Как повысить продажи на своем сайте за 1 мес + десятки рабочих кейсов из каждой отрасли для директоров и маркетологов. ПодписывайсяТелеграм

8 (800) 551-77-04

Ассоциированные конверсии: что это такое и какую пользу может принести?

В статье рассказывается:
Ассоциированные конверсии: что это такое и какую пользу может принести?
2017-10-10
1430
Нет времени читать?
Отправить материалы на почту

Сегодня веб-мастеру доступно большое количество инструментов для грамотной аналитики контекстной рекламы в сетях Гугл и Яндекс. Они позволяют отслеживать следующие показатели:

  • время, проведенное пользователем на сайте;
  • глубину просмотра;
  • процент отказов и другое.

Однако, не многие веб-мастера и владельцы интернет-ресурсов знают о том, что неумение работать с ассоциированными конверсиями может повлечь за собой потерю в 20% заявок, которые были оставлены посредством рекламных каналов.

Системы анализа данных присваивают показатель конверсии тому каналу трафика, после перехода по которому было совершено целевое действие. Пример: пользователь увидел рекламу в социальных сетях, сделал переход и совершил покупку. Соответственно, аналитическая система покажет, что конверсию принесли социальные сети.

Однако важно понимать, что сегодня во многих сферах бизнеса решение о приобретении товара или использовании услуги принимается не в результате первого и единственного посещения сайта.

Что такое ассоциированные конверсии?

На самом деле, один из наиболее часто задаваемых вопросов, которым задаются веб-мастера и аналитики – это вопрос о том, откуда приходят клиенты компании. Прямо и однозначно ответить на него нельзя, необходимо учитывать ряд важных ситуационных факторов. Необходимо понимать, каким образом происходит принятие решения о покупки и использовании услуги.

Положительный момент любой работы с аналитическими инструментами – это наличие трафика, судя по которому можно сделать вывод о наличии конверсии. Однако, как уже упоминалось ранее, такой трафик и конверсия воспринимается за ситуацию, в которой пользователь заходит и сразу делает покупку. Ситуация не редка, но все же такое бывает не всегда. Существует понятие многоканальной последовательности.

Происходит это обычно следующим образом:

1. Стандартный пользователь сети интернет планирует совершить покупку или воспользоваться услугой. Он видит рекламное предложение, которое может быть размещено на стороннем сайте, в социальной сети. Если это предложение кажется ему привлекательным, он зайдет на ресурс и ознакомится с ним более подробно. При этом, совершенно не факт, что он решит воспользоваться этим предложением сразу. Напротив, скорее всего он захочет изучить аналогичные предложения от других компаний. Однако, информация о предложении и о сайте отложится у него в памяти.

2. После того, как пользователь готов к покупке товара, он начнет искать информацию о нем целенаправленно. Для этого он воспользуется помощью поисковой системы. В случае, если он увидит в выдаче знакомый сайт и вспомнит о привлекательном предложении, скорее всего он перейдет на этот сайт. Возможно, он сразу примет решение о покупке, а возможно – изучит товары более подробно и подпишется на рассылку.

3. Чуть позже пользователю приходит письмо с информацией об интересующем его товаре, например – о скидках на него. После этого он переходит на сайт и делает покупку.

2.png

Таким образом, согласно информации, которая предоставляется системами аналитики, заказ принесла рассылка по электронной почте. Но так ли это на самом деле? Ответ - нет. Но это будет причиной, по которой владелец сайта может решить, что другие виды рекламы не работают, а значит, можно перестать использовать их. Стоит ли так делать? Не рекомендуется. Как же грамотно поступить в этой ситуации, чтобы не допустить ошибку?

Система Google Analytics показывает два вида конверсий – стандартные отчеты, т.е. конверсии по последнему клику и ассоциированные. Ассоциированные конверсии – это конверсии, в которых представленный канал был не последним, а вспомогательным. Благодаря этому показателю становится возможным узнать, какие рекламные каналы приносят результат в виде целевого действия, или конверсии, в привычном смысле этого слова. Чем дороже предлагаемый вами товар или услуга, тем больше посещений будет перед окончательным решением.

Почему информация, предоставляемая системами об ассоциированных конверсиях, важна?

Информация о подобном типе конверсий просто необходима для грамотной оптимизации рекламных кампаний. Не принимая эти данные во внимание, вы можете столкнуться с проблемой риска прерывания конверсионных цепочек и в конечном итоге потерять часть клиентов.

Иногда пользователи сталкиваются с ситуациями, когда какие-то из видов рекламы не приносят ожидаемого результата – то есть, процент покупок, который приходится на них, совсем небольшой. Отключая их, владелец веб-сайта планирует сильно сэкономить денежные средства и при этом не сильно потерять в заказах. По факту результат может быть совершенно противоположным, в том случае, если представленные виды рекламы дают большое число именно ассоциированных конверсий. Если вы допустили подобную ошибку, то выходом из ситуации может быть восстановление прежних рекламных кампаний. Это поможет вернуть ранние результаты.

При анализе трафика с рекламы информация об ассоциированных конверсиях может пригодиться при следующих действиях:

1. Точный расчет СРА (Cost per Action — стоимость за действие) по рекламному каналу. При учете данного типа конверсий конечная стоимость заявки может измениться (снизиться).

2. Грамотное распределение бюджета между разными видами используемой рекламы. Изучив представленные данные, вы можете осознать, что некоторые виды, на самом деле, приносят больше результата, чем демонстрирует классический отчет.

3. Объективное решение о том, какой именно вид рекламы рентабелен и результативен, а какой нет. Анализировать можно не только рекламные каналы, но и поисковые запросы, которыми часто пренебрегают.

Использование моделей ассоциированных конверсий на практике

Действительно, наиболее простой, популярный и очевидный способ применения обозначенного вида конверсий – это аналитика данных рекламных компаний и их последующая оптимизация. Для того, чтобы оптимизировать рекламные кампании, необходимо выполнить задачу грамотного распределения бюджета – это, в свою очередь, приведет к тому, что количество продаж вырастет, а общая стоимость относительно них снизится. Для выполнения поставленных задач можно использовать следующие модели:

1. Модель атрибуции, основанная на воронке продаж.

При построении так называемой воронки продаж каждый шаг потребителя имеет принципиальное значение. Весь конверсионный путь пользователя можно разбить на отдельные элементы. Здесь нельзя сделать упор только на первый или последний клик, ведь все действия важны в равной степени. Грамотно построенная воронка позволяет определять в процентном соотношении, какой именно элемент маркетинговой кампании получился наиболее удачным, чтобы сделать верные выводы.

Если говорить о распределении бюджета, то выделение средств требуется на каждом этапе воронки, в том числе для того, чтобы:

  • каждый потенциальный клиент смог узнать об имеющемся предложении. Для этого осуществляется сео-продвижение, даются объявления в социальных сетях;
  • целенаправленно привлечь внимание клиента путём контекстной и прямой рекламы (например, в СМИ);
  • установить доверительные отношения и повысить лояльность благодаря всевозможным рассылкам и уведомлениям, оперативно сообщающим о будущих акциях и скидках.
2. Модели, предоставляемые системой аналитики Гугл.

Система предлагает своим пользователям изучить ценность канала по нескольким моделям. Открыв отчет «Конверсии» - «Атрибуция» - «Инструмент сравнения» можно проанализировать, как меняется ценность канала исходя из сравнительных характеристик. Этот инструмент также показывает рост конверсий в зависимости от типа рекламного канала.

Анализ отчета Google Analytics: как просчитать ассоциированную конверсию

3.png

Выше представлен пример отчетности по ассоциированным конверсиям в Гугл с автоматическим расчетом прибыли с канала. Аналитический инструмент сохраняет путь любого пользователя к целевому действию в течение тридцати дней. Он находится в разделе: «Конверсии» - «Многоканальные последовательности» - «Ассоциированные конверсии». Для формирования отчета потребуется выбрать настройки:

  • цели для аналитики;
  • время анализа;
  • AdWords либо весь трафик.

После этого вашему вниманию будет представлена таблица, в которой будет отражено какое количество вспомогательных конверсий привлек каждый канал. В случае, если вы проставили ценность цели или присутствует модуль электронной торговли, то будет отражена также приблизительная сумма денежных средств с каждой конверсии. В отчете это раздел «Ценность ассоциированных конверсий».

Оценивать нужно также столбец «Ассоциированные конверсии/конверсии по последнему клику или прямому взаимодействию»:

  • от 0 до бесконечности – чем ближе значение к 0, тем выше ценность канала для прямых продаж;
  • чем ближе к 1, тем большее значение канала в качестве вспомогательного.

Информацию об ассоциированных конверсию необходимо учитывать при оптимизации рекламных кампаний. Если отказаться от этого инструмента, есть риск прервать одну из цепочек взаимодействий и лишиться конверсий, которые она приносит.

Статистика, показываемая в отчете Google Analytics продемонстрирует эффективность кампаний и ключевых фраз. Ассоциированные конверсии покажут, какие каналы помогут получить целевые и вспомогательные действия, достаточно только настроить модели, соответствующие вашим целям, как было показано выше.

Данные об ассоциированных конверсиях могут пригодиться при постановке и решении многих задач: главное распорядиться информацией с умом, а лучше – воспользоваться помощью специалиста.

Самое важное и интересное для вас!
Подпишитесь на ежемесячную рассылку от Dial и заряжайтесь интересными идеями!
Нажимая кнопку "Отправить" я даю согласие на обработку персональных данных
Новые
Отправить материалы на почту
Нажимая кнопку "Отправить" я даю согласие на обработку персональных данных

Оставьте заявку — поможем разобраться с вашими задачами

Прямо сейчас консультируем
клиентов

Яндекс.Метрика Яндекс цитирования Участник проекта CMS Magazine