В последние десятилетия появилось большое количество различных источников, которые буквально обрушивают лавину всякой информации на человека (просто реклама в оффлайн, в онлайн, СМИ тоже онлайн и оффлайн и т.д.). В результате этого обычный потребитель уже просто не замечает какие - то продвигаемые сообщения, даже термин такой появился – «рекламная слепота» (по аналогии с баннерной слепотой). Сейчас достучаться до клиента крайне трудно. О черной дыре в интернет маркетинге, которая образуется в результате отсутствия учета влияния каналов друг на друга упоминалось ещё в 2015.[1]
Приведу пример:
Предположим, человек хочет купить диван… Во-первых, стоит подумать - откуда это желание возникло? Могло быть такое, что он сперва увидел у знакомого и «загорелся»… Во-вторых, после такой завязки есть варианты: этот человек мог спросить у знакомого, позвонить в какую-то фирму, найдя телефон в рекламной газете, позвонить в справочную, посмотреть каталог, сайты с отзывами (отзовики) и так далее. В итоге появлялись некие условные цепочки из небольших актов заинтересованности. Вот такие цепочки стали именоваться путями клиента или цепочками касаний, отсюда и точки касаний.
Именно поэтому, не всегда так бывает, что на решение человека стать потребителем того или иного товара и/или услуги повлияла только реклама из одного источника.
Да что уж там покупка… Отмотайте свои воспоминания на 5 минут назад и вспомните как вы пришли к прочтению этой статьи? Если вспомнили, то вот этот путь и надо оценивать.
Что делать
В связи с размышлениями напрашиваются два вывода:
1. Чем чаще ваша марка попадается на глаза потенциальному покупателю (с положительной стороны, разумеется), тем выше вероятность покупки.
2. Частота попадания на глаза должна быть многоканальной. То есть потенциальный клиент посмотрел выдачу в поисковике + увидел вашу контекстную рекламу, плюс увидел вашу организацию, допустим в картах, но в итоге решение о покупке принял в профиле вашей компании в том же Инстаграм, потому что ранее он видел вашу марку.
Постараюсь раскрыть эти умозаключения.
Как померить эту видимость?
В классическом SEO есть термин видимости в поисковой системе. Только это очень узко. Ведь существует множество каналов в интернет по которым пользователь может узнать о вас. Те же сервисы поисковых систем: карты, мой бизнес, кью, коллекции и т.п. Социальные сети, отзовики, различные каталоги. В итоге как мерить совокупную видимость?
Есть такая аббревиатура как SERM. Её переводят дословно как управление репутацией, однако есть и другая трактовка – управление известностью. Несколько шире чем просто количество положительных и отрицательных отзывов, но всё-таки, более верно. SERM можно рассматривать как сумму видимости в поисковиках, положительных отзывов в отзовиках, упоминаний в социальных медиа, количество упоминаний в сети (через тот же гугл алертс), минус отрицательные отзывы. Замеры делаются вручную, раз в квартал можно потратить на это несколько часов.
К сожалению, на момент написания данной статьи, инструмента, который делает всё это автоматически нет. Все как - то разрознены, фрагментарны и имеют свои плюсы и минусы. Для каждого источника в канале есть свой инструмент замера и зачастую только вручную. Возможно эту нишу займёт какой ни будь сервис коих последнее время очень много. Либо, наверное, сделать логичнее, будет расширение для системы аналитики. Наблюдаем…
Однако все-таки что-то есть.
О понятиях
Утвердим терминологию:
Ассоциированные конверсии – вспомогательные конверсии, которые соучаствовали в конечном результате.
Атрибуция – модель присвоения ценности клиенту.
Многоканальные последовательности – путь к совершению конверсии.
Конверсия – полезное действие, приводящее, например, к подписке или покупке.
Инструментарий
В Google analytics есть инструменты для частичной оценки путей клиента. Пойдём от общего к частному и от общеизвестного к менее известному:
Однако нет детализации и невозможно проследить и уж тем более оценить связку.
То есть, видите всё прямолинейно.
Но в Google analytics есть и такое, что косвенно можно оценить эффективность пути клиента, а именно оценить связки. Вот оно– группа каналов. Есть дефолтное. И вот какой вид она даёт (если выбрать матричное представление):
Но нам этого недостаточно. Необходимо создать всевозможные варианты связок именно источников, а не только каналов (а лучше загрузить их из библиотеки GA).
Как понять, что сработало и дало клиента? Особенно этот вопрос актуален для дорогостоящей номенклатуры, по - другому это называется «товары и/или услуг с длинным циклом покупки». И дело не всегда в сумме чека, хотя и на этот счёт есть исследования… Конечно, недвижимость или авто требуют больше «касаний» с клиентом.
Где видим группы (связки) двух источников, которые приносят конверсии. В данном случае «двойки». Даже если канала всего 2 с 2 –мя источниками в каждом, то уже выходит 6 связок «двоек», а если учитывать последовательность (к примеру, сначала яндекс поиск, а потом твиттер и наоборот), то уже 12.
Необходимо учитывать, что в новой версии Google analytics 4 логика изменена. Там уже нет привычной работы с ассоциированными конверсиями. Да и многоканальная последовательность сделаны слишком упрощённо, а отчёты вообще стали похожи на конструктор отчетов Гугл рекламы.
Возможно этот промах исправят после, а пока лучше пользоваться классической версией счётчика - Universal analytics.
Но вернёмся к теме…
Считается, что должно быть от 4 –х до 7 – ми касаний, чтоб потенциальный потребитель стал реальным клиентом. Для недвижимости или авто требуется порой даже больше и он лайн и офф лайн касаний. Техника, некоторые виды косметики требуют множественных касаний для решения о покупке. Вероятно, количество касаний зависит от сложности товара. Но это не самое главное. Главное то, что эти касания могут происходить в самых разных местах: наружная реклама, журнал, совет друга, поисковая реклама - сайт, ремаркетинг яндекс или ретаргетинг инстаграма. Да как угодно…
Соответственно, думать о том, что лишь один источник является основным является ошибкой. Есть конечно исключение, где одностраничник продвигается только контекстной рекламой через один источник. В большинстве своём размышлять в ключе – мол вот яндекс директ мне приносит 90% всех клиентов – катастрофа.
Как это работает у нас на практике.
Сначала определяю группы и обкладываю их точками контакта. Извините за сравнение – «обкладывать флажками» свою аудиторию. Это общая рекомендация, а вот и реальные шаги:
За пример возьму бизнес с которым тесно связан – торговля садовым инвентарём. Получилось 3 шага:
1. Составить перечень возможных точек контакта. Начинайте с того, где вас можно увидеть, услышать.
2. Составить несколько портретов покупателей садового инвентаря.
Например, для нашего бизнеса мы знаем, что наш покупатель – это люди в возрасте за 40-45. Начинаем декомпозировать это понимание сначала на три категории:
А) потребитель. Это не тоже самое, что покупатель. У нас потребителем может быть просто садовод, а садовый инвентарь ему могли купить родственники (сын, дочь), друзья ( у нас были случаи когда товар покупали соседи себе и заодно любимой соседке). Но бывает, что потребитель и покупатель одно и тоже лицо.
Б) покупатель. Тут всё ясно. Так как покупатель может быть и потребителем тоже.
В) агент влияния. Родственники (это могут быть дети, внуки, братья, сёстры и т.д.), надо понимать, что у них разные мотивы. Друзья и знакомые.
Получится около 12-15 основных портретов. И вот до них нужно донести рекламные сообщения с нужным содержанием. Для агентов влияния (внуков, братьев …) – это одни связки каналов, сами потребители это другие. Конечно, есть исключения, к примеру агентами могут быть соседи.
3. Составить Customer Journey Map. По себе могу судить, что мне было полезно понимать пути этих потребителей (вернее их портреты) с касаниями. Что в итоге приводит их к покупке. Это не какая то работа с понятным и предсказуемым результатом. Это даже больше процесс.
Дополнительно к системам аналитики и это очень важно, особенно если бизнес оффлайн, а не интернет магазин надо узнавать лично у клиентов. Самый простой вариант с вопросом каждому клиенту «откуда о нас узнали». Это лучше, чем ничего. Но, как правило клиент называет лишь источник – триггер (катализатор), который послужил последней каплей к действию, но далеко не факт, что этот источник самый главный.
Когда оценивал всё по привычной модели последнего клика
После
Возвращаясь к теме статьи про ассоциированные конверсии, скажу, что в том же Google analytics есть несколько моделей атрибуций, но также можно строить и свою. И самое главное сравнить:
Как видно разница есть. Можно подумать, что отличия невелики, но для этого сайта изменения в 1-2 пункта – на практике говорят об изменении маржинальной прибыли в десятки тысяч. Поэтому именно использование сравнения даёт понимание, какая связка работает лучше, что возможно стоит усилить. Но опять же, к сожалению, всё только про интернет каналы. Чтобы выбрать оптимальную модель для своего бизнеса, надо тестировать и экспериментировать.
Кстати сказать, в яндекс метрике это тоже немного есть. Атрибуции уже сделаны по умолчанию, то есть модели присвоения ценности определены за нас. Можно конечно конфигурировать сегментами, но итоговая статистика начинает «плыть».
В любом случае для оффлайн бизнеса Google analytics или Яндекс Метрика пока не даёт полной картины. Приходится сводить данные вручную.
Вместо завершения
Ассоциированные конверсии вообще, и атрибуция в частности, важна не просто как понимание ценности участия отдельного канала в результате, а важна с точки зрения влияния именно связки каналов.
При написании статьи были использованы:
1. [1] Григорий Загребельный, Татьяна Меркулович, Илья Фролкин, М. Ю. Боровик «Performance-маркетинг: заставьте интернет работать на вас» // Альпина Диджитал. М 2016
2. Илья Балахнин «Маршрут построен! Применение карт путешествия потребителя для повышения продаж и лояльности» // Альпина Диджитал. М 2016
3. Справка Google Analytics. Google, 2020. [Электронный ресурс]. – URL: https://support.google.com/analytics(дата обращения: 15.12.2020).
4. Яндекс Справка. О сервисе «Яндекс.Метрика» Яндекс, 2020. [Электронный ресурс]. – URL: https://yandex.ru/support/metrica/ (дата обращения: 10.12.2020).