Человек приходит несколько раз и с разных источников, а конверсия по умолчанию достаётся одному из них. Разбираем, что с этим делать средствами, которые действительно есть.
Коротко
- Одноканальные модели отдают конверсию одному источнику.
- Линейной и позиционной моделей в Метрике нет.
- Вклад каналов оценивают сравнением моделей.
- Своя модель требует сырых данных и людей.
В чём проблема одного источника
| Что происходит | Как это выглядит в отчёте |
|---|---|
| Человек увидел рекламу в соцсети | Источник не получит ничего |
| Потом искал в поиске | Тоже может не получить |
| Вернулся по закладке | Прямой заход |
| Купил после письма | Вся конверсия у письма |
Следствие практическое, а не теоретическое. Каналы, которые знакомят с вами, выглядят убыточными и попадают под сокращение — а после сокращения падает и то, что казалось прибыльным. Именно поэтому одной модели недостаточно.
Каких моделей нет в Метрике
В Метрике доступны четыре модели, и все они отдают конверсию одному источнику: «Последний переход», «Первый переход (кросс-девайс)», «Последний значимый переход (кросс-девайс)» и «Автоматическая атрибуция».
Готовых моделей нет
- Линейной: равные доли всем касаниям
- Позиционной: больше первому и последнему
- С затуханием: больше поздним касаниям
- Настраиваемой вручную
Что есть вместо
- Сравнение моделей между собой
- Автоматическая атрибуция
- Сегменты по цепочкам визитов
- Свои расчёты на сырых данных
Вторая строка справа заслуживает уточнения. Автоматическая атрибуция использует алгоритмы Яндекса, включая кросс-девайс определение и учёт домохозяйств по обезличенным данным, — но распределение весов между касаниями она не показывает. Это не многоканальная модель с видимыми долями, а способ точнее определить источник.
Как оценить вклад сравнением моделей
Возьмите один период и одну цель
Иначе сравнение бессмысленно.
Посмотрите отчёт по последнему переходу
Кто закрывает сделки.
Переключитесь на первый переход
Кто приводит впервые.
Найдите расхождения
Где канал сильно вырос или упал.
Сделайте выводы по ролям
Знакомит, поддерживает, закрывает.
Четвёртый шаг и есть результат. Канал, который на первом переходе даёт много, а на последнем почти ничего, — знакомит; обратное сочетание — закрывает. Отключать первый по отчёту «последний переход» означает убрать начало воронки. Про сами модели — в статье про модели атрибуции в Метрике.
Если нужна своя модель
| Что потребуется | Зачем |
|---|---|
| Выгрузка сырых данных | Цепочки визитов по каждому посетителю |
| Данные о сделках | Из CRM, а не из счётчика |
| Место для хранения | Своя база |
| Аналитик или разработчик | Считать и поддерживать |
| Согласие на правила распределения | Модель — это ваше решение |
Последняя строка — та, о которой забывают. Любая многоканальная модель — это выбранное вами правило, а не объективная истина: доли можно распределить десятком способов, и каждый даст свои выводы. Договориться о правиле нужно до расчётов, иначе спор пойдёт о цифрах вместо решений. Про выгрузку — в статье про выгрузку сырых данных.
Когда это нужно, а когда нет
Стоит заниматься
- Несколько каналов с заметными бюджетами
- Длинный путь до покупки
- Много повторных визитов
- Есть CRM с историей сделок
Пока рано
- Один рабочий канал
- Покупка в первый визит
- Десяток обращений в месяц
- Цели настроены неверно
Последняя строка справа отменяет всю затею. Модель распределяет то, что посчитано: при неверно настроенных целях вы получите аккуратное распределение неверных чисел. Проверка целей делается до разговоров об атрибуции — об этом в статье про проверку счётчика.
Частые вопросы
Есть ли в Метрике линейная и позиционная модели атрибуции?
Нет. Доступны четыре модели, и все они отдают конверсию одному источнику: последний переход, первый переход (кросс-девайс), последний значимый переход (кросс-девайс) и автоматическая атрибуция.
Является ли автоматическая атрибуция многоканальной?
Нет. Она использует алгоритмы Яндекса, включая кросс-девайс определение, но распределение весов между касаниями не показывает: это способ точнее определить источник.
Как оценить вклад канала без многоканальных моделей?
Сравнить один и тот же период по последнему и первому переходу. Канал с большим вкладом на первом переходе знакомит, с большим на последнем — закрывает.
Когда своя модель атрибуции не нужна?
Если работает один канал, покупают в первый визит, обращений единицы или цели настроены неверно — в последнем случае модель аккуратно распределит неверные числа.
Наведём порядок в аналитике
Настроим цели, метки и отчёты, чтобы было видно, какой канал приносит деньги, а какой их тратит.
Обсудить аналитику