Закрыть
Оставьте заявку
Поле не заполнено
Поле не заполнено
Поле не заполнено
Поле не заполнено
Вау!
У вас получилось. Скоро мы ответим, а пока посмотрите наше портфолио
Агентство интернет-маркетинга

Алгоритмичес­кие модели атрибуции

#Умный маркетинг на основе данных
Customer Data Platform — единая платформа управления данными клиента и автоматизации интернет-маркетинга
Big Data Сross-device идентификация пользователя Профилирование пользователя 360° Омниканальное взаимодействие Сегментация пользователей Предиктивная аналитика Мультиканальная аналитика Алгоритмические модели атрибуции Визуализация данных Безопасность хранения данных

Алгоритмичес­кие модели атрибуции

Существующие ограничения в моделях атрибуции в веб-аналитике

В Google Analytics 7 типовых моделей, в Яндекс.Метрике 3 модели Атрибуции
Чтобы автоматизировать управление ставками, необходимо знать эффективность каждой поисковой фразы. Определить ценность фраз можно только связав все сессии пользователя: онлайн - с разных устройств, по телефону и в физических магазинах. В Google Analytics такой возможности нет
Google Analytics и Яндекс.Метрика неточно определяют ценность рекламных каналов, потому что их модели атрибуции не учитывают:
  • Отмененные заказы
  • Офлайн-заказы
  • Маржу заказа
  • Заказы по телефону
Модель
  • Последнее касание
  • На основе позиции
  • Ассоциированные конверсии
  • Data Driven
  • Преимущества
  • Всем понятна
  • Реализована в Google Analytics
  • Учитывает взаимное влияние
  • Учитывает каждую сессию
  • недостатки
  • Не учитывает 80% сессий перед заказом
  • Атрибутирует больше, чем мы заработали
  • Черный ящик. Только на данных Google Analytics
  • Разработка индивидуальных моделей атрибуции с учетом рентабельности товаров/услуг, данных продаж в offline
    Пример использования: автоматическое управление рекламными ставками в зависимости от ROI и рентабельности товара
    Разработка индивидуальных моделей атрибуции с учетом воронки продаж и оценки ценности рекламы для каждой сессии

    В этом примере видно, что усиление в цепочке коммуникаций медийной рекламы приводит к увеличению конверсии:

    На примере ниже показано, что ценность рекламы для второй сессии пользователя выше, именно эта реклама продвинула пользователя дальше по воронке. Часто, отдавая всю ценность только рекламе, которая привела к целевому действию (модель атрибуции Last click), мы недооцениваем другие рекламные каналы

    Сессия 1
    18%
    визит
    Сессия 2
    49%
    визит Просмотр товара Добавление в корзину
    Сессия 3
    33%
    визит Просмотр товара Размещение заказа

    Преимущества модели атрибуции на основе данных

    • Учитывает ценность каждой сессии на пути к конверсии
    • Учитывает продажи в offline. Работайте с валовой прибылью от проданных товаров/услуг, а не с доходом из Google Analytics
    • Узнайте, какие кампании переоценены, а какие недооценены, чтобы эффективно перераспределить бюджет
    • Настраивайте рекламные кампании, учитывая, на каких этапах воронки и устройствах они наиболее эффективны
    Обсудить проект
    Какую услугу вы хотите обсудить?
    Поле не заполнено
    Поле не заполнено
    Поле не заполнено
    или напишите нам
    Telegram WhatsApp Instagram