Игорь Мельниченко

Кризис? Есть неплохой способ сэкономить на рекламе

Кросс-канальная атрибуция — это инструмент, который позволяет вычислить вклад в конверсию каждого канала привлечения клиентов. Таким образом можно узнать, стоит ли по-прежнему использовать все каналы, что больше всего «цепляет» клиентов, а что, возможно, пора менять.

О том, как внедрить кросс-канальную атрибуцию в компании, рассказывает Игорь Мельниченко, директор по развитию бизнеса компании «Системный софт», эксперт в области бизнес-анализа и управления маркетинговыми коммуникациями.

Текст рассчитан на читателей, работающих в медийной сфере, электронной коммерции или в области рекламы и PR.


Бизнес-модель электронной коммерции весьма неустойчива. Всегда приходится рассчитывать стоимость привлечения клиента — она должна быть меньше полученной маржи, иначе не будет прибыли. 

Обычно площадки интернет-торговли используют сразу несколько источников лидогенерации, по сути, несколько раз платят, чтобы представитель целевой аудитории увидел рекламное сообщение. Чем больше количество контактов, тем выше стоимость привлечения — и сразу встаёт вопрос эффективности каждого из каналов, с которыми взаимодействует клиент. 

Можем ли мы отключить часть каналов или отключить все и оставить только один? Ведь некоторые из них наверняка не участвуют в принятии решения о покупке!

Чтобы это понять, и нужен инструмент кросс-канальной атрибуции — он позволит вычислить вклад каждого канала в конверсию.

Как это работает?

Для определения веса канала в конверсии существует множество инструментов, использующих довольно серьезный математический аппарат. Google Universal Analytics, к примеру, применяет свой закрытый алгоритм, а мы для тех же задач выбрали цепи Маркова. Этот метод оперирует не точками во времени и самими контактами: он позволяет вычислять вероятность цепочек взаимодействия, приводящих к конверсии оптимальным для бюджета способом.

Архитектура решения такова: человек взаимодействует с разными системами, платформами, площадками. Данные о коммуникациях разбросаны по разным источникам, и чтобы появилась возможность сквозной аналитики всего потока трафика, нужно централизованное хранение данных о посещениях. Здесь необходимо единое хранилище, куда мы подключаем все источники, заводим туда данные, нормализуем — и у нас появляется единое место для аналитики.

Важно отметить, что организовать и нормализовать данные недостаточно — нужно найти релевантную бизнес-модели компании модель атрибуции. О том, как это сделать, можно написать отдельную статью — поэтому подробно останавливаться на этом пока не будем. Ниже кратко будет говориться о разных моделях.

Главное — идентификация пользователя

В первую очередь необходимо выделить уникального пользователя, который пришёл по разным каналам — без этого кросс-канальная атрибуция не имеет никакого смысла.

Тут в работу включаются более или менее стандартные инструменты, выбор которых зависит от механики бизнес-процесса и происхождения конверсии. Где-то применяется SMS, где-то email, где-то хорошо работает промокодирование, где-то используются телефонные номера, аккаунты пользователей, идентификация браузеров и так далее.

В сети используются cookies и метки, один идентификатор — это один браузер. Но оплата иногда приходит в офлайне, например, когда работают по безналу с корпоративным сегментом. Появляется вторая часть данных: звонки, встречи, письма и прочее. Эти два огромных массива никак между собой не связаны, а потому не имеют смысла для сквозной аналитики.

Кстати, в одном из проектов мы немного схитрили и изменили бизнес-процесс компании-заказчика: клиенту приходило электронное письмо с содержащей уникальную метку ссылкой на закрывающие документы, и после захода на сайт оба блока данных связывались.

Выбор между собственным и отраслевым решением

Собранные для анализа данные по идентифицированным пользователям не обязательно накапливать в собственном хранилище, можно использовать готовую систему Google Universal Analytics — это очень мощный бесплатный инструмент, не требующий особых усилий для развертывания. Достаточно поставить на страницу счётчик — и вы получите средства нормализации данных, очищающие трафик от роботов и прочего мусора, который может производить статистические сдвиги.

Однако Google Universal Analytics позволяет использовать только предустановленные модели атрибуции — вы можете привязывать конверсию к последнему по времени контакту, распределить процент веса между контактами и т. д.

Далеко не всегда одна из этих моделей будет релевантна конкретной бизнес-модели площадки, поэтому перед аналитиком стоит задача по поиску и определению его собственной модели атрибуции. Она может быть разной для той или иной аудитории, продуктового сегмента или канала трафика.

Готовые решения позволяют использовать только предустановленные модели атрибуции, которые не всегда релевантны бизнес-модели компании. Их бесплатные версии не позволяют хранить реальные данные длительное время и используют экстраполяцию.

Кстати, в готовых решениях возможности визуализации могут быть серьезно ограничены.

Кроме того, Google Universal Analytic в бесплатной версии даёт хранить реальные данные всего три месяца. Для более глубокой истории применяется т. н. семплирование (по сути дела, интерполяция). Данные без семплирования доступны в версии Google Analytics 360, которая стоит не меньше 10 тысяч долларов в год. Поскольку SQL-сервер установлен практически у всех, организация собственного хранилища потребует гораздо меньших дополнительных затрат — в Microsoft SQL Server есть все необходимое вплоть до средств визуализации данных (в бесплатной версии Google Analytics есть ограничения на сей счёт).

Собственное хранилище данных находится в вашем полном распоряжении. Здесь вы сами решаете, какую статистику собирать и как долго её хранить. Можно подключить все учетные системы компании — начиная от пропускных систем и заканчивая онлайн-измерениями, бухгалтерскими программами, системой CRM и так далее.

Имея собственное хранилище, можно использовать бесплатную версию Google Universal Analytics как один из источников данных для сбора реальной статистики за любой срок — семплирование уже не понадобится. Внедряя кастомное решение, вы получите инструмент для бизнес-анализа и работы с большими данными по цене привлечения человеко-часов и с незначительными затратами на оборудование или лицензии.

Использующее собственное хранилище кастомное решение позволяет собирать данные из любых источников и хранить реальную статистику без экстраполяции сколь угодно долго.

Кроме того, заказчик может использовать любую модель атрибуции и любые средства визуализации. Дополнительные затраты на организацию такого хранилища незначительны — нужен только Microsoft SQL Server.

Точно ли вы — целевая аудитория?

У потребителей такого рода решений медиа-бюджеты и интернет-бюджеты должны быть достаточно серьезными, чтобы вставал вопрос об их оптимизации. Кроме того, статистические методы работают на большом количестве случайных испытаний и тут должен быть достигнут некий минимальный порог по трафику.

В крупных российских компаниях из области e-commerce уже есть понимание необходимости кросс-канальной атрибуции — при бюджете от миллиона рублей в месяц на привлечение трафика люди задаются этими вопросами. У крупных площадок всегда сильная внутренняя экспертиза по бизнес-аналитике, они постоянно ведут эксперименты с перераспределением бюджета и его оптимизацией.

Выводы

Конечно, любой вопрос об оптимизации бюджетов интересен заказчикам. Встаёт вопрос о рациональности: насколько оптимальна цена такого проекта по отношению к бюджетам, которые он призван сократить?

Стоимость внедрения аналитического решения по кросс-канальной атрибуции у нас начинается от 2 млн рублей.

Но эта цифра сильно зависит от требований, которые возникают после завершения проекта. От учетных систем, которые подключаются при настройке хранилища, от модели данных и так далее.

Поскольку речь идёт о разовых внедрениях с низкой стоимостью обслуживания, интерес целевой аудитории к ним велик.

Из-за падения платежеспособного спроса в электронной коммерции конкуренция сейчас высока как никогда, так что рынок очень отзывчив к подобным предложениям — часто проекты возникают у нас в составе других только при упоминании возможности кросс-канальной атрибуции, поскольку такое решение быстро внедряется и вложения в него быстро окупаются.   


Материалы по теме:

Интернет-реклама для стартапа – первые шаги

СРА-сети — это не для всех, и вот почему

Как пиарить себя на тематических площадках

Все еще на Google Analytics? Возможно, пора «вырасти»

Билл Гейтс предсказал будущее в 1999 году


comments powered by Disqus

Подпишитесь на рассылку RUSBASE

Мы будем вам писать только тогда, когда это действительно очень важно