Каждый клиент — особая история. Аналитика современного бизнеса требует полной оценки перемещения пользователя по воронке продаж. А вопрос, правильно ли отслеживается вклад каждого рекламного канала в продажи или целевые действия, влияет на оптимизацию расходов. К сожалению, Google Analytics дает нам не самую исчерпывающею информацию по рекламным кампаниям. И в речи маркетологов все чаще упоминаются продукты OWOX BI.
Почему система атрибуции по последнему непрямому клику не эффективна?
1. Атрибуция ценности из онлайн-аналитики искажает реальную бизнес-ценность от онлайн-рекламы, так как не учитываются:
- офлайн заказы;
- отмененные заказы;
- прибыль.
- 5-20% онлайн-заказов.
2. Это приводит к тому, что:
- При отключении кампании продажи падают;
- При увеличении бюджета непредсказуемо растет СРА.
Преимущества модели атрибуции OWOX BI ATTRIBUTION
Учитывается ценность каждой сессии перед совершением заказа
Большинство заказов совершаются после двух и более визитов на сайт. Если не учитывать этапы, которые участвовали в цепочке перед заказом, теряется вклад 80% источников. Модель атрибуции позволяет увидеть распределение ценности конкретного заказа и каждой сессии пользователя.
Связь онлайн и оффлайн продаж
Даже если покупатель выбрал товар на сайте, а купил его в оффлайн-магазине или заказал через call-центр, ваши объемы продаж будут совпадать с реальной прибылью. Доход из физических магазинов и исполняемость заказов, помогают измерить вклад онлайн-маркетинга в общие продажи.
Оценка канала на основании позиции в цепочке
Учитываются полезные действия пользователя во время сессии. Распределение ценности конверсий основанное только на позиции источника (линейная, временной спад, U-кривая) не способно дать полной картины. Узнайте, какие кампании переоценены, а какие недооценены, чтобы эффективно перераспределить бюджет и оптимизировать ставки в Google AdWords, Alytics и K50.
Прозрачная логика распределения ценности конверсий и отчеты
Доступ к исходным данным не на уровне рекламных кампаний, а на уровне реальных пользователей. Возможность проанализировать каждый клик, сессию, каждый этап расчетов в Google BigQuery. Данные выгружаются за несколько минут, даже если требуется обработать терабайты данных.
Вся информация хранится в проекте Google Cloud Platform и принадлежит маркетологу. Funnel Based Attribution помогает ими управлять и рассчитывает вероятность перехода пользователя на каждый из этапов воронки.
Быстрый запуск
Единая модель атрибуции избавляет от лишних размышлений, какую модель применить к каждому из каналов. Еще один плюс, OWOX не требует размещения на сайте специальных тегов отслеживания. Funnel Based Attribution использует для расчетов несемплированные данные в формате Google Analytics Enhanced Ecommerce.
Почему Google BigQuery?
1. Не надо покупать лицензии, сервера или дополнительное ПО.
Никаких долгосрочных вложений — оплата пока пользуетесь.
2. Быстрое начало работы.
Используются данные из уже установленного Google Universal Analytics
3. Легкая интеграция со сторонними приложениями.
Большое количество готовых библиотек для PHP, .NET, Java, Phyton и т.д.
4. Надежность и безопасность 99.9% uрtime, PCI DSS, ISO 27001, SOC 2 & SOC 3 Type II
Как создать и настроить модель атрибуции?
Для старта вам нужны данные в одном из двух форматов:
- Данные Google Analytics, сохраненные в Google BigQuery в формате потока OWOX BI Pipeline.
- Данные экспорта в Google BigQuery для Google Analytics 360.
Создание модели
1. Нажимаем кнопку «создать модель» в продукте «Attribution».
2. Предоставьте доступ к Google BigQuerry. Выберите нужный проект и набор данных. Нажмите «создать модель».
3. Готово. Вы можете приступать к настройке вашей модели.
Настройка
1. На вкладке «Настройка» выберите промежуток времени с момента первого взаимодействия до транзакции (конверсионное окно). По умолчанию он равен 30 дням.
2. Отключите чекбокс рядом с функцией «Атрибутировать ценность по всем источникам». Настройте ценность ваших источников, каналов или кампаний. Ценность указанных источников перейдет предыдущему в цепочке источнику. Включите чекбокс.
3. Чтобы добавить новый шаг воронки, нажмите на значок контекстного меню рядом нужным шагом; выберите функцию.
4. В окне «Создание нового шага воронки» придумайте название шага, настройте параметр («страница», «категория события», «действие по событию», «ярлык события», «электронная торговля», «полезный визит») и условие («точно соответствует», «содержит», «соответствует рег. выражению», «является одним из», «содержит одно из», «не содержит»), впишите значение. Нажмите кнопку «добавить шаг».
5. Нажмите кнопку «сохранить». Чтобы убедиться, что шаги воронки настроены правильно, выполните предварительный расчет кнопкой «предпросмотр воронки». Результаты предварительного и полного расчета модели могут отличаться.
6. Запустите расчет модели, нажав кнопку рассчитать модель.
7. Проверьте значение транзакционного окна и нажмите запустить расчет.
8. Появится статус «Готовится к запуску».
9. Расчет займет до 10 минут. OWOX BI Attribution обработает данные о действиях пользователей из Google BigQuery и запишет результаты расчетов в отдельный набор данных.
10. Во вкладке «Результаты» вы можете:
- составить отчеты в программе Smart Data, составив запросы на русском языке;
- настроить экспорт данных в сервисы управления ставками;
- увидеть все наборы данных с результатами отчетов из Google BigQuery.
Автоматизация расчетов
1. Нажмите кнопку «Настроить автозапуск».
2. Настройте расписание расчетов модели. Частота повтора (по дням, неделям или месяцам), интервал, дни и часы повторения. Добавьте значение конверсионного окна.
Настроив модель атрибуции с помощью продуктов OWOX BI Attribution и Google BigQuerry, мы можем узнать реальную ценность рекламных кампаний и каналов с учетом офлайн прибыли, их вклада в продвижение пользователя по воронке продаж.
Оцените статью
(2 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Загрузка...
