Как правильно атрибутировать трафик, чтобы расти в продажах

Неправильный взгляд на рекламные каналы и воронки продаж может очень дорого обойтись для бизнеса. Считать каждый источник по модели last click неверно. Меня зовут Илья Варенцов, я Growth-маркетолог. Сегодня поговорим о том, как оценивать трафик, чтобы принимать верные решения.

Рассмотрим стандартный кейс. Бизнес внедряет себе сквозную или веб-аналитику для того, чтобы отслеживать откуда приходят люди и сколько они покупают. Далее маркетологи смотрят, что канал A работает хорошо и принимают решение о его масштабировании, а канал B выключают потому что низкий ROAS или unit-экономика не бьется совсем. И вроде бы на данном этапе все звучит логично, решения приняты верно. Что не так?

А теперь я предлагаю посмотреть на эту ситуацию со стороны финансиста, директора или основателя (для простоты будем говорить Капитан), которые считают денежки. Капитан смотрит ваш отчет и видит, что CPO действительно снизился, ROAS вырос и у него просят денег на масштабирование. И вот тут самое интересное - он сравнивает ваши показатели со своей unit-экономикой по всему бизнесу и видит, что на самом деле его CPO вырос. Как такое может быть? Разрыв шаблона! Разгадка заключается именно в правильной атрибуции рекламных каналов.

Согласно исследованиям Google Analytics путь потребителя к конверсии становится все более сложным. Более 75 % пользователей Интернета в возрасте от 18 до 54 лет начинают его на одном устройстве, а заканчивают на другом. Тоже самое применимо и к источникам трафика. Что это значит?

Рассмотрим еще один простой кейс. Ваш потенциальный лид (назовем его Кеша) впервые сталкивается с вашей компанией, листая ленту в инстаграм - алгоритмы предложили ему посмотреть видео. Кеша понял ценность продукта и решил подписаться на бесплатную рассылку по ссылке в профиле. 3 дня он читает письма по емайлу, но не покупает через кнопку в письме. Далее его путь до конверсии в оплату следующий:

• Зашел в Инстаграм почитать ваш аккаунт, но не купил;
• Увидел ваш ретаргетинг, ознакомился, но снова не купил;
• Гуглил про вас отзывы - увидел рекламу в поиске - купил.

На самом деле в реальности user кейсы еще сложнее, но для примера достаточно. Какой вывод мы бы с вами сделали, если бы посмотрели в аналитику и приняли решение по атрибуции last click? Я очень часто слушаю выводы маркетологов и обычно они такие:

Ваш кейс может быть другим, например - космический ROI с email и ничтожный с поиска - у всех по разному. Правильное решение приняла команда? Нет, неправильное. Они упустили из виду самого клиента. В какой момент Кеша понял, что вы решите его задачу? Когда клиент вам поверил? Когда случился aha-момент (решение, что он готов покупать)?

Если разложить путь юзера по шагам с помощью Customer Journey map и провести ряд полевых исследований, можно открыть несколько неочевидных инсайтов:

• На самом деле Кешу очень зацепило первое видео в ленте инстаграма, потому что он давно хотел решить свою задачу (модель first click)
• Кеша также сказал, что он не купил бы, если бы не получил достаточно информации в профиле инстаграм и email-письмах - именно там он убедился, что мы можем ему помочь
• В конце Кеша отметил, что он принял решение участвовать - когда увидел видео-креатив в инстаграм, но напоследок решил прочитать отзывы и поэтому купил с search трафика.

Такие инсайты нельзя было бы найти, глядя на цифры в аналитике. Кейс показывает, что в каждом бизнесе важно понимать взаимосвязи источников между собой, ставя клиента за отправную точку. Ваш канал может работать и с минусовой экономикой, если вы правильно считаете его атрибуцию.

Какие изменения мы внедрили в нашем кейсе и как это изменило продуктовые и бизнес метрики?

• organic instagram - first click
• email - first click / last click
• google ads - last click
• instagram target - first click / last click

Перестав работать с organic instagram как с источником прямых продаж, мы изменили оффер, тем самым повысив CR на 2,4%. Тоже самое сделали с Insta Target, что привело к снижению CPO и CPL на 16% от месяца к месяцу. Средний ROI по всем маркетинговым активностям удалось увеличить с 410% до 500% с хвостиком.

Если статья оказалась для вас полезной и вам бы хотелось побольше подобных кейсов - пишите об этом в комментарии, продолжу публиковать.