Рубрика развивается при поддержке

Как модели многоканальной атрибуции творят зло: разоблачаю мифы

Выбор единственно верной модели атрибуции похож на выбор между сырым и солёным в надежде утолить жажду: сравнивать бессмысленно, результат - априори не тот, что нам нужен.

В закладки

Ведь маркетологи и владельцы бизнеса хотят чего? Определить наименее и наиболее эффективные рекламные каналы, оперативно перераспределить бюджет (влить больше денег туда, куда “надо”, отключить то, что “не надо”) и пожинать плоды удачной аналитики в виде оптимизированного бюджета, дешёвых лидов и лёгких продаж.

В попытке определить тот самый “золотой канал” маркетологи прибегают к моделям атрибуции в системах аналитики - по сути, правилу, по которому распределяется значимость рекламных каналов в цепочке конверсий. На сегодняшний день с лёгкостью можно насчитать свыше десятка таких моделей. Одни из них уходят в прошлое как неэффективные, другие - находятся на пике популярности. Однако мы в Smart Analytics Russia убеждены, что любые, даже самые “прогрессивные” мультиканальные модели - зло. И маркетологи вынуждены выбирать наименьшее. Об этом сегодня порассуждаю в своей статье.

Почему популярные модели атрибуции не работают

Что предлагают нам стандартные системы аналитики? Чаще всего - атрибуцию по первому и последнему клику, линейную модель, модель по уменьшению времени, модель по позициям. Коротко объясню почему они все неэффективны.

  • Атрибуции по первому взаимодействию (The First Click Model) и по последнему взаимодействию (The Last Click Model) учитывают первый и последний канал соответственно, который привёл пользователя к нужной конверсии (регистрации, оформлению заказа, самой покупке).Очевидный недостаток - полностью выбрасываются из аналитики все остальные каналы трафика, которые также внесли свой вклад в привлечение, подогрев и созревание пользователя к нужному действию. Например, медийная реклама, как правило, в этом случае будет казаться совершенно неэффективной. Но на практике как только мы её отключим - количество конверсий по “хорошим” каналам существенно снизится.
  • Атрибуция по уменьшению времени (The Time Decay Model) подразумевает, что чем ближе канал находится к итоговой конверсии, тем выше его значение. Например, в цепочке Organic → Facebook → E-mail → Ads вес каналов будет пропорционально увеличиваться от поисковой выдачи к контекстной рекламе. Насколько это правильно? По сути, при таком подходе полностью нивелируется источник первого касания, но при этом предпринимается сомнительная попытка не обидеть остальные каналы цепочки. Успешно ли это? Конечно, нет. Во-первых, каналы, участвующие в более длинных, но эффективных цепочках, будут выглядеть хуже, чем такие же каналы в коротких цепочках. Во-вторых, важность первого или последнего касания сильно зависит от сферы конкретного бизнеса.
  • Модель по позициям (The Position Type Model) предлагает распределять веса в соответствии с позициями в цепочках. Например, отдавать максимальные веса первому и последнему источнику касания, а остальное равномерно разделять между прочими каналами взаимодействия. Например, в цепочке Organic → Facebook → E-mail → Ads условно по 40% веса будет отдано поисковой выдаче и контекстной рекламе и по 10% веса - Фейсбуку и рассылке. Процентное соотношение варьируется от количества звеньев в цепочке, но суть ясна. И если с первым и последним источником всё понятно - они априори “работают” согласно этой концепции, то как решить какой из оставшихся каналов помиловать, а какой - лишить финансирования? В этом случае, каналы трафика, являющиеся всегда только “подогревающими”, окажутся в разы хуже конверсионных каналов, и вам придется их отключить, разрушив таким образом всю цепочку.
  • Линейная модель - одна из самых популярных на сегодняшний день из-за своей универсальности и демократичности, потому как всем известно, что выкидывать каналы, участвовавшие в конверсионных цепочках - опасно. Возьмём ту же цепочку Organic → Facebook → E-mail → Ads. Согласно линейной модели атрибуции каждый из этих элементов имеет равный вес; каждый элемент имеет равное значение в доведении пользователя до конверсии. Казалось бы, как тут ошибиться? Очень просто. Посмотрите на 2 цепочки:

Расходы и доходы у этих цепочек совершенно одинаковые, количество конверсий тоже очень похожее. Вот только одна в 5 раз длиннее другой. Если разделить всё “поровну”, получится, что важный ключевой канал в длинной цепочке будет выглядеть убыточным. Отключив его, мы лишим себя источника качественных лидов, которые приносили нам реальный доход.

Что мы имеем в сухом остатке? Системы аналитики тщетно пытаются изобрести всё более сложные, но по-прежнему не работающие модели атрибуции, аналитики строят и проверяют на их основе спонтанные гипотезы из серии “А что если мы уберём этот канал?” и сливают бюджеты на сплит-тестированиях и внезапных провалах эффективности.

Что же со всем этим делать?

Сам подход к оптимизации омниканального маркетинга, основанный на моделировании атрибуции, требует полного переосмысления. Нельзя наобум выбрасывать второстепенные элементы из конверсионной маркетинговой цепочки. Умные маркетологи понимают это или интуитивно, или на основе опыта, когда отключение якобы “плохого” канала приводило к внезапному и сильному падению эффективности рекламы в целом.

Поэтому единственное, что можно сделать в этой ситуации - принять тот факт, что моделирование атрибуции изжило себя. Мы все нуждаемся в абсолютно новом подходе к оценке эффективности омниканального маркетинга.

Но перед тем, как наступит принятие, по словам психологов, будет отрицание, гнев, попытки оправдать старую модель и даже депрессия. Мы спасём маркетологов и вместо страданий дадим решение, которое снимет эту проблему. 14 и 15 ноября, на конференции по интернет-аналитике “Матемаркетинг 2019”, мы объявим о релизе принципиально нового подхода и в деталях разберём технологию единственно верной оценки омниканального маркетинга, которая уже сегодня работает на крупных проектах. Приходите на “Матемаркетинг 2019” в ноябре и подписывайтесь на telegram-канал, чтобы быть в курсе нового глобального тренда в маркетинговой аналитике.

Материал опубликован пользователем.
Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Кирилл Баскаков", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 18, "likes": 5, "favorites": 17, "is_advertisement": false, "subsite_label": "marketing", "id": 87275, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Wed, 09 Oct 2019 16:40:51 +0300", "is_special": false }
Какая реклама
приносит деньги?
0
{ "id": 87275, "author_id": 325971, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/87275\/get","add":"\/comments\/87275\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/87275"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199113, "last_count_and_date": null }
18 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...
5

Статья хорошая, и достойно закинута наживка на матемаркетинг, конф действительно огонь

Ответить
3

Проблема атрибуции очень сильно преувеличенна,  в основном ее форсят продаваны курсов и уникальных методик маркетинга. 

Но если заглянуть в реальную статистику, то там будет картина что большая часть заказов из цепочек в 1-3 канала + длинный шлейф многоканалочки. 

Чтобы по этому шлейфу набралась репрезентативная статистика - у многих элементарно не хватит рекламного бюджета.

Поэтому послушать можно, но на практике мало кто применит.

Если я не прав, приложите скрины статистики меня опровергающие :)

Ответить
0

Все зависит от степени омниканальности маркетинга и некоторых других отраслевых специфик. На небольших проектах цепочки да, часто короткие и проблема не стоит остро. Для проектов покрупнее в этой истории сокрыт огромный потенциал оптимизации или, наоборот, потенциал принятия неверных управленческих решений.

Ответить
1

это все понятно, но не хватает цифр. Боюсь окажется что вся эта "важная" проблема будет актуальна для 5% рынка )

Ответить
2

Ну, написано-то всё по делу. И интрига есть) Омниканальность и модели атрибуции – тема острая, актуальная. Если и правда новый подход какой, а не очередная позиция на «поспорить» - послушаю с интересом, если второе - то, как говорится, "этой мазью мы уже мазались".. билет на руках - так что, до встречи на матемаркетинге ;)

Ответить
1

Автор налил воды. Не рассматривал Data-driven модели.
На скриншоте с примером двух цепочек, расход равномерно делит между каналами, на которые фактически тратили деньги, а доход почему-то распределяет между всеми каналами. Логичнее было бы размазать доход между теми каналами, на которые рекламодатель затрачивает своё время и деньги.

Если, к примеру, в огранике только прямой брендовый траф, то можно его исключить из воронки, условно прировняв к прямым заходам.

Ответить
1

Статья рассчитана на широкую аудиторию, это не вода, это рассмотрение недостатков простых и часто используемых моделей

Их ведь вообще чуть ли не бесконечно много, у каждой свои плюсы, минусы, особенности, можно целую книгу написать, причём совсем без воды, но не все разбираются в атрибуциях и аналитике на профессиональном уровне

По вашему комментарию видно, что более сложные вещи тоже стоит писать и людям это интересно, так что скоро напишу продолжение, которое закрывает вопросы продвинутого моделирования атрибуции) Спасибо

Ответить
1

Ответить
1

Отрицание (вы здесь) - гнев - торг - депрессия - принятие - выхино.

Ответить
0

Если конференция такая же, как и эта статья - то делать там нечего. 

Ответить
0

Константин, статья дельная ведь, по существу. А Матемаркетинг - ну как, это же огонь-конфа!

Ответить
0

Годная конфа, можно идти.

Ответить
0

Ничего нового, отдельно от конкретного продукта многое уже было например в саппорте гугла "Моделирование атрибуции". Надо учитывать еще и специфику ЦА.

Ответить
0

было бы интересно почитать на конкретных примерах раскрутки, и не чего-то давно ставшего брендом, а с нуля... а так "я тут больше за стратегию отвечаю" в большинстве случаев работает на слив бабла...

Ответить
0

Давно уже появились инструменты, позволяющие оценить ценность каждого канала на всех этапах воронки, не ориентируясь на какую то определенную модель атрибуции. Только их стоимость не всегда сопоставима с результатом, который в итоге получим от оптимизации рекламы.

Ответить
0

Не стоит бегать с моделью атрибуции, если нет понимания поведения покупателей. Куда полезнее вложить ресурсы в сегментацию аудитории и выстраивание сквозной аналитики. 

Ответить
{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "Article Branding", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cfovx", "p2": "glug" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Баннер в ленте на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "disable": true, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } }, { "id": 20, "label": "Кнопка в сайдбаре", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cgxmr", "p2": "gnwc" } } } ] { "page_type": "default" }