Вместе со специалистами агентства eLama разбираемся, как работают ассоциированные конверсии и почему важно их отслеживать — на примере нашего взаимодействия с известным международным облачным провайдером (учитываем пожелания клиента и не разглашаем название бренда).
Зашел на сайт и сделал заказ
Пользователь, совершающий покупку во время первого посещения сайта — мечта всех, кто продает что-либо. Но так бывает редко в B2B и продуктах с отложенным спросом. Как правило, путь пользователя — от знакомства с продуктом до совершения заказа — сложнее. Людям нужно время, чтобы принять решение о покупке, и переход на целевую страницу заказа может быть совершен из разных каналов: с рекламы, из блога или соцсетей компании, из статьи в профильном медиа.
Все «промежуточные касания», которые приводят к совершению целевого действия, называются «ассоциированными конверсиями».
Под прямыми конверсиями мы обычно понимаем «последний клик» — целевое действие, важное для бизнеса. Такие конверсии отражаются в Яндекс Метрике. Под ассоциированными — все то взаимодействие, которое происходило между пользователем и продуктом до целевого действия.
Соотношение прямых и ассоциированных конверсий во многом зависит от тематики. Например, в бизнесе по заказу эвакуатора почти все конверсии будут прямыми. Кроме тематики, на количество ассоциированных конверсий влияют:
- Количество шагов до совершения итоговой конверсии. Чем их больше и цепочка длиннее, тем ассоциированных конверсий будет больше.
- Количество используемых каналов для продвижения (контекст и таргет, SEO, рассылки и др.). Чем больше, тем также сложнее выходит цепочка.
В случае с клиентом агентства eLama мы видим, что 41% покупок происходит в первый визит пользователя и 53% — через 3 и более дня с момента первого визита (из них 37% — через месяц и более). Предполагаем, что большое количество ассоциированных в этом случае связано еще и с тем, что при покупке софта могут участвовать несколько звеньев внутри компании. Например, технический специалист ищет решение для бизнеса, сравнивает разные предложения на рынке и идет с этой информацией к продакт-менеджеру или владельцу бизнеса, после согласования к процессу подключается бухгалтерия. Весь этот процесс может длиться несколько месяцев.
Почему ассоциированные конверсии важны не менее, чем прямые
Пользователь, решая определенную задачу, которая связана с покупкой товара или услуги, проходит через разные этапы воронки продаж. Каждый из этапов для продавца товаров или услуг связан с определенными инструментами продвижения.
Например, на этапе, когда пользователь ищет компанию, которая предоставит конкретную услугу, будет хорошо работать реклама в Яндексе. Она познакомит пользователя с исполнителем услуги.
На этапе, когда пользователь уже знаком с компанией, но еще не уверен в том, что это именно то, что ему нужно, — будет актуально спецпредложение об услуге, которое «догонит» его в соцсети.
Таким образом, и тот, и другой этап воронки продаж будет одинаково важен, однако к выполнению целевого действия приведет только последний.
Анализ ассоциированных конверсий позволяет понять, какие действия приводят покупателя к покупке, и учитывать эти данные в выстраивании кампаний и распределении рекламных бюджетов. Особенно это актуально в случае технически сложных продуктов и дорогостоящих товаров — их как правило выбирают долго.
Работа с ассоциированными конверсиями в Метрике
Отслеживать и прямые, и ассоциированные конверсии можно в системах аналитики. Для учета используются разные правила — они называются моделями атрибуции. Рассмотрим, какие модели предлагает нам Яндекс:
1) First click, или первый переход — учитывается источник самого первого визита посетителя.
2) Last click, или последний переход — не учитывается история посещений вовсе — поэтому эта модель не подходит для исследования ассоциированных конверсий.
3) Последний переход из «Директа» — учитывается только последний переход по рекламе в Яндекс Директе. Если пользователь не совершал такого перехода, применяется модель 4, «Последний значимый переход».
4) Последний значимый переход — учитываются только значимые для системы переходы: по рекламе, по ссылкам на сайтах, из поисковой системы, соцсетей, из email-рассылки и мессенджеров.
В Метрике нет как такового отчета по ассоциированным конверсиям, однако можно посмотреть отчеты с применением разных моделей атрибуции и понять, сколько конверсий приносят каналы по разным целям.
Переходим в «Отчеты»: «Стандартные отчеты» — «Источники» — «Источники, сводка». В отчете находим данные о количестве прямых заходов, переходов и поисковых систем, внутренних переходов, переходов из почтовых рассылок и т. д. При нажатии вверху «Выберите цель» можно проследить, какое количество пользователей достигли цели при переходе из того или иного источника трафика.
Какую картину мы видели в случае с клиентом агентства? Ниже скриншоты по первому переходу по регистрации и последнему переходу:
Самое большое количество регистраций по первому переходу — по ссылкам на других сайтах (основному сайту клиента и сайтам с обзорами и подбором VPS/VDS серверов), а по последнему переходу больше всего регистраций с прямого захода (пользователь сохранил себе адрес сайта, пока принимал решение о выборе сервиса). Конверсия с рекламы высокая для любой модели атрибуции, что говорит о нескольких взаимодействиях на пути пользователя.
Полина Васильева, старший специалист по контекстной рекламе в агентстве eLama
Источник или кампания может не приносить конверсий по последнему взаимодействию, но быть важным шагом в цепочке. Поэтому даже если один источник трафика можно определить как неэффективный, мы не спешим его отключать — смотрим, как он работает при разных моделях атрибуции.
Нередко бывает, что при отключении якобы не конверсионного канала „проваливается“ совсем другой (на первый взгляд, никак не связанный с ним), конверсионный. Поэтому при анализе многоканальных путей важно смотреть на комбинации цепочек в последовательностях и искать паттерны — какие источники чаще всего „работают“ в связке.
В B2B-тематиках, где путь пользователя долгий и включает сравнение условий у разных конкурентов, влияние канала может быть неочевидным, и поэтому анализ ассоциированных конверсий и разных моделей атрибуции становится особенно важным. В случае с нашим клиентом, за период с 1 сентября по 31 декабря 2022 года мы получили с Директа 221 покупки по первому переходу и всего 130 — по последнему.
Алена Анисимова, аналитик агентства eLama
Важно учитывать еще и то, на какой из этапов воронки работает источник в целом или конкретная рекламная кампания.
Так, охватные кампании для привлечения новой аудитории по последнему взаимодействию будут конвертить естественным образом плохо, поэтому их рекомендуется оценивать по первому касанию, догоняющие кампании по последнему клику будут показывать высокую эффективность, однако этих результатов могло бы не быть без участия канала, который работает на верхних уровнях воронки.
К слову, в Метрике мы можем отслеживать окупаемость рекламы всех используемых источников — что особенно актуально для клиентов с большим количеством ассоциированных конверсий. Сделать мы это можем с помощью инструмента „Сквозная аналитика“. Система объединяет данные по расходам на рекламу во всех источниках с данными о фактических продажах, которые импортирует из CRM-системы.
Информация из CRM-системы — это данные „последней мили“ — они могут обогатить статистику и помогают подсчитать реальную финансовую отдачу от канала. При оценке канала, источника или кампании по разным моделям атрибуции можно найти интересные инсайты, например, активность, которая помогла привлечь „живые деньги“. Когда мы оцениваем статистику посещаемости вместе с данными о выполненных заказах и прибыли, мы получаем возможность выстраивать рекламную стратегию так, чтобы в коммуникацию с потенциальным клиентом были включены только работающие и выгодные нам связки каналов.
К сожалению, в Метрике нет возможности оценить взаимосвязи каналов в конверсионных цепочках, такие отчеты есть только в Google Analytics, поэтому ниже рассмотрим особенности работы с ассоциированными конверсиями в Analytics.
Ассоциированные конверсии в Google Analytics
В Analytics мы можем увидеть, как были выстроены взаимодействия пользователя с сайтом, и какие действия привели к совершению конверсии. Переходим: «Отчеты» — «Конверсии» — «Многоканальные последовательности».
В общем отчете «Обзор» есть информация о количестве прямых и ассоциированных конверсий, а также о том, какой процент от общего числа конверсий был получен из прямых заходов, бесплатного поиска, поисковой рекламы и других каналов.
В отчете «Ассоциированные конверсии» система указывает количество ассоциированных конверсий по каждому каналу. В крайнем правом столбце отчета можно увидеть отношение ассоциированных конверсий к конверсиям по последнему клику или прямому взаимодействию, его значение позволяет определить роль каждого источника трафика: если коэффициент близок к нулю, он источник играет завершающую роль в конверсии, коэффициент близок к единице — вспомогательную и завершающую, коэффициент значительно выше 1 — вспомогательную.
Нам могут быть также полезны отчеты «Основные пути конверсии» и «Время до конверсии». Первый позволяет отследить основные пути, по которым пользователи попадают на сайт, второй — средний временной промежуток до совершения конверсии.
И наконец, в GA доступен инструмент сравнения моделей атрибуции. С помощью него можно точно выяснить, как различные модели атрибуции трафика влияют на определение ценности маркетинговых каналов.
Здесь мы указываем модель атрибуции (например, «Последнее взаимодействие») — в таблице отображается количество конверсий для каждого канала в расчете по этой модели. Можно выбрать одновременно две или три модели атрибуции и сравнить результаты их применения.
При оценке эффективности каналов важно выбирать модели атрибуции, которые соответствуют маркетинговым целям рекламной кампании и особенностям бизнеса.
Инструмент помогает строить гипотезы о способах оптимизации рекламных бюджетов. Чтобы проверить гипотезу, мы запускаем эксперимент — увеличиваем или сокращаем бюджет на основании отчета, а затем оцениваем полученный результат.
Алена Анисимова, аналитик агентства eLama В Google Analytics версии GA4 доступны те же базовые функции для анализа многоканальных последовательностей, что и в Universal Analytics. Это стандартные отчеты «Пути конверсии» и инструмент сравнения моделей атрибуции.
При этом GA4 располагает расширенными возможностями визуализации статистики для более детального анализа трафика. Визуализация разделена на три сегмента:
1. Ранние точки взаимодействия (Early touchpoints)
2. Средние точки взаимодействия (Mid touchpoints)
3. Поздние точки взаимодействия (Late touchpoints)С помощью визуализации мы можем быстро определить, какой источник, канал, кампания или группа каналов инициировали пути пользователей, какие чаще всего встречаются в середине точек взаимодействия, а какие непосредственно приводят к конверсии.
Инструменты для анализа многоканальных последовательностей и ассоциированных конверсий GA4 находятся в разделе "Реклама".
Советы по работе с ассоциированными конверсиями в B2B-тематиках
1. Примите, как данность, что у вашего IT-продукта будет отложенный спрос. Анализируйте не только заявки, но и весь путь клиента.
2. Для анализа путей конверсии возможностей Метрики недостаточно. Проводите полноценную аналитику с использованием отчетов Google «Многоканальные последовательности».
3. Подключите сквозную аналитику в Метрике, такая интеграция с CRM-системой поможет проанализировать расходы на продвижение.
4. Пересмотрите то, как вы оцениваете эффективность рекламных источников, каналов и кампаний:
- При оценке вклада канала, источника или конкретной кампании имеет смысл смотреть эффективность по разным моделям атрибуции и фиксировать, по какой модели активность демонстрирует наилучшую эффективность.
- При анализе цепочек конверсии важно находить паттерны, в каких связках каналы/источники встречаются чаще всего. Это позволит избежать просадки по другим каналам/источникам в случае перераспределения бюджета или отключении неэффективной (по последнему касанию) активности.
- Важно четко понимать, на какой этап воронки работает канал, источник или кампания, и оценивать их по соответствующей модели атрибуции. То есть если мы запускаем новый продукт и ставим цель ознакомить с ним как можно больше людей, мы не должны оценивать рекламу по последнему клику — особенно в B2B и сложных IT-продуктах оценка по последнему касанию не будет эффективной.