ყოველწლიურად ბაზარზე კონკურენცია მძაფრდება, რაც აიძულებს მეწარმეებს, ფაქტიურად იბრძოლონ ვებსაიტის თითოეული ვიზიტორისთვის. სწორედ ამიტომ ქცევაზე დაფუძნებული სტრატეგიები სამომხმარებლო მარკეტინგის სათავეშია. ეს საბოლოოდ საშუალებას გაძლევთ გაზარდოთ შემოსავალი და გაზარდოთ მომხმარებლების რაოდენობა. სამწუხაროდ, ბევრი მარკეტერი და ვებგვერდის მფლობელი უბრალოდ უგულებელყოფს ამ მართლაც ღირებულ ინფორმაციას მომხმარებლის ქცევის შესახებ.
ვებსაიტის ვიზიტორთა კონვერტაციის გზის დასაწყისი ახლა შეიძლება იყოს ფასიან მედიაში, ონლაინ რეკლამაში და ოფლაინ საკონტაქტო წერტილებში (ფლაერები, სუვენირები, ზეპირი სიტყვა). ერთადერთი გზა იმის გასარკვევად, თუ რომელი არხები ახდენენ რეალურად კონვერტაციებს, არის ჭკვიანი მეტრიკის გამოყენება.
ატრიბუციის შესავალი
Attribution არის ტრაფიკის წყაროს განსაზღვრა, რამაც გამოიწვია კონვერტაცია (სამიზნე ქმედება ან გაყიდვა).
მაგალითად, ვთქვათ, მომხმარებელი ხედავს თქვენს რეკლამას თავის საყვარელ საინფორმაციო საიტზე, მაგრამ არ იღებს რაიმე ქმედებას. მოგვიანებით ის ხედავს ერთ-ერთ სოციალურ ქსელში, აწკაპუნებს რეკლამას, მაგრამ კონვერტაციის ზრდა არ არის. საბოლოო ჯამში, ის ხედავს თქვენს მოწოდებას სხვა საიტზე, გადადის გვერდზე და იღებს მიზანმიმართულ მოქმედებას. Attribution საშუალებას გაძლევთ თვალყური ადევნოთ ამ პროცესს, გამოავლინოთ ყველაზე ეფექტური არხები და მიღებული ინფორმაციის შესაბამისად ააწყოთ მარკეტინგული სტრატეგია.
თქვენს მარკეტინგულ კამპანიაში ატრიბუციის ჩართვის სამი ძირითადი ნაბიჯია.
- აირჩიეთ ატრიბუციის მოდელი.
ბევრი ვარიანტია, მაგრამ ყველაზე ხშირად გამოიყენება შემდეგი:
- ბოლო დაწკაპუნებით. ბოლო გამოკითხვის თანახმად, რეკლამის განმთავსებლების 80% იყენებს ამ ატრიბუციის მოდელს, მიუხედავად იმისა, რომ მათი აზრით, ის საკმარისად ეფექტური არ არის. კონვერტაციაზე გავლენას ახდენს სხვადასხვა ფაქტორები, მაგრამ ეს მოდელი მოიცავს ყველა არხს, რომელმაც კლიენტი "გაიყვანა" გაყიდვების ძაბრში. მომხმარებელმა ნახა ერთი და იგივე რეკლამა ოთხ სხვადასხვა საიტზე - მისი ინტერესი იზრდებოდა ყოველი ნახვის შემდეგ, მაგრამ მხოლოდ ბოლო საიტზე გადაწყვიტა კლიენტმა მიზანმიმართული ქმედების განხორციელება.
- პირველი დააწკაპუნეთ.ეს მოდელი წინა მოდელის საპირისპირო პროექციაა. ამ შემთხვევაში, „მთავარი“ რეკლამა ითვლება პირველ რეკლამად, რომელზეც პოტენციურმა კლიენტმა დააწკაპუნა, მაშინაც კი, თუ მისმა მოქმედებამ არ გამოიწვია კონვერტაციის მყისიერი ზრდა.
- პირველი და ბოლო დაწკაპუნებით.ამ მოდელის არსი იმაში მდგომარეობს, რომ პირველი რეკლამა აღვიძებს მომხმარებლის ინტერესს, ხოლო ბოლო ხელს უწყობს მას მოქმედებისკენ.
- Თანაბარი უფლებები.ამ კონცეფციის მიხედვით, კლიენტის მიერ განთავსებული და ნანახი ყველა რეკლამას ენიჭება ერთი და იგივე მნიშვნელობა.
- "სრული" გაყიდვების ძაბრი.ამ შემთხვევაში, მომხმარებლის კონვერტაციის გზის ყველა ელემენტს აქვს მნიშვნელობა. თქვენ შეგიძლიათ პროცენტულადაც კი განსაზღვროთ, თუ რამდენად მნიშვნელოვანია პირველი რეკლამა, რა როლი აქვს ელექტრონული ფოსტის მარკეტინგის როლს და, ბოლოს და ბოლოს, მოქმედებისკენ მოწოდება, რომლის წყალობითაც სამიზნე მოქმედება საბოლოოდ დასრულდა. ეს საშუალებას გაძლევთ შეაფასოთ თქვენი მარკეტინგული კამპანიის თითოეული ელემენტის მნიშვნელობა.
თქვენ უნდა შეამოწმოთ სხვადასხვა მოდელი, რათა დადგინდეს, რომელია საუკეთესოდ თქვენი ბიზნესისთვის.
- იპოვეთ ატრიბუციის პლატფორმა.
დამოკიდებულია კამპანიის ტიპზე, რომელსაც თქვენ აწარმოებთ, ატრიბუცია შეიძლება ჩაშენდეს სისტემაში, რომელსაც იყენებთ. თუ ეს ასე არ არის, თქვენ ყოველთვის გაქვთ შესაძლებლობა გამოიყენოთ სხვადასხვა სერვისებიმაგალითად, AdRoll-ისა და Perfect Audience-ის გადატვირთვის ხელსაწყოებს აქვთ ეს ფუნქცია ჩაშენებული სისტემაში, ისევე როგორც Facebook-ისა და Google-ის Double Click Campaign Manager-ში.
მაქსიმალური ატრიბუციის ფუნქციონირების მისაღწევად, შეგიძლიათ გამოიყენოთ ანალიტიკური პლატფორმები, როგორიცაა Google Analytics, IBM Digital Analytics და Adobe Site Catalyst. როგორც ალტერნატიული ვარიანტიშეგიძლიათ დაიქირაოთ ატრიბუციის სპეციალისტი, რომელიც დაგეხმარებათ ამ პროცესის გაგებაში.
თქვენ ასევე შეგიძლიათ გაიგოთ არხის ეფექტურობა ვიჯეტების გამოყენებით. მაგალითად, იმის გამო, რომ კლიენტი ურთიერთქმედებს ვიჯეტებთან: აწკაპუნებს "ჯვარს", მიდის რეკომენდებულზე pop-up ფანჯარაში, ან ტოვებს კონტაქტებს.
Google Analytics სისტემა გამოთვლის სამიზნე მოქმედებას (რაც გჭირდებათ) და იპოვის მის წყაროს. ამ გზით შეგიძლიათ გაიგოთ, რომ Yandex Direct-მა, მაგალითად, მოგიტანათ 1 ელ.წერილი კლიენტისგან .
შეიტყვეთ მეტი იმის შესახებ, თუ როგორ ეხმარება ვიჯეტები გაყიდვების ძაბრების შექმნას და არხის მუშაობის გაზომვას.
- ა/ ბატრიბუციის გამოყენებით ტესტირება დაგეხმარებათ უკეთ გაიგოთ კლიენტი.
ატრიბუცია A/B ტესტირებასთან ერთად საშუალებას გაძლევთ ფოკუსირება მოახდინოთ იმაზე, თუ რომელი არხები მუშაობენ საუკეთესოდ, ასევე შეამოწმოთ სხვადასხვა მარკეტინგული ელემენტები, როგორიცაა მოქმედებისკენ მოწოდებები, დიზაინი, ხელსაყრელი შეთავაზებების გამოყენება და ა.შ. არსებითად, ის საშუალებას გაძლევთ გაიგოთ, როგორ მოქმედებს თქვენი ქმედებები გაყიდვების მთელ ციკლზე.
იმის დასადგენად, თუ რომელი კამპანიის ელემენტებია უფრო ეფექტური, რეკომენდებულია თითოეულ მათგანში ატრიბუტის ჩაწერა. სიაში შედის სოციალური მედია, რეკლამის გადატვირთვა, ელექტრონული ფოსტის მარკეტინგი, პირდაპირი რეკლამა და ა.შ. შედეგად, თქვენ ნამდვილად გეცოდინებათ, რომ „ამ საიტზე არსებული ბანერი ან ასოების ეს ჯაჭვი მთლიანობაში X ოდენობის შემოსავალს ქმნის“.
Attribution საშუალებას გაძლევთ უკეთ გაიგოთ თქვენი მომხმარებლების კონვერტაციის გზა და ეს, თავის მხრივ, დაგეხმარებათ სწორად გამოთვალოთ ხარჯები და გააუმჯობესოთ თქვენი მარკეტინგული სტრატეგია.
როგორ ურთიერთობენ თქვენი სარეკლამო არხები ერთმანეთთან? რა არის მათ შორის სახსრების განაწილების საუკეთესო გზა? უნდა გამორთოთ სარეკლამო კამპანია, თუ ის კონვერტაციას არ მოაქვს? ყველა ამ მტკივნეულ კითხვაზე პასუხის გაცემა შესაძლებელია მომხმარებლის ქცევისა და მათი შეძენის გზის შესწავლით. ამ სტატიაში მე გაჩვენებთ, თუ როგორ უნდა გააკეთოთ ეს დამხმარე კონვერტაციებისა და ატრიბუტების მოდელების შედარების გამოყენებით Google Analytics-ში.
რა არის დამხმარე კონვერტაციები?
ეფექტური არხები იზიდავს მომხმარებლებს, რომლებიც ასრულებენ მიზანმიმართულ მოქმედებებს საიტზე (ტრანზაქციები, რეგისტრაცია, შეკვეთები გადმომირეკედა მეტი - ეს ყველაფერი დამოკიდებულია პროექტის მონეტიზაციის მეთოდზე). ამავდროულად, ზოგჯერ ერთი ინტერაქცია საიტთან არის საკმარისი იმისათვის, რომ ვიზიტორმა მოახდინოს კონვერტაცია, მაგრამ არა ყოველთვის. უფრო ხშირად მოქმედებს „შვიდი შეხების“ წესი - ამიტომაც ცალკე ინსტრუმენტი გამოიყენება გაყიდვების ძაბრის თითოეული ეტაპისთვის. მაგალითად, ჩვენების რეკლამა ეხმარება მომხმარებლებს გაეცნონ თქვენი პროდუქტის შესახებ, ხოლო საძიებო რეკლამა იზიდავს უკვე დაინტერესებულ მომხმარებლებს.
ასოცირებული კონვერტაციები- სამიზნე მოქმედებები, რომლებშიც გაანალიზებული არხი იყო დამხმარე წყარო (ანუ საბოლოო ურთიერთქმედება მოხდა სხვა არხიდან გადასვლის შემდეგ). წარმოიდგინეთ, რომ თქვენ ყიდით ბავშვთა სათამაშოებს.
1. მომხმარებელმა დაინახა მედია რეკლამადა წავიდა თქვენს საიტზე. ონლაინ მაღაზიის ასორტიმენტს შორის მას მოეწონა სათამაშო მინიონი, მაგრამ მომხმარებელმა არ დაასრულა ტრანზაქცია, რადგან იმ დროს იგი არ იყო დაინტერესებული შეძენით (თან ბანერი რეკლამაეს ხშირად ხდება - წაიკითხეთ).
2. ერთი კვირის შემდეგ, ეს სტუმარი მიწვეული იყო თავის დაბადების დღეზე და მან გაიხსენა სათამაშოები თქვენს საიტზე. "მინიონის სათამაშო" ვეძებე და შენი ვნახე. საძიებო რეკლამადა შეინახეთ საიტი თქვენი ბრაუზერის სანიშნეებში, რათა სწრაფად იპოვოთ იგი თქვენი ხელფასის მიღების შემდეგ.
3. ბოლოს მესამეს დროს პირდაპირი ვიზიტიმომხმარებელმა შეუკვეთა სათამაშო. ნაგულისხმევად, Google Analytics ყველა კონვერტაციას ანიჭებს მნიშვნელობას, რომელიც ეფუძნება ვიზიტის ბოლო არაპირდაპირ წყაროს, ჩვენს შემთხვევაში, საძიებო რეკლამას. ამავდროულად, საერთო ანგარიშებში ჩვენ ვერ დავინახავთ, რომ ჩვენების რეკლამა იყო ერთ-ერთი ფაქტორი, რის გამოც მომხმარებელმა იყიდა სათამაშო თქვენს ვებსაიტზე.
თუ თქვენი რომელიმე არხი ან წყარო არ აჩვენებს კონვერტაციებს რეგულარულ Google Analytics ანგარიშებში, ნუ იჩქარებთ მის მიტოვებას, ეს შეიძლება იყოს საკვანძო ნაბიჯი მომხმარებლის შესყიდვის გზაზე.
როგორ ვნახოთ დამხმარე კონვერტაციები Google Analytics-ით?
იმის გასარკვევად, შეუწყო ხელი არხმა ან წყარომ მომხმარებლის კონვერტაციის მოგზაურობაში თუ არა, გამოიყენეთ მრავალარხიანი ძაბრების ანგარიში. ამისათვის გადადით "ანგარიშების" ჩანართზე და მარცხენა პანელში აირჩიეთ "კონვერტაციები" - "მრავალარხიანი ძაბრები". 
1. „მიმოხილვა“ ქვეპუნქტში შეგიძლიათ იხილოთ კონვერტაციის სხვადასხვა წყაროს შორის ურთიერთობის ზოგადი შეჯამება და ვიზუალიზაცია. 
2. ქვეპუნქტში „ასოცირებული კონვერტაციები“ შეგიძლიათ იხილოთ პირდაპირი ინფორმაცია ასოცირებული კონვერტაციების არხების, მათი რაოდენობისა და ღირებულების შესახებ: 
3. „კონვერტაციის დრო“ ჩანართზე არის გათვალისწინებული სასარგებლო ინფორმაციაიმის გასარკვევად, რამდენი დღე სჭირდება თქვენს მომხმარებლებს შესყიდვის გადაწყვეტილების მისაღებად. ამ ინფორმაციის გამოყენება შესაძლებელია ხარისხის პარამეტრებირემარკეტინგი. 
გთხოვთ გაითვალისწინოთ, რომ სტრიქონი „კონვერტაციამდე 12-30 დღე“ აჩვენებს სამიზნე მოქმედებების ჯამს გაანალიზებული დღეებისთვის. ხაზის გვერდით პლიუსზე დაწკაპუნებით, თქვენ ნახავთ უფრო ზუსტ ინფორმაციას. 
4. ბოლო ქვეპუნქტია „მთავარი კონვერტაციის გზები“. ეს აჩვენებს ინფორმაციას იმის შესახებ, თუ რამდენ ინტერაქციას ახორციელებენ მომხმარებლები საიტთან შესყიდვის დაწყებამდე და რა არხებს იყენებენ ისინი. ჩვენს მაგალითში პირდაპირი ვიზიტები და სარეკლამო ძიება ლიდერობენ. 
ეს არ არის ყველა შესაძლებლობა ასოცირებული კონვერტაციების გასაანალიზებლად, რომლებსაც Google Analytics გთავაზობთ. შემდეგი, ჩვენ გადავხედავთ ატრიბუციის მოდელის შედარების ინსტრუმენტს.
რა არის ატრიბუცია და რა მოდელები არსებობს?
ატრიბუციაარის კონვერტაციის ღირებულების განაწილება ყველა მომხმარებლის ინტერაქციას შორის საიტთან ტრანზაქციის განხორციელებამდე.
როგორც უკვე დავწერე, ნაგულისხმევად, Google Analytics ანგარიშებს ანიჭებს მნიშვნელობას ბოლო არაპირდაპირი მომხმარებლის ურთიერთქმედებისთვის საიტთან. ეს ინფორმაცია სასარგებლო იქნება, თუ მომხმარებელი ყველაზე ხშირად იღებს გადაწყვეტილებას შესყიდვის შესახებ პირველი ურთიერთობის შემდეგ. მაგალითად, პიცის მიტანის სერვისის ჩვენების რეკლამას შეუძლია მოახდინოს კონვერტაცია საიტზე პირველივე ვიზიტისას.
მოდით განვიხილოთ თითოეული მოდელი დეტალურად, Google-ის პრეზენტაციის ილუსტრაციების გამოყენებით.
კონვერტაციის კრედიტის 100% ენიჭება პირველ ინტერაქციას. 
ეს მოდელი კარგად არის მორგებული საჩვენებელი რეკლამის ეფექტურობის გასაზომად, რადგან მისი მიზანია მომხმარებლის გაცნობა თქვენი შეთავაზების შესახებ.
ურთიერთქმედების ჯაჭვში, კონვერტაციის კრედიტის 100% ენიჭება ბოლო არხს, თუნდაც ეს იყოს საიტის პირდაპირი ბმული. 
3. Google Ads ბოლო დაწკაპუნების მოდელი
ბოლო რეკლამის დაწკაპუნება Google Adsიღებს კონვერტაციის ღირებულების 100%. 
თითოეულ ურთიერთქმედებას ენიჭება იგივე კონვერტაციის მნიშვნელობა. 
ამ მოდელის გამოყენება შესაძლებელია, როდესაც საიტთან მომხმარებლის ურთიერთქმედების ყველა წერტილი თანაბრად მნიშვნელოვანია.
რაც უფრო ახლოს არის ურთიერთქმედება საიტზე სამიზნე მოქმედების დასრულების მომენტთან, მით უფრო დიდია მისი ღირებულება. 
პირველ და ბოლო არხებს ურთიერთქმედების ჯაჭვში მიენიჭებათ ღირებულების 40%, დარჩენილი 20% თანაბრად გადანაწილდება დარჩენილ არხებს შორის. 
ეს მოდელისასარგებლო იქნება, თუ გაინტერესებთ როგორც პირველი ურთიერთქმედება, როდესაც მომხმარებლებმა პირველად შეიტყვეს თქვენი შეთავაზების შესახებ, ასევე ბოლო ინტერაქცია, როდესაც სამიზნე მოქმედება შესრულდა თქვენს ვებსაიტზე.
ამ მოდელით თქვენ დამოუკიდებლად ანაწილებთ კონვერტაციების მნიშვნელობას ურთიერთქმედებებს შორის. თქვენ შეგიძლიათ შექმნათ ასეთი მოდელი პირდაპირ Googe Advertising ინტერფეისში. 
ეს მოდელი ხელმისაწვდომია Google Marketing Platform-ში. ის ანაწილებს მნიშვნელობას ჯაჭვის ყველა სესიაზე, ჯაჭვში წყაროს არსებობასა და ჯაჭვის კონვერტაციას შორის კორელაციის საფუძველზე. 
მონაცემებზე ორიენტირებული მოდელის გამოყენება შესაძლებელია მხოლოდ იმ ანგარიშებში, სადაც მონაცემთა დიდი რაოდენობაა (მინიმუმ 20 ათასი დაწკაპუნება და 800 კონვერტაცია 30 დღეში).
1. აირჩიეთ „ანგარიშები“ ზედა პანელში, შემდეგ მარცხენა მენიუში მიჰყევით გზას: „Conversions“ - „Attribution“ - „Model Comparison Tool“. 
2. აირჩიეთ მიზნები, რომლებიც გაინტერესებთ. მაგალითად, თქვენ შეიძლება არ გაითვალისწინოთ დაკავშირებული ქმედებები, როგორიცაა ნივთის დამატება თქვენს კალათაში, არამედ მხოლოდ ტრანზაქციები. 
3. გამოხედვის ფანჯარაში აირჩიეთ კონვერტაციამდე რამდენი დღით ადრე განიხილება ანალიზისთვის (1-დან 90 დღემდე). 
4. შემდეგი, თქვენ უნდა აირჩიოთ ატრიბუციის მოდელი, რომლითაც აშენდება ანგარიში. 
4.1. თქვენ შეგიძლიათ აირჩიოთ ერთ-ერთი ნაგულისხმევი ატრიბუციის მოდელი.
4.2. თქვენ ასევე შეგიძლიათ შექმნათ თქვენი საკუთარი ატრიბუციის მოდელი ან იმპორტი მზა Google Analitycs Gallery-დან.
4.3. Სხვა მნიშვნელოვანი ფუნქცია- რამდენიმე ატრიბუციის მოდელის შერჩევა (მაქსიმუმ სამი). მაგალითად, ავიღოთ ატრიბუციის მოდელები ბოლო და პირველი ურთიერთქმედებისთვის. 
5.1. ნაგულისხმევად, შეგიძლიათ გაანალიზოთ წყაროების, არხების და მათი ჯგუფების მიხედვით.
5.2. თქვენ ასევე გაქვთ შესაძლებლობა აირჩიოთ ნებისმიერი პარამეტრი ტრაფიკის წყაროების სიიდან, მომხმარებლის პარამეტრებიდა Google მონაცემებიᲡარეკლამო. 6. და ბოლოს, შეგიძლიათ ანგარიშის სეგმენტირება. მაგალითად, შეადარეთ კონვერტაციები, რომლებიც მოხდა რეკლამის შედეგად პირველ ან ბოლო ინტერაქციაზე. 
ზემოთ შერჩეული სეგმენტების გამოყენებით, თქვენ მიიღებთ შემდეგი ტიპის ანგარიშს: 
ახლა თქვენ ისწავლეთ ატრიბუციის მოდელის შედარების ინსტრუმენტის გამოყენება.
გავათავისუფლეთ ახალი წიგნი„კონტენტ მარკეტინგი სოციალურ მედიაში: როგორ მოხვდეთ თქვენი აბონენტების თავებში და შეაყვაროთ ისინი თქვენი ბრენდი“.
კონვერტაციის ატრიბუცია არის მრავალკომპონენტიანი კონცეფცია, რომელიც შედგება ტერმინებისგან „მიკუთვნება“ და „კონვერტაცია“.
კონვერტაცია ბიზნესში არის, როდესაც მომხმარებელი ასრულებს კომპანიისთვის მიზანმიმართულ მოქმედებას. მაგალითად, თუ თქვენი მიზანია მომხმარებლისთვის შესყიდვა, მაშინ თქვენი ყველაზე მნიშვნელოვანი კონვერტაცია იქნება ტრანზაქციის დასრულება.
კონვერტაცია იყოფა მაკრო და მიკრო:
- მაკრო კონვერტაცია არის საბოლოო ქმედება, რომლისკენაც ვისწრაფვით. მაგალითად, საქონლის იგივე შეძენა.
- მიკროკონვერტაცია არის მომხმარებლის ნაბიჯები, რომლებიც მას მაკროკონვერტაციამდე მიჰყავს: საიტზე რეგისტრაცია, პროდუქტების დამატება და ა.შ.
Attribution არის განაწილებული კონვერტაციის ღირებულების წესი. მარტივად რომ ვთქვათ, "ქულების" მინიჭება კონვერტაციისთვის მისი ეფექტურობის გამოსათვლელად.
საბოლოო ჯამში, კონვერტაციის ატრიბუცია არის მეთოდი მარკეტინგული არხის ეფექტურობის დასადგენად, კონკრეტული სუბიექტის წვლილის გამოთვლისთვის (არხი, საკვანძო სიტყვა, სადესანტო გვერდი) კონვერტაციის დასასრულებლად.
კონვერტაციის ატრიბუციის მოდელები
რა არის ატრიბუციის მოდელი Google Analytics ან Yandex Metrics - ეს არის წესების ნაკრები, რომლითაც თქვენ გადაწყვეტთ განსაზღვროთ კონვერტაციის ღირებულება. Google Analytics-ში არის 7 სტანდარტული ატრიბუციის მოდელი და 2 Yandex.Metrica-ში.
წარმოვიდგინოთ, რომ ვიზიტორი თქვენს საიტზე შემოვიდაგუგლის რეკლამა, შემდეგ, გარკვეული პერიოდის შემდეგ, მიჰყვება ბმულს სოციალური ქსელიდან, რომელიც იმავე დღეს აღწევს საიტზე ფოსტით და პირდაპირი ბმულით.
- "ბოლო ურთიერთქმედება" ("ბოლო შეხება") მოდელი:ყველა "ქულა" მოცემულია ამ კონვერტაციის ჯაჭვის ბოლო არხზე. ჩვენს შემთხვევაში, ეს იქნება პირდაპირი ბმული.
- ბოლო არაპირდაპირი დაწკაპუნების მოდელი:ბევრი თვალსაზრისით წინა მოდელის მსგავსია, მაგრამ იმ პირობით, რომ პირდაპირი ვიზიტები იგნორირებულია და მთელი მნიშვნელობა ენიჭება ბოლო არხს, რომლის მეშვეობითაც მომხმარებელი მოვიდა მაკრო კონვერტაციამდე. ამ მაგალითში, ეს იქნება საფოსტო სია.
- მოდელი" ბოლო დაწკაპუნებით AdWords-ში:ყველა კონვერტაციის ღირებულება ინვესტირდება AdWords რეკლამაზე ბოლო დაწკაპუნებით. ჩვენთვის ეს არის ერთი დაწკაპუნებით.
- პირველი ურთიერთქმედების მოდელი:ჯაჭვის პირველი არხი, რომლის მეშვეობითაც მომხმარებელმა გააკეთა გადასვლა, ითვლება ღირებულად. აქ ისევ იქნება AdWords.
- ხაზოვანი მოდელი:ყველა არხს კონვერტაციის ჯაჭვში ენიჭება ერთი და იგივე მნიშვნელობა. ჩვენს ჯაჭვში არის 4 ელემენტი და თითოეულს ენიჭება ყველა "ქულის" 25%.
- მოდელი "ურთიერთქმედების ხანგრძლივობის გათვალისწინებით":რაც უფრო ახლოს იქნება მომხმარებლის შეხების წერტილი მაკრო კონვერტაციის დროს, მით უფრო ღირებული იქნება ის. აქ გამოიყენება ტერმინი „ექსპონენციალური დაშლა“ და ნაგულისხმევი ნახევარგამოყოფის პერიოდი არის 7 დღე. ანუ, თუ ქმედება მოხდა 7 დღეზე მეტი ხნის წინ, მაშინ ის 2-ჯერ ნაკლებია, ხოლო 2 კვირაზე მეტი - 4-ჯერ ნაკლები. ვთქვათ, AdWords-ზე გადასვლა განხორციელდა 8 დღის წინ შეძენის დღიდან. მაშინ ეს არხი მიიღებს 2-ჯერ ნაკლებ მნიშვნელობას, ვიდრე ყველა დანარჩენი. ყველაზე ღირებული იქნება კონვერტაცია ფოსტიდან და პირდაპირი კონვერტაცია.
- პოზიციაზე დაფუძნებული Attribution მოდელი: ეს არის პირველი და ბოლო შეხების მოდელების შერწყმა. ჯაჭვის პირველი და ბოლო რგოლი იღებს მთლიანი კონვერტაციის ღირებულების 40%-ს, დანარჩენი 20% თანაბრად ნაწილდება ყველა მონაწილეს შორის. ჩვენს შემთხვევაში, 40% მიიღებს AdWords და პირდაპირ ვიზიტებს, 10% მიიღებს სოციალური ქსელიდა ფოსტა.
Yandex მეტრიკის ატრიბუციის მოდელები მოიცავს პირველ და ბოლო გადასვლას, ბოლო მნიშვნელოვან გადასვლას.
- პირველი ვარიანტის შემთხვევაში, კონვერტაციის მთელი ღირებულება მიდის არხზე, რომლის მეშვეობითაც მოხდა პირველი შეხება.
- მეორეში - ბოლო დაწკაპუნებამდე, რამაც გამოიწვია კონვერტაცია.
- თუ პირველ ორთან ყველაფერი ნათელია, მაშინ უკანასკნელს უფრო ფრთხილად უნდა მოეპყროთ. ბოლო მნიშვნელოვანი გადასვლის მსგავსია ბოლო გადასვლის მიერ მიკუთვნება, ერთადერთი განსხვავებით, რომ სანიშნეებიდან გადასვლები უგულებელყოფილია და რჩება მხოლოდ მნიშვნელოვანი წყაროები: ძიება, კონტექსტი, სოციალური ქსელები.
თქვენ შეგიძლიათ თქვენი კონვერტაციის მოდელის მორგება თქვენი სარეკლამო კამპანიის პირობებიდან გამომდინარე.
როგორ ავირჩიოთ ატრიბუციის მოდელი?
კონვერტაციის ატრიბუციის გაანგარიშების მოდელი შეირჩევა თქვენი ბიზნესისა და სარეკლამო კამპანიის მახასიათებლების მიხედვით:
- „ბოლო ურთიერთქმედების“ მოდელი სწორია თქვენთვის, თუ თქვენი ბიზნესი დაფუძნებულია შესყიდვებზე და ტრანზაქციებზე, რომლებიც არ მოიცავს გადაწყვეტილების მიღების ეტაპს.
- "ბოლო არაპირდაპირი დაწკაპუნება" შესაფერისია, როგორც საფუძველი სხვა მოდელებთან შედარებისთვის და თუ არ გსურთ გაითვალისწინოთ საიტზე პირდაპირი ვიზიტები.
- AdWords ბოლო დაწკაპუნებით გამოიყენება AdWords რეკლამის ყველაზე მაღალი ეფექტურობის დასადგენად.
- თუ გსურთ იცოდეთ რა იწვევს თქვენი ვიზიტორების ინტერესს და მიაღწიეთ პირველ შეხებას, გამოიყენეთ First Touch მოდელი.
- თუ მუდმივად კონტაქტში ხართ პოტენციურ კლიენტთან რეკლამის საშუალებით პირველი დაწკაპუნებიდან კონვერტაციამდე, გამოიყენეთ Linear Attribution Model.
- მოკლევადიანი სარეკლამო კამპანიებისთვის რეკომენდირებულია გამოიყენოს მოდელი „ინტერაქციის უახლესობის აღრიცხვა“.
- თუ თქვენ თანაბრად აფასებთ მომხმარებლის პირველ გამოცდილებას პროდუქტთან და საბოლოო კონვერტაციასთან, მაშინ უნდა გამოიყენოთ Line Item Attribution.
- გამოიყენეთ Last Hop მოდელი ტექნიკური ანალიზისაიტი და გვერდების აღმოჩენა მრიცხველის კოდის გარეშე.
- დააყენეთ „პირველი გადასვლის“ მოდელი, თუ მომხმარებელს დიდი დრო სჭირდება სამიზნე მოქმედების გადასაწყვეტად და საიტზე დაბრუნებას ნებისმიერი სხვა ტრაფიკის წყაროდან.
- "ბოლო მნიშვნელოვანი გადასვლა" საიტებისთვის, რომელთა სწრაფი კონვერტაცია ხდება ერთი ვიზიტის განმავლობაში.
კონვერტაციის მიკუთვნება არის ძლიერი ინსტრუმენტი, გამოიყენება ინტერნეტ მარკეტინგის სარეკლამო კამპანიის ანალიზისა და კორექტირებისთვის. მისი გამოყენებით ყოველთვის შეგიძლიათ იპოვოთ ეფექტური სარეკლამო არხები და შეამციროთ ბიზნესის განვითარების ხარჯები.
შეიტყვეთ, როგორ ნაწილდება კონვერტაციის ღირებულება სხვადასხვა ატრიბუციის მოდელებზე.
შემდეგი სტანდარტული ატრიბუციის მოდელები ხელმისაწვდომია Model Comparison Tool-ში. თქვენ ასევე შეგიძლიათ შექმნათ თქვენი საკუთარი მოდელები.
სტანდარტული მოდელების აღწერა
მოდელში ბოლო ურთიერთქმედებაკონვერტაციის კრედიტის 100% ენიჭება ბოლო არხს ინტერაქციის ჯაჭვში.ამ მოდელის გამოყენება რეკომენდებულიაროდესაც მუშაობთ რეკლამებთან და კამპანიებთან, რომლებიც ფოკუსირებულია კლიენტების ჩართვაზე შეძენის ადგილზე, ან თუ თქვენი ბიზნეს აქტივობა ძირითადად დაფუძნებულია ტრანზაქციებზე, რომლებიც არ მოიცავს გადაწყვეტილების მიღების ეტაპს.
მოდელში ბოლო არაპირდაპირი დაწკაპუნებითპირდაპირი ვიზიტები იგნორირებულია. კონვერტაციის კრედიტის 100% ენიჭება ბოლო არხს ინტერაქციის ჯაჭვში. ანალიტიკა ნაგულისხმევად იყენებს ამ მოდელს ყველა ანგარიშისთვის, გარდა მრავალარხიანი ძაბრების ანგარიშებისა.იმის გამო, რომ ეს მოდელი ნაგულისხმევია ყველა მოხსენებისთვის, გარდა მრავალარხიანი ძაბრებისთვის, ის სასარგებლოა, როგორც საბაზისო ხაზი სხვა მოდელებთან შედარებისთვის.
ასევე შესაფერისია, როდესაც პირდაპირი ტრაფიკი მოდის სხვა არხებით ადრე შეძენილი მომხმარებლებისგან და არ უნდა იყოს გათვალისწინებული კონვერტაციამდე მომხმარებლის ქცევის გაანალიზებისას.
მოდელის ფარგლებში ბოლო დაწკაპუნებით Google Ads-ზეკონვერტაციის კრედიტის 100% ენიჭება ბოლო Google Ads-ის რეკლამის დაწკაპუნებას ინტერაქციის ჯაჭვში. მოდელში პირველი ურთიერთქმედებაკონვერტაციის ღირებულების 100% ენიჭება პირველ არხს ურთიერთქმედების ჯაჭვში. IN ხაზოვანიმოდელი, კონვერტაციის ძაბრის ყველა არხს ენიჭება ერთი და იგივე მნიშვნელობა. თუ შესყიდვის ციკლი მოიცავს კლიენტისთვის გადაწყვეტილების მიღების მოკლე ეტაპს, შეგიძლიათ აირჩიოთ მოდელი ურთიერთქმედების ხანგრძლივობის გათვალისწინებით. ეს მოდელი ეფუძნება კონცეფციას ექსპონენციური დაშლა. რაც უფრო ახლოს არის შეხების წერტილი კონვერტაციასთან, მით უფრო ღირებულია იგი. ამ მოდელის ფარგლებში პერიოდი ნახევარი ცხოვრებანაგულისხმევი არის შვიდი დღე. ეს ნიშნავს, რომ ურთიერთქმედება, რომელიც მოხდა კონვერტაციამდე შვიდი დღით ადრე, ნახევრად ღირებულია, ვიდრე იმავე დღეს ჩაწერილი, და ორი კვირით ადრე, ოთხჯერ ნაკლებად ღირებული. ექსპონენციალური დაშლა ხდება მთელი პერიოდის განმავლობაში (ნაგულისხმევი არის 30 დღე). თანამდებობაზე დაფუძნებული ატრიბუციაარის პირველი ურთიერთქმედების და ბოლო ურთიერთქმედების მოდელების ჰიბრიდი. პირველი ან ბოლო არხისთვის მთელი მნიშვნელობის მინიჭების ნაცვლად, შეგიძლიათ გაყოთ იგი მათ შორის. როგორც წესი, ის ნაწილდება შემდეგნაირად: 40% პირველი და ბოლო არხებისთვის და 20% ყველა დანარჩენისთვის.ვებსაიტის პოპულარიზაციისა და სარეკლამო კამპანიებიდან მიღებული მოგების გაანალიზებისას ძალიან მნიშვნელოვანია მომხმარებლის მთელი მოგზაურობის თვალყურის დევნება - ვებსაიტზე ვიზიტის მომენტიდან შესყიდვამდე. ეს მოგვცემს შესაძლებლობას გავიგოთ, როგორ გავანაწილოთ ბიუჯეტი სარეკლამო არხებს შორის, როგორ ურთიერთობენ ეს არხები ერთმანეთთან, რომელია ყველაზე ეფექტური და მრავალი სხვა.
პრაქტიკაში, ასეთი ბილიკი შეიძლება შედგებოდეს სხვადასხვა მოძრაობის წყაროების ჯაჭვისაგან. მაგალითად, ვიზიტორი პირველად შემოვიდა ჩვენს ვებ-გვერდზე კონტექსტური რეკლამის საშუალებით (Paid Search), დაათვალიერა საიტის რამდენიმე გვერდი და დატოვა. მოგვიანებით ისევ გადავედი, მაგრამ ორგანული ძიებიდან. რამდენიმე დღის შემდეგ საიტზე შევედი პირდაპირი წყაროს საშუალებით (Direct), მისამართი შევიყვანე ბრაუზერის ზოლში და გავაკეთე შეკვეთა.
მომხმარებლის შესყიდვის მოგზაურობის მაგალითი
ამრიგად, ტრანზაქციის (კონვერტაციის) დადებამდე მომხმარებელი საიტთან ურთიერთობდა სამი გზით სხვადასხვა წყაროებიმოძრაობა:
- კონტექსტური რეკლამა;
- ორგანული ძებნა;
- პირდაპირი შესვლა;
რომელ მათგანს მიაწერს Google Analytics მიღწეულ მიზანს თავის ანგარიშებში? ამ კითხვაზე პასუხის გასაცემად აუცილებელია ისეთი ცნებების გაგება, როგორიცაა მიკუთვნებადა ატრიბუციის მოდელი. ატრიბუცია ვებ ანალიტიკაში არის კონვერტაციის მნიშვნელობის განაწილების წესი კონვერტაციის გზაზე ყველა ურთიერთქმედების ეტაპებს შორის და ქულების გარკვეული რაოდენობის მინიჭება (%) მისი ეფექტურობის გამოსათვლელად.
ატრიბუციის მოდელი არის წესების ნაკრები, რომლითაც თქვენ გადაწყვეტთ განსაზღვროთ კონვერტაციის ღირებულება. Google Analytics-ში არის 7 სხვადასხვა მოდელებიატრიბუცია:
- ბოლო ურთიერთქმედება;
- ბოლო არაპირდაპირი დაწკაპუნებით;
- ბოლო დაწკაპუნება AdWords-ში;
- პირველი ურთიერთქმედება;
- ხაზოვანი;
- დროებითი რეცესია;
- პოზიციიდან გამომდინარე.
ბოლო ურთიერთქმედება (ბოლო დაწკაპუნება)
კონვერტაციის ღირებულების 100% ენიჭება ბოლო არხს ურთიერთქმედებების ჯაჭვში. ჩვენს მაგალითში ეს არის პირდაპირი არხი.
Attribution Model - ბოლო ურთიერთქმედება
"უკანასკნელი გადაკვეთა".
ამ მოდელის უპირატესობა ის არის, რომ 100% დარწმუნებით შეიძლება ითქვას, რომელმა ვიზიტმა გამოიწვია კონვერტაცია. თუმცა, ამას ასევე აქვს მინუსი - ის არ ითვალისწინებს მომხმარებლის წინა ინტერაქციას საიტთან. ამრიგად, ანალიტიკის ანგარიშებში ჩვენი მაგალითის მიხედვით, ჩვენ ვერ გავიგებთ, რომ მომხმარებელმა პირველი შეხება მოახდინა რეკლამის საშუალებით (კერძოდ, ჩვენ დავხარჯეთ ფული და მისი მეშვეობით მომხმარებელი პირველად გაეცნო ჩვენს შეთავაზებას). და ჩვენ ასევე ვერ დავინახავთ, რომ შემდეგ მან ჩაატარა მსგავსი ძებნა და კვლავ შეგვხვდა, მაგრამ მხოლოდ ორგანული საშუალებებით. ბოლო წყარომ აიღო მთელი ღირებულება!
ამ მოდელის გამოყენება რეკომენდებულია იმ პროექტებზე, რომელთა აუდიტორია მზადაა იყიდოს დაუყოვნებლივ და ფიქრისთვის დამატებითი დროის გარეშე. როგორც წესი, ეს არის საქონელი ან მომსახურება სწრაფი რეაგირებით - საკვების მიწოდება, ტაქსის გამოძახება, მანქანის ბუქსირება, აღჭურვილობის შეკეთება და ა.შ.
ბოლო არაპირდაპირი დაწკაპუნებით
ეს მოდელი ნაგულისხმევია Google Analytics-ის ყველა ანგარიშისთვის, გარდა მრავალარხიანი ძაბრების ანგარიშებისა. პირველი მოდელისგან განსხვავება ისაა, რომ ატრიბუცია უგულებელყოფს პირდაპირ ვიზიტებს და მნიშვნელობის 100% ენიჭება ბოლო არხს ურთიერთქმედების ჯაჭვში. ჩვენს მაგალითში ეს არის ორგანული ძებნა.
Attribution Model - ბოლო არაპირდაპირი დაწკაპუნება
Yandex.Metrica-ს აქვს მსგავსი ატრიბუციის მოდელი ე.წ "ბოლო მნიშვნელოვანი გადასვლა", რომელშიც ყველა წყარო პირობითად იყოფა მნიშვნელოვან და მეორეხარისხოვან (უმნიშვნელო) . უმნიშვნელო მათ შორისაა პირდაპირი ვიზიტები, შიდა გადასვლები და გადასვლები შენახული გვერდებიდან.
ვინაიდან ის ძირითადია ანალიტიკაში, ის უნდა იქნას გამოყენებული სხვა მოდელებთან შედარებისას. მოდელის შედარების ინსტრუმენტი ხელმისაწვდომია განყოფილებაში "Conversions - Attribution". ეს უფრო დეტალურად იქნება განხილული შემდეგ თავებში.
ამ მოდელის მინუსი არის ის, რომ პირდაპირი ურთიერთქმედების ღირებულება შეგნებულად არ არის შეფასებული.
ბოლო დაწკაპუნებითAdWords
კონვერტაციის კრედიტის 100% ენიჭება ბოლო AdWords რეკლამას ინტერაქციის ჯაჭვში. ჩვენს მაგალითში ეს საერთოდ არ ნიშნავს იმას, რომ 100% წავა კონტექსტური რეკლამა(Paid Search არხი), ვინაიდან Google AdWords-ის პარალელურად შეგიძლიათ კამპანიების გაშვება სხვა სარეკლამო სისტემებში.
ეს მოდელი გამოიყენება იმ შემთხვევაში, თუ თქვენ გაქვთ სარეკლამო კამპანია AdWords-ში და თქვენი რეკლამებიდან მომხმარებლები მოდიან საიტზე ტრანზაქციის განსახორციელებლად. Google-მა კი, როდესაც ასეთი მოდელი შემოიტანა ანალიტიკის სტანდარტული ატრიბუციის მოდელების სიაში, არ უფიქრია სხვა სარეკლამო სერვისებზე, გარდა საკუთარი.
ვებ ანალიტიკის გურუ და Google ევანგელისტი ავინაშ კაუშიკიერთ-ერთ სტატიაში მან ამ მოდელს უსარგებლო უწოდა. ამიტომ მის რჩევას დავიცავთ და მომდევნოს ანალიზზე გადავალთ.
პირველი ურთიერთქმედება
კონვერტაციის ღირებულების 100% ენიჭება პირველ არხს ურთიერთქმედების ჯაჭვში. ჩვენს მაგალითში ეს არის კონტექსტური რეკლამა.
Attribution Model - პირველი ურთიერთქმედება
Yandex.Metrica-ს აქვს მსგავსი ატრიბუციის მოდელი ე.წ "პირველი გადასვლა".
ხაზოვანი ატრიბუციის მოდელი
კონვერტაციის ძაბრში ყველა არხს ენიჭება ერთი და იგივე მნიშვნელობა. ჩვენს მაგალითში 33%.
ატრიბუციის მოდელი - ხაზოვანი
ეს მოდელი გამოიყენება, როდესაც მომხმარებელი ექვემდებარება სხვადასხვა არხებიმთელი კონვერტაციის ციკლის განმავლობაში და ეფექტურობის გაანგარიშებისას მნიშვნელოვანია პოტენციურ კლიენტთან ურთიერთობის ყველა წერტილი. მაგალითად, ბლოგის პოსტების გაანალიზებისას.
დროებითი ვარდნა (ურთიერთქმედების ხანგრძლივობის გათვალისწინებით)
ეს მოდელი ეფუძნება კონცეფციას ექსპონენციური დაშლა, და მიზნის მნიშვნელობა იზრდება ბოლო არხთან უფრო ახლოს. ტერმინი Google Analytics-ში მოდის ბირთვული ფიზიკიდან და იძლევა ყოვლისმომცველ გაგებას დროის დაშლის მოდელის არსზე: რაც უფრო ახლოს არის შეხების წერტილი კონვერტაციასთან, მით უფრო ღირებულია იგი. დარჩენილი ქულები კარგავს მნიშვნელობას დროის ინტერვალის გაზრდით.
ამ მოდელის მიხედვით, ნაგულისხმევი ნახევარგამოყოფის პერიოდი არის შვიდი დღე. ეს ნიშნავს, რომ ურთიერთქმედება, რომელიც მოხდა კონვერტაციამდე შვიდი დღით ადრე, ნახევრად ღირებულია, ვიდრე იმავე დღეს ჩაწერილი, და ორი კვირით ადრე, ოთხჯერ ნაკლებად ღირებული. ექსპონენციური დაშლა ხდება მთელი პერიოდის განმავლობაში რეტროსპექტული ანალიზი(ნაგულისხმევად ეს არის 30 დღე).
ჩვენს მაგალითში კონვერტაციასთან ყველაზე ახლოს არხია პირდაპირი მიდგომა. მაშინ ის იღებს ყველაზე მეტ ღირებულებას ორგანული ძებნახოლო უმცირესი%, ურთიერთქმედების ხანგრძლივობის გათვალისწინებით, აქვს კონტექსტური რეკლამა.
Attribution Model - დროის კლება
მოდელი გამოიყენება აქციების შედეგად მიღებული შესყიდვების გასაანალიზებლად, რათა მეტი მნიშვნელობა მიენიჭოს სარეკლამო დღეებში ინტერაქციას. ხოლო ერთი კვირით ადრე დასრულებული შეფასებები გაცილებით დაბალი იქნება.
თუმცა, ზოგიერთი მარკეტინგი მას უფრო ხშირად იყენებს სამუშაოში, ვიდრე კლასიკური. "ბოლო არაპირდაპირი დაწკაპუნებით", ვინაიდან იგი გამოიყენება თითქმის ყველა თემაში. შეიძლება დიდხანს ვიკამათოთ ზოგიერთი გადასვლის ღირებულების შესახებ სხვებთან შედარებით. მაგრამ აქ ყველაფერი საკმაოდ ლოგიკურია - რაც უფრო შორს არის ესა თუ ის არხი კონვერტაციის მომენტიდან, მით ნაკლები ღირებულება უნდა მიიღოს. ბოლოს და ბოლოს, თუ წინა ვიზიტები საიტზე არანაკლებ ეფექტური იყო, მაშინ რატომ არ მოჰყვა მათ კონვერტაცია?
Time Decay მოდელის ერთ-ერთი უპირატესობა არის ნახევარგამოყოფის ხანგრძლივობის დაზუსტების და სხვა საბაზისო მოდელებთან შედარების შესაძლებლობა.
ნახევარგამოყოფის პერიოდის დაყენების უნარი
პოზიციიდან გამომდინარე
პოზიციიდან გამომდინარე, მნიშვნელობის 40% ენიჭება პირველ და ბოლო ურთიერთქმედებებს, ხოლო დანარჩენი 20% თანაბრად ნაწილდება სხვებს შორის. ატრიბუციის მოდელი "პოზიციაზე დაფუძნებული"არის მოდელების ჰიბრიდი "პირველი ურთიერთქმედება"და "ბოლო ურთიერთქმედება."
Attribution Model - პოზიციაზე დაფუძნებული
ეს მოდელი ყველაზე ახლოსაა რეალურ ცხოვრებასთან და რეკომენდირებულია გამოსაყენებლად, როდესაც საჭიროა ყველა შეხების წერტილის თვალყურის დევნება: გაცნობიდან და თქვენი ბრენდის მიმართ ინტერესის პირველი გამოხატვისა და ბოლო ურთიერთქმედების შემდეგ, რამაც გამოიწვია კონვერტაცია.
ყველა ჩამოთვლილი მოდელი არის სტანდარტული Google Analytics მოდელები. თუმცა, მომხმარებლებს აქვთ შესაძლებლობა შექმნან საკუთარი ატრიბუციის მოდელები. ამის გაკეთება შეგიძლიათ პარამეტრების გამოყენებით "ატრიბუციის მოდელები", რომელიც არის პრეზენტაციის ფენაში მომხმარებლის ინსტრუმენტებსა და ობიექტებში.
პრეზენტაციის დონის ატრიბუციის მოდელები
Google Analytics-თან მუშაობის საწყის ეტაპზე, გირჩევთ, საფუძვლიანად გაიგოთ 7 ძირითადი ატრიბუციის მოდელი და მრავალარხიანი ძაბრის ანგარიშები (მათ განვიხილავთ ცალკე თავში) და მხოლოდ ამის შემდეგ გადახვიდეთ საკუთარის შექმნაზე.
- Vk.com -
