Комплексное продвижение продукта предполагает использование нескольких рекламных каналов. Решение о покупке потребитель принимает в результате цепочки касаний. В процессе контакта с брендом какие-то этапы оказываются решающими, именно они мотивируют клиента заказать товар или услугу. Наша цель — рассказать об ассоциированных конверсиях (АК), отчетах по ним, методам анализа данных.

Что такое ассоциированные конверсии и зачем они нужны

Ассоциированные конверсии (АК) — взаимодействия потребителя с сайтом, которые привели к покупке. Альтернативное название — многоканальные последовательности. Покупатель встретил рекламу в FB, после чего перешел на сайт по объявлению в Yandex, затем увидел баннер на сайте партнеров, в результате оформил заказ. Ассоциированными считают все конверсии, которые способствовали покупке, исключение — последний канал.

Ассоциированные конверсии помогают оценить эффективность рекламных технологий. Инструменты Google Analytics демонстрируют количество касаний с источниками рекламы. По статистике четко видно, какие из них в наибольшей степени мотивировали к покупке.

Функции ассоциированных конверсий

Многоканальные последовательности подталкивают потребителя к покупке. Они выполняют следующие функции:

1. Оповещение о товаре. Клиент о нем прежде никогда не слышал, случайно натолкнулся на объявление.

2. Формирование спроса. Потребитель не задумывался о покупке мультиинструмента, увидел видеоролик, ему понравилось, теперь хочет себе такой же.

3. Продвижение интернет-магазина. Пользователь еще не определился, где купить.

Соприкасаясь с рекламой, потенциальный покупатель еще не созрел к покупке, на это потребуется время, но он уже заинтересован. Это уже подогретый клиент, почти готовый к оформлению заказа.

Основные типы ассоциированных конверсий

Различают три основных типа АК, которые служат для привлечения интереса, подогрева, мотивации к оформлению заявки:

1. Первое взаимодействие. Клиент узнал о существовании продукта, заинтересовался.

2. Промежуточные взаимодействия. Покупатель собирает информацию, сравнивает цены, условия продажи, доставки, оплаты.

3. Последнее взаимодействие. Потребитель зашел на сайт, заказал продукт.

Рекомендуем оценить роль канал в продвижении товара, услуги. Насколько велико его значение в воронке продаж.

Как отслеживать ассоциированные конверсии

Google Analytics предлагает обширный комплект инструментов для отслеживания АК. Возможности Яндекс.Метрики несколько ограничены.

Ассоциированные конверсии в Google Analytics

Раздел «конверсии», подраздел «мультиканальные последовательности». Виды отчетов: 

1. Ассоциированные конверсии. Установите период, за который желаете получить данные. Отчет отображает источники, число участий, наиболее эффективный вспомогательный канал.  Основной показатель — рейтинг канала. До ~0,85 — обеспечивает последнее взаимодействие, в пределах ~0,85-1,15 — в одинаковой степени эффективно и продает, и способствует продаже, от 1,15 и выше — обеспечивает первый контакт. Эксперты советуют на каналы с рейтингом менее 1,15 выделять около 80 % рекламного бюджета, остальные средства направить на каналы с рейтингом от 1,15.

2. Основные пути конверсии. Отчет показывает источник/канал (данные с учетом с utm-метки), число и ценность конверсий.

3. Время до конверсии. Характеризует, как долго покупатель принимал решение после первого контакта.

4. Длина последовательности. Здесь вы увидите, сколько раз клиент заходит на сайт перед оформлением заказа (левая колонка), правее — конверсии, их ценность, распределение данных. Проанализировав информацию, можно узнать, сколько взаимодействий требуется большинству клиентов, какое время на это требуется. Для увеличения количества касаний запустите рассылку, увеличьте рекламные ставки.

Информация о том, сколько времени требуется покупателю, чтобы решиться на оформление заказа, поможет сделать воронки продаж более эффективными. 

Отчеты Яндекс.Метрики

Сервис предоставляет отчеты трех типов: последний переход (без предшествующих звеньев цепочки продаж), первый и промежуточные визиты, последний переход, который привел к конверсии.

Как анализировать

Полученные данные помогают определить, что побудило пользователя приобрести продукт компании. Эта информация станет базой для использования модели атрибуции.  

Google Analytics и Яндекс.Метрика изначально устанавливают последний клик — такое вариант подходит преимущественно для недорогих товаров, которые заказывают после первого взаимодействия (увидел-купил);

• доставка продуктов, готовых блюд;

• службы перевозки, курьерские;

• корма и аксессуары для домашних питомцев;

• товары широкого потребления (для отдыха на пляже, для сада и огорода, канцелярия и другие подобные категории).

Ситуация с технически сложными продуктами (электроника, фармацевтические препараты, дорогостоящие услуги, гаджеты, ПК и так далее) обстоит иначе. 

Покупатели сравнивают цены, характеристики, условия (гарантийный срок, сервисное обслуживание, варианты оплаты/доставки). Они по нескольку раз приходят на сайт, изучают детали — подходят к выбору ответственно, кропотливо. Конкретная модель атрибуции подбирается с учетом всех звеньев цепочки, оценки эффективности и функциональности каждого элемента.

Модели атрибуции и ассоциированные конверсии

Модель атрибуции — совокупность правил, в соответствии с которым определяется ценность точки касания. К примеру, модель «последнее действие» предполагает, что наиболее ценным будет источник, с которым потребитель контактировал непосредственно перед конверсией. То есть, вы сами устанавливаете вариант с учетом специфики бизнеса — в разделе «Основные пути конверсии».

Модели атрибуции Google

Существует множество моделей, мы рассмотрим наиболее востребованные:

1. По последнему взаимодействию. С учетом прямых заходов. Подойдет при устойчивом спросе, коротком пути от первого контакта до конверсии, которая присваивается последнему каналу.

2. По последнему непрямому взаимодействию. Модель аналогична предыдущей, но прямые заходы не учитываются, только через другие источники (социальные сети, e-mail-рассылки, контекстная реклама, иные варианты). Применяют при небольшом количестве кликов, конверсий.

3. По последнему клику в контекстной рекламе. Количество заходов и источники не имеют значения, система присвоит конверсию переходу из Google Ads. Модель применима, если в качестве основного канала предполагается использовать контекстную рекламу.

4. По первому взаимодействию. Вариант востребован, если рекламодатель желает повысить узнаваемость бренда.

5. Линейная модель. Ценность конверсии распределяют в равных долях между каналами. Допустим, первый контакт — Facebook, второй — Google Ads, третий — публикация в блоге. Каждый канал получит 33,3 % ценности. Оптимальное решение для дорогостоящих продуктов, которые приобретают после долгих раздумий.

6. По давности позиции. Чем ближе в цепочке продаж канал к конверсии, тем выше его ценность. Модель ориентирована на краткосрочные рекламные кампании.

7. С привязкой к позиции. Ценится первый источник и предшествующий конверсии (знакомство, выполнение целевого действия).

Не нашли подходящий вариант? В Google доступно создание авторской модели атрибуции (до 10). Для этого достаточно войти в меню моделей — собственная модель. В качестве основы используйте базовое решение. Система предложит выбрать окно ретроспективного обзора (временной период — до 90 дней), корректировки кредитов (показы/взаимодействия). Наиболее значимый пункт — пользовательское распределение. Позволяет установить тип кампании, источник трафика, принципы распределения ценности.

Модели атрибуции Яндекс

Яндекс предлагает меньше вариантов, всего 4 модели:

1. Первый переход. Комфортный просмотр истории визитов покупателя.

2. Последний переход. Ценность присваивается звену, которое предшествует конверсии.

3. Последний значимый переход. Имеются в виду заходы на сайт с рекламных каналов, прямые и внутри интернет-магазина не засчитываются.

4. Последний переход из Яндекс.Директа. То есть, больше всего ценится трафик, привлеченный с помощью контекстной рекламы.

Принципиальное отличие от моделей Google — отсутствует возможность отследить все звенья цепочки продаж.

Примеры использования

Потребитель сравнивает модели ноутбуков. Перешел по бесплатной ссылке в ПС, просмотрел возможные варианты, приценился, запомнил название интернет-магазина и ушел на другие сайты, чтобы сравнить цены, функционал аппаратуры. Через какое-то время этот же пользователь снова приходит на площадку. Он вводит название ресурса, переходит по рекламному объявлению, практически созрел для покупки, но не хватает денег, поэтому заказ не оформлял. В какой-то момент он видит знакомое название в рекламе FB — выбранная модель доступна со скидкой. Тут же переходит на сайт интернет-магазина, покупает товар.

В описанном варианте ключевую роль сыграл рекламный канал соцсети. Вероятно, если бы пользователь не увидел объявление, он еще долго раздумывал и собирал деньги. Объявление в сочетании со скидкой стало стимулом к закрытию сделки.

Рассмотрим другой пример. Дарья ищет джинсы. Ввела запрос «купить модные джинсы», перешла на сайт по контекстной рекламе. Ознакомилась с ассортиментом, вспомнила, что зарплата только через неделю, вышла. Спустя какое-то время девушка вновь попала на сайт, перейдя по рекламному баннеру. Прочитала отзывы, уже собралась нажать «Купить», но в последний момент ее что-то отвлекло, покупка не состоялась. Уже вечером, общаясь с подругой, увидела выбранную модель в рекламе Instagram, зашла на сайт и оформила заказ.

В обоих примерах каждое из звеньев цепочки выполнило определенную роль. Аналитика дает возможность определить ценность атрибуций и правильно распределить средства между рекламными каналами.

Что важно запомнить

Ассоциированные конверсии (многоканальные переходы) — последовательность соприкосновений потребителя с сайтом, которая завершилась продажей (заказом услуги). Они дают возможность отследить, насколько эффективны выбранные рекламные каналы, разработать наиболее выгодную стратегию продвижения продукта.

Для сбора информации удобнее пользоваться Google Analytics, так как сервис предоставляет существенно больше инструментов, чем Яндекс.Метрика. Кроме того, дает возможность устанавливать собственные модели атрибуции. Благодаря ассоциированным конверсиям удается с высокой точностью определить ценность каждого взаимодействия с потребителем, правильно распределить бюджет на рекламу.