Краткое руководство по моделям атрибуции данных

Одно дело — знать, как вы справляетесь со своими показателями. Но даже если у вас все получается, если вы не знаете, почему у вас все получается, вы не сможете повторить свой успех. Вот почему мы используем атрибуцию, чтобы понять, как действия клиентов приводят к определенным результатам в бизнесе. Атрибуция — это способ увидеть, насколько каждый из наших видов деятельности — маркетинг, продукт, поддержка и многое другое — влияет на путешествие клиента. Она дает нам целостное представление о том, как каждая точка соприкосновения — от сообщения в блоге до электронного письма и самого продукта — влияет на поведение пользователя. Сказать, что модели атрибуции сложные и тонкие, будет преуменьшением: нам потребовались годы, чтобы построить и реализовать надежную модель атрибуции. Но, понимая наиболее распространенные методы атрибуции, вы сможете понять, как использовать свои данные, чтобы помочь вашей компании развиваться.

Виды методов атрибуции

Здесь я остановлюсь на трех методах атрибуции: первое касание, последнее касание и линейный. Существует множество других методов, но эти являются отличным началом.

Атрибуция по первому касанию

Атрибуция первого касания означает, что все заслуги за конверсию (например, регистрация, покупка, что бы ни использовал ваш бизнес) относятся к первому способу взаимодействия клиента с вашим брендом. Они впервые попали на запись в блоге на вашем сайте? Нажали ли они на платную рекламу? Нашли ли они вашу домашнюю страницу из поиска? Конечно, это первое отслеживаемое знакомство клиента с вашим брендом. (Если вы найдете способ автоматически отслеживать тот случай, когда вы рассказали о чем-то своему дяде Карлу, пожалуйста, сообщите нам об этом). На изображении ниже мы видим путь клиента, который взаимодействовал шесть раз, прежде чем подписаться: (1) он перешел на статью в блоге, (2) затем посетил сайт напрямую, введя URL, (3) затем кликнул на рекламу, (4) затем нашел целевую страницу на нашем сайте от Google, (5) затем кликнул на другую рекламу, (6) и снова посетил сайт напрямую. Именно во время этого последнего взаимодействия (прямого посещения сайта) они и подписались.

Если посмотреть на это через призму атрибуции первого касания, то даже если у клиента было множество взаимодействий до регистрации (и даже если все это происходило в течение недели, месяца или года), первоначальное посещение блога все равно получит всю заслугу.

Когда использовать атрибуцию по первому касанию

Атрибуция первого касания расскажет вам о том, как человек узнал о вашем бренде. Это означает, что она позволяет определить, насколько хорошо работают ваши кампании и усилия в верхней части туннеля. Так, например, если ваш блог приносит большую часть конвертируемого трафика, вы можете направить на него больше ресурсов. Но поскольку этот метод не учитывает все, что происходит после первого касания, он обычно имеет смысл при более коротких циклах продаж (или циклах конверсии).

Атрибуция последнего касания

Атрибуция по последнему касанию делает обратное: она присваивает все заслуги последнему взаимодействию клиента перед событием конверсии. Таким образом, используя тот же пример, прямое посещение непосредственно перед тем, как клиент подписался, теперь получает все заслуги за конверсию клиента — независимо от всего, что он делал до этого.

Следует помнить об атрибуции по последнему касанию: возможно, вы получите много прямых посещений в качестве последнего касания. Прямые посещения — это посещения, которые не имеют четкого источника за пределами вашего сайта. Это происходит, когда пользователь либо вводит URL-адрес, либо нажимает на сохраненную закладку, либо нажимает на другую ссылку, которая не передает никакой информации об источнике. Сейчас наши команды по маркетингу и продуктам проводят много времени, думая о привлечении: как лучше всего заинтересовать новых посетителей в повторном посещении наших страниц. Если нам удается привлечь этих пользователей, они продолжают возвращаться, иногда приходят сами (например, набирают в адресной строке адрес), больше не нуждаясь в нашей помощи. Это хорошо. Но когда мы сосредоточимся на анализе этого взаимодействия, мы хотим потратить время на изучение пути пользователя до того, как он выработал привычку возвращаться самостоятельно — то есть до того, как в его пути стало много прямых касаний. Чтобы провести такой анализ, мы рассматриваем данные атрибуции без последних прямых касаний. Это означает исключение всех событий после последнего непрямого посещения.

Это помогает нам сосредоточиться на том, что именно заставило людей захотеть вернуться на наш сайт самостоятельно. В приведенном выше примере кредит последнего касания теперь будет отдан рекламному объявлению.

Когда использовать атрибуцию по последнему касанию

Атрибуция по последнему касанию лучше всего подходит для кампаний в середине или внизу туннеля — в тех местах, где вы ожидаете, что кто-то будет конвертироваться.  Вы также можете использовать атрибуцию по умолчанию, если не знаете, что еще использовать. Это самый распространенный метод атрибуции, и он прост: человек кликнул на это объявление и подписался. Легко. Только имейте в виду, что он будет недооценивать кампании, находящиеся в верхней части туннеля.

Линейная атрибуция

Итак, мы оценили первое взаимодействие и последнее взаимодействие, но как насчет всего, что между ними? Вот тут-то и приходит на помощь линейная атрибуция (разновидность атрибуции по нескольким касаниям). Линейная атрибуция основана на предположении, что каждое взаимодействие одинаково важно для достижения конверсии (и поэтому имеет одинаковый вес). Другими словами, каждое взаимодействие вносит 1/число_взаимодействий в конверсию.

Вместо того чтобы просто знать первое, что пользователи увидели на вашем сайте (первое касание), или последнее, что они сделали перед конверсией (последнее касание), теперь вы можете увидеть несколько касаний в одном потоке. Используя тот же пример, мы теперь придаем каждому из шести взаимодействий равный вес (каждый получает одну шестую часть, или 17%, кредита). Это означает, что блог получает 17%, реклама — 34% (потому что пользователь увидел два объявления) и так далее. Но это чрезмерное упрощение и неправильное применение атрибуции мультитач. Цель не в том, чтобы раздавать кредиты, а в том, чтобы углубить понимание того, как путешествия клиентов приводят к бизнес-результатам.  Вот почему, хотя линейная атрибуция может показаться более «справедливой», она ни в коем случае не является панацеей от всех вопросов атрибуции. Она, безусловно, дает одни из самых понятных и интерпретируемых результатов из всех возможных моделей мультитач, но все же это относительно упрощенное предположение, лежащее в основе логики атрибуции (маловероятно, что каждое взаимодействие имело одинаковый вес для пользователя). Как говорится, все модели ошибочны, но некоторые из них полезны.

Когда использовать линейную атрибуцию

Линейная атрибуция создает гораздо более полную картину того, как различные усилия способствуют конверсии: для маркетинговой атрибуции это наиболее надежный способ определения эффективности всего маркетингового комплекса. Но компромисс заключается в том, что она одинаково оценивает все точки соприкосновения: рекламе, на которую пользователь нажал месяц назад, будет придаваться такой же вес, как и электронному письму, которое тот же пользователь открыл утром, когда подписался на рассылку. Если для вас это недостаточно тонко, существуют и другие модели, которые придают разный вес различным точкам контакта в зависимости от их положения на пути пользователя. Я не буду рассматривать их здесь, но эта статья о мультитач-атрибуции — отличное место для начала, если вы хотите узнать больше.