Мультиканальная аналитика

Что такое мультиканальная аналитика

Мультиканальная аналитика — это отчет, с помощью которого вы сможете сравнить, как различные модели атрибуции влияют на определение ценности маркетингового канала для вашего бизнеса.

Модель атрибуции — это набор правил, по которым рассчитывается ценность каждого визита внутри цепочки визитов заявки.

Цепочка визитов — это визиты одного клиента в рамках одной заявки. Например, клиент может зайти на сайт сначала из Директа, потом из SEO, а в третий раз - из ретаргетинга ВКонтакте, после чего оставить заявку. Эти три визита называются цепочкой визитов, а заявка в данном случае является мультиканальной. Первый визит в этой цепочке совершен из Директа, а последний (с которого была сделана заявка) — из ВКонтакте.

 Мультиканальная заявка - это заявка с двумя и более визитами, чей источник учитывается по последнему (рекламному) визиту, по которому была совершена сделка.

 Цепочка визитов будет отображаться в карточке сделки, если ваш тариф поддерживает услугу "Мультиканальная аналитика".

Цепочка визитов может состоять из одного визита. Заявки, у которых больше одного визита, выделяются в списке заявок пиктограммой около номера визита:

Зачем нужна мультиканальная аналитика

• Вы сможете сделать правильный вывод о пользе рекламного канала, даже если на первый взгляд он выглядел неэффективным.
  Пример: в разделе Аналитика канал Директ был спорным, так как ROI равен -3%. Если его отключить, то можно лишиться канала, с помощью которого клиенты узнают о вашей продукции.

• Вы сможете провести анализ эффективности ретаргетинга: он часто привлекает продажи, но не является единственным каналом привлечения клиента.
  Если смотреть в обычную аналитику, то ретаргетинг часто бывает очень эффективным. Это связано с тем, что он работает с аудиторией, которая уже интересовалась вашей продукцией. Если воспользуетесь мультиканальной аналитикой, то увидите реальную эффективность ретаргетинга. 

Если вы используете больше двух рекламных каналов и не используете мультиканальную аналитику, значит, вы не видите полной картины.

Как выглядит отчет мультиканальной аналитики

В отчете Аналитики вы можете выбирать разные модели атрибуции для одного и того же показателя. В примере указаны различные модели атрибуции для показателя Выручки:

В отчете появляется один и тот же показатель с разными моделями атрибуции:

Теперь можно сравнивать, как ведут себя показатели в зависимости от модели атрибуции. И все это в рамках одного отчета.

В примере показан только один показатель с разными моделями атрибуции. Можно выбрать неограниченное количество показателей со всеми доступными моделями.

Модели атрибуции

При расчете показателей для разных моделей атрибуции учитываются все заявки, а не только те, по которым было несколько визитов.

Модели атрибуции можно выбирать для тех показателей, которые зависят от заявок.

 
Как настроить показатели в Аналитике, читайте здесь.

Стандартная

Используется по умолчанию в Аналитике Roistat.

Учитываются все заявки, созданные в выбранный период без привязки к дате визита. Заявка будет учтена для канала последнего визита.

Отличие от модели Последний клик: в стандартной модели будут показаны только заявки за выбранный период. В последнем клике показаны заявки у которых последний визит был в выбранный период. Заявка может быть создана позже.

Первый клик 

Учитывается заявки, первый визит цепочки которых был в выбранный период.

Применяйте эту модель, чтобы выявить каналы, с помощью которых клиенты узнают о вашей продукции.

Последний клик

Учитываются заявки, последний визит цепочки которых был в выбранный период.

Применяйте эту модель, чтобы выявить каналы, откуда клиенты покупают.

Пример, который показывает отличие от стандартной модели:

Выбран период - 1 декабря. Предположим, что была только 1 заявка за этот день. У этой заявки 2 визита: первый с Директа 1 декабря, второй тоже 1 декабря с Адвордс. Заявка создана 2 декабря по прямому визиту.

В стандартной модели будет 0 заявок. В последнем клике 1 заявка.

U-Shape

Это модель получила свое название из-за того, что ценность визитов распределяются в виде буквы U по трем точкам:

Ценность конверсии распределяется по этим точкам в следующем соотношении:

• первый визит — 40% ценности;

• последний визит — 40% ценности;

• между остальными визитами — равномерное распределение оставшихся 20%.

Если было всего два визита, то первый получает 40% ценности, а второй – 60%.

Если у сделки один визит, то 100% полностью присваиваются одному визиту.

Учитываются заявки, у которых хотя бы один из визитов цепочки был совершен в выбранный период. 

В рамках одного рекламного канала тоже может быть мультиканальность. Пример:

Канал SEO -> Яндекс -> site.ru получит 60% ценности (40+10+10). Ключевое слово "фотография на холсте" 40% ценности.

Пользовательская модель атрибуции U-shape

Вы можете добавить пользовательскую модель атрибуции по шаблону U-Shape и задать нужные настройки весов, чтобы получить данные, которые подходят вашему бизнесу.

Чтобы добавить эту модель, откройте Настройки →  Экспериментальные возможности → Пользовательская модель атрибуции по шаблону U-Shape, и задайте веса источников:

В обычной модели U-Shape веса распределяются следующим образом:

• первый визит — 40% ценности;

• последний визит — 40% ценности;

• между остальными визитами — равномерное распределение оставшихся 20%.

В пользовательской модели атрибуции U-shape вы можете задать ценность визитов самостоятельно. То есть, если вы хотите, чтобы первому визиту соответствовала ценность 60%, последнему 20%, а оставшиеся 20% равномерно распределить по остальным визитам, то вам нужно ввести значения весов в экспериментальных возможностях в следующем виде: 0.6, 0.2, 0.2.

 Веса задаются в виде значений от 0 до 1, и в сумме должны равняться 1. То есть, вес 50% будет задан как 0.5 (через точку). Например, 0.5, 0.3, 0.2. 

Также, для более гибкой настройки ценности визитов, вы можете задать ценность второму и предпоследнему визиту. Например, если вы хотите, чтобы в вашей цепочке первый визит имел ценность 10%, второй визит - 20%, предпоследний визит - 10%, последний - 20%, а оставшиеся 40% равномерно распределить по остальным визитам, то вам нужно ввести значения весов в экспериментальных возможностях в виде:  0.1, 0.2, 0.4, 0.1, 0.2.

Примеры работы

Рассмотрим работу пользовательской модели U-shape на конкретном примере, когда пользователь перед покупкой совершил 6 визитов из разных рекламных источников:

1. Google Adwords
2. Яндекс.Директ
3. Instagram
4. Vkontakte
5. Unisender
6. Avito

При этом, вы хотите, чтобы первому визиту присвоилась ценность 60% (так как вы считаете его самым важным), 30% - последнему визиту, и 10% равномерно распределилось по оставшимся визитам. Тогда веса должны распределиться следующим образом:

1. Google Adwords - 60%
2. Яндекс.Директ - 2.5%
3. Instagram - 2.5%
4. Vkontakte - 2.5%
5. Unisender - 2.5%
6. Avito - 30%

Для этого:

Шаг 1. В экспериментальных возможностях в разделе Пользовательская модель атрибуции по шаблону U-Shape введите значения весов в следующем виде: 0.6, 0.1, 0.3:

Шаг 2. Откройте Аналитика→ Отчеты→ Мультиканальная аналитика→ Настройки→ Настройка колонок, задайте пользовательскую модель атрибуции для нужных показателей и нажмите кнопку Сохранить колонки:

Шаг 3. Откройте отчет. Показатели с пользовательской моделью атрибуции отразятся со знаком (С) (от английского слова custom - пользовательская):

Как распределится ценность рекламных источников, если визитов меньше, чем заданных весов

Предположим, перед покупкой товара визитов было совершено меньше, чем весов в заданной модели атрибуции. Тогда ценность рекламных источников распределится следующим образом:

 Итог: если количество источников меньше, чем указано в цепочке, то веса распределятся по первым источникам в цепочке, а оставшиеся веса отойдут к последнему источнику. 

Линейная

Ценность конверсии равномерно распределяется по всем визитам цепочки. Пример:

• первый визит - 25% ценности; 
• второй визит - 25% ценности;
• третий визит - 25% ценности;
• четвертый визит - 25% ценности.

Линейный рост

Ценность конверсии в рамках цепочки возрастает к последнему визиту. Формула расчета ценности каждого визита:

(номер визита в цепочке с начала)/(сумма номеров визитов в цепочке)

Пример для четырех визитов:
1) Подсчитывается сумма номеров визитов в цепочке: 1+2+3+4=10.

2) Для каждого визита подсчитывается вес:

Линейный спад

Ценность конверсии в рамках цепочки уменьшается к последнему визиту. Формула расчета ценности каждого визита:

(номер визита в цепочке с конца)/(сумма номеров визитов в цепочке)

1) Подсчитывается сумма номеров визитов в цепочке: 1+2+3+4=10.

2) Для каждого визита подсчитывается вес:

Пример использования разных моделей атрибуции

Допустим, есть следующие данные по визитам и сделкам одного клиента:

Для наглядности цепочки заявок в таблице выделены разными цветами.

Допустим, мы формируем таблицу аналитики за период с 02.09 по 05.09.