Перейти к содержанию

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 10.png около номера визита:

1.jpg

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:

2.png

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

3.png

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.

Полный список

Визиты и конверсии: Конверсия в заявки, Конверсия в продажи, Абсолютная конверсия;

Выручка и прибыль: Выручка, Средний чек, Средняя прибыль, Прибыль, Чистая прибыль, ROI, ROMI, Маржинальность %, Потенциальная выручка, Прогнозируемый ROI, Прогнозируемая выручка, Выручка отмененных заявок, Прогнозируемая прибыль, Прогнозируемый средний чек;

Расходы: Себестоимость, ДРР %, CPL, CPO, Прогнозируемый CPO;

Сделки: Заявки, Продажи, Потенциальные продажи, Отмененные сделки, Прогнозируемые продажи.

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: 4.png

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:

5.png

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: 6.png

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.

Внимание!

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: 7.png Шаг 2. Откройте Аналитика→ Отчеты→ Мультиканальная аналитика→ Настройки→ Настройка колонок, задайте пользовательскую модель атрибуции для нужных показателей и нажмите кнопку Сохранить колонки: 8.png

Шаг 3. Откройте отчет. Показатели с пользовательской моделью атрибуции отразятся со знаком (С) (от английского слова custom - пользовательская): 9.png

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:

| Пользовательская модель атрибуции U-Shape | Количество визитов | Как распределятся веса | | 0.3, 0.2, 0.5 | 2 | первый визит - 30% ценности; второй визит (он же последний) - 70% ценности (оставшийся вес ушел к последнему визиту). | | 0.2, 0.1, 0.2, 0.2, 0.3 | 2 | первый визит - 20% ценности; второй визит (он же последний) - 80% ценности (оставшиеся веса 0.1, 0.2, 0.2, 0.2 и 0.3 ушли к последнему визиту).| | 0.3, 0.1, 0.2, 0.1, 0.3 | 3 | первый визит - 30% ценности; второй визит - 10% ценности; третий визит (он же последний) - 60% ценности (оставшиеся веса 0.2, 0.1 и 0.3 ушли к последнему визиту).| | 0.3, 0.1, 0.2, 0.1, 0.3 | 4 | первый визит - 30% ценности; второй визит - 10% ценности; третий визит - 10% ценности (равен предпоследнему весу в модели); четвертый визит (он же последний) визит - 50% ценности (оставшийся вес 0.2 ушел к последнему визиту). |

Внимание!

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:

Визит Номер визита в цепочке с начала Расчет веса Итоговое значение
Первый 1 1/(1+2+3+4) 10%
Второй 2 2/(1+2+3+4) 20%
Третий 3 3/(1+2+3+4) 30%
Четвертый 4 4/(1+2+3+4) 40%

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:

Визит Номер визита в цепочке с конца Расчет веса Итоговое значение
Первый 4 4/(1+2+3+4) 40%
Второй 3 3/(1+2+3+4) 30%
Третий 2 2/(1+2+3+4) 20%
Четвертый 1 1/(1+2+3+4) 10%

Пример использования разных моделей атрибуции

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

Номер визита Дата визита Канал визита Дата заявки Номер заявки
1 01.09.16 Яндекс ---- ----
2 02.09.16 Google 02.09.16 1
3 03.09.16 ВК 03.09.16 2
4 04.09.16 Facebook ---- ----
5 05.09.16 Почта 09.09.16 3

Для наглядности цепочки заявок в таблице выделены разными цветами.

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

| Модель атрибуции | Кол-во заявок  | Распределение | Описание | | ---------------- | -------------  | ------------- | -------- | | Стандартная | 2 | Google - 1 (сделка №1),ВК - 1 (сделка №2) | Учтены заявки, созданные строго в выбранный период. Заявка учитывается для канала последнего визита. Не учтена заявка №3, так как была создана 09.09, а отчет по 05.09.| | Первый клик | 2 | ВК - 1 (сделка №2), Facebook - 1 (сделка №3) | Учтены заявки, у которых первый визит совершен в выбранный период. Заявка учитывается для канала первого визита. Не учтена заявка №1, так как у неё первый визит совершен 01.09, а отчет с 02.09.| | Последний клик | 3 | Google - 1 (сделка №1), ВК - 1 (сделка №2), Почта - 1 (сделка №3) | Учтены заявки, у которых последний визит совершен в выбранный период. Заявка учитывается для канала последнего визита. Учтены все заявки, даже №3, не смотря на то, что она была создана не в выбранный период.| | UShape | 3 | Google - 0,6 (сделка №1), ВК - 1 (сделка №2), Facebook - 0,4 (сделка 3), Почта - 0,6 (сделка №3) | Учтены заявки, где хотя бы один из визитов совершен в выбранный период.| | Линейная | 3 | Google - 0,5 (сделка №1), ВК - 1 (сделка №2), Facebook - 0,5 (сделка 3), Почта - 0,5 (сделка №3) | Учтены заявки, где хотя бы один из визитов совершен в выбранный период.| | Линейный рост | 3 | Google - 0,66 (сделка №1), ВК - 1 (сделка №2), Facebook - 0,33 (сделка 3), Почта - 0,66 (сделка №3) | Учтены заявки, где хотя бы один из визитов совершен в выбранный период.| | Линейный спад | 3 | Google - 0,33 (сделка №1), ВК - 1 (сделка №2), Facebook - 0,66 (сделка 3), Почта - 0,33 (сделка №3) | Учтены заявки, где хотя бы один из визитов совершен в выбранный период.|