Yandex Metrica est la dernière transition significative. Comment évaluer les sources de trafic à l'aide de modèles d'attribution dans Google Analytics

Chaque année, la concurrence sur le marché s'intensifie, ce qui oblige les entrepreneurs à se battre littéralement pour chaque visiteur du site Web. C’est pourquoi les stratégies basées sur le comportement sont devenues au premier plan du marketing auprès des consommateurs. Cela vous permet à terme d’augmenter vos revenus et d’augmenter le nombre de clients. Malheureusement, de nombreux spécialistes du marketing et propriétaires de sites Web ignorent tout simplement ces informations vraiment précieuses sur le comportement des utilisateurs.

Le début du parcours de conversion d'un visiteur d'un site Web peut désormais résider dans les médias payants, la publicité en ligne et les points de contact hors ligne (flyers, souvenirs, bouche à oreille). La seule façon de savoir quels canaux génèrent réellement des conversions est d’utiliser des mesures intelligentes.

Introduction de l'attribution

L'attribution est la détermination de la source de trafic qui a abouti à une conversion (action cible ou vente).

Par exemple, disons qu'un client voit votre annonce sur son site d'actualités préféré mais n'effectue aucune action. Plus tard, il le voit sur l'un des réseaux sociaux, clique sur l'annonce, mais il n'y a pas d'augmentation de la conversion. En fin de compte, il voit votre appel à l'action sur un autre site, accède à la page et prend l'action ciblée. L'attribution vous permet de suivre ce processus, d'identifier les canaux les plus efficaces et, en fonction des informations reçues, de construire une stratégie marketing.

Il y a trois étapes principales pour intégrer l'attribution dans votre campagne marketing.

Sélectionnez un modèle d'attribution.

Il existe de nombreuses options, mais les plus utilisées sont les suivantes :

Dernier clic. Selon une enquête récente, 80 % des annonceurs utilisent ce modèle d'attribution, même s'ils le jugent insuffisamment efficace. La conversion est influencée par divers facteurs, mais ce modèle couvre tous les canaux qui ont « attiré » le client dans l'entonnoir de vente. L'utilisateur a vu la même annonce sur quatre sites différents - son intérêt a continué de croître après chaque visionnage, mais ce n'est que sur le dernier site que le client a décidé d'entreprendre l'action ciblée.
Cliquez d’abord. Ce modèle est une projection inversée du précédent. Dans ce cas, l'annonce « principale » est considérée comme la première annonce sur laquelle le client potentiel a cliqué, même si son action n'a pas entraîné une augmentation immédiate de la conversion.
Premier et dernier clic. L’essence de ce modèle réside dans le fait que la première annonce éveille l’intérêt de l’utilisateur et la dernière l’encourage à passer à l’action.
Droits égaux. Selon ce concept, toutes les publicités placées et consultées par le client se voient attribuer la même valeur.
Entonnoir de vente « complet ». Dans ce cas, chaque élément du chemin de conversion de l’utilisateur compte. Vous pouvez même déterminer en pourcentage l'importance de la première annonce, le rôle du marketing par e-mail et, enfin, l'appel à l'action, grâce auquel l'action cible a finalement été réalisée. Cela vous permet de classer l'importance de chaque élément de votre campagne marketing.

Vous devez tester différents modèles pour déterminer celui qui convient le mieux à votre entreprise.

Trouvez une plateforme d'attribution.

Selon le type de campagne que vous diffusez, l'attribution peut être intégrée au système que vous utilisez. Si ce n'est pas le cas, vous avez toujours la possibilité d'utiliser diverses prestations Par exemple, les outils de reciblage AdRoll et Perfect Audience intègrent cette fonctionnalité au système, tout comme Facebook et Double Click Campaign Manager de Google.

Pour obtenir une fonctionnalité d'attribution maximale, vous pouvez utiliser des plateformes d'analyse telles que Google Analytics, IBM Digital Analytics et Adobe Site Catalyst. Comme option alternative Vous pouvez embaucher un spécialiste de l'attribution pour vous aider à comprendre ce processus.

Vous pouvez également comprendre l'efficacité de la chaîne à l'aide de widgets. Par exemple, du fait que le client interagit avec des widgets : clique sur la « croix », accède à celui recommandé dans la fenêtre pop-up ou quitte les contacts.

Le système Google Analytics calculera l'action cible (dont vous avez besoin) et trouvera sa source. De cette façon, vous pouvez comprendre que Yandex Direct, par exemple, vous a apporté 1 e-mail d'un client via .

Découvrez comment les widgets aident à créer des entonnoirs de vente et à mesurer les performances des canaux.

UN/ Bles tests utilisant l'attribution vous aideront à mieux comprendre le client.

L'attribution combinée aux tests A/B vous permet de vous concentrer sur les canaux les plus performants, ainsi que de tester divers éléments marketing tels que les appels à l'action, le design, l'utilisation d'offres avantageuses, etc. Essentiellement, cela vous permet de comprendre comment vos actions impactent l’ensemble du cycle de vente.

Afin d'identifier quels éléments de campagne sont les plus efficaces, il est recommandé d'intégrer l'attribution à chacun d'eux. La liste comprend les médias sociaux, le reciblage publicitaire, le marketing par e-mail, la publicité directe, etc. De ce fait, vous saurez avec certitude que « cette bannière sur ce site ou cette chaîne de lettres génère au total X montant de revenus ».

L'attribution vous permet de mieux comprendre le chemin de conversion de vos clients, ce qui, à son tour, vous aidera à calculer correctement les coûts et à optimiser votre stratégie marketing.

Comment vos canaux publicitaires interagissent-ils les uns avec les autres ? Quelle est la meilleure façon de répartir les fonds entre eux ? Faut-il désactiver une campagne publicitaire si elle n’apporte pas de conversions ? Toutes ces questions douloureuses peuvent trouver une réponse en étudiant le comportement des utilisateurs et leur parcours d’achat. Dans cet article, je vais vous montrer comment procéder à l'aide des conversions assistées et de la comparaison des modèles d'attribution dans Google Analytics.

Que sont les conversions assistées ?

Les canaux efficaces attirent les utilisateurs qui effectuent des actions ciblées sur le site (transactions, inscriptions, commandes rappeler et plus encore - tout dépend de la méthode de monétisation du projet). Dans le même temps, une seule interaction avec le site suffit parfois pour qu'un visiteur se convertisse, mais pas toujours. Le plus souvent, la règle des « sept touches » fonctionne : c'est pourquoi un outil distinct est utilisé pour chaque étape de l'entonnoir de vente. Par exemple, la publicité display aide les utilisateurs à découvrir votre produit, tandis que la publicité sur les recherches attire les utilisateurs déjà intéressés.

Conversions associées— actions cibles dans lesquelles le canal analysé était une source auxiliaire (c'est-à-dire que l'interaction finale s'est produite après le passage d'un autre canal). Imaginez que vous vendez des jouets pour enfants.

1. L'utilisateur a vu publicité dans les médias et je suis allé sur votre site. Parmi l'assortiment de la boutique en ligne, il aimait un minion jouet, mais l'utilisateur n'a pas finalisé la transaction car à ce moment-là il n'était pas intéressé par l'achat (avec bannière publicitaire Cela arrive souvent - lisez).

2. Une semaine plus tard, ce visiteur a été invité à une fête d'anniversaire et s'est souvenu des jouets de votre site. J'ai cherché « jouet minion » et j'ai vu le vôtre. publicité de recherche et enregistré le site dans les favoris de votre navigateur pour le retrouver rapidement après avoir reçu votre salaire.

3. Enfin, au cours du troisième visite directe l'utilisateur a commandé un jouet. Par défaut, Google Analytics attribue à toutes les conversions une valeur basée sur la dernière source indirecte de la visite, dans notre cas, la publicité sur les recherches. Dans le même temps, dans les rapports généraux, nous ne verrons pas que la publicité display soit l'un des facteurs pour lesquels l'utilisateur a acheté un jouet sur votre site Web.

Si l’un de vos canaux ou sources n’affiche pas les conversions dans les rapports Google Analytics réguliers, ne vous précipitez pas pour l’abandonner, cela pourrait être une étape clé dans le parcours d’achat de l’utilisateur.

Comment visualiser les conversions assistées avec Google Analytics ?

Pour savoir si un canal ou une source a contribué ou non au parcours de conversion d'un utilisateur, utilisez le rapport Entonnoirs multicanaux. Pour ce faire, allez dans l'onglet « Rapports » et dans le panneau de gauche sélectionnez « Conversions » - « Entonnoirs multicanaux ». 1. Dans le sous-élément « Aperçu », vous pouvez voir un résumé général et une visualisation de la relation entre les différentes sources de conversion.
2. Dans le sous-élément « Conversions associées », vous pouvez voir des informations directes sur les canaux de conversions associées, leur quantité et leur valeur :
3. Sur l'onglet « Délai de conversion », il est fourni information utile pour savoir combien de jours il faut à vos utilisateurs pour prendre une décision d'achat. Ces informations peuvent être utilisées pour paramètres de qualité remarketing.
Veuillez noter que la ligne « 12-30 jours avant la conversion » affiche la somme des actions cibles pour les jours analysés. En cliquant sur le plus à côté de la ligne, vous verrez des informations plus précises.
4. Le dernier sous-élément est « Chemins de conversion principaux ». Cela affiche des informations sur le nombre d'interactions que les utilisateurs effectuent avec le site avant d'effectuer un achat et les canaux qu'ils utilisent. Dans notre exemple, les visites directes et la publicité sur les recherches mènent. Ce ne sont pas toutes les possibilités d'analyse des conversions associées qu'offre Google Analytics. Nous examinerons ensuite l'outil de comparaison des modèles d'attribution.

Qu’est-ce que l’attribution et quels modèles existent ?

Attribution est la répartition de la valeur de conversion entre toutes les interactions des utilisateurs avec le site avant d'effectuer une transaction.

Comme je l'ai déjà écrit, par défaut, les rapports Google Analytics attribuent une valeur à la dernière interaction indirecte de l'utilisateur avec le site. Ces informations seront utiles si l'utilisateur prend le plus souvent une décision d'achat après la première interaction. Par exemple, la publicité display pour un service de livraison de pizza peut générer des conversions dès la première visite sur le site.

Examinons chaque modèle en détail, à l'aide des illustrations de la présentation de Google.

100 % du crédit de conversion est attribué à la première interaction. Ce modèle est bien adapté pour mesurer l’efficacité de la publicité display, puisque son objectif est de familiariser l’utilisateur avec votre offre.

Dans la chaîne d’interactions, 100 % du crédit de conversion est attribué au dernier canal, même s’il s’agissait d’un lien direct vers le site.

3. Modèle du dernier clic Google Ads

Dernier clic sur l'annonce Annonces Google reçoit 100 % de la valeur de conversion.

Chaque interaction se voit attribuer la même valeur de conversion. Ce modèle peut être utilisé lorsque chaque point d’interaction de l’utilisateur avec le site est d’égale importance.

Plus l’interaction est proche du moment où l’action cible est réalisée sur le site, plus sa valeur est grande.

Les premier et dernier canaux de la chaîne d'interactions se verront attribuer 40 % de la valeur, les 20 % restants seront répartis uniformément entre les canaux restants. Ce modèle sera utile si vous êtes intéressé à la fois par la première interaction, lorsque les utilisateurs ont pris connaissance pour la première fois de votre offre, et par la dernière interaction, lorsque l'action cible a été effectuée sur votre site Web.

Avec ce modèle, vous répartissez indépendamment la valeur des conversions entre les interactions. Vous pouvez créer un tel modèle directement dans l'interface de Google Advertising.

Ce modèle est disponible dans Google Marketing Platform. Il distribue la valeur sur toutes les sessions de la chaîne en fonction de la corrélation entre la présence de la source dans la chaîne et la conversion de la chaîne.
Le modèle basé sur les données ne peut être utilisé que dans les comptes contenant une grande quantité de données (minimum 20 000 clics et 800 conversions en 30 jours).

1. Sélectionnez « Rapports » dans le panneau supérieur, puis dans le menu de gauche suivez le chemin : « Conversions » - « Attribution » - « Outil de comparaison de modèles ».

2. Choisissez des objectifs qui vous intéressent. Par exemple, vous ne pouvez pas prendre en compte les actions associées, comme l'ajout d'un article à votre panier, mais uniquement les transactions.

3. Dans la fenêtre d'analyse, sélectionnez le nombre de jours avant la conversion à prendre en compte pour l'analyse (de 1 à 90 jours).

4. Ensuite, vous devez sélectionner le modèle d'attribution avec lequel le rapport sera construit.

4.1. Vous pouvez choisir l'un des modèles d'attribution par défaut.

4.2. Vous pouvez également créer votre propre modèle d'attribution ou en importer un tout prêt à partir de la galerie Google Analitycs.

4.3. Un autre fonction importante— sélection de plusieurs modèles d'attribution (trois au maximum). Par exemple, prenons les modèles d'attribution pour la dernière et la première interaction.

5.1. Par défaut, vous pouvez analyser par sources, canaux et leurs groupes.

5.2. Vous avez également la possibilité de sélectionner n'importe quel paramètre dans la liste des sources de trafic, paramètres utilisateur Et Données Google Publicité. 6. Et enfin, vous pouvez segmenter le rapport. Par exemple, comparez les conversions survenues à la suite de la publicité lors de la première ou de la dernière interaction.
En appliquant les segments sélectionnés ci-dessus, vous obtiendrez le type de rapport suivant :
Vous savez maintenant comment utiliser l'outil de comparaison des modèles d'attribution.

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L'attribution des conversions est un concept à plusieurs composants composé des termes « attribution » et « conversion ».

La conversion en entreprise se produit lorsqu'un utilisateur effectue une action cible pour l'entreprise. Par exemple, si votre objectif est qu’un utilisateur effectue un achat, votre conversion la plus importante consistera à finaliser une transaction.

La conversion est divisée en macro et micro :

La conversion de macros est l'action ultime que nous recherchons. Par exemple, le même achat de biens.
La microconversion, ce sont les étapes de l'utilisateur qui le conduisent à la macroconversion : inscription sur le site, ajout de produits, etc.

L'attribution est la règle de la valeur de conversion distribuée. En termes simples, attribuer des « points » à une conversion pour calculer son efficacité.

En fin de compte, l'attribution de conversion est une méthode permettant de déterminer l'efficacité d'un canal marketing, en calculant la contribution d'une entité spécifique (canal, mot-clé, page de destination) pour terminer la conversion.

Modèles d'attribution de conversions

Quel est le modèle d'attribution Google Analytics ou Yandex Metrics - il s'agit d'un ensemble de règles par lesquelles vous décidez de déterminer la valeur d'une conversion. Il existe 7 modèles d'attribution standard dans Google Analytics et 2 dans Yandex.Metrica.

Imaginons qu'un visiteur arrive sur votre site viaPublicité Google, puis, au bout d'un certain temps, suit un lien provenant d'un réseau social, atteignant le site le même jour via mailing et lien direct.

Modèle « Dernière Interaction » (« Last Touch ») : Tous les « points » sont attribués au dernier canal de cette chaîne de conversion. Dans notre cas, ce sera un lien direct.

Modèle du dernier clic indirect :À bien des égards, similaire au modèle précédent, mais à la condition que les visites directes soient ignorées et que toute la valeur soit attribuée au dernier canal par lequel l'utilisateur est passé avant la macro-conversion. Dans cet exemple, il s'agira d'une liste de diffusion.

Modèle " Dernier clic dans AdWords : Toute la valeur de conversion est investie dans le dernier clic sur une annonce AdWords. Pour nous, c'est un simple clic.

Premier modèle d'interaction : Le premier canal de la chaîne par lequel l'utilisateur a effectué une transition est considéré comme précieux. Ici, ce sera à nouveau AdWords.

Modèle linéaire : Tous les canaux de la chaîne de conversion se voient attribuer la même valeur. Il y a 4 éléments dans notre chaîne, et chacun se voit attribuer 25 % de tous les « points ».

Modèle « Prise en compte de la durée d'interaction » : Plus le point de contact de l'utilisateur est proche du moment de la conversion de la macro, plus celle-ci aura de la valeur. Le terme « décroissance exponentielle » est utilisé ici et la demi-vie par défaut est de 7 jours. Autrement dit, si une action s'est produite il y a plus de 7 jours, elle a 2 fois moins de valeur et plus de 2 semaines - 4 fois moins de valeur. Disons que la transition via AdWords a été effectuée il y a 8 jours à compter de la date d'achat. Ce canal recevra alors 2 fois moins de valeur que tous les autres. Le plus précieux sera la conversion depuis le courrier et la conversion directe.

Modèle d'attribution basée sur la position : il s'agit d'une fusion des modèles de première et de dernière touche. Le premier et le dernier maillon de la chaîne reçoivent 40 % de la valeur totale de la conversion, les 20 % restants sont répartis uniformément entre tous les participants. Dans notre cas, 40 % recevront AdWords et des visites directes, 10 % recevront réseau social et courrier.

Les modèles d'attribution de métriques Yandex incluent la première et la dernière transition, la dernière transition significative.

Dans le cas de la première option, la totalité de la valeur de la conversion va au canal par lequel le premier contact a eu lieu.
Dans l'avant-dernier clic qui a conduit à la conversion.
Si tout est clair avec les deux premiers, alors le dernier doit être traité avec plus de prudence. La dernière transition significative est similaire à l'attribution par la dernière transition, à la seule différence que les transitions des signets sont supprimées et que seules les sources significatives restent : recherche, contexte, réseaux sociaux.

Vous pouvez personnaliser votre modèle de conversion en fonction des conditions de votre campagne publicitaire.

Comment choisir un modèle d'attribution ?

Le modèle de calcul d'attribution de conversion est sélectionné en fonction des caractéristiques de votre entreprise et de votre campagne publicitaire :

Le modèle « dernière interaction » vous convient si votre activité repose sur des achats et des transactions n’impliquant pas d’étape décisionnelle.
Le « Dernier clic indirect » convient comme base de comparaison avec d’autres modèles et si vous ne souhaitez pas prendre en compte les visites directes sur le site.
Le dernier clic AdWords est utilisé pour déterminer l'annonce AdWords la plus performante.
Si vous voulez savoir ce qui suscite l'intérêt de vos visiteurs et obtient le premier contact, utilisez le modèle First Touch.
Si vous êtes constamment en contact avec un client potentiel via la publicité depuis le premier clic jusqu'à la conversion, utilisez le modèle d'attribution linéaire.
Pour les campagnes publicitaires à court terme, il est recommandé d'utiliser le modèle « Comptabilisation de la récence d'interaction ».
Si vous accordez la même importance à la première expérience du client avec le produit et à la conversion finale, vous devez alors utiliser l'attribution d'éléments de ligne.

Utilisez le modèle du dernier saut pour analyse technique site et détection des pages sans code compteur.
Mettez en place un modèle de « première transition » si l'utilisateur met beaucoup de temps à décider d'une action cible et à revenir sur le site à partir de toute autre source de trafic.
« Dernière transition significative » pour les sites avec une conversion rapide qui se produit en une seule visite.

L'attribution des conversions est outil puissant, utilisé dans le marketing Internet pour analyser et ajuster une campagne publicitaire. En l'utilisant, vous pouvez toujours trouver des canaux publicitaires efficaces et réduire les coûts de développement commercial.

Découvrez comment le crédit de conversion est réparti entre différents modèles d'attribution.

Les modèles d'attribution standard suivants sont disponibles dans l'outil de comparaison de modèles. Vous pouvez également créer vos propres modèles.

Description des modèles standards

Dans le modèle Dernière interaction 100 % du crédit de conversion est attribué au dernier canal de la chaîne d’interactions.

Il est recommandé d'utiliser ce modèle lorsque vous travaillez avec des publicités et des campagnes axées sur l'engagement des clients au point d'achat, ou si votre activité commerciale repose principalement sur des transactions qui n'impliquent pas d'étape de prise de décision.

Dans le modèle Par dernier clic indirect les visites directes sont ignorées. 100 % du crédit de conversion est attribué au dernier canal de la chaîne d’interactions. Analytics utilise ce modèle par défaut pour tous les rapports, à l'exception des rapports sur les entonnoirs multicanaux.

Étant donné que ce modèle est le modèle par défaut pour tous les rapports, à l'exception des entonnoirs multicanaux, il constitue une base de référence utile pour la comparaison avec d'autres modèles.

Il convient également lorsque le trafic direct provient d’utilisateurs préalablement acquis via d’autres canaux et ne doit pas être pris en compte lors de l’analyse du comportement des clients avant la conversion.

Dans le modèle Dernier clic dans Google Ads 100 % du crédit de conversion est attribué au dernier clic sur une annonce Google Ads dans la chaîne d'interaction. Dans le modèle Première interaction 100 % de la valeur de conversion est attribuée au premier canal de la chaîne d'interactions. DANS linéaire modèle, tous les canaux de l’entonnoir de conversion se voient attribuer la même valeur. Si le cycle d'achat implique une courte étape de décision pour le client, vous pouvez choisir un modèle Prise en compte de la durée des interactions. Ce modèle est basé sur le concept de décroissance exponentielle. Plus le point de contact est proche de la conversion, plus il est considéré comme précieux. Dans ce modèle, la période demi-vie la valeur par défaut est de sept jours. Cela signifie qu'une interaction survenue sept jours avant une conversion a deux fois moins de valeur qu'une interaction enregistrée le même jour, et deux semaines avant, quatre fois moins de valeur. La décroissance exponentielle se produit sur toute la période d’analyse (la valeur par défaut est de 30 jours). Attribution basée sur le poste est un hybride des modèles First Interaction et Last Interaction. Au lieu d'attribuer toute la valeur au premier ou au dernier canal, vous pouvez la diviser entre eux. Généralement, il est réparti comme suit : 40 % pour la première et la dernière chaîne et 20 % pour toutes les autres.

Lors de l'analyse de la promotion d'un site Web et des bénéfices générés par les campagnes publicitaires, il est très important de retracer l'ensemble du parcours de l'utilisateur - depuis le moment où il visite le site Web jusqu'à ce qu'il effectue un achat. Cela nous donnera l'occasion de comprendre comment répartir davantage le budget entre les canaux publicitaires, comment ces canaux interagissent les uns avec les autres, lequel d'entre eux est le plus efficace, et bien plus encore.

En pratique, un tel chemin peut consister en une chaîne de différentes sources de trafic. Par exemple, un visiteur est arrivé pour la première fois sur notre site Web via la publicité contextuelle (Recherche payante), a consulté plusieurs pages du site et est parti. Plus tard, j'ai changé à nouveau, mais depuis la recherche organique. Quelques jours plus tard, je me suis rendu sur le site via une source directe (Direct), en saisissant l'adresse dans la barre du navigateur, et j'ai passé une commande.

Exemple de parcours d'achat d'un utilisateur

Ainsi, avant d'effectuer une transaction (conversion), l'utilisateur interagissait avec le site à travers trois différentes sources trafic:

Publicité contextuelle ;
Recherche Organique;
Entrée directe ;

À qui d’entre eux Google Analytics attribuera-t-il l’objectif atteint dans ses rapports ? Pour répondre à cette question, il est nécessaire de comprendre des concepts tels que attribution Et modèle d'attribution. L'attribution dans l'analyse Web est la règle consistant à répartir la valeur d'une conversion entre toutes les étapes d'interaction du chemin de conversion et à attribuer un certain nombre de points (en %) pour calculer son efficacité.

Un modèle d'attribution est un ensemble de règles par lesquelles vous décidez de déterminer la valeur d'une conversion. Il y en a 7 dans Google Analytics divers modèles attribution:

Dernière interaction ;
Par dernier clic indirect ;
Dernier clic dans AdWords ;
Première interaction ;
Linéaire;
Récession temporaire ;
Basé sur le poste.

Dernière interaction (dernier clic)

100 % de la valeur de conversion est attribuée au dernier canal de la chaîne d'interactions. Dans notre exemple, c'est canal direct.

Modèle d'attribution – Dernière interaction

"La dernière traversée".

L'avantage de ce modèle est que vous pouvez dire avec 100 % de certitude quelle visite a abouti à une conversion. Cependant, cela présente également un inconvénient : il ne prend pas en compte les interactions précédentes de l’utilisateur avec le site. Ainsi, selon notre exemple dans les rapports Analytics, nous ne pourrons pas comprendre que l'utilisateur a fait sa première touche via la publicité (à savoir, nous avons dépensé de l'argent dessus et grâce à elle l'utilisateur a pris connaissance de notre offre pour la première fois), et nous ne pourrons pas non plus voir qu'il a alors effectué une recherche similaire et nous a retrouvé à nouveau, mais uniquement à travers la matière organique. La dernière source a pris toute la valeur !

Il est recommandé d'appliquer ce modèle aux projets dont le public est prêt à acheter immédiatement et sans temps de réflexion supplémentaire. En règle générale, il s'agit de biens ou de services avec une réponse rapide - livraison de nourriture, appel d'un taxi, remorquage de voiture, réparation de matériel, etc.

Par dernier clic indirect

Ce modèle est le modèle par défaut pour tous les rapports Google Analytics, à l'exception des rapports sur les entonnoirs multicanaux. La différence avec le premier modèle est que l'attribution ignore les visites directes et que 100 % de la valeur est attribuée au dernier canal de la chaîne d'interactions. Dans notre exemple, c'est Recherche Organique.

Modèle d'attribution – Dernier clic indirect

Yandex.Metrica a un modèle d'attribution similaire appelé "La dernière transition significative", dans lequel toutes les sources sont conditionnellement divisées en significatives et secondaires (insignifiantes). Les plus insignifiantes incluent les visites directes, les transitions internes et les transitions à partir de pages enregistrées.

Puisqu’il est basique dans Analytics, il doit être utilisé lors de comparaisons avec d’autres modèles. L'outil de comparaison de modèles est disponible dans la section "Conversions - Attribution". Ceci sera abordé plus en détail dans les chapitres suivants.

L’inconvénient de ce modèle est que la valeur des interactions directes est délibérément sous-estimée.

Dernier clicAdWords

100 % du crédit de conversion est attribué à la dernière annonce AdWords de la chaîne d'interaction. Dans notre exemple, cela ne veut pas du tout dire que 100 % iront à publicité contextuelle(Canal de recherche payante), car en parallèle avec Google AdWords, vous pouvez lancer des campagnes dans d'autres systèmes publicitaires.

Ce modèle est utilisé si vous avez une campagne publicitaire dans AdWords et que les utilisateurs de vos annonces viennent sur le site pour effectuer des transactions. Et Google, en introduisant un tel modèle dans la liste des modèles d'attribution Analytics standards, n'a pas pensé à d'autres services publicitaires que le sien.

Gourou de l'analyse Web et évangéliste de Google Avinash Kaushik dans l'un de ses articles, il a qualifié ce modèle d'inutile. Nous suivrons donc ses conseils et passerons à l’analyse du suivant.

Première interaction

100 % de la valeur de conversion est attribuée au premier canal de la chaîne d'interactions. Dans notre exemple, c'est publicité contextuelle.

Modèle d'attribution – Première interaction

Yandex.Metrica a un modèle d'attribution similaire appelé "Première transition".

Modèle d'attribution linéaire

Tous les canaux de l'entonnoir de conversion se voient attribuer la même valeur. Dans notre exemple, 33%.

Modèle d'attribution - Linéaire

Ce modèle est utilisé lorsque l'utilisateur est exposé à diverses chaînes Tout au long du cycle de conversion et lors du calcul de l'efficacité, tous les points d'interaction avec un client potentiel sont importants. Par exemple, lors de l’analyse d’articles de blog.

Déclin temporel (tenant compte de la durée des interactions)

Ce modèle est basé sur le concept de décroissance exponentielle, et la valeur de l'objectif augmente à mesure que l'on se rapproche du dernier canal. Le terme vient de la physique nucléaire dans Google Analytics et donne une compréhension globale de l'essence du modèle de décroissance temporelle : plus le point de contact est proche de la conversion, plus il est considéré comme précieux. Les points restants perdent de la valeur à mesure que l'intervalle de temps augmente.

Selon ce modèle, la demi-vie par défaut est de sept jours. Cela signifie qu'une interaction survenue sept jours avant une conversion a deux fois moins de valeur qu'une interaction enregistrée le même jour, et deux semaines avant, quatre fois moins de valeur. La décroissance exponentielle se produit tout au long de la période analyse rétrospective(par défaut c'est 30 jours).

Dans notre exemple, le canal le plus proche de la conversion est approche directe. Il obtient alors le plus de valeur Recherche Organique et le plus petit %, compte tenu de la durée des interactions, a publicité contextuelle.

Modèle d'attribution – Déclin dans le temps

Le modèle est applicable pour analyser les achats résultant de promotions afin d'attribuer plus de valeur aux interactions lors des journées promotionnelles. Et ceux terminés une semaine plus tôt seront bien moins bien notés.

Cependant, certains spécialistes du marketing l'utilisent plus souvent que le classique dans leur travail. "Par dernier clic indirect", puisqu'il est applicable dans presque tous les sujets. On peut discuter longtemps de la valeur de certaines transitions par rapport à d’autres. Mais tout ici est tout à fait logique : plus tel ou tel canal est éloigné du moment de la conversion, moins il devrait recevoir de valeur. Après tout, si les visites précédentes sur le site n’étaient pas moins efficaces, pourquoi n’ont-elles pas conduit à une conversion ?

L'un des avantages du modèle Time Decay est la possibilité de spécifier la durée de la demi-vie et de la comparer avec d'autres modèles de référence.

Possibilité de définir la demi-vie

Basé sur le poste

En fonction de la position, 40 % de la valeur est attribuée à la première et à la dernière interaction, et les 20 % restants sont répartis également entre les autres. Modèle d'attribution "Basé sur la position" est un hybride de modèles "Première interaction" Et "Dernière interaction."

Modèle d'attribution - basé sur la position

Ce modèle est le plus proche de la vie réelle et il est recommandé de l'utiliser lorsque vous devez suivre tous les points de contact : depuis la connaissance et la première expression d'intérêt pour votre marque, jusqu'à la dernière interaction qui a conduit à la conversion.

Tous les modèles répertoriés sont des modèles Google Analytics standard. Cependant, les utilisateurs ont la possibilité de créer leurs propres modèles d'attribution. Vous pouvez le faire en utilisant les paramètres "Modèles d'attribution", qui se trouve au niveau de la couche de présentation dans les outils et objets utilisateur.

Modèles d'attribution au niveau de la présentation

Dans les premières étapes de travail avec Google Analytics, je recommande de bien comprendre les 7 principaux modèles d'attribution et les rapports d'entonnoir multicanal (nous les examinerons dans un chapitre séparé), puis de passer ensuite à la création des vôtres.

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