Loading...
Page tree
Skip to end of metadata
Go to start of metadata

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.

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

(информация) 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

(информация) 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:

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.

(warning) 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:

Пользовательская модель атрибуции U-ShapeКоличество визитовКак распределятся веса
0.3, 0.2, 0.52
  • 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, 0.32
  • 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, 0.33
  • 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, 0.34
  • 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).

(warning) 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:

ВизитНомер визита в цепочке с началаРасчет весаИтоговое значение
Первый11/(1+2+3+4)10%
Второй22/(1+2+3+4)20%
Третий33/(1+2+3+4)30%
Четвертый44/(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:

ВизитНомер визита в цепочке с концаРасчет весаИтоговое значение
Первый44/(1+2+3+4)40%
Второй33/(1+2+3+4)30%
Третий22/(1+2+3+4)20%
Четвертый11/(1+2+3+4)10%


Пример использования разных моделей атрибуции

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

Номер визитаДата визитаКанал визитаДата заявкиНомер заявки
101.09.16Яндекс

202.09.16Google02.09.161
303.09.16ВК03.09.162
404.09.16Facebook

505.09.16Почта09.09.163


Для наглядности цепочки заявок в таблице выделены разными цветами.

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

Модель атрибуцииКол-во
заявок 
РаспределениеОписание
Стандартная2

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 клик2

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 клик3

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.

UShape3

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.
Линейная3

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 рост3

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 спад3

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.
  • No labels