Мультиканальная аналитика: как отслеживать эффективность каналов трафика

03.08.2021

0 6 6 minutes read

Отследить эффективность рекламы просто, если пользователи сразу оставляют заявку при первом визите на сайт. Но что если одного визита пользователю недостаточно, как отслеживать эффективность каналов трафика?

Анализировать источники трафика — от клика по рекламе до покупки — помогает сквозная аналитика. Сервис собирает данные из рекламных площадок, CRM, с сайта и объединяет информацию в одном окне. Любому бизнесу, у которого больше одного источника трафика, стоит использовать сквозную аналитику. Она поможет понять, какая реклама приводит заявки, а на какую бюджет сливается впустую. Неэффективную рекламу стоит оптимизировать или отключить.

Однако, если отслеживать только заявки и продажи с каждого источника трафика, можно отключить каналы, которые не приводят лидов и покупателей напрямую, но помогают клиентам узнать о ваших товарах и услугах. Данные сквозной аналитики дополняет мультиканальная аналитика.

Коллеги из Roistat рассказали, что такое мультиканальная аналитика, как посчитать ценность каждого касания с клиентом и как анализировать всю цепочку взаимодействий с пользователем.

Что такое мультиканальная аналитика

До покупки клиент обычно несколько раз контактирует с бизнесом: заходит на сайт с рекламы, переходит из соцсетей почитать статьи блога, получает email-рассылку. Это особенно характерно для бизнеса, который предлагает товары или услуги с высоким чеком. В итоге пользователь может увидеть вашу рекламу несколько раз, а оставить заявку на покупку после перехода с условно-бесплатной SEO-выдачи. Такая цепочка касаний с пользователем называется мультиканальной или многоканальной последовательностью.

По результатам опроса агентства Online Market Intelligence (OMI) более 70% участников 18–24 лет используют несколько каналов поиска. 58% указали минимум два канала поиска товара или услуги в интернете, а каждый пятый сказал о более трех.

Все источники трафика участвуют в привлечении лида. Канал трафика может не приводить заявку напрямую, но знакомить будущего клиента с продуктом, это нужно учитывать. Иначе можно ошибочно сделать вывод, что лучше всего новых клиентов привлекает SEO — и выключить кампании, которые приводят трафик на сайт. Для понимания эффективности всех каналов трафика, рекламных кампаний, объявлений и ключей используйте мультиканальную аналитику.

Мультиканальная аналитика помогает бизнесу понять, какие каналы трафика работают на привлечение заявок и продаж, а какие нужно оптимизировать или отключить, чтобы не сливать бюджет впустую.

Пример: пользователь, который интересуется темой ремонта, увидел в Яндексе рекламу новой модели стиральной машины и перешёл на сайт почитать о ней. Следующие две недели он ещё несколько раз попадал на сайт компании: кликал по баннерам во ВКонтакте с другими вариантами стиральных машин, забивал название в поиске и переходил по ссылке в выдаче, видел рекламу на сторонних сайтах и заходил почитать о продукте, чтобы узнать о нём больше информации.

Наконец, через две недели решился на покупку и зашёл на сайт по контекстной рекламе, которую увидел в поиске Яндекса. Такая заявка мультиканальная. Последнее касание привело заявку и покупку. Для остальных каналов трафика конверсия была ассоциированной — источники участвовали в привлечении целевого действия, но напрямую его не привели.

Как определить ценность канала трафика

Итак, отслеживать нужно все касания с пользователем. Но как определить ценность каждого канала?

Есть разные модели взаимодействия с клиентами. Например, компании, которая хочет охватить как можно больше пользователей, важно, какой канал трафика первым привёл визит на сайт. Компании, которая хочет сократить путь клиента к покупке, важно отследить каналы, после перехода с которых пользователь оставляет заявку.

Составить отчёт под специфику воронки продаж конкретного бизнеса помогут модели атрибуции.

Что такое модели атрибуции: какие бывают и как по ним оценивать каналы трафика

Модель атрибуции — правило, по которому распределяется ценность между каналами трафика, которые участвовали в привлечении клиента.

Пример: в привлечении заявки участвовали четыре канала трафика. Если компании важно знать, как пользователи впервые попадают на сайт, если стоит цель сделать бизнес более узнаваемым, то первое касание будет ценнее других. Если все взаимодействия с пользователем одинаково важны, то ценность привлечения можно разделить поровну.

Какие есть модели атрибуции

Разные модели и то, как по ним распределяется ценность каждого канала в цепочке взаимодействия:

Первое взаимодействие («First click»)
Первому касанию в цепочке взаимодействия с клиентом присваиваются все 100% ценности, остальные — игнорируются. Например, впервые пользователь попал на сайт с таргетированной рекламы во ВКонтакте, затем — ещё несколько раз переходил на сайт с другой рекламы. Когда пользователь оставит заявку, всю ценность получит рекламный канал ВКонтакте, остальные взаимодействия с пользователем не будут учитываться.

Такая модель атрибуции помогает определить рекламные каналы, которые повышают узнаваемость бизнеса.
Последнее взаимодействие («Last Click»)
Как и в случае с моделью атрибуции по первому касанию, все 100% ценности конверсии получает только один источник трафика, в данном случае последний. Все 100% ценности привлечения клиента присваиваются последнему касанию.
Пользователь может несколько раз зайти на сайт компании, кликнуть на несколько реклам, а в конце зайти на сайт с органической выдачи и оставить заявку. Всю ценность привлечения получит SEO-канал.

Такая модель атрибуции помогает определить, какой канал трафика в итоге конвертирует пользователя в покупателя.
Последнее платное взаимодействие («Last Non-Direct Click»)
Не учитывает условно-бесплатные каналы привлечения в конце цепочки касаний с клиентом, как SEO или прямые заходы. Все 100% ценности получает последний платный клик — например, таргетированная реклама в Facebook или контекстная реклама в Google. Скорее всего, если пользователь вводит прямую ссылку на продукт, он уже знаком с брендом и совершил покупку.
Линейная атрибуция («Linear model»)
У всех каналов трафика в цепочке касаний одинаковая ценность. Например, если пользователь переходил на сайт с 4 каналов трафика, каждый канал получит 25% ценности, а если потенциальный клиент взаимодействовал с бизнесом 20 раз — каждый канал получит 5% ценности.
Атрибуция с учетом давности взаимодействий («Time Decay»)
Чем ближе касание к конверсии, тем выше его ценность. Большая ценность у последнего касания, которое привело к покупке, меньшая — у первого касания. Например, пользователь впервые попал на сайт с рекламы Яндекс.Директ, потом заходил на сайт ещё два раза из соцсетей, пока не купил продукт после перехода с рекламы Google Ads. Рекламный канал Яндекс.Директ получит 10% ценности, а Google Ads — 40%.
Атрибуция на основе позиции («U-Shape»)
Первое и последнее касание с пользователем получают 40% ценности, оставшиеся 20% равномерно распределяются на все остальные источники трафика. Например, пользователь впервые зашёл на сайт с рекламы на YouTube, затем приходил ещё два раза — с ВКонтакте и с рекламы на Telegram-канале, наконец зашёл с рекламы в Google Ads и оставил заявку. Каналы трафика YouTube и Google Ads получат по 40% ценности, остальные разделят оставшиеся 20%. То есть и ВКонтакте, и Telegram получат по 10% ценности.

Такая модель атрибуции отдаст больше ценности первому и последнему каналу в цепочке — источнику трафика, с которого пользователь познакомился с бизнесом, и источнику трафика, который подтолкнул лид к покупке.

Как оценивать эффективность SEO, рекламы и других каналов трафика

С помощью Яндекс.Метрики и Google Analytics можно анализировать поведение пользователей на сайте, отслеживать рекламу, которая приводит трафик на сайт, считать конверсию из визитов в лиды. У Google также есть сервис Signals, а у Яндекс.Метрики — система Кросс-девайс, которые помогают объединять данные о пользователях, посещавших сайт с разных типов устройств.

Однако для бизнеса данных веб-аналитики может быть недостаточно. Например, эти системы не покажут возвраты товара — выручка компании в реальности может отличаться от данных Яндекс.Метрики или Google Analytics. Дополнить данные помогают сервисы сквозной аналитики. Сквозная аналитика помогает собирать данные по каждому каналу трафика: сколько визитов, заявок, продаж и прибыли они приносят бизнесу. Также отслеживает весь путь клиента от первого клика до покупки. Это помогает понять, откуда приходят покупатели, а какие рекламные каналы, объявления и ключевые слова приводят только визиты на сайт.

Один из таких сервисов — Roistat. Он может посчитать не только конверсии в заявку, но и продажу, и конечную прибыль с рекламы. То есть сквозная аналитика помогает отслеживать весь путь клиента от клика по рекламе до покупки.

На скриншоте видно, что Google Ads окупается лучше всего, а у Яндекс.Директ расходы выше прибыли. При этом оба канал одинаково участвовали в привлечении мультиканальных заявок.

Сквозная аналитика измеряет прибыль с рекламных каналов. Мультиканальные заявки можно считать по разным моделям атрибуции, например:

Если каналу отдано 100% ценности привлечения клиента по модели атрибуции по первому или последнему взаимодействию, то в его статистику будет записано 100% прибыли от продажи.
Если канал получает 40% ценности, например, по атрибуции на основе позиции, то каналу будет записано только 40% прибыли с покупки.

С помощью сквозной аналитики можно отслеживать, как работают менеджеры, и поощрять сотрудника, который активно конвертирует лиды в продажи.

В Roistat мультиканальные заявки фиксирует специальный инструмент — Мультиканальная аналитика:

Отчёт покажет, какие каналы участвуют в мультиканальном привлечении заявок и продаж, а также рассчитает бизнес-показатели по разным моделям атрибуции. Например, сколько заявок привёл канал по первому касанию, по последнему касанию и по линейной модели атрибуции.

Веб-аналитика нужна для анализа поведения пользователей на сайте, а сквозная аналитика — чтобы отслеживать эффективность рекламы до конечной прибыли. Системы дополняют данные друг друга, их стоит использовать в связке.

Главное

Перед покупкой пользователь может несколько раз взаимодействовать с бизнесом: кликать на рекламу в поиске, переходить по ссылкам в SEO-выдаче, заходить на сайт с соцсетей. Все источники трафика, которые участвуют в привлечении лидов и покупателей, нужно отслеживать. Иначе можно отключить канал, который помогает другим типам рекламы доводить пользователя до покупки.
Мультиканальная аналитика помогает бизнесу отслеживать, какие каналы трафика участвуют в цепочке привлечения клиентов.
Ценность у источников трафика может быть разной. Правила, по которым распределяется ценность между каналами трафика, называется модель атрибуции.
Анализировать эффективность рекламы, находить мультиканальные цепочки привлечения помогает сквозная аналитика. Компания может отслеживать, сколько визитов, заявок и продаж, какую выручку приносит реклама компании. Сервисы веб-аналитики Яндекс.Метрика и Google Analytics помогут отслеживать аудиторию сайта и конверсию в заявки. Сквозную и веб-аналитику стоит использовать в связке — чтобы получать больше данных для анализа.

Команда сервиса для аналитики Roistat