Отчеты Google Analytics для анализа интернет-рекламы.

В Google Analytics конверсии и транзакции электронной торговли связываются с последним источником перехода на сайт: кампанией, поисковым запросом или объявлением. Но как при этом оценить вклад предыдущих посещений и источников трафика: других веб-сайтов, поисковых запросов и объявлений? Как узнать, сколько времени прошло с первого клика или просмотра до конверсии?

Ответы на эти и многие другие вопросы можно найти в отчетах по . Они позволяют оценить вклад различных маркетинговых каналов (источников трафика) в привлечение покупателей.

Например, возможно, что многие покупатели, которые перешли на ваш сайт из Google, впервые узнали о вашем бренде из блога или в ходе поиска определенных товаров и услуг. Отчеты по многоканальным последовательностям помогают оценить влияние различных источников трафика на продажи.

В этой статье рассматриваются следующие темы:

Видеопрезентация: многоканальные последовательности

Пути конверсии

Отчеты по многоканальным последовательностям создаются на основе путей конверсии, то есть истории взаимодействий (кликов или переходов), которые привели к транзакции на вашем ресурсе. По умолчанию учитываются только данные за последние 30 дней до конверсии, но этот период можно изменять в пределах от 1 до 90 дней с помощью переключателя Окно ретроспективного обзора над каждым отчетом. При этом учитываются взаимодействия практически со всеми цифровыми каналами. К ним, помимо прочего, относятся:

• обычный поиск и поисковая реклама (во всех системах с учетом запросов);
• сайты – источники перехода;
• партнерские сайты;
• социальные сети;
• электронные рассылки;
• специальные кампании, в том числе в традиционных СМИ, которые направляют трафик на сокращенные URL.

Подробнее о том, как эти каналы отображаются в отчетах, читайте .

Содержание отчетов по многоканальным последовательностям

В отчете Основные пути конверсии представлены пути, по которым ваши покупатели пришли к совершению покупки. Отчеты Время до конверсии и Длина последовательности показывают, сколько дней и взаимодействий потребовалось пользователю, чтобы совершить конверсию. Обратите внимание, что на содержание отчетов влияет длительность периода ретроспективного анализа. Подробнее об этих отчетах рассказывается в статье Анализ путей конверсии .

Как просмотреть отчет по многоканальным последовательностям

Чтобы просмотреть отчет по многоканальным последовательностям , выполните следующие действия:

1. Войдите в аккаунт Google Analytics .
2. Откройте раздел Отчеты .
3. Выберите Конверсии > Многоканальные последовательности .

В отчетах представлены данные по автоматически определенным каналам, а также по кампаниям Google Рекламы (если для них было настроено автоматическое отслеживание). Подробную информацию об этом можно найти в статье Настройка многоканальных последовательностей .

Статьи по теме

Подробнее о том, как каналы отображаются в отчетах, читайте в этой статье .

О том, как проверить, все ли каналы представлены в отчетах по многоканальным последовательностям , читайте

От первого знакомства клиента с вами до покупки иногда проходит немало времени. Чтобы его сократить, вы используете рекламу. Следить за эффективностью рекламных каналов помогают модель атрибуций и многоканальные последовательности.

В этой статье вы узнаете как в Google Analytics определить эффективность рекламы и сделать аудит конверсионных каналов.

Базовые модели атрибуций

Они точно определяют источник перехода на сайт. Отчет в Google Analytics легко кастомизировать под свои нужды.

Базовых моделей пять:

1) Атрибуция по первому взаимодействию (клику). Ценность присваивается источнику, который привел посетителя на сайт в первый раз. Модель полезная, если цель рекламы — пробудить интерес к продукту или сайту.

2) Атрибуция по последнему взаимодействию (клику). Ценность присваивается последнему каналу (их общее количество может быть любым) перед конверсией. Модель ориентирована на прямые транзакции и поэтому считается базовой.

3) Атрибуция линейной модели. Каждый канал одинаково ценный во всей цепочке. К примеру, если покупатель прошел через четыре канала перед конверсией, все получают по 25%. Модель подходит для оценки постоянного взаимодействия с клиентами.

4) Модель позиционной атрибуции. Комбинация первых двух моделей. Главные ценности — первому и последнему каналам пополам. Например, первый 40%, второй 20%. Последний также получает 40%. Здесь важно не только знакомство с продуктом / сайтом, но и канал конверсии.

5) Атрибуция давности взаимодействия. Простой (а потому популярный) алгоритм, применяется преимущественно для краткосрочных или разовых рекламных акций. Главная ценность присваивается каналам, которые «выстрелили» во время акции.

Путь к конверсии — последовательность шагов посетителя перед конверсией. Отчеты в разделе «Конверсия», подраздел «Многоканальные последовательности» покажут, сколько времени уходит на совершение целевого действия (звонок, заявка, заказ).

Отчет «Ассоциированные конверсии»

Он показывает, откуда приходят посетители.

Обратите внимание на последний пункт. Если цифра меньше 1, этот канал обычно последний. Больше 1 — он чаще встречается в начале или середине цепочки посещений, инициирует или поддерживает целевое действие.

Отчет также показывает статистику по типам конверсий для отдельных каналов и групп каналов. Всего 2% посетителей готовы к покупке в первое посещение. Большинство покидает сайт через 15 секунд: читает отзывы, изучает аккаунты продавца в соцсетях — это приближает к конверсии.

Отчет «Основные пути конверсий»

Отчет покажет, что делают посетители на всем пути. Вы видите такую последовательность источников трафика:

Также — это пути конверсии группы каналов:

Если в группах мелькнут рефералы, изучите трафик с реферальных сайтов и найдите ссылки, которые привели трафик.

Клиенты находят вас в поиске, но покупать их убеждает реклама. Если «разговор» начинает РРС (контекст Яндекс.Директ & Google AdWords, таргетинг в соцсетях), а к конверсии приводит органический поиск, подумайте, на то ли вы тратите деньги.

Отчет «Время до конверсии»

Отчет показывает, сколько проходит дней с первого посещения до конверсии — время, пока пользователь обдумывает решение о покупке.

Если 50% конвертируются через 12 дней и больше, уделите время «выращиванию» клиентов. Улучшите контент или создайте его под разные устройства, чтобы посетители возвращались снова. Запустите рассылку, чтобы напомнить о себе. Работайте, пока количество дней в отчете не сократится.

Отчет «Длина последовательности»

Показывает количество конверсий по цепочке посещений:

Например, из второй строки вы узнаете, что 37 517 целевых действий произошло после прохождения цепочки из двух элементов.

Изучайте пути конверсии, чтобы разбить на составляющие входящий трафик. Сравнивайте критерии: мобайл vs десктопы, новые посетители vs вернувшиеся клиенты.

1) Настраивайте модели под ваши цели, конкретную платформу и аудиторию.

2) Используйте автоматический тэгинг (auto-tagging) в Adwords и прочих инструментах и UTM-метки для кампаний в соцсетях.

3) Учитывайте жизненный цикл клиента (LTV). Хороший клиент возвращается снова, поэтому он в 18 дороже среднего клиента. «Старички» чаще возвращаются по прямому трафику (из закладок), соцсетей (узнать о распродажах), электронной почты (узнать об акциях и скидках).

Новые покупатели обычно попадают по каналам платной рекламы, органического поиска, рефералов и соцсетей.

Вдвое дешевле удержать клиента, чем приобрести нового.

Высоких вам конверсий!

Февраль 14, 2018

Настроенные цели/конверсии («Достигнутые цели» в Google Analytics ) – это главные показатели эффективности сайта. Благодаря им можно узнать, как действия посетителей влияют на продажи ваших товаров и услуг.

С помощью целей и (для интернет-магазинов) можно определить доход, количество транзакций, средний чек, составить список самых продаваемых товаров, отследить количество поступивших заявок и обращений. И все это посмотреть в разрезе каждого канала привлечения.

Постановка — одна из приоритетных задач для любого бизнеса. Именно поэтому так важно перед продвижением сайта (денежных затрат) выбрать правильные метрики для отслеживания.

Отчеты категории «Конверсии» хранят в себе исчерпывающие данные о совершенных действиях пользователя и состоят из нескольких блоков: «Цели», «Электронная торговля», «Многоканальные последовательности» и «Атрибуция» .

Цели

показывает сводку по достижению целей с основными показателями, присущими этому разделу:

• Достигнутые цели – общее число конверсий;
• Ценность цели – общая ценность всех конверсий в денежном выражении за выбранный период. Если в какой-то из целей она не будет задана, то общая ценность будет равна 0;
• Коэффициент конверсии цели — отношение числа выполнений целевых действий к количеству сеансов;
• Общий коэффициент прерывания – количество прерванных целей. Определяется как общее количество прерванных последовательностей, деленое на общее количество начинаний целей;
• Статистика по каждой цели в отдельности .

В выпадающем списке «Цель» можно выбрать любую из них для анализа полученных результатов:

В отчете « URL целей» мы можем посмотреть список страниц, на которых была совершена эта конверсия:

На примере выше представлены страницы с динамическим параметром ID, каждый из которых соответствует отдельному заказу в интернет-магазине. Ценность цели при настройке не была указана.

содержит информацию о страницах, предшествующих конечной цели.

Благодаря ему мы можем посмотреть путь пользователя по последним 3 шагам до конверсии: какие страницы он посещал, что просматривал и т.д. Как правило, шаги, предшествующие заказу в интернет-магазине, всегда одни и те же: Корзина -> Оформление заказа -> Доставка и оплата -> Заказ .

Исходя из такого представления данных легко найти страницы, на которых «отваливаются» пользователи. И какая была часть от их общего числа.

Может быть такое, что у вас на сайте большое количество полей для заполнения и потенциальным клиентам это доставляет неудобства. Или нет возможности удалить ненужный товар из корзины, поэтому пользователь покидает ее так ничего и не заказав.

Определив «узкие места» на сайте, вы сможете оперативно произвести изменения с целью повышения конверсии на каждом из шагов последовательности.

«Карта целей» очень схожа по функционалу и представлению с картой событий и с аудиторным .

Она позволяет ответить на ряд вопросов, связанных с поведением пользователей и их взаимодействием с сайтом:

• они проходят весь путь конверсии или только часть?
• на каких страницах чаще всего обрывается последовательность и почему?
• почему пользователи возвращаются на шаг назад и что им стало непонятно?

На примере выше часть пользователей переходит с одного шага «Оформленный заказ» на один назад. Скорее всего, они захотели что-то изменить в информации по заказу и решили вернуться, чтобы исправить время доставки или исправить адрес назначения. Или с формы «Оформления заказа» , когда часть клиентов возвращалась на этап «Товар в корзине» , чтобы добавить/удалить позиции или ввести купон на скидку.

Снизу под картой путей отображается таблица с дополнительной информацией по выбранному показателю последовательности. Источники можно сравнивать и по любому другому показателю. Например, выбрав показатель «Кампания» , можно узнать, какие рекламные кампании были наиболее эффективны, а какие следует оптимизировать или вообще отключить.

К отчету также можно применить и проанализировать статистику по нестандартному типу трафика.

В Google Analytics по умолчанию доступно несколько сегментов с конверсиями:

• Посетители, не совершившие конверсии – все сеансы пользователей, не совершивших за отчетный период ни одной конверсии;
• Посетители, совершившие конверсии – все сеансы пользователей, которые выполнили за отчетный период хотя бы одну конверсию в любом из своих сеансов.
• Сеансы с конверсиями — сегмент для сеансов, в ходе которых зафиксировано хотя бы одно достижение цели.

Для оценки работы умных целей в Analytics предусмотрен соответствующий отчет. О том, какую информацию он содержит и как ее применять на практике, мы разобрали в статье «Умные цели» .

Посмотреть данные по основным по каждой доступной конверсии (включая все цели сразу) можно в любом стандартном отчете, например, в «Источник трафика — Источник/канал» .

Отчет «Источник трафика — Источник/канал»

Электронная торговля

Эта группа отчетов предназначена для анализа поведения покупателей. В ней содержится информация о товарах и транзакциях, доходе по каждому из них, средней стоимости заказа, коэффициенте транзакций, времени до покупки и других показателях.

Чтобы в Google Analytics стали доступны данные по электронной торговле, необходимо включить ее в настройках представления, а также добавить код сбора данных на сайт. Подробнее об этом читайте в этой статье.

Важно: в отчетах доход будет отображаться в той валюте, значок которой указан у вас в представлении. Поэтому если вы продаете товары в рублях или гривнах, а отчет содержит значок «доллара» , вам необходимо изменить настройки валюты в этом представлении.

Глобальная валюта (та, которая у вас на сайте является по умолчанию) используется для всех транзакций и товаров. Если на вашем сайте можно платить в нескольких валютах, то с помощью плагина электронной торговли вы можете указать валюту, которую следует использовать для транзакции.

Местная валюта должна быть указана в соответствии со стандартом ISO 4217. Полный список валют конверсии, доступных в Google Analytics, можно найти в справочном руководстве Google по кодам валют. Процедура представляет собой изменение кода отслеживания на сайте с помощью свойства счетчика currencyCode .

позволяет ознакомиться с основными показателями интернет-магазина и общими сведениями по продуктам, включая самые продаваемые товары.

Общий процесс покупки, который проходит каждый пользователь нашего сайта, представлен в .

Он состоит из 5 этапов:

1. Все сеансы
2. Сеансы с просмотром товаров
3. Сеансы с добавлением товаров в корзину
4. Сеансы с оформлением покупки
5. Сеансы с транзакциями

По умолчанию отчет строится в контексте сеансов и типам пользователей – новые и вернувшиеся. Таким образом, выбрав необходимый параметр (источник или канал, тип устройства и т.д.), мы можем, помимо настройки обычных целей, вернуть отвалившихся посетителей на любом шаге последовательности.

Если при анализе поведения покупателей выяснится, что они выходят со страницы карточки товара, не добавляя его в корзину, то вероятнее всего:

• посетители искали другой товар;
• они одновременно сравнивали несколько сайтов и нашли лучшее предложение у конкурентов;
• произошел сбой на странице и человек просто не смог этого сделать.

Если посетители покидают сайт после добавления в корзину, то это может означать, что:

• они нашли более выгодное предложение;
• они не смогли завершить оформление заказа по какой-либо причине, не относящейся к нам (отключили интернет, кто-то отвлек, просто перехотели);
• произошел сбой на этой странице и человек не смог завершить покупку.

Если клиенты покидают сайт уже на этапе оплаты, то в 90% случаев это связано:

• со слишком сложной процедурой;
• с тем, что нет подходящего способа (например, только онлайн-оплата или только наличными курьеру);
• высокой стоимостью доставки.

В зависимости от задач мы можем выбрать любой из доступных параметров.

Нажав на один из блоков, нам предложат создать расширенный сегмент, который в дальнейшем можно будет применить к отчетам или на его основе создать списки ремаркетинга.

Для этого просто импортируйте сегмент из аудиторий на уровне ресурса в аккаунт AdWords.

Переключив таблицу на «Прерывания» , нам станет доступна информация по неоплаченным корзинам, незавершенным покупкам и по сеансам, в которых ни один товар не был добавлен в корзину.

С помощью отчета можно определить, на каком этапе посетители чаще всего покидают сайт, сколько потенциально вы могли заработать на них, как ведут себя новые и вернувшиеся пользователи. Он также дает понять, какие страницы вызывают наибольший отток людей, с каких устройств это происходит и какие дальнейшие шаги нужно предпринять, чтобы исправить ситуацию.

Помните в отчетах по поведению мы говорили о качественных характеристиках и бесконечном улучшении своего сайта через тестирование страниц, изменение дизайна, юзабилити и т.д.? В отчетах по электронной торговле это особенно важно, потому что вы видите «слабые места» не только в виде красивых графиков, но еще и в денежном эквиваленте. Не стоит забывать работать и через аудиторию, создавая списки ремаркетинга для пользователей с большим показателем ухода и теми, кто уже сделал один шаг навстречу и добавил товар в корзину.

В отчете «Анализ поведения при оформлении покупки» можно проследить поведение пользователей в течение всего процесса оформления покупки, выявить проблемные места на сайте. Чем-то он схож с предыдущим, но все же есть отличия. Здесь мы создаем последовательность шагов самостоятельно.

Google Analytics определяет шаги последовательности на основе тегов, которые вы задали в при первичной настройке электронной торговли (Маркировка этапов оформления заказа).

Первые три этапа (Товар в корзине, Доставка, Оплата ) – это те, которые были созданы вручную в настройках электронной торговли. Последний (Сеансы с транзакциями ) – это количество сеансов, во время которых была совершена транзакция.

Если у вас подозрительно большая разница между этапами, то вероятнее всего, для пользователей эти шаги являются непонятными, отпугивающими. Например, не стоит предлагать посетителям только оплачивать товар онлайн, без права выбора других видов. Это полностью убьет ваш бизнес, и вы так никогда и не наберете клиентскую базу и не завоюете рынок. Только очень крупные компании, у которых есть сотни и тысячи лояльных покупателей, а их бренд постоянно на слуху, вызывает доверие, могут позволить себе так экспериментировать.

Разница значений между шагами «Товар в корзине» и «Оформление заказа» может также говорить о том, что пользователям не нравится большое количество заполняемых полей (имя, телефон, email, адрес, ваш любимый музыкант, кличка домашнего питомца и т.д.) и они покидают эту страницу из-за такого количества бессмысленной информации. Старайтесь делать очень простые и понятные формы для заказа. Имени и телефона на первом этапе контакта хватает с избытком. Все остальную информацию можно узнать в процессе общения с клиентом тет-а-тет.

Эффективность товаров

Отчет «Эффективность товаров»

В этом отчете можно посмотреть общую сводку по количеству продаж того или иного товара, дохода от продукта, количестве транзакций, среднего чека и суммы возврата.

Дополнительные показатели поведения покупателей:

• Коэффициент выбранных товаров — количество добавлений товара в корзину, разделенное на число просмотров информации о товаре.
• Коэффициент совершенных покупок — количество уникальных покупок, разделенное на число просмотров страниц с информацией о товаре.

Основной параметр: «Продукт», «Идентификатор продукта», «Категория товаров (расширенная электронная торговля)» и «Бренд товара» .

Кроме этого, в отчете на графике можно сравнивать два необходимых показателя из предложенных, а переключившись на вкладку , оценить по каждому товару следующие метрики:

• количество просмотров товаров из списка (сколько раз товар фигурировал в списке товаров);
• количество просмотров сведений о товаре (сколько раз пользователи просмотрели страницу с информацией о товаре);
• количество удалений товара из корзины;
• число выполненных покупок товара (сколько раз этот товар был включен в процесс оформления покупки);
• число уникальных покупок (общее количество транзакций с участием указанного товара).

Благодаря отчету «Эффективность товаров» можно:

• найти товары с большим количеством покупок и добавлением товара в корзину. Их можно расположить на более эффективных позициях в интернет-магазине (на главной странице) или же создать под них отдельный баннер, чтобы потенциальные клиенты сразу же видели такие товары, и они бросались в глаза;
• определить товары, которые часто просматривают, но редко покупают. По всей видимости, пользователь нашел аналогичной товар в другом магазине по более привлекательной цене. На такие товары можно сделать скидку или изменить цену, сделать ее конкурентной;
• выявить товары, которые являются второстепенными (которые докупают к основным) и добавить их в блок рекомендованных под карточкой основного товара или же на странице с оформлением заказа;
• проанализировать популярность определенных категорий на вашем сайте, что позволит перераспределить бюджеты при закупке товара в будущем;
• добавив данные по маржинальности каждого товара или категории товаров, определить цену, которую можно назначить на товар для получения большей прибыли. Быть может, вы поставили слишком низкую цену на товар и его могли бы покупать дороже.

Отчет по «Эффективности продаж» выводит каждую транзакцию по его идентификатору. Настроив модуль электронной торговли для интернет-магазина, вы можете все ID заказов видеть не только в админке сайта, но еще и в данном отчете.

При клике на транзакцию вы увидите данные по этому заказу: название продукта, количество купленных товаров и доход от них.

Также вы можете передавать суммы доставки, налога и в случае возврата/отмены покупки, импортировать данные по этим операциям. Пример возврата подробно разобран в главе 5 «Ресурс» .

Все страницы и блоки, на которых можно просмотреть товары, называются списками товаров. Они сформированы Google Analytics на основе тегов плагина ec.js .

Вы можете проанализировать собственные списки товаров: какой из них самый просматриваемый, в каком из них больше всего товаров и какие позиции в этом списке самые популярные.

На представленном скриншоте выше самый просматриваемый оказался список товаров «Каталог» , у которого процент кликабельности составил 4,38%. Он же является и самым доходным для нас по сравнению с другими списками. Однако мы видим, что список товаров «Новый Год» имеет самый высокий CTR (8,41%). Это объясняется временем года (материал писался в декабре 2017 года) и интересом покупателей на конкретный товар.

Перейдя внутрь списка, нам доступна информация по каждому продукту:

• сколько было просмотров товара;
• сколько раз кликали по товарам из списка;
• CTR списка товаров;
• количество добавлений товара в корзину;
• сколько было уникальных покупок;

Основной параметр: «Название списка товаров», «Позиция списка товаров», «Продукт» и «Идентификатор продукта» .

Показатели электронной торговли также представлены на вкладке «Статистика» в разделе «Электронная торговля» во многих стандартных отчетах Google Analytics.

При настройке модуля Enhanced Ecommerce в отчетах электронной торговли становится доступна вкладка «Маркетинг» , в которую входят следующие отчеты: «Внутренняя кампания», «Купон заказа», «Купон товара» и «Купон партнера» .

Первый отчет предоставляет нам данные по количеству просмотров рекламных баннеров на нашем сайте, кликам и кликабельности (CTR).

Показы внутренней рекламы регистрируются при загрузке страницы и передаются с начальным просмотром экрана с помощью команды ec:addPromo . Для того, чтобы данные в этом отчете отображались, вам необходимо изменить код отслеживания, добавив дополнительные значения переменных: ID промо-акции, название, данные о материале и его позицию на сайте (id , name , creative , position ):

Основной параметр: «Название внутренней кампании» (это переменная name в коде отслеживания, является строкой string).

С помощью этого отчета можно определить какой баннер принес вам наибольший доход, у какого баннера с каким призывом к действию лучший CTR, какие из них вызывают у посетителей интерес, но по ним не происходит покупок, и когда нужно поменять баннер на сайте по причине резкого спада спроса.

Отчет по рекламным кампаниям на сайте эффективно анализировать с отчетом . В нем представлены запросы, которые посетители сайта вводят при поиске того или иного товара на вашем сайте. Благодаря отчетам и «Поисковые запросы» (на сайте) можно выявить наиболее популярные товары как с точки зрения внутреннего поиска, так и кликабельности по ним, а затем разместить их в рекомендованных блоках или избранных, востребованных товарах и т.д.

Купон заказа, Купон товара, Код партнерства

Analytics позволяет отслеживать конверсии с купонами товаров и заказов, а также транзакции, связанные с партнерским маркетингом. Эта информация представлена в трех отчетах:

• Купон заказа
• Купон товара

Если у вас есть возможность предоставить купон посетителям сайта на какую-нибудь скидку, вы можете в дальнейшем проанализировать эффективность от каждого из них.

Например:

• новогодняя распродажа (-30% на все товары);
• киберпонедельник (-50% на товары категории «А»);
• Татьянин день (-80% на все товары покупателям с именем Татьяна);
• накопительная система для постоянных клиентов (-3%, -5%, -7% после каждого заказа);
• и т.д.

Купон можно применять как на конкретный товар, так и на весь заказ. В первом варианте статистика будет доступна в отчете «Купон товара» , во втором данные поступят спустя 24 часа в отчет «Купон заказа» .

Последний отчет предназначен для сбора данных по партнерам и филиалам. Статистика будет собираться только в том случае, если в коде отслеживания в транзакции будет передаваться значения ключа (affiliation по умолчанию)

применяется редко, но может быть полезен тем, кто отдал свой товар на реализацию нескольким интернет-магазинам (или создал несколько своих на разных доменах), а все данные по всем партнерам фиксирует под одним аккаунтом.

Многоканальные последовательности

Если вы занимаетесь продвижением сайта кому-либо из своих заказчиков и наблюдаете ситуацию, при которой у вас выходит слишком дорогая стоимость привлечения клиента или отсутствие заявок по источнику, не расстраиваетесь и не делайте поспешных выводов. Самое время заглянуть в отчеты по многоканальным последовательностям и ассоциированным конверсиям.

В процессе этой книге я приводил несколько примеров того, как клиенты принимают решение перед покупкой, сколько источников они могут пройти прежде, чем вы увидите оформленную заявку/заказ в своей администраторской панели или на почте.

Например, человек что-то искал в интернете и первое взаимодействие с вашим сайтом было через контекстную рекламу Google AdWords (позиция 1). Затем он покинул сайт и стал сравнивать аналогичные предложения с другими. Через некоторое время он вводит в поисковике Google запрос и снова видит ваш сайт, только теперь уже переходит на него через органический поиск (позиция 2).

— «Оо, знакомый сайт! Я уже был здесь, и он вроде неплох. Меня все устраивает: и цена, и условия доставки, и выглядит он довольно симпатично. Надо записать название, чтобы завтра быстро сделать заказ».

На следующий день этот человек заходит на сайт (позиция 3) и совершает покупку (позиция 4). Последнее взаимодействие – это прямой заход (direct / none).

Что мы с вами получили?

• Три взаимодействия: первое — Google AdWords (cpc), второе — Google (organic), третье и последнее — прямой заход (direct);
• Длина последовательности конверсии: 3;
• Время до конверсии (в днях): 2 дня.

В стандартных отчетах Google Analytics все конверсии приписываются последнему источнику, за исключением прямого трафика (direct / none). Вспоминаем модели атрибуции и главу 4 «Представление» . Таким образом, в нашем примере в отчетах мы увидим конверсию у второго взаимодействия (organic).

Взаимодействия 1 и 2 являются вспомогательными (ассоциированными) . Но не брать их в расчет было бы неправильным. Ведь первое касание произошло по платной рекламе, за которую мы заплатили деньги. И именно благодаря ей началась вся цепочка взаимодействий потенциального клиента с сайтом, который впоследствии стал нашим покупателем.

Бывают ситуации, когда пользователи переходят по кампании «Конкуренты» на сайт, знакомятся с ним, а потом ищут отзывы на форумах. После прочтения они переходят с форума на сайт и делают покупку. Рефферальный трафик стал последним в цепочке взаимодействий, но ведь если бы не было платной рекламы по конкурентам, то заказа бы и не было в принципе, поскольку клиент никак не узнал бы о нашем существовании.

Отчеты по многоканальным последовательностям позволяют оценить вспомогательный вклад различных источников и принять верные решение об их эффективности. Они создаются на основе путей конверсии, то есть истории взаимодействий (кликов или переходов), которые привели к транзакции на вашем сайте.

Основные особенности отчетов:

• для анализа полученных данных необходима настройка целей или электронной торговли;
• по умолчанию учитываются только данные за последние 30 дней до конверсии, но этот период можно изменять в пределах от 1 до 90 дней с помощью переключателя «Окно ретроспективного обзора» ;

данные в отчет поступают с задержкой 24-48 часов;

В нем отображаются общие сведения по количеству конверсий и ассоциированных конверсий.

Сверху над графиком можно выбрать определенные цели, по которым мы хотим проанализировать данные.

Также есть возможность выбора типа источников (Все или AdWords) и изменить окно ретроспективного обзора.

Окно ретроспективного обзора (окно атрибуции) — это промежуток времени, который может пройти между источником и конверсией, по прошествии которого покупка уже не будет относиться к данному источнику.

Если мы знаем, что пользователь долго выбирает товар и принимает решение о покупке, то окно ретроспективного обзора при анализе многоканальных последовательностей можно выставить 90 дней. Если, наоборот, цикл продажи очень быстрый, значение окна атрибуции выставляется минимальным или оставляется по умолчанию 30 дней.

Общее количество конверсий – это сумма всех целей и транзакций за выбранный период времени.

– это конверсии, для которых данный источник трафика присутствовал в цепочке переходов, но не был в ней последним.

На примере выше пользователи совершили 711 покупок, из которых 414 – это покупки, где клиент, прежде чем совершить покупку, заходил на наш сайт как минимум два раза в течение 30 последних дней до транзакции.

Визуализатор многоканальных конверсий (Диаграмма Эйлера — Венна ) дает возможность оценить роль каждого из источников на пути к транзакции. Например, из скриншота выше 56,42% конверсий совершается с использованием прямого источника, 34,69% — с помощью бесплатного поиска, а 27,08% — благодаря поисковой рекламе. В рамках наших переходов 2,7% транзакций совершается в результате взаимодействия пользователя по трем источникам: прямой, бесплатный поиск и поисковая реклама.

Диаграмма Эйлера — Венна

Сложив все источники, мы видим, что процент от общего числа конверсий больше 100%. Это связано с тем, что один канал мог быть в цепочке как в начале, так в середине или конце. То есть имеются пересечения из нескольких каналов.

Кроме этого, Analytics предоставляет возможность выбора нескольких сегментов конверсии для одновременного сравнения (не более 4):

Например, можно создать сегмент конверсии, включающий лишь те последовательности, в которых первым взаимодействием была конверсия определенной ценности. После применения сегмент остается активным при переходе к другим отчетам по многоканальным последовательностям. Чтобы вернуться к просмотру всех последовательностей конверсии, выберите сегмент «Все конверсии» .

Мы можем удалять или создавать свои собственные сегменты конверсии. Для этого при выборе сегментов конверсии в правом верхнем углу рядом с пользовательскими сегментами нажимаем «Создать сегмент конверсии» .

содержит информацию о конверсиях, где перед совершением транзакции было зафиксировано больше 1 источника. То есть как минимум два раза пользователь совершал взаимодействие с вашим сайтом.

В 58% транзакции на нашем сайте совершались из двух и более источников. Очень важный показатель – это , который в нашем примере равен 0,58 (58%).

Если цифра больше, чем 1 (100%), то это значит, что пользователи перед совершением транзакции довольно долго и тщательно принимают решение, и для нашего сайта роль многоканальных последовательностей очень важна. Если этот показатель равен 1, то количество обычных конверсий и ассоциированных равнозначно. Если показатель менее 1 или стремиться к 0, то нашему бизнесу свойственны покупки «здесь и сейчас» , так как пользователи быстро принимают решение.

• 1 < — чаще выступает вспомогательным (ассоциированным) каналом;
• =1 – и то и другое;
• 1 > — чаще выступает последним (закрывающим) каналом.

В таблице отчета напротив каждой группы каналов это число представлено в последнем столбце. Например, поисковая реклама имеет значение 0,68, наименьшее, среди всех остальных. Это говорит нам о том, что пользователи по контекстной рекламе, как правило, покупают сразу, без вспомогательных взаимодействий.

В одном из своих вебинаров несколько лет назад (а точнее в 2014 году) компания Google приводила статистику, где канал рекламной сети (медийная реклама, тизерные сети, CPA-сети и т.д.) имел ценность «Ассоциированные конверсии/конверсии по последнему клику или прямому взаимодействию» = 17.

Это исследование показывает, что рекламные сети имеют огромное влияние на продажу через другие каналы взаимодействия, но сами они практически не продают. Вспоминаем ситуацию с контекстно-медийной сетью (КМС) в AdWords: во всех стандартных отчетах Analytics эти рекламные кампании имеют очень дорогие лиды или не имеют их вовсе. А дело как раз в этом – источник является вспомогательным и исключать его при продвижении сайта не рекомендуется, поскольку он влияет на другие каналы. Таким же каналом является и рефферальный переход с других сайтов.

Столбец отображает сумму всех цепочек взаимодействий, где участвовал этот канал. И если мы просуммируем все ассоциированные конверсии по группам каналов, то выйдет больше, чем наши 414. Это связано с тем, что в рамках одной цепочки у нас мог участвовать и прямой переход, и, например, бесплатный поиск. Каналы, присутствующие во вспомогательных конверсиях, не исключают друг друга — если два канала играли вспомогательную роль в одном и том же пути, вспомогательная конверсия засчитывается для каждого из них.

Общее количество прямых конверсий и транзакций в отчете по многоканальным последовательностям и в других отчетах Google Analytics должно совпадать.

Ценность ассоциированных конверсий – это доход со всех конверсий, выполненных с использованием этого канала.

Ценность конверсий по последнему клику или прямому взаимодействию – это доход со всех конверсий, на пути к которым канал был последним взаимодействием.

Основной параметр: «Группа каналов для многоканальных последовательностей», «Группа каналов по умолчанию», «Источник или канал», «Источник», «Канал» или «Группы каналов» , которые мы можем создать вручную.

Также доступен выбор дополнительного параметра из категорий «Источники трафика» , «Пользователи» и « AdWords » .

На линейном графике мы можем отобразить значения выбранного показателя по трем переменным:

• по дате конверсии;
• по количеству дней до конверсии;
• по позиции в пути (по количеству взаимодействий до конверсии).

Кроме этого, в отчете доступны вкладки по вспомогательным взаимодействиям, первому взаимодействию и обычным конверсиям.

содержит набор цепочек (путей конверсий) для многоканальных последовательностей и информацию о том, какими источниками чаще всего пользователь заходил на наш сайт прежде, чем совершить транзакцию.

Например, для 31 транзакции пользователи проходили путь Бесплатный поиск -> Прямой заход в течение 30 дней до совершения транзакции. Или, например, 18 конверсий было совершено путем двух посещений, в рамках которых и первым и вторым визитом на сайт был Прямой заход .

Пометки x 2, x 52, x 3, x 69 на скриншоте означают повторение пути подряд.

Сверху над графиками мы можем задать длину последовательности, которая показывает, сколько дней и взаимодействий понадобилось посетителю, чтобы осуществить конверсию.

Добавив дополнительный параметр «Путь кампании (или Источник/канал)» и применив расширенный фильтр к путям конверсии группы каналов, мы можем посмотреть по utm-меткам и названиям РК, какую роль наши кампании играли в последовательности.

3 транзакции были совершены в рамках пути Поисковая реклама -> Прямой заход , причем кампания была брендовая . Несколько путей содержат цепочку Поисковая реклама -> Бесплатный поиск и наоборот, Бесплатный поиск –> Поисковая реклама .

В том же исследовании сотрудники Google привели еще один слайд, в котором утверждалось, что цепочки с количеством шагов от 2 и более дают 1/3 всех доходов. Их оказалось 9 и выглядят они следующим образом:

1. Бесплатный поиск -> Бесплатный поиск
2. E-mail рассылка -> E-mail рассылка
3. Контекстная реклама -> Контекстная реклама
4. E-mail рассылка -> E-mail рассылка -> E-mail рассылка
5. Бесплатный поиск — > Контекстная реклама
6. Контекстная реклама — > Бесплатный поиск
7. Бесплатный поиск -> E-mail рассылка
8. Контекстная реклама -> E-mail рассылка
9. Рекламная сеть -> Бесплатный поиск

Лучше всего работает цепочка Бесплатный поиск -> Бесплатный поиск и E-mail рассылка -> E-mail рассылка , поскольку в первом случае пользователь самостоятельно находит информацию в поисковике без какой-либо навязчивости с нашей стороны и сам решает, стоит ли ему знакомиться с нашим предложением или нет.

Цепочка рассылок хорошо работает потому, что пользователь лоялен к нам, он подписался на нее добровольно, тем самым дав согласие на отправку полезных материалов и уникальных предложений с определенной периодичностью. И при получении такого письма с акцией или скидкой он тут же не задумываясь делает у нас заказ.

Любопытным на гистограмме является то, что цепочки Бесплатный поиск -> Контекстная реклама и Контекстная реклама -> Бесплатный поиск работают одинаково хорошо. Поэтому на вопрос: во что стоит лучше вложиться – в SEO или контекст? отвечаем заказчику на основе этих данных.

Таким образом, необходимо использовать эти каналы привлечения трафика и сочетать их друг с другом.

Примечание: данные по исследованию на слайдах за 2014 г., ситуация могла несколько измениться в сторону социальных сетей и мессенджеров, но совсем незначительно.

Основной параметр: «Путь конверсии группы каналов для многоканальных последовательностей», «Последовательность конверсии для группы каналов по умолчанию», «Путь «Источник/канал», «Последовательность источника», «Последовательность каналов» и «Группы каналов»

Важно! Не суммируйте обычные конверсии и ассоциированные, поскольку тогда вы рискуете посчитать один и тот же заказ дважды. Вам покажется, что данный источник работает хорошо, и перераспределите рекламный бюджет в его сторону. Но в силу «сдвоенных» данных вы просто неверно определили прибыльный канал и потеряли деньги.

Если вы не имеете представление о том, сколько времени пользователем требуется для принятия решения о покупке от первого взаимодействия с сайтом до конечной транзакции, то можете воспользоваться отчетом .

В качестве примера разберем статистику интернет-магазина по продаже цветов. Из таблицы видно, что 56,4% всех конверсий совершается в первый день захода. Оставшиеся 43,6% думали какое-то время. 18 конверсий (2,53%) совершено на следующий день, 6 транзакций (0,84%) через два дня, 16 покупок (2,25%) через три дня и т.д.

Казалось бы, основной доход мы должны получать в течение первых нескольких дней и роль многоканальности для магазина цветов не так важна, поскольку эта тематика попадает под понятие «здесь и сейчас» . Однако более 30,1% покупают в период 12-30 дней после первого взаимодействия с сайтом. В этом случае необходимо задействовать дополнительные силы в виде ремаркетинговых кампаний и прогревать пользователей на всем пути последовательности.

Также сюда могут входить повторные покупки. Даже если их выполнил один и тот же пользователь, они все равно будут относиться к разным путям — система считает не уникальных пользователей, а сеансы, в рамках которых они достигли конверсии.

Часто бывают случаи, когда в рамках одного дня (времени до конверсии «0») пользователь несколько раз заходит на сайт и оформляет заказ спустя какое-то время. К примеру, на 3 визит. Analytics закрепляет за таким посетителем все эти сеансы.

В отчете по «Длине последовательности» указывается, сколько конверсий произошло в путях конверсии, содержащих от 1 до 12 и более взаимодействий.

Этот отчет можно использовать в качестве анализа вашей аудитории и с помощью него определить, на какой длине последовательности она принимает решение о конверсии. Иными словами, сколько сеансов ей нужно до выполнения транзакции. Более 40% (41,77%) пользователей интернет-магазина по продаже цветов принимают решение на первом сеансе. Также есть часть аудитории (более 25%), которая разборчиво подходит к покупке того или иного букета и для совершения транзакции им необходимо свыше 12 взаимодействий.

Атрибуция – Инструмент сравнения

Этот инструмент позволяет лучше понять разницу между различными моделями атрибуции и наглядно увидеть значение каждого канала на различных этапах. Подробно модели разобраны в главе 4 «Представление» .

Возьмем для сравнения две модели:

• по последнему непрямому клику (во всех стандартных отчетах Google Analytics по умолчанию);
• по первому взаимодействию.

И выберем «Изменение числа конверсий (%)» .

Как видно из сравнительной таблицы, данные по двум моделям атрибуции очень схожи. Самые значительные изменения у канала (Прочие, -26,09%). Сюда входит трафик, который система Analytics не смогла распознать и присвоить какому-либо другому источнику. По остальным группам каналов ситуация более-менее равная.

Возьмем для сравнения еще одну модель атрибуции – «Линейная» , при которой всем каналам в последовательности конверсий присваивается одинаковая ценность.

Здесь уже куда более существенные изменения по сравнению с моделью «По последнему непрямому клику» , поскольку ценность каждого канала в цепочке равномерна распределена.

Канал, который является наиболее значимым по сравнению со стандартной моделью Analytics, оказался «Прямой» : +9,57% при первом взаимодействии и +62,35% при линейной модели атрибуции.

В Google Analytics можно создавать собственные модели атрибуции. Однако прежде чем это делать, уделите время на изучение 7 стандартных моделей, заложенных в систему. Вполне возможно, что то, что вы хотите реализовать, уже есть в Analytics.

Отчеты по многоканальным последовательностям и оценка атрибуции очень важны при серьезном и глубоком подходе к формированию рекламных бюджетов и вкладе каждого источника в успешность всего проекта.

• Vk.com -

«Командир, залей мне полный бак, и я погнал!»

Так покупают бензин. Похожим образом - хлеб, жвачку, молоко. Возникла потребность - пошел, купил. Это простые и дешевые товары (даже бензин; извините). А вот ракетное топливо или взломостойкие двери покупают не так. Потенциальный покупатель выбирает их долго, сравнивает предложения конкурентов. Такова специфика сложной и дорогой продукции. И это наша сфера интересов. Маркетологи «Комплето» работают с B2B и бизнесами на сложных рынках.

Чтобы продать что-то сложное, компания ведет потенциального покупателя по пути клиента. Для этого она использует маркетинговые каналы. Как определить самый эффективные из них, - рассказываем в статье.

Каналов много, как в Венеции

Как проанализировать многоканальные последовательности. Отчеты в аналитиксе

Путь к отчетам: конверсии → многоканальные

Отчет 1. Длина последовательности
Показывает, сколько раз пользователь посещает сайт, прежде чем совершить целевое действие.

Задайте параметры:

1. Выберите конверсию.
2. Тип - все.
3. Тип взаимодействия - все.
4. Дней до конверсии - максимум 90.

В примере мы выбрали только один тип конверсии - транзакции.

Здесь 42% покупок происходит при первом посещении сайта. Остальные 58% - после нескольких посещений:

Для большинства бизнесов и для конверсий в покупку это типичные цифры. Для бесплатных действий статистика отличается. Из тех, кто подписывается на почтовые рассылки или загружает бесплатный контент, 90% делают это при первом посещении сайта.

Если более 90% конверсий происходbт при первом посещении, многоканальные последовательности вам не нужны.

Отчет 2. Основные пути конверсии

Отчет показывает, какая последовательность рекламных каналов приносит наибольшую прибыль:

Используйте самые удачные связки.

Отчет 3. Время до конверсии

Отчет показывает, сколько дней проходит с момента первого взаимодействия с сайтом до конверсии:

Здесь 62% конверсий происходит в первый день.

Используйте эти данные, чтобы определить эффективный период для ретаргетинга. Например, если в течение 15 дней после запуска кампании конверсий мало или совсем нет, следует удалять пользователей из списка.

Или мы видим, что всплеск активности происходит на седьмой день после первого визита. Тогда настраиваем ретаргетинг именно на этих пользователей.

Отчет 4. Ассоциированные конверсии

Здесь - статистика по вспомогательным взаимодействиям, первому взаимодействию и конверсиям. Нас интересуют первые две категории. Из них узнаем, какие каналы основные, какие - вспомогательные.

- Анализ вспомогательных конверсий

Для каждого канала здесь отображаются:

• Количество ассоциированных конверсий. Это те, в которых канал играл вспомогательную роль.
• Количество конверсий по последнему клику или прямому взаимодействию.
• Ценность обоих типов конверсий с разбивкой на каналы, если настроена передача ценности выбранной конверсии в Google Analytics.
• Отношение ассоциированных конверсий к конверсиям по последнему клику или прямому взаимодействию.

Чем больше число в последнем столбце, тем меньшую роль играет канал. Значение больше 1 характерно для малозначимых каналов. Они присутствуют в пути клиента, но конверсии совершаются при переходе из других каналов. У основных каналов это отношение меньше 1.

На скриншоте видим, что «(direct) / (none)» - закрывающий канал. Директ и AdWords - вспомогательные; они реже приносят конверсии, но участвуют во всей цепочке взаимодействий.

ВАЖНО! Если информация о совершенных конверсиях передается в Google Analytics с помощью Measurement Protocol, последним источником или каналом в отчете всегда будет «direct / none». Это особенность работы Google Analytics с Measurement Protocol.

На второй вкладке - количество конверсий через каналы после первого взаимодействия с ними:

Отчет полезен для анализа брендинговых кампаний или кампаний, которые продвигают новый продукт. Используйте его, чтобы узнать, какие каналы и рекламные кампании «цепляют» пользователей.

На скриншоте лидирует Директ. Без этого канала не было бы конверсий. Мы знаем, что этот канал вспомогательный, а не закрывающий. Если бы мы оценивали эффективность Директа только по конверсиям по последнему клику, мы приняли бы неправильное решение - сократить бюджет или отказаться от канала.

Если анализировать отчет, где каналы сгруппированы по умолчанию, можно ошибиться в выводах. Например, значение «yandex-direct / cpc» параметра «Источник или канал» содержит данные по рекламе в поиске, РСЯ и ретаргетингу. Это разные источники, поэтому отчет по такой группе каналов - средняя температура по больнице.

Для корректного анализа создайте группы каналов.

Пример
Мы знаем, что к источнику «yandex-direct» относятся кампании по тематическим ключевым словам, по названию бренда и кампании в РСЯ. Чтобы оценить эффективность источников, разбиваем «yandex-direct» на:

Для этого:

1. Заходим в панель администратора

2. Выбираем: Настройки канала → Группа каналов

3. Кликаем на: Новая группа каналов

4. Вводим название группы каналов и задаем условия для РСЯ, поиска и бренда. Для поиска - например, так:

5. При анализе ассоциированных конверсий выбираем в отчете группу каналов, которую только что создали:

Теперь влияние каждого источника видно лучше:

Разбейте каналы - «Бренд», «Поиск» и «РСЯ» - на группы, а группы - на кампании. Так вы дополнительно повысите точность.

Хотите получить предложение от нас?

Начать сотрудничество

Модели атрибуции и перераспределение бюджета

Модель атрибуции в Google Analytics - это принцип, по которому распределяется ценность между каналами в пути конверсии. Правильная модель атрибуции показывает, какой доход каждый канал принес. Далее определите ROMI - и вы увидите ценность каждого канала. Теперь вы знаете, на какие каналы направить бюджет.

Модели атрибуции

По умолчанию Google Analytics использует модель «Последнее непрямое взаимодействие». Читайте описания всех стандартных моделей .

На основе стандартных моделей атрибуции вы можете создать собственные.

Вкладка «Администратор» → Модели атрибуции:

Но можно воспользоваться и одной из стандартных моделей.

Для примера нам подходит модель «Атрибуция с привязкой к позиции», поэтому создавать новую мы не будем.

ВАЖНО! Нельзя сравнивать между собой разные каналы. Пользователь, который пришел на сайт по брендовому запросу, и тот, кто кликнул по баннеру в КМС, - это разные люди на разных этапах принятия решения. Поэтому проводить анализ по модели атрибуции «Последнее взаимодействие» некорректно.

Определение ценности канала и перераспределение бюджета

Как определить ценность каждого канала с точки зрения возврата инвестиций и распределения маркетингового бюджета?

Предположим, маркетинговый бюджет составляет 1 000 000 рублей в месяц, и распределен так:

Как мы сказали выше, в рассматриваемом примере нам полностью подходит модель атрибуции «На основе позиции». Но вам ничего не мешает выбрать свою.
Нас интересует столбец «Ценность конверсии»:

По этому столбцу видим, что доход от каждого канала может быть распределен так:

Яндекс.Директ: 700 000 / 300 000 * 100% = 233%
Google AdWords: 300 000 / 200 000 * 100% = 150%
Таргет ВКонтакте: 270 000 / 170 000 * 100% = 159%
Таргет Facebook: 250 000 / 150 000 * 100% = 167%
MyTarget: 190 000 / 180 000 * 100% = 106%

Теперь определяем новые бюджеты для каждого канала. Для этого рассчитываем доли каналов в прибыли (% от общей прибыли). Сложив весь доход, получаем: 1 710 000 рублей. Из них:

Яндекс.Директ - 41%
Google AdWords - 18%
Таргет ВКонтакте - 16%
Таргет Facebook - 14%
MyTarget - 11%

Распределите бюджет такими же долями:

Канал	Старый бюджет, рублей	Новый бюджет, рублей
Яндекс.Директ	300 000	410 000
Google AdWords	200 000	180 000
Таргет ВКонтакте	170 000	160 000
Таргет Facebook	150 000	140 000
MyTarget	180 000	110 000

Выгрузка данных с помощью API

Вы можете автоматизировать этот процесс. Для этого настройте выгрузку данных из API Google Analytics в Google Spreadsheets и пропишите формулы.

Создайте пустую таблицу и установите расширение «Google Analytics».

Создайте пустой отчет:

Появится шаблон:

В строке 4 указан ID представления. Из него будут выгружаться данные. Остальные параметры описаны в инструкции для разработчиков .

Заполните шаблон параметрами. Проверьте синтаксис с помощью Query Explorer . В меню нажмите на Run reports . Вы получите выгрузку на отдельном листе.

После настройки формул появится план распределения бюджета по каналам на ближайший период.

Успех! Поделитесь с друзьями и коллегами

Получилось? Надеемся, да. Делитесь мнением об этом инструменте и нашей инструкции в комментариях. Поделитесь ссылкой на статью с друзьями и коллегами. Но: ни в коему случае не с конкурентами.

(Visited 2 521 times, 1 visits today)