Узнайте, как работает сквозная аналитика OWOX BI — запишитесь на демо

Как построить эффективную конверсионную воронку и рассчитать на ней модель атрибуции в OWOX BI

Задача эффективной модели атрибуции — выявить, какие из ваших платных каналов трафика приводят пользователей к конверсии, а какие — нет. Обладая этими знаниями, вы можете перераспределить рекламный бюджет в пользу эффективных каналов, перестать тратить деньги на неэффективные, и в итоге получить больше конверсий.

Но после взаимодействия с рекламными каналами, пользователь совершает ряд действий, которые приближают его к конверсии. Эти действия формируют конверсионную воронку. Поэтому при построении модели атрибуции очень важно определить такие действия среди всех остальных взаимодействий пользователя с вашим бизнесом, а затем — выстроить из них эффективную конверсионную воронку.

В этой статье мы расскажем:

1) Как построить эффективную конверсионную воронку, которая учитывает максимум важных для бизнеса действий

2) Как повысить эффективность управления рекламными бюджетами, используя полученную воронку и модель атрибуции ML Funnel Based Attribution от OWOX BI

Как построить эффективную воронку

Чтобы построить конверсионную воронку, которая учитывает максимум важных для бизнеса действий, мы предлагаем использовать модель AIDA.

AIDA — это модель поведения потребителя, которая описывает стадии принятия решения о покупке: Осведомленность → Интерес → Желание → Действие (Awareness, Interest, Desire, Action).

Эффективность этой модели для расчета атрибуции в том, что она не ограничивает вас в количестве действий пользователя, на основе которых вы можете построить конверсионную воронку. Вы можете взять все действия пользователей, которые считаете значимыми и просто распределить их по иерархии AIDA.

Итак, чтобы построить на AIDA-воронку, вам нужно:

1) Выявить конверсионные действия — все действия пользователей, которые влияют на их продвижение к конверсии

2) Проанализировать, можно ли из выбранных конверсионных действий сформировать эффективную AIDA-воронку

3) Объединить конверсионные действия в группы — шаги воронки — так, чтобы каждый шаг соответствовал стадии AIDA (Осведомленность → Интерес → Желание → Действие)

На основе этих шагов вы сможете рассчитать модель атрибуции и выяснить, какие из ваших платных источников трафика приводят пользователей в эту воронку, а какие — нет.

Пример воронки

Вот как может выглядеть воронка для SaaS-бизнеса, и как источники трафика задействованы на разных ее этапах: AIDA_Funnel_example_ru.png

Теперь — подробнее о том, как построить AIDA-воронку.

1. Определите конверсионные действия

Конверсионные действия — это все важные с точки зрения бизнеса действия пользователей, которые приближают их к конверсии (например, к первой оплате).

Определите эти действия для вашего сайта.

Не стоит ограничивать себя в количестве действий. Чем больше значимых событий пользователей вы используете для анализа, тем качественнее он будет. Только убедитесь, что вы можете собрать все данные о конверсионных действиях в Google BigQuery — с помощью потока Google Analytics User Behavior Data → Google BigQuery в OWOX BI или функции BigQuery Export для Google Analytics 360.

Определившись с конверсионными действиями, вы сможете проанализировать их пригодность для AIDA-воронки в Google BigQuery.

2. Проанализируйте, можно ли из выбранных конверсионных действий сформировать AIDA-воронку

Анализировать конверсионные действия можно в разных разрезах. Например:

  • Время от совершения действия до конверсии
  • Вероятность конверсии при условии совершения конверсионного действия

Чтобы провести анализ, составьте таблицу по всем конверсионным действиям: 

Конверсионное действие Сколько раз действие произошло за последние 6 месяцев % конверсий совершенных после конверсионного действия Среднее время до конверсии после конверсионного действия
 Действие №1  257 432  95%  3 дня
 Действие №2  145 765  29%  8 дней
 Действие №3  56 391  7% 14 дней 
 Действие №...  .....  .....  .....

 

После того как таблица составлена, постройте график на основе ее данных.

Вот как может выглядеть ваш график если вы подберете действия для воронки хорошо или плохо:AIDA_charts_ru.png

На графике видно, как меняется время до конверсии в зависимости от AIDA-стадии конверсионного действия: чем действие ближе во времени к конверсии, тем выше вероятность, что оно приведет к конверсии.

Хорошо — когда выбранные вами действия равномерно распределяются на графике.

В этом случае каждая стадия AIDA может стать шагами воронки в вашей модели атрибуции.

Плохо — когда действия сгруппировались на графике в одном месте.

Из этого не выйдет построить последовательную воронку — качество результатов расчета модели атрибуции будет низким. В этом случае попробуйте перегруппировать действия.

3. Сгруппируйте конверсионные действия в кластеры — шаги воронки

Для AIDA-воронки конверсионные действия нужно подобрать так, чтобы они подходили одной из четырех стадий AIDA:

Awareness — действия, которые подтверждают осведомленность о вашем продукте или услуге. Например, клик на ссылку в рекламном посте.

Interest — действия, которые подтверждают заинтересованность в продукте или услуге. Например, переход на страницу продукта из поста в блоге или письма.

Desire — действия, которые подтверждают желание совершить конверсионное действие. Например, добавление товара в корзину, поиск товара на сайте.

Action — само конверсионное действие.

Вот пример, как может выглядеть ваша AIDA-воронка на основе проанализированных действий:

Awareness Interest Desire Action
Действия 1,3,7,9 Действия 2,10,13,19 Действия 4,8,11,12 Действия 6,14,15

 

Настроийте и рассчитайте в OWOX BI модель ML Funnel Based Attribution на основе подготовленных шагов воронки AIDA

После того, как вы объединили конверсионные действия в шаги воронки, вы можете рассчитать модель атрибуции. Это позволит вам выяснить, какие источники трафика приводят пользователей в воронку и какие шаги больше всего влияют на конверсию.

Зная это, вы сможете направить свой рекламный бюджет в эффективные каналы и в результате получить больше конверсий.

Для решения задачи мы предлагаем использовать модель атрибуции OWOX BI.

Почему именно модель атрибуции OWOX BI?

В отличие от большинства популярных моделей атрибуции вроде First- и Last Non-Direct Click, модель ML Funnel Based Attribution от OWOX BI и использует алгоритмы машинного обучения для учета вклада всех шагов воронки в конверсию.

В случае с воронкой AIDA, модель ML Funnel Based Attribution учтет все действия, на основе которых вы построили воронку и не упустит каналы трафика, которые привели пользователя к этим действиям — каналы, которые модель Last Non-Direct Click наверняка проигнорирует.

Создайте модель атрибуции в OWOX BI

  1. Создайте модель, как описано в этой инструкции.
  2. В настройках модели атрибуции OWOX BI создайте шаги воронки. Всего шагов должно быть четыре — по шагу на каждую стадию AIDA-модели: Awareness → Interest → Desire → Action.
  3. В настройках шага выберите Редактировать и добавьте все конверсионные действия, которые соответствуют шагу, в качестве условий шага. Укажите условия через ИЛИ:Attribution_OR_ru.png
  4. Теперь рассчитайте модель атрибуции. Вы получите информацию о том, какие источники трафика приводили к совершению выбранных вами конверсионных действий.
  5. После этого сравните результаты расчета ML Funnel Based Attribution с показателями модели Last Non-Direct Click Google Analytics в разрезе source/medium/campaign. Вы можете сделать это с помощью отчета в OWOX BI Smart Data или в другой удобной вам системе анализа данных. Так вы сможете определить источники трафика, которые приводили к конверсионным действиям, но остались недооцененными в Last Non-Direct Click.

Теперь вы можете перераспределить бюджет в пользу недооцененных источников и благодаря этому повысить количество конверсионных действий.

Была ли эта статья полезной?
Пользователи, считающие этот материал полезным: 0 из 0
Еще есть вопросы? Отправить запрос

0 Комментарии

Войдите в службу, чтобы оставить комментарий.