Как выстроить многоканальные последовательности и проанализировать результаты | SEO кейсы: социалки, реклама, инструкция

Обычно, клиент приобретает продукт либо услугу не сходу: ему необходимо время, чтоб выучить предложения и обдумать покупку. Длинный цикл принятия решения отличителен для базаров со трудным и драгоценным продуктом.

Ежели проследить все взаимодействия компании и покупателя, получится путь клиента. Таковая цепочка состоит из 12 и более звеньев и указывает все каналы, через которые возможный клиент пришел к покупке.

Google Analytics визуализирует цепочки взаимодействия клиентов и компании на вкладке «Многоканальные последовательности». С поддержкою данной функции можнож проанализировать воздействие каждого канала на общую прибыль.

Анализ многоканальных последовательностей поможет компании:

• Понизить стоимость конверсии — и это главная цель анализа.
• Распланировать бюджеты меж рекламными каналами на базе их вклада в общую прибыль.
• Найти самые действенные точки входа юзеров при проведении брендинговых маркетинговых кампаний.
• Найти лучший период ретаргетинга.

Поначалу осмотрим главные отчеты, которые посодействуют улучшить маркетинговые кампании.

Отчеты для анализа многоканальных последовательностей

Длина последовательности до конверсии

До этого чем приобрести продукт либо услугу, клиент, быстрее всего, часто заходит на сайт торговца. В отчете «Длина последовательности» можнож поглядеть, сколько разов юзер навещает сайт, до этого чем совершит целевое событие.

Путь к отчету: «Конверсии» -> «Многоканальные» -> «Длина последовательности».

Задайте нужные характеристики:

1. Выберите интересующие цели.
2. В «Типе» оставьте «Все».
3. Оставьте все типы взаимодействий.
4. Выберите, за сколько дней до конверсии учесть данные. Очень вероятный период — 90 дней.

В образце мы избрали лишь один тип конверсии — транзакции.

Что видим в отчете?Около 42% покупок совершаются при первом содействии с сайтом. Другие 58% растягиваются на несколько взаимодействий:

Сходственная картина типична для большинства бизнесов. Но для неких типов конверсий ситуация различается. Безвозмездные события: подписка на рассылку либо загрузка безвозмездного контента — могут совершаться при первом содействии в 90% случаев и более.

Ежели более 90% конверсий на сайте совершаются при первом содействии, многоканальные последовательности вам не необходимы.

Главные пути конверсии

Последующий отчет покажет, какая последовательность маркетинговых каналов приносит величайшую прибыль. На вкладке «Многоканальные последовательности» выберите «Главные пути конверсии»:

Отчет смотрится так:

Когда выгрузите данные и определите закономерности, можнож планировать деятельность в маркетинговых каналах по более успешным вязкам.

Время до конверсии

Осмотрим последующий отчет в выпадающем меню — «Время до конверсии»:

Из отчета узнаем, сколько дней проходит с момента первого взаимодействия с сайтом до конверсии:

В образце 62% всех конверсий совершается в 1-ый день.

На базе данных мы можем найти более действенный период для ретаргетинга. К примеру, ежели в течение 15 дней опосля пуска кампании конверсий малюсенько либо совершенно нет, идет устранять юзеров из перечня.

Либо мы видим, что всплеск активности наблюдается на 7-й день опосля первого визита. Тогда настраиваем ретаргетинг конкретно на этих юзеров.

Ассоциированные конверсии

Из отчета по ассоциированным конверсиям можнож понять, какие каналы являются главными, а какие — вспомогательными.

Тут мы получаем статистику по трем чертам:

• Анализ вспомогательных конверсий.
• Анализ первого взаимодействия.
• Конверсии.

В этом разделе нас интересуют вкладки «Анализ вспомогательных конверсий» и «Анализ первого взаимодействия».

1. Анализ вспомогательных конверсий

В отчете «Анализ вспомогательных конверсий» для каждого канала отображается:

• Количество ассоциированных конверсий — тех, в каких данный канал играл вспомогательную роль.
• Количество конверсий по заключительному клику либо прямому взаимодействию.
• Ценность обоих типов конверсий с разбивкой на каналы, ежели настроена передача ценности выбранной конверсии в GA.
• Отношение ассоциированных конверсий к конверсиям по заключительному клику либо прямому взаимодействию:

Чем больше число в заключительном столбце отчета, тем наименьшую роль играет канал: в пути клиента он находится, но конверсии совершаются при переходе из иных каналов. И напротив: ежели значение меньше единицы, то канал является главным, накрывающим — конверсии совершаются через него.

На скриншоте мы видим, что «( direct)/(none)» — накрывающий канал. А Директ и AdWords — вспомогательные каналы, через которые конверсии совершаются реже. Но они принимают активное роль во всей цепочке взаимодействия.

Главно!Ежели информация о абсолютных конверсиях передается в Google Analytics с поддержкою Measurement Protocol, заключительным источником / каналом в отчете постоянно будет «direct / none». Это необыкновенность Google Analytics при работе с Measurement Protocol.

2. Анализ первого взаимодействия

Когда мы переключимся на вторую вкладку, увидим количество конверсий, для которых 1-ое взаимодействие вышло через тот либо другой канал:

Отчет полезен при анализе брендинговых кампаний либо кампаний, цель которых — продвижение новейшего продукта на базаре. Можнож выяснить, какие каналы и маркетинговые кампании «цепляют» юзеров. Конкретно в эти каналы и стоит вкладываться в последующем.

На скриншоте лидирует Директ. Ежели бы этого канала не было, не было бы и конверсий. В п. 1 мы узнали, что этот канал вспомогательный, но не накрывающий. Ежели бы мы расценивали эффективность Директа лишь отталкиваясь от конверсий по заключительному клику, мы приняли бы ошибочное решение о сокращении бюджета либо прекращении работ с сиим каналом.

Как группировать каналы

Ежели анализировать отчет, где каналы сгруппированы по умолчанию, можнож ошибиться в выводах. К примеру, значение «yandex-direct / cpc» параметра «Источник либо канал» содержит данные по рекламе в поиске, РСЯ и ретаргетингу. Так как это различные источники, итог отчета по данной группе каналов — средняя температура по клинике.

Для корректного анализа советуем творить группы каналов.

Пример

Мы знаем, что к источнику «yandex-direct» относятся кампании на поиске по тематическим ключевикам и по наименованию бренда. Также кампании в РСЯ. Чтоб верно оценить эффективность источников, нам необходимо разбить источник yandex-direct на:

• Бренд
• Поиск
• РСЯ

Чтоб это сделать, необходимо создать кастомную группу каналов:

1. Зайдите в панель админа.

2. Выберите «Опции канала» -> «Группа каналов»:

3. Кликните на клавишу «Новенькая группа каналов»:

4. Введите заглавие группы каналов и попеременно задайте условия для РСЯ, поиска и бренда. Для поиска условия могут смотреться так:

5. При анализе ассоциированных конверсий выберите в отчете группу каналов, которую лишь что создали:

Сейчас воздействие каждого источника нам видно лучше:

Для еще более четкой картины можнож разбить три канала — «Бренд», «Поиск» и «РСЯ» — на группы каналов, которые содержат определенные кампании.

Таковым же образом необходимо детализировать каждый маркетинговый канал.

Модели атрибуции и перераспределение бюджета

Модели атрибуции в Google Analytics — комплекты верховодил, которые определяют принцип распределения ценности меж каналами в пути конверсии. Ежели выбрать правильную модель атрибуции, можнож найти вклад каждого канала в реализации и верно распланировать маркетинговый бюджет по каналам.

Допустим, компания выделила бюджет на маркетинг. Поначалу необходимо выбрать правильную модель атрибуции. Это дозволит найти, какой доход каждый канал принес. Далее определяется ROMI — и компания увидит ценность каждого канала. И теснее на базе ROMI бюджет перераспределяется на более выгодные каналы.

Модели атрибуции

Обычные модели атрибуции, которые употребляются в Google Analytics, описаны здесь. Модель атрибуции по умолчанию — заключительнее непрямое взаимодействие.

У каждой модели есть свои превосходства и недочеты, потому снутри Google Analytics можнож творить свои модели атрибуции на базе обычных.

Вкладка «Администратор» -> Модели атрибуции:

Но можнож пользоваться и одной из обычных моделей.

Для образца нам подходит модель «Атрибуция с привязкой к позиции», потому творить новейшую мы не будем.

Главно!Нельзя сопоставлять меж собой различные каналы. Юзер, который пришел на сайт по брендовому запросу, и тот, кто кликнул по баннеру в КМС, — это различные люди на различных шагах принятия решения. Потому проводить анализ по модели атрибуции «Заключительнее взаимодействие» некорректно.

Определение ценности канала и перераспределение бюджета

Как найти ценность каждого канала отталкиваясь от убеждений возврата инвестиций и распределения рекламного бюджета?

Предположим, маркетинговый бюджет сочиняет 1 000 000 руб. за месяц, и распределен он так:

• Яндекс.Директ — 300 000 руб.
• Google AdWords — 200 000 руб.
• Таргет ВКонтакте — 170 000 руб.
• Таргет Facebook — 150 000 руб.
• MyTarget — 180 000 руб.

Далее, найдите в Analytics инструмент сопоставления моделей атрибуции:

Как мы произнесли выше, в осматриваемом образце нам вполне подходит модель атрибуции «На базе позиции». Но вам ничего не мешает выбрать свою.

Нас интересует столбец «Ценность конверсии»:

Из этого столбца мы видим, что доход от каждого канала быть может распределен так:

• Яндекс.Директ — 700 000 руб.
• Google AdWords — 450 000 руб.
• Таргет ВКонтакте — 270 000 руб.
• Таргет Facebook — 250 000 руб.
• MyTarget — 190 000 руб.

Далее посчитайте ROMI каждого канала:

• Яндекс.Директ: 700 000 руб. / 300 000 руб. * 100 = 233%
• Google AdWords: 300 000 руб. / 200 000 руб. * 100 = 150%
• Таргет ВКонтакте: 270 000 руб. / 170 000 руб. * 100 = 159%
• Таргет Facebook: 250 000 руб. / 150 000 руб. * 100 = 167%
• MyTarget: 190 000 руб. / 180 000 руб. * 100 = 106%

Последующий шаг — найти новейшие бюджеты для каждого канала. Для этого рассчитайте долю каждого канала в прибыли(% от общей прибыли). Сложив весь доход, получаем цифру 1 710 000 руб. Из их:

• Яндекс.Директ — 41%
• Google AdWords — 18%
• Таргет ВКонтакте — 16%
• Таргет Facebook — 14%
• MyTarget — 11%

И далее в согласовании с приобретенными процентами распределяем бюджет на каналы:

Приведенный пример обрисовывает лишь базисный принцип оценки ценности каждого канала и распределения рекламного бюджета.

Выгрузка данных с поддержкою API

Весь описанный выше процесс можнож и необходимо заавтоматизировать. Чтоб это сделать, настройте выгрузку данных из API Google Analytics в Google Spreadsheets и потом настройте формулы.

Создайте порожнюю таблицу и установите расширение «Google Analytics». Вот прямая ссылка на него.

Далее создайте порожней отчет:

Обязан получиться таковой шаблон:

В строке 4 указан ID представления, из которого будет происходить выгрузка. Другие характеристики досконально описаны в инструкции для разработчиков.

Заполните шаблон подходящими параметрами. Синтаксис можнож проверить с поддержкою Query Explorer. Опосля этого нажмите на Run reports в меню и получите выгрузку на отдельном листе.

Далее настройте нужные формулы. В итоге вы увидите план по распределению бюджета по каналам на ближний период.

Многоканальные последовательности — главный инструмент, который дозволяет планировать расходы и анализировать итог по каждому каналу интернет-маркетинга. Полагаемся, что эта аннотация поможет вам распланировать бюджет на 2018 год и получить максимальную прибыль.