Что такое мультиканальная аналитика и зачем отслеживать весь путь клиента до обращения

Отслеживать источники обращений необходимо, чтобы понимать эффективность каждого канала и не тратить бюджет на рекламу, приносящую мало целевых обращений. При этом должен учитываться весь путь клиента — на какое объявление он кликнул в первый раз, во второй и т.д., если таких касаний было большей одного. В противном случае данных не хватит для объективной картины.

В статье рассказываем о мультиканальной аналитике UIS, которая позволяет в едином интерфейсе отслеживать эффективность всех рекламных каналов, включая те, которые не связаны с сайтом.

Данные по контекстной, таргетированной, офлайн-рекламе и любым видам продвижения собираются в одном интерфейсе. Можно настраивать модели атрибуции и выбирать, в каком разрезе изучать показатели по обращениям с рекламы — первый клик, прямой переход, смешанные варианты.

Это позволяет:

• отслеживать в разрезе каждого источника важные для маркетинга показатели, например, стоимость качественного лида и возврат инвестиций по результатам продаж;
• учитывать все кампании, которые прямо или косвенно влияют на обращения и успешные сделки;
• оперативно вносить нужные корректировки в рекламные кампании;
• принимать верные управленческие решения по распределению и согласованию бюджета;
• лучше узнавать свою аудиторию: время наибольшей активности, используемые браузеры, поведение на сайте — эти данные тоже можно учитывать при корректировке и запуске РК.

Для трекинга переходов из онлайн-источников используются технологии first-party cookie и динамический коллтрекинг. Первая автоматически фиксирует уникального посетителя — она необходима для отслеживания трафика из браузеров Safari и Yandex.Browser. Динамические номера работают так: к каждой сессии пользователя привязывается автоматически выбранный телефонный номер. Если клиент совершает звонок, он звонит по номеру, который был показан на сайте специально для него. Номер связывает звонок с сессией и рекламным источником, который привел клиента, и позволяет формировать статистику по рекламным кампаниям.

Благодаря сложным алгоритмам выдачи и закрепления динамических номеров UIS источники фиксируются с высокой точностью.

Некоторые типы рекламы не подразумевают переход клиента на сайт. Между тем эти каналы могут быть не менее важными и даже единственными источниками, которые повлияли на решение обратиться в компанию.

С инструментами UIS вы будете получать данные по их эффективности в том же отчете. Для каждой рекламной площадки выделяются статические номера, а аналитические системы, отслеживающие онлайн-обращения и чаты, интегрируются с UIS. Благодаря этому общая аналитика будет учитывать обращения из:

• офлайн-источников — наружной, теле- и радиорекламы;
• классифайдов;
• сайтов-агрегаторов;
• сервиса VK Реклама.

Длина пути клиента до обращения в компанию может быть разной, в зависимости от специфики бизнеса. Очень часто клиент соприкасается с несколькими объявлениями на разных площадках до того, как позвонить или написать вам. Каждое из них прямо или косвенно влияет на принятие решения. В аналитику рекламы UIS входит инструмент «Модели атрибуции», который соотносит обращение не только с последним источником, а со всеми рекламными кампаниями, на которые в разное время среагировал клиент.

Многие маркетологи анализируют эффективность рекламы только на основе параметра last click. Такой односторонний подход приводит к несправедливым оценкам.

Посмотрим на примере контекстной рекламы: зачастую именно она становится источником первого касания. Клиент переходит с объявления на посадочную страницу, узнает о компании и вашем предложении, но до обращения дело не доходит. Впоследствии он может вспомнить о вас и прийти снова — например, через поиск по брендовому запросу. Аналитика по last click покажет, что сработало SEO, а контекстная реклама, на которую были потрачены деньги, здесь как бы и ни при чем. Может сложиться неверное представление об эффективности контекста или работы диджитал-маркетологов. При наихудшем исходе, руководитель решит отключить этот источник или сократить затраты на него, хотя он приводил реальных клиентов.

Чтобы не было искаженной картины, с UIS вы будете получать статистику по сработавшей рекламе в разрезе разных этапов пути клиента. Есть несколько моделей атрибуции, которые можно применять в зависимости от специфики бизнеса или продуктового направления. Выбор конкретной модели — задача маркетолога. Он зависит от специфики рекламных каналов, отрасли и модели ведения бизнеса.

Последнее взаимодействие (last click)

Вы получаете аналитику по эффективности рекламы в разрезе последнего рекламного касания, которое привело клиента. Эту модель имеет смысл использовать, когда не очень большой цикл сделки или не очень много касаний. Если в компании есть CRM-маркетинг, работа с базой клиентов, холодные продажи, телемаркетинг и т.д., обычно эти каналы являются последними перед конверсией. LC подсветит их ценность.

Первое взаимодействие (first click)

Ценность конверсии отдается рекламному касанию, которое было самым первым в цепочке соприкосновений с клиентом. Данная модель часто используется в бизнесе с длинным циклом сделки. Надо понять, какой канал первым «поймал» и заинтересовал клиента. Первое знакомство с компанией в данном случае имеет самое большое влияние на конверсию.

Последнее непрямое взаимодействие (last non direct)

Такую аналитику получает пользователь, для которого важно последнее непрямое касание, предшествующее прямому переходу. Очень часто клиент сначала изучает ваш продукт, а потом, когда решается купить, просто заходит по прямой ссылке. Последнее непрямое взаимодействие поможет увидеть рекламный источник, который предшествовал прямому заходу.

С учетом давности взаимодействия

В центре внимания при формировании статистики — переходы, которые по времени находятся ближе к моменту целевого действия. Иногда время принятия решения сильно влияет на статистику. Тогда маркетологу можно ограничить данные, учитывая давность взаимодействия.

Нельзя точно сказать, какой конкретно канал на повлиял, но можно распределить ценность касаний в порядке убывания. Больше всего ценности придается последнему, чуть меньше предпоследнему и т.д., пока самый первый канал не получит ноль.

С учетом привязки к позиции (20-60-20)

Первому и последнему взаимодействиям присваивается по 20% значимости, а остальные 60% поровну распределяются между промежуточными касаниями.

С учетом привязки к позиции (40-20-40)

По 40% ценности присваиваются первому и последнему взаимодействиям. Оставшиеся 20% поровну распределяются между промежуточными. Эта модель — для тех случаев, когда маркетолог уверен в важности первого и последнего касания, но при этом нужно не забыть промежуточные. Модели атрибуции такого типа имеет смысл использовать, когда конверсии предшествует более чем 4 касания в среднем.

Линейная модель

Вы выбираете установку, при которой все взаимодействия с клиентом от первого клика до обращения имеют равную ценность для конверсии. Эта модель атрибуции не учитывает давность события, а предполагает, что у каждого касания одинаковая ценность. Например, для клиента, у которого было 2 касания, ценность будет распределена по принципу 1/2 и 1/2. А для того, у кого 10 — по 1/10 на каждый источник.

Отчет «Ассоциированные конверсии» покажет вам, сколько целевых действий приносит конкретный рекламный источник в качестве вспомогательного. Вы увидите показатель в соотношении со стандартной моделью «Последнее взаимодействие» и поймете, как лучше работает канал — напрямую или косвенно. В другом специальном отчете можно увидеть всю сумму уникальных взаимодействий, которые принес канал ассоциированно и напрямую.

Мультиканальная аналитика важна для построения единых отчетов по эффективности всей вашей рекламы: площадок, РК, объявлений, креативов, ключевых слов в Яндекс.Директ. Маркетологи видят, что работает, а что не работает, и вносят корректировки, а руководитель понимает, на какие активности имеет смысл тратить бюджет.

На продажу влияет не только источник прямого перехода, но так или иначе каждое объявление, на которое нажимал клиент, прежде чем обратиться в отдел продаж. Чтобы статистика была полной и объективной, мы рекомендуем применять разные модели атрибуции, чтобы учитывался весь путь клиента. Вы сможете отталкиваться от того, что ценность имеют и первое, и промежуточные посещения, и на основании этой установки анализировать эффективность РК. Необходимо выбрать подходящие вам модели, в зависимости от специфики компании и ее маркетинга.