Разберитесь в основных концепциях модели атрибуции для повышения эффективности маркетинговых кампаний.

Моделями атрибуции называют статические методы, используемые маркетологами и аналитиками для оценки эффективности различных каналов в общей результативности маркетинговых усилий.

Главная цель инструмента заключается в том, чтобы найти и понять, какие действия канала приносят наибольшую ценность и способствуют конверсии. Чтобы потребители совершали покупки, заполняли формы обратной связи, оформляли карты лояльности, подписывались на рассылку и так далее.

Большинство детских направлений, где используются модели атрибуции:

– Digital Marketing.

Чаще всего этот метод используется в данной сфере. Сайты, поисковые системы и социальные сети подразумевают большое количество различных вариантов взаимодействия пользователя с продуктом или рекламой. При формировании стратегии продвижения или создании рекламной кампании маркетологи могут провести анализ, чтобы выяснить, какой из каналов оказался наиболее эффективным и принес наибольшее количество конверсий.

– Аналитика веб–сайтов.

В модели атрибуции интегрироваться с такими инструментами веб–аналитики, как Google Analytics, Adobe Analytics, Яндекс.Метрика и другие. Благодаря им легко отслеживать путь пользователя по страницам и понимать их модель поведения при совершении целевых действий. В дальнейшем это можно использовать, например, для того, чтобы оптимизировать страницу для более комфортного юзабилити.

– Электронная коммерция.

E-commerce данный метод используется для определения оптимальной стратегии по продвижению продукта через различные каналы. Ее целью является увеличение прибыли, используя для этого различные средства. Например, этого можно добиться за счет проведения акции, которая позволит привлечь новых потребителей или увеличить средний размер чека. Реализовать это можно через социальные сети или e-mail–рассылку.

– Email–маркетинг

Модели атрибуции используются для того, чтобы оценить эффективность email–рассылки в контексте маркетинговой стратегии. Можно узнать количество людей, которые отказались от рассылки или перешли на сайт, либо выполнили другое целевое действие, например, совершили покупку.

– Офлайн–маркетинг.

Большая часть моделей атрибуции так или иначе связана с Digital Marketing. Однако некоторые из них могут быть адаптированы для анализа и оценки онлайн–мероприятий или традиционных каналов продвижения. Например, это может быть размещение на телевидении или проведение различных событий, таких как презентация или раздача листовок.

Кросс–канальный маркетинг.

Также этот инструмент используется при создании и реализации кросс–канальной маркетинговой компании. То есть когда для продвижения используется не один канал продвижения, а много разных как цифровых, так и традиционных. Они могут работать по отдельности, они могут работать в совокупности. И модели атрибуции помогают понять, как именно это происходит и какой из них наиболее эффективный.

Для чего маркетологи и аналитики используют модели атрибуции:

– Благодаря этому удается лучше управлять бюджетом, тем самым оптимизируя расходы на маркетинг и рекламу. Потому что выбираются наиболее эффективные каналы продвижения, которые дают наибольшую конверсию.

– Благодаря моделям атрибуции удается понять, какие маркетинговые действия дали наиболее эффективные результаты. Это позволит понять, какие были допущены ошибки и что нужно сделать, чтобы их избежать. А также даст возможность выбрать наиболее эффективные средства и каналы продвижения, которые можно использовать в дальнейшем. То есть они помогают выстроить эффективную долгосрочную маркетинговую стратегию.

– Модель атрибуции помогают отслеживать путь клиента, соответственно, они помогают лучше понять его модель поведения. На основе этого можно строить персональное предложение и другие маркетинговые действия.

– Кроме того, данный метод является частью глубокого многоуровневого анализа маркетинговых действий. Соответственно, принимаемые решения становятся обоснованными на фактах, а не на интуиции.

Модель атрибуции это отличный инструмент оптимизации для маркетологов и аналитиков. Благодаря ему можно повысить эффективность маркетинговых действий и снизить расходы на продвижение.

Модель атрибуции является алгоритмом распределения ценности разных каналов продвижения. Соответственно, существует множество вариантов того, как могут развиваться события. Ниже перечислим пять наиболее популярных видов моделей атрибуции.

Last click или «последнее взаимодействие».

Согласно данной модели, конверсия достается последнему источнику перехода. То есть этот алгоритм показывает, из каких источников обычно конвертируется трафик.

Например, пользователь увидел рекламную интеграцию. После чего у него отразилась таргетинговая реклама, и он совершил переход по ссылке. В этом случае конверсию может получить таргетинговая реклама.

Last non-direct click, или «последний значимый переход».

В данном случае конверсия достается последнему переходу, но при этом не учитывается переход по прямым ссылкам или из закладок. То есть благодаря этому можно отсеять пользователей, которые уже знакомы с брендом, и акцентировать внимание на тех, кто с ним встретился впервые. Таким образом, можно посчитать уникальных лидов.

Например, пользователь столкнулся с контекстной рекламой на одном из сайтов. Совершил переход по ссылке, не выполнив больше никаких целевых действий. Однако он добавил сайт в закладки, после чего вернулся обратно, спустя время, совершил повторный вход и, возможно, целевое действие. В таком случае конверсия будет отдана контекстной рекламе.

First click, или «первое взаимодействие».

Благодаря данной модели можно определить путь, откуда пришел лид. То есть, по сути, определить начало пути в модели поведения потребителя и понять, как он узнал о продукте, услуге или бренде.

Например, сначала человек столкнулся с медийной рекламой, потом с таргетинговой рекламой. После чего осуществил поисковой запрос и в итоге перешел по ссылке, которая была указана в контекстной рекламе. Согласно модели First Click, конверсия достанется медийной рекламе, так как с нее пользователь начал свой путь.

Linear model, или «линейная модель».

Отличительной особенностью данной модели атрибуции является то, что она равномерно распределяет все конверсии между собой. То есть она в целом показывает, какие именно каналы участвуют в воронке продаж. Это позволяет проследить путь потребителя от момента, когда он заинтересовался продуктом или услугой, и до момента, когда он им воспользовался.

Если рассматривать предыдущий пример, то и медийная реклама, и таргетинговая реклама, и контекстная реклама – каждый из них получит конверсию в равном количестве.

Position-based, или «основанный на местоположении».

Данная модель атрибуции является противоположной и распределяет ценность конверсии неравномерно. Первое и последнее касание получают значение 0,4, промежуточные получают 0,2. Таким образом можно оценить точки входа и выхода из воронки продаж.

Возвращаясь к предыдущему примеру, медийная и контекстная реклама будут равны 0,4 конверсии, в то время как таргетинговая – 0,2.

Существуют и другие модели, но больше всего используется Last non-direct click, так как считается универсальным решением для проведения анализа и оценки каналов продвижения. В большей степени эта модель подходит компаниям, которые имеют короткий цикл продаж, то есть там, где принятие решения о покупке занимает не более одного дня.

Остальные модели атрибуции чаще всего используются для детального анализа воронки продаж. Они могут использоваться как по отдельности, так и в совокупности, дополняя друг друга.

Чтобы не допустить серьезных ошибок в процессе анализа эффективности маркетинговых усилий, необходимо уделить особое внимание выбору модели атрибуции. От этого зависят не только результаты продвижения или маркетинговой стратегии, но и бюджет.

Ниже перечислим последовательность шагов, которых нужно придерживаться, чтобы выбрать наиболее эффективную модель атрибуции.

1. Определите цели.

Это ключевой этап, с которого должно начинаться любое планирование. Так как все действия осуществляются на основе текущей цели бизнеса. Имея вектор направления, можно выбрать наиболее эффективные инструменты, которые приведут к ожидаемому результату.

Условно цели можно разделить на такие категории, как:

– Расширение целевой аудитории;

– Сегментация целевой аудитории;

– Увеличение среднего размера чека;

– Повышение уровня вовлеченности потребителей;

– Рост прибыли и т.д.

Важно сформулировать одну цель, она должна быть четкой и ясной. Если пытаться решить несколько глобальных задач одновременно, то эффективность будет снижаться. Поэтому если нужно решить несколько глобальных проблем одновременно, то следует их распределить по степени приоритетизации и реализовывать постепенно.

Цель должна быть одинаково понятна всем. Чтобы и маркетологи, и аналитики понимали, на какие показатели стоит обратить внимание при оценке эффективности маркетинговых усилий.

2. Понимание пути клиента.

Необходимо изучить и построить путь клиента, по которому он передвигается в процессе взаимодействия с брендом. То есть от начальной точки, когда он только познакомился с продукцией или услугой, и до конечной ступени, когда он уже попал в воронку продаж и выполнил целевое действие.

Этот процесс может включать такие этапы, как:

– Поиск информации в открытых источниках – взаимодействие с рекламными объявлениями – переход по ссылке – посещение сайта – изучение страниц – использование фильтров – оформление заказа.

Понимание того, как именно клиент достигает конверсии, помогает выбрать наиболее подходящую модель атрибуции для оценки эффективности.

3. Рассмотрение различных моделей атрибуции.

Данный этап подразумевает изучение существующих моделей атрибуции, их достоинств и недостатков. Выбор отдельно взятого алгоритма должен совпадать с целью, которая стоит в настоящий момент в бизнесе.

Например, модель первого взаимодействия (first click) помогает оценить ценность конверсии от первого знакомства потенциального потребителя с брендом. Она подходит в том случае, если основной акцент делается на привлечение новых клиентов.

4. Учет ресурсов и технологий.

Перед тем, как реализовать ту или иную модель атрибуции, необходимо озаботиться вопросом: «Какие инструменты и технологии в настоящий момент имеются в распоряжении?» для проведения исследований и оценки эффективности.

Чтобы автоматизировать процесс, может потребоваться программное обеспечение, которое будет собирать и анализировать данные, а также формировать отчеты о полученных результатах. Также могут потребоваться облачные решения для того, чтобы хранить эти данные и не переживать о том, что они могут потеряться, либо тратить много собственных мощностей.

5. Тестирование.

Для получения наиболее эффективного результата можно тестировать различные модели. Для этого можно одновременно запустить несколько рекламных кампаний с разными алгоритмами, чтобы понять, какой из них будет наиболее результативным. Это не потребует высоких затрат бюджета. Таким образом, можно проверить несколько коротких рекламных кампаний, чтобы затем на основе полученных результатов строить долгосрочную стратегию.

6. Постоянный анализ и корректировка действий.

Выбор модели атрибуции не является одноразовым процессом. Он будет происходить постоянно, соответственно, с течением времени есть возможность вносить необходимые изменения и улучшать результаты.

Это позволяет сохранять гибкость и подстраиваться под новые условия, которые возникают как внутри компании, так и на рынке, так как со временем запросы потребителей могут меняться.

7. Обучение команды.

Немаловажную роль в реализации модели атрибуции имеет команда. Каждый ее участник должен одинаково хорошо понимать выбранную модель, ее достоинства и недостатки, чтобы исключить возникновение серьезных ошибок. Поэтому необходимо своевременно проводить обучение персонала, чтобы повышать его эффективность.

Модель атрибуции должна соответствовать главной цели компании в настоящий момент. Это позволит акцентировать внимание на тех аспектах бизнеса, которые сейчас имеют наибольшее значение.

В процессе реализации определенных моделей атрибуции аналитики и маркетологи могут столкнуться с различными сложностями. Ниже перечислим основные препятствия, которые могут возникать.

– Первым препятствием может оказаться сложность с работой с данными. Например, количество информации для анализа может оказаться слишком долгим или она может оказаться неполной или устаревшей. Поэтому лучше всего автоматизировать сбор данных. В этом случае снижается вероятность возникновения ошибок по причине влияния человеческого фактора.

– Если для реализации маркетинговых усилий используется большое количество каналов, то это также может стать препятствием для реализации модели атрибуции. В некоторых случаях они могут быть взаимосвязаны между собой, что также усложнит задачу определить, откуда пришла конверсия. Поэтому выгоднее вначале протестировать различные каналы, а затем выбрать наиболее эффективные.

– Прежде чем совершить покупку, он несколько раз контактирует с брендом через различные источники. Модель атрибутики должна учитывать этот фактор. Поэтому для ее реализации может потребоваться мощный аналитический инструмент, который, скорее всего, будет дорогостоящим.

– Для реализации некоторых моделей атрибуции могут потребоваться значительные инвестиции в технологии и экспертизу. Такой вариант не подходит для малого и среднего бизнеса.

– Если не соблюдать алгоритм выбора модели атрибуции, то это может привести к тому, что будут получены неэффективные результаты.

– Модель атрибуции, основанная на исторических данных, со временем может потерять свою актуальность. Так как поведение и запросы по потребителей могут меняться. Соответственно, требуется проводить регулярный мониторинг целевой аудитории и рынка, чтобы своевременно вносить корректировки.

– Если компания заведомо не позаботилась о технологическом оснащении и ресурсах, то она может столкнуться с проблемами при внедрении системы атрибуции. Также это требует соответствующей поддержки со стороны руководства, так как без этого реализация будет недостаточно эффективной или не состоится вовсе.

– Еще одним препятствием может стать закон о защите данных. При сборе информации о пользователях ни в коем случае нельзя нарушать их права на приватность. Это может грозить штрафами и другими серьезными последствиями, в том числе репутационными.

– Даже при условии, что данные были собраны корректно, все–таки вероятность того, что результаты будут интерпретированы неверно. Особенно этот риск возрастает в том случае, если анализом занимаются люди, не имеющие специфических знаний и навыков в этой области. Искажение результатов может привести к неправильным бизнес–решениям.

– Если всегда использовать только какую–то одну модель атрибуции, то она может не полностью отразить картину. То есть трудно будет понять, какой из выбранных маркетинговых каналов наиболее эффективен. Это может привести к возникновению ошибок в дальнейшем.