Мультиканальная атрибуция: какой канал привёл клиента

Почему last click врёт и что с этим делать

Мы часто сталкиваемся с ситуацией, когда маркетологи используют модель атрибуции Last click. Она приписывает всю заслугу последнему каналу перед покупкой. Например, клиент увидел баннер в VK, через неделю загуглил бренд, кликнул по объявлению в Яндекс.Директ и совершил покупку. Last click скажет: всё благодаря Яндекс.Директору. А VK получит 0. Мы проанализировали кампанию одного из наших клиентов. В ней были задействованы VK Ads и Яндекс.Директ. Бюджет на VK Ads составлял 100 000 рублей, на Яндекс.Директ — 200 000 рублей. Конверсия из объявления VK Ads в посещение сайта составила 3%, из объявления Яндекс.Директа — 5%. Однако модель Last click показала, что все конверсии пришли из Яндекс.Директа. Мы рекомендовали клиенту использовать модель атрибуции, которая учитывает вклад всех каналов в покупку. После перехода на модель атрибуции с учётом всех каналов клиент увидел, что VK Ads также приносит конверсии. Он перераспределил бюджет в пользу VK Ads и увеличил количество новых клиентов. Мы используем сквозную аналитику на платформе VECTRALABS. Она позволяет отслеживать путь клиента от первого взаимодействия с брендом до покупки. Мы видим, какие каналы приводят клиентов, какие кампании работают эффективно, а какие — нет. Мы интегрируем VECTRALABS с Яндекс.Диреkt, Google Ads, VK Ads, amoCRM, Битрикс24, 1С, Tilda. Это позволяет нам собирать данные из разных источников и анализировать их. Мы используем UTM-метки для отслеживания эффективности кампаний. Мы рекомендуем использовать сквозную аналитику для оптимизации маркетинговых кампаний. Она позволяет точно определить, какие каналы приносят клиентов, и перераспределить бюджет в их пользу. Мы видим, что это помогает нашим клиентам увеличивать количество новых клиентов и повышать ROI.

Шаг 1: UTM-разметка всех рекламных каналов

Мы используем UTM-метки для отслеживания эффективности рекламных кампаний. Они помогают понять, какие источники и каналы приносят больше всего клиентов. Мы добавляем метки к URL-адресам рекламных объявлений. Основные параметры: utm_source (источник трафика, например, yandex, google, vk), utm_medium (канал, например, cpc, cpm, email), utm_campaign (название кампании), utm_content (идентификатор объявления). Пример полной ссылки: https://example.com/?utm_source=yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign=spring_sale&utm_content=banner1. Мы рекомендуем использовать одинаковые регистры для utm_source. Например, yandex, а не Yandex. Это поможет избежать дублирования данных в аналитике. Мы часто находим ошибки в UTM-разметке: разные регистры, забытые метки на баннерах, отсутствие меток на email-рассылках. Чтобы стандартизировать разметку в команде, мы создаём шаблоны URL с метками для разных кампаний и каналов. Мы также проводим регулярные проверки и аудиты UTM-меток, чтобы убедиться, что все ссылки правильно размечены. Мы используем Яндекс.Метрику и Google Analytics для анализа данных с UTM-метками. Мы отслеживаем конверсии, стоимость лида и другие ключевые показатели эффективности (KPI). Например, мы можем увидеть, что кампания в Яндекс.Директ принесла 100 лидов по цене 500 рублей за лид, а кампания в VK Ads — 80 лидов по цене 400 рублей за лид. Мы также интегрируем данные из Яндекс.Метрики и Google Analytics с нашей платформой сквозной аналитики VECTRALABS. Это позволяет нам получить более полное представление о воронке продаж и эффективности маркетинговых каналов. Мы можем увидеть, какие каналы и кампании приводят к наибольшему количеству сделок и доходам. Мы рекомендуем всем маркетологам использовать UTM-метки для отслеживания эффективности своих кампаний. Это поможет вам оптимизировать бюджет и повысить ROI.

Аналитика трафика для роста вашего бизнеса

AI-отчёты: автоматические выводы из данных

Мгновенные уведомления о критических изменениях