Многоканальные последовательности — как рассчитывать?

Дмитрий Лазарев, руководитель отдела аналитики «Риалвеб», провел вебинар на тему мультиканальности в интернет-маркетинге. Рассмотрели, что такое многоканальные последовательности, какие факторы влияют на многоканальность при оптимизации рекламных каналов сайта, что необходимо учитывать при этом и как обрабатываются данные в системах веб-аналитики.

Покупка – это история. Ассоциированные конверсии в действии

Прежде, чем совершить покупку, мы проходим ряд этапов:

Рассмотрим пример. Возьмем лизинг недвижимости. Я нахожусь на этапе осознания потребности. Понимаю, что довольно долго проживаю с родителями, надо перебираться в свое жилье – это и есть осознание потребности. На этапе поиска информации начинаю смотреть, какие есть варианты решения моей проблемы. Могу снять квартиру, могу купить квартиру, могу съехаться с друзьями или могу рассмотреть еще какие-то варианты.

На следующем этапе идет оценка и выбор приемлемых вариантов: какой из вариантов наиболее комфортно и удобно мне подходит. Оценив и приняв решение, что именно этот вариант мне подходит, совершаю покупку. После переезда начинается процесс потребления. Понимаю, что комфортно или некомфортно, оправдались ли мои ожидания или нет. Уже после этого даю оценку тому товару, который я купил и могу распорядиться тем товаром, который есть сейчас.

Такой процесс может пройти и при покупке другого товара, например, шоколадки. Просто по скорости этот процесс будет намного быстрее: осознаю потребность того, что голоден, смотрю какие у меня есть варианты. Могу дойти до магазина, могу дойти до автомата внизу. Выбираю, что мне лучше подходит и выбираю шоколадку. То есть, если история с квартирой может растянуться на длительный период, то история с шоколадкой решается за 15 минут.

Поэтому можно сказать, что ассоциированные конверсии – это такие посещения, приведшие к конверсиям, в цепочке последовательности которых участвовал данный канал или источник. Это, можно сказать, скрытые конверсии, которые обычно не видны в аккаунте AdWords. Однако, контекстная реклама играет большую роль в этой цепочке.

Многоканальные последовательности: как происходит взаимодействие

Когда идет взаимодействие с вашим брендом, то может быть примерно такая цепочка взаимодействий, которая в чем-то похожа на воронку продаж:

То есть, человек совершает несколько касаний с вашим брендом и только в самом конце совершает покупку.

Посмотрим на эту цепочку с точки зрения интернета. Интернет – это та среда где каждое взаимодействие с клиентом так или иначе оцифровывается.

С точки зрения систем аналитики увидим только три взаимодействия:

Google Analytics позволяет увидеть такую цепочку взаимодействий. Для каждого взаимодействия система определяет источник, который привел пользователя к сайту.

Ограничение Google Analytics

Если нет своего аккаунта в Google Analytics, то можно использовать специальный демо-аккаунт. Это аккаунт интернет-магазина Гугл. На его примере мы будем получать и рассматривать наши отчеты.

Выберем сразу неделю c 13 по 19 февраля. Набор отчетов находится в блоке конверсия → многоканальные последовательности. И начнем мы с отчета «Обзор».

Часто возникает вопрос: как учитывать пользователя, если он заходит с разных устройств? К сожалению, пока нет готового решения. Можно использовать функцию user_id, но устройства будут «склеиваться» только в том случае, если пользователь залогинился.

В Google Analytics есть функция, которая называется User_id. В тот момент, когда пользователь логинится на вашем сайте, вы можете присвоить ему уникальный id клиента. В дальнейшем вы сможете выгрузить эти данные в таблицу Excel и посмотреть, как себя ведут такие пользователи.

Если используется Гугл Хром с уникальной учетной записью, то браузер будет склеивать такого пользователя на любом устройстве.

То, что нет готового решения учета пользователя с разных устройств и есть одно из основных ограничений по работе с такими отчетами. Я не говорю, что каждый бизнес должен так работать. Моя задача – показать, как считаются эти данные, какие накладываются ограничения. Чтобы вы после этого сами решили – нужно ли вам в этом разбираться, полезно ли это будет для вашего бизнеса. Либо это просто тренд, который скоро пройдет и появится что-нибудь более интересное.

Отчёты Google Analytics для анализа многоканальных последовательностей

Отчет «Обзор»

Несколько интерфейсных моментов в отчете «Обзор».

Итак, 4332 – это общее количество транзакций на сайте за данный период. Цифра не меняется, так как это сумма всех транзакций (всех целей).

509 – это сумма всех выбранных конверсий за данный период.

262 – это покупки, где пользователи прежде чем купили товар, в течении 30 последних дней заходили минимум два раза на сайт и совершили минимум две сессии.

Чуть ниже видно пересечение. Здесь указаны, какие каналы чаще всего были источниками переходов к нашей цели. Мы видим, что практически в 80% всех конверсий, которые совершались, участвовал прямой переход. Вероятнее всего, пользователь заходил по какой-то рекламной активности, а второй свой сеанс начинал с прямого перехода. Либо прямой переход мог вначале привести пользователя к нам на сайт и уже потом, по какому-то другому каналу, пользователь совершал покупку.

Мы можем выбрать три варианта источника, которые чаще всего используются. Мы получим диаграмму, по которой видно насколько часто используются и как часто пересекаются эти источники.

В рамках наших цепочек посещений клиентов, примерно в 1,57 %, пользователь заходил и по прямому переходу, и по переходу с какого-то сайта, и использовал бесплатный поиск. Дальше интереснее: цепочка в которую входил прямой переход и просто переход – тоже участвовал в 18,47% транзакций. Таким образом мы можем посмотреть любые пересечения.

Если мы посмотрим на общий процент и просуммируем его, то сумма будет больше 100%. Это связано с тем, что один канал мог быть в цепочке как где-то в начале, так и где-то в конце. У нас в рамках одной покупки мог присутствовать и прямой переход, и бесплатный, и поисковая реклама.

Отчет «Ассоциированные конверсии»

На диаграмме видно количество цепочек, куда попадают сразу три канала: контекст + прямой + органика.

509 – сумма всех выбранных конверсий в заданный период.

262 – сумма всех выбранных конверсий в заданный период, где перед покупкой пользователь совершил больше 2-х сессий.

Если значение коэффициента меньше 1, то этот канал чаще всего выступает вспомогательным, если больше 1, то закрывающим каналом, если примерно равен 1, то и тем и другим.

Сумма не соответствует 262 против 349.

Сумма равна общему числу 509.

Следует знать, что длина последовательности во взаимодействиях – это не совсем количество дней. Например, сегодня зашел на сайт интернет-магазина, а завтра совершил покупку. С момента моего первого захода до совершения покупки прошел один день. С точки зрения длины последовательности – это длина сеансов, которые я совершил. Допустим утром посмотрел на сайте рекламодателя, совершил прямой заход, вечером перешел по контекстной рекламе, а потом совершил прямой, конверсионный, заход и покупку. Получается, в рамках одного дня я совершил как минимум два взаимодействия с сайтом и с разных каналов.

Отчет «Основные пути конверсий»

По сути это информация о том, какими источниками чаще всего пользователь заходил, прежде чем совершить транзакцию. Мы видим, что для 68 транзакций пользователи проходили следующий путь. В течении 30 дней до совершения транзакции они совершили два визита, из которых и для первого и для второго визита источником был прямой переход.

22 покупки были совершены пользователями который прошли следующий путь. Прежде чем совершить покупку: один раз они перешли с какого-то сайта и потом два визита они сделали по прямому заходу.

21 конверсия – это были три визита у пользователя и он каждый из этих визитов приходил прямым запросом.

Чтобы было много конверсий необходимо настроить цели в Google Analytics. Их необходимо определить, чтобы можно было проанализировать. Мы здесь видим, что для интернет-магазина Google самая важная цель – это когда пользователи совершают покупку. Есть еще другие цели: регистрация, переход в Checkout и прочие.

Есть системы, способные соединить Google Analytics и Call-трекинг. Таким образом, можно звонок настроить как цель и просматривать всю цепочку конверсий, анализировать не только online, но и как offline режиме.

Рассмотрим ассоциированные конверсии google analytics. В данном случае мы смотрим не на конверсию, а на источники. То есть, какие источники были вспомогательными перед тем, как пользователь пришел на сайт и совершил покупку.

Вернемся к нашему отчету «Пути → источники → каналы». Возьмем такой путь: бесплатный поиск, прямой переход, прямой переход. Здесь один источник, в сессии которого была совершена покупка и два источника, которые предваряли покупку. Те источники, которые помогали привести пользователя на сайт – называются ассоциированные.

Посмотрим отчет «Ассоциированные конверсии». Также выбираем даты, выбираем окно обзора – за какой период назад мы будем смотреть. Здесь мы выбираем исходя из особенностей вашего бизнеса. В нашем примере, Гугл продает на своем сайте товары не относящиеся к долгим покупкам, а чаще всего довольно импульсные. Поэтому период 30 дней будет вполне достаточно. Выбираем ту же конверсию – транзакцию и переходим к нашим показателям. Число ассоциированных конверсий – это число конверсий, в которых было больше чем один заход на сайт, перед совершением транзакции. Практически в половине всех покупок пользователи как минимум два раза заходили на сайт, прежде чем совершили покупку.

Следующий важный показатель, который стоит рассмотреть и, который во многом определяет свойственность этих самых ассоциированных конверсий для сайта – это показатель отношения ассоциированных конверсий к совершенным транзакциям. Если цифра, больше, чем 1, то это значит, что для сайта очень важно следить за многоканальностью. Следовательно пользователи довольно долго выбирают или часто заходят на сайт перед тем, как совершить покупку. Если сумма 1 – это значит, что число конверсий и ассоциированных конверсий на сайте примерно одинаково. Если же цифра меньше 1 или стремится к нулю, то это значит, что в таком бизнес для пользователей свойственны покупки «здесь и сейчас».

Сумма ассоциированных конверсий

Для каждого канала рассчитывается сумма ассоциированных конверсий. И если мы просуммируем наши цепочки, то получится цифра больше, чем число ассоциированных конверсий. Это связано с тем, что в рамках одной цепочки может быть и прямой переход, и переход с какого-то сайта.

Вспомним наши цепочки на отчете «Основные пути конверсии». Пользователь вначале заходил с бесплатного поиска, потом был прямой переход и покупка с прямого перехода. В ассоциированные конверсии попадут и поиск и прямой переход.

Если решаете это учитывать, то не суммируйте ассоциированные конверсии google analytics с обычными конверсиями. Потому, что может получится ситуация: по отчетам все хорошо, конверсий много, но при этом реальная картина не такая оптимистичная.

В отчете последний столбец – соотношение ассоциированных конверсий к заказам. Здесь мы видим такую ситуацию. Прямой поиск является чуть реже ассоциированным, чем замыкающим. Это канал, который чаще всего привлекает продажи «здесь и сейчас». При этом переходы с сайтов чаще вспомогательный канал, чем замыкающий. У него коэффициент 1,3. Если у вас есть набор каналов, которые также сильно отличаются, то вам стоит задуматься о том, чтобы выделить отдельные метрики эффективности для разных каналов.

Обычно работают с источниками и каналами – теми значениями, которые прописываются для отслеживания источника перехода. Здесь можно отследить каждый отдельный сайт, на котором дается реклама. Довольно часто возникает вопрос посчитать все цепочки, в которые входил тот или иной источник.

Допустим нам необходимо показать руководству, как работает наша контекстная реклама: сколько было переходов, сколько было покупок. Для этого мы можем перейти в отчет ассоциированные конверсии на вкладку конверсии и увидим такую информацию. В нашем примере, для магазина Гугл, по контекстной рекламе таких транзакций было 13 штук.

Отчет «Время до конверсии»

Данный отчет описывает, сколько дней проходит с первого посещения до совершения конверсии. Порядка 63% конверсий в нашем примере были совершены в первый день посещения. Но оставшиеся 35% какое-то время думали над покупкой.

Также можно оценить и число взаимодействий. Этот отчет можно использовать для исследования целевой аудитории.

Отчет «Длина последовательности»

Отчет описывает, сколько посещений необходимо клиенту, чтобы совершить конверсию.

Атрибуция. Отчет «Инструмент сравнения моделей»

Атрибуция – это правило распределения ценности за достигнутую цель. Разные системы могут использовать разные модели атрибуции. Система аналитики Google Analytics имеет модель атрибуции «последний не прямой канал».

Ценность по конверсии распределяется по последнему каналу, в случае, если он не является прямым. Если проект с большей многоканальностью, то нужно использовать и другие модели атрибуции.

Допустим, мы хотим присваивать ценность только тем каналам, которые приводят пользователя впервые на наш сайт. Для этого мы заходим в отчет «Атрибуция» и открываем инструменты сравнения. Здесь мы можем выбрать то правило, по которому мы хотим сравнить нашу модель атрибуции.

Возьмем стандартную модель атрибуции «по последнему не прямому взаимодействию» и сравним его с моделью атрибуции «первое взаимодействие». Как раз сравнение моделей атрибуции позволяет нам понять насколько подходит многоканальность для нашего проекта.

В нашем примере для прямых переходов по «последнему не прямому» 285 конверсий, а по «первому взаимодействию» – 314. Разница не такая большая. Вероятней всего разница на тот прямой переход, который приводил пользователя на сайт.

Для переходов с рекламных источников и рекламных каналов различие также не столь большое – 123 конверсии против 136 конверсий.

Если выбрать период анализа больше, то с точки зрения поисковой рекламы все осталось также. А с точки зрения социальных сетей мы видим, что данный источник чаще приводит повторные продажи. Здесь уже цифры побольше и поэтому этим цифрам можно уже верить. Так как даже в большом временном отрезке разница между этими моделями небольшая, то делать какие-то дополнительные модели атрибуции нет смысла.

Однако, есть еще ряд других интересных моделей атрибуций.

Для ваших проектов рекомендую поэкспериментировать с моделями атрибуции и посмотреть, насколько критична будет разница для того или иного канала. Если вы заметите, что по какой-то модели атрибуции разница довольно критична, то это будет дополнительный повод задуматься о том: стоит ли внедрять в логику оптимизаций какие-то данные из многоканальных последовательностей.

Определим правила назначения конверсий (атрибуцию)

Отчет «Основные пути» поможет сформировать атрибуцию согласно «сырым» данным. Допустим цепочка номер 31. Мы можем видеть, что пользователи данной цепочки начинали знакомство с сайтом с корпоративного портала Гугл, после дважды заходили прямым заходом и уже потом совершали покупку.

В каждой из этих моделей атрибуции какой-то из источников будет считаться недооцененным. Поэтому для данной цепочки можно взять модель атрибуции, когда мы всем каналам отдаем одинаковую ценность. Для этого мы смотрим, что было четыре визита до совершения покупки. Делим наши 17 конверсий на 4 визита – по 4,25 будет примерно ценность у данных каналов.

Данные по затратам передаются из импортируемых расходов и связки с Adwords и рассчитывается ценность за конверсию. Также можно передавать затраты по другим источникам, которые вы размещаете, через импорт данных о расходах.

Изменение числа конверсий в различных моделях.

Нужно ли вам работать с данными отчетами?

С данными отчетами нужно работать, если:

Что не учитывают многоканальные последовательности Google Analytics:

Допустим, вы понимаете, что с контекстной рекламы уже выбрали всех покупателей, которые были бы интересны. Вы можете на своем сайте разместить блог, который будет привлекать покупателей на более ранних этапах. Тогда отдельно для блога надо выбрать метрики эффективности по ассоциированным конверсиям. А для контекстной рекламы продолжить оценивать эффективность моделью атрибуции «последнее непрямое взаимодействие».

Рассмотрим случай, когда в рамках контекстной рекламы у вас разные направления. Одно направление будет служить для привлечения пользователей с еще не сформированным спросом, например, по каким-то информационным запросам. Это лучше всего оценивать с учетом многоканальности и с учетом ассоциированных конверсий.

Для той части контекстной рекламы, которая направлена на привлечение горячих покупателей, следует выбрать модель атрибуции по последнему взаимодействию.

Рассмотрим пример, как определить, какой канал получит ценность, используя модель атрибуции «по последнему непрямому». У меня есть потребность в телевизоре. Захожу в Гугл, вбиваю «купить телевизор». Перехожу по контекстной рекламе и выбираю телевизор. Дальше я ухожу с сайта и захожу через три часа по прямому переходу и совершаю покупку.

Нам нужно понять, каким путем я зашел на сайт. У меня было два клика – по контекстной рекламе и по закладке в браузере. В данном случае используется правило – отдавать ценность последнему каналу, если он не прямой. В моем случае ценность идет на контекстную рекламу, которая изначально утром привела меня на сайт. То есть всю ценность получит канал контекстной рекламы. Можем сказать, что отчет по многоканальным последовательностям важен в понимании всей воронки продаж.

Если хотите овладеть всеми навыками работы с Google Analytics, то курс «Веб-аналитика: отслеживание эффективности интернет-рекламы» разработан именно для вас. Пройдя обучение, вы сможете делать анализ каждой покупки вашего интернет-магазина. Курс также будет полезен тем, кто хочет анализировать трафик своего веб-ресурса.

Перспективы развития анализа многоканальных последовательностей

По умолчанию мы видим в системе Google Analytics цепочки, связанные с переходом на сайт. Сейчас есть сервисы, которые позволяют фиксировать факт показа баннера где-то на других сайтах. Это расширяет цепочку взаимодействий.

Есть сервисы, которые нацелены на то, чтобы склеить пользователей в одного человека. Мы видим, что это не разные пользователи, потому что человек заходил на сайт с разных браузеров или с разных устройств. Это тоже будет повышать точность тех цепочек, которые собираются в системах веб-аналитики.

Уже сейчас применяются такие технологии, когда фиксируется эффект не только от интернет-рекламы, но и эффект от офлайновой рекламы (билборд, реклама по телевизору).

В перспективе будут развиваться сервисы, определяющие цепочки коммуникаций с брендом. Главная задача – более точно атрибутировать ценность за привлечение клиента.

Запись вебинара: