Modelowanie atrybucji w Google Analytics

Wczoraj w Warszawie odbył się XIII SEMcamp, na którym jak zwykle działo się dużo i ciekawie.

Prelekcja Przemka Modrzewskiego zainspirowała mnie do napisania kilku słów o nowej  funkcjonalności Google Analytics – modelowaniu atrybucji.

Jest to narzędzie do badania skuteczności podejmowanych przez nas działań marketingowych. Do tej pory była to funkcja dostępna jedynie w wersji Premium, jednak teraz Google zdecydował się na udostępnienie jej szerszemu gronu odbiorców.

Modelowanie atrybucji rzuca nowe spojrzenie na analizę kanałów dystrubcji. Jak wiadomo Google Analytics przypisuje konwersję do ostatniego źródła. Jednak zanim do niej dojdzie użytkownik często wykonuje serię wizyt na naszej stronie, a każda z nich może pochodzić z innego źródła. Jak zatem rozstrzygnąć, która z wizyt jest dla nas najważniejsza? Pierwsza, dzięki, której klient zapoznaje się z witryną,  czy ostatnia, po której następuje konwersja? A może wszystkie są równie istotne?

Tu z pomocą przychodzi modelowanie atrybucji. Daje ono możliwość tworzenia, dostosowania i porównania modeli z wykorzystaniem wszystkich kanałów marketingu internetowego, z  jakich korzystamy m.in.: w płatnych i bezpłatnych wynikach wyszukiwania, mailingu, marketingu afiliacyjnym, reklamach displayowych, mobilnych miejscach docelowych itp. Pozwala to na wnikliwą ocenę efektywności źródeł ruchu.

Google Ananytics daje nam do wyboru kilka domyślnych modeli atrybucji:

• Ostatnia interakcja – przydziela 100% udziału w wartości konwersji ostatniemu kanałowi, z którym klient wchodził w interakcję przed zakupem lub konwersją.
• Ostanie kliknięcie niebezpośrednie – ignoruje odwiedziny bezpośrednie i przydziela 100% udziału w wartości konwersji ostatniemu kanałowi, w którym klient kliknął przed zakupem lub konwersją.
• Ostanie kliknięcie AdWords – przydziela 100% udziału w wartości konwersji ostatniej reklamie AdWords, którą klient kliknął przed zakupem czy konwersją.
• Pierwsza interakcja – przydziela 100% udziału w wartości konwersji pierwszemu kanałowi, z którym klient wchodził w interakcję przed zakupem lub konwersją.
• Liniowy – przydziela taki sam udział wszystkim kanałom interakcji na drodze do konwersji.
• Rozkład czasowy – Ten model przypisuje największy udział punktom styku najbliżej czasu konwersji.
• Uwzględnienie pozycji – Zamiast przydzielać cały udział pierwszej lub ostatniej interakcji, możemy go podzielić między nie.

Istnieje też możliwość tworzenia niestandardowych modeli, gdzie sami określamy reguły udziału w wartości konwersji.

Jak wykorzystać to narzędzie w praktyce?

Na powyższym screenie doskonale widać jak wiele zależy od modelu atrybucji, z którego będziemy korzystać. W przypadku modelu ostatniej interakcji wartość konwersji z wyszukiwania płatnego wynosi 16 055 zł, natomiast w modelu pierwszej interakcji wartość konwersji dla tego samego kanału wynosi 20 195 zł.

Wyszukiwanie płatne w przypadku tej kampanii jest więc wartościowym medium inicjującym proces zakupu, który domykają inne kanały.

Analizując dane uzyskane za pomocą narzędzia modelowania atrybucji możemy w łatwy sposób zweryfikować opłacalność i zgodność z naszymi celami wykorzystywanych przez nas kanałów marketingowych. Dużo łatwiej i efektywniej możemy zarządzać budżetem marketingowym, co z w efekcie powinno przełożyć się na wzrost zwrotu z inwestycji.

Aleksandra Leszczynska

Planuję, optymalizuję, realizuję cele! Prowadzę kampanie wizerunkowe i sprzedażowe. AdWords to znacznie więcej niż linki sponsorowane dlatego rozwijam swoje kompetencje w kampaniach asortymentowych, promocji aplikacji, PLA i Youtube. Potwierdzeniem moich praktycznych umiejętności jest komplet certyfikatów Google oraz DoubleClick. W zespole K2 Search pracuję od 2013 roku. Moi dotychczasowi Klienci to m.in.: LG, Carrefour, Centrum Medyczne Damiana, BZ WBK. Po pracy czytam książki podróżnicze i biograficzne. W wolnych chwilach eksperymentuje w kuchni. Gdybym mogła się teleportować, wybrałabym się na chwilę do Nowego Jorku, aby poczuć ponownie energię jednego z najbardziej inspirujących miast na świecie.