устаревшей и неправльной. Почему?

- Прежде чем совершить покупку, пользователь несколько раз приходит на сайт, переходит с нескольких источников, с контекстной рекламы, с лидогенераторов, SEO, брендовых запросов. Как здесь выбрать более значимый канал – и есть основная задача современных моделей. Исходя из того, что растет конкуренция и, соответственно, стоимость привлечения заказа, для того, чтобы не получить на выходе дорогой CPO, дорогих клиентов, дорогое привлечение трафика, мы должны уметь выделять эти источники, повышать более значимые, нивелировать вес менее значимых, а от каких-то отказываться.

В частности, тут имеет смысл сказать про баннерную рекламу. На мой взгляд, это один из примеров, когда ее значимость зачастую нивелируется,  и она приравнивается к контекстной рекламе. Баннерная реклама имеет в первую очередь брендовое значение, и приравнивать ее к контекстной рекламе неправильно. При этом в last-click модели между ними ставится равенство. Как минимум,  поэтому неправильно относить конверсию к Last клику. Бизнес сейчас это понимает, но никто  особо новые модели атрибуции не использует, либо делает, но не говорит. Даже очень крупные игроки на рынке достаточно часто используют старую модель. Она работает, и слава Богу. Однако бизнес пришел уже к пониманию, что это не совсем верно.

- Хорошо. Тогда давайте поговорим о том, какие новые модели появляются на рынке кроме Last click. Как еще можно определять, какой метод трафика привел к конверсии?

- Как известно, Google Analytics уже представил инструмент “Attribution modeling tool”, который позволяет сместить акцент с Last клика. Он предлагает несколько моделей: 1) разделение веса между всеми источниками равномерно; 2)выделить First click, Last click,  допустим,  40 % и 40 % и 20 по середине; 3) линейную модель, когда каждому последующему клику отдается чуть больше веса конверсии;  4)custom модель, которая позволяет самому выбрать наиболее правильные параметры для пользовательской адаптации под каждый конкретный бизнес.

Другое дело, что данный инструмент сегодня является скорее информационным. Он не несет какой-то практической ценности. Не секрет, что вся наша реклама автоматизирована и, чтобы управлять всем нашим ассортиментом, а это порядка 2 миллионов товаров, мы используем автоматизацию.  Вручную этим управлять нереально.

Для того, чтобы это делать эффективно, нужно учитывать результативность каждого объявления, каждого материала, чтобы вовремя что-то отключить, что-то включить, что-то вернуть, а что-то оставить и так далее. Last click хорошо интегрируетмся с нашей системой. Если же учитывать мультиканальные последовательности, тут не все так просто. Эти данные получить и применить в своей работе проблематично. Поэтому здесь есть некоторые сложности с реализацией.

Бизнес сегодня достаточно консервативен. Он не хочет что-то менять. Кроме того, на рынке нет устоявшейся модели, которую бы могли использовать все. Last click всем понятен, а работа с мультиканальными атрибуциями сложна. Любое действие в этом направлении – это эксперимент. А эксперимент – это не всегда предсказуемый результат.

Расскажу немножко про нас. В нашем бизнесе, в том числе, нет устоявшейся модели. У нас есть некий макет, который мы постоянно дорабатываем, изменяем. Есть какие-то базовые принципы, от которых мы стараемся не отходить и которые постоянно развиваем. Остальные тоже думают в том же ключе – если это все нужно подвергать экспериментам, и нет чего-то устоявшегося, то стоит ли вообще это пока использовать?

 - Современные модели атрибуции работают хорошо на больших объемах. На маленьких их просто не видно. Получается, что при больших объемах данных тяжело справиться вручную, поэтому применяются всевозможные инструменты автоматизации, ручное управление ставками уже не «рулит» на рынке. Есть ли возможность автоматизации на рынке для таких компаний, которые хотят использовать не Last click модели атрибуции. Поделитесь, пожалуйста, своим опытом.

- Прежде чем что-то начинать, мы хотели вынести это на сторону, воспользоваться чужим опытом ведения не Last click атрибуции. Мы собирались купить подобный сервис, однако многочисленные встречи с представителями систем статистики показали, что им сейчас это не очень интересно. Агентства за это хотели достаточно приличных денег.

Соответственно, на наш взгляд было правильно сделать это самостоятельно и учитывать статистику In-house. Будь это доступно у кого-то, мы бы это купили и с удовольствием пользовались бы. Однако я до сих пор не вижу реальных предложений на рынке, которые можно принять и использовать на практике. Мало просто сделать некие столбцы «здесь 40, здесь 20, здесь 30», важно видеть некий функционал, структуру, которую можно использовать и брать данные, «притягивать» к рекламе, автоматизировать процесс.

- Насколько целесообразно для клиента или агентства создавать собственные системы автоматизации?

- Для небольшой компании такого смысла точно нет, так как это требует немалых ресурсов и затрат. Компания, которая имеет не более 10000 трафика в день, вряд ли обладает достаточными ресурсами для этого. Необходимо понимать, что в перспективе Analytics позволит это давать. Рано или поздно Google Analytics научится правильно отдавать данные. В нашем случае Analytics не всегда правильно работает ввиду объемов трафика и объемов данных. Даже просматривая статистику, виден сэмплинг. Ну и сам Analytics заявляет о проценте погрешности. Однако нам важно получать максимально точные данные. Такие модели подходили бы и компаниям поменьше, но разрабатывать такие системы, вкладываться в это, наверно, не очень правильно. Делать что-то свое – это точно не история малого бизнеса.

- Напоследок давайте что-нибудь посоветуем нашим зрителям. Как правильно выбрать модель атрибуции, как правильно отслеживать, откуда приходит конверсия, как правильно определять вес каждого источника? Зависит ли это как-то от типа бизнеса, от его размера и так далее?

- На мой взгляд, Last-click – пожалуй, самый весомый источник, First-click- чуть менее значимый, соответственно, все остальное разделяется посередине. Эта модель, на мой взгляд, наиболее правильная. Мы ее немного доработали, исходя из своего видения. Мы основную долю отдаем Last клику, выделяя его как основной, самый весомый источник. Далее мы выделяем First click, Good middle click и Middle click. Это срединные источники, которые варьируются в зависимости от того, приходил ли клиент на товар, который в итоге купил.

Если с того или иного источника был такой переход, то он у нас именуется Good middle click, и ему наделяется дополнительный вес. На основании этих данных мы раздаем некие баллы каждому источнику, перемножаем их на коэффициенты, которые позволяют учесть 1)время проведения на сайте, 2)видел ли он или не видел товар, который в итоге заказал или 3)был ли он на категории товара в корзине, 4)страницу, 5)время и 6)временной спад. Чем ближе к конверсии, тем более значимый источник. Эти коэффициенты перемножаются на базовые баллы и в итоге мы получаем некое значение.

Максимальное из этих значений мы отдаем Last клику, перемножаем также на коэффициенты и получаем некое итоговое значение.

Сергей Куликов – один из ведущих экспертов России по комплексному продвижению интернет-магазинов. Хотите значительно увеличить продажи с помощью интернет-маркетинга? Приходите на мастер-класс Сергея Куликова в Екатеринбурге 21 июля.

 

 



Яндекс.Метрика