Клиенты редко совершают покупку сразу после первого знакомства с брендом. Прежде чем принять решение, они могут увидеть рекламу в социальных сетях, перейти на сайт из поисковой системы, открыть email-рассылку, посмотреть вебинар или несколько раз взаимодействовать с брендом через разные каналы.
В такой ситуации бывает сложно определить, какое именно взаимодействие сыграло решающую роль в конверсии. Именно на этот вопрос помогает ответить маркетинговая атрибуция. Она позволяет определить, какие маркетинговые каналы и точки взаимодействия оказывают наибольшее влияние на путь клиента к покупке, чтобы компании могли эффективнее распределять бюджет и принимать решения на основе данных.
В настоящей статье рассмотрим:
Маркетинговая атрибуция помогает понять, какие именно точки контакта с брендом повлияли на решение клиента купить товар или услугу - то есть какой путь клиент прошёл, прежде чем оформить покупку.
На основе этой информации маркетологи могут определить, какие маркетинговые кампании или каналы обеспечивают наибольшее количество конверсий. Если вам когда-либо задавали вопрос «Откуда вы узнали о нашем продукте?», значит, вы уже сталкивались с маркетинговой атрибуцией.
Маркетинговая атрибуция также помогает маркетинговым командам понять, как настраивать кампании для привлечения клиентов с высокой вероятностью конверсии и как стимулировать существующих клиентов к повторным покупкам.
Кроме того, маркетинговая атрибуция помогает объединить данные маркетинга и продаж на всех этапах воронки - от первоначальной квалификации лида до конверсии.
Использование маркетинговой атрибуции дает маркетинговым командам ряд преимуществ.
Когда вы понимаете, какие факторы стоят за каждой конверсией, становится проще персонализировать маркетинговые и коммерческие взаимодействия. Это позволяет сделать их более эффективными в будущем.
Чтобы добиться максимальной отдачи от маркетинговых инвестиций, важно понимать, какие каналы обеспечивают самые высокие показатели конверсии. Маркетинговая атрибуция позволяет получить эту информацию.
Понимание того, как клиенты взаимодействуют с брендом и его предложениями, помогает определить, какие характеристики продукта или ценность наиболее важны для аудитории. Эти знания можно использовать для совершенствования продукта в соответствии с потребностями клиентов.
Маркетинговая атрибуция помогает обосновать маркетинговые расходы и получить поддержку со стороны заинтересованных лиц. Например, если генеральный директор спросит, почему компания тратит большие суммы на наружную рекламу, хотя большинство покупок совершается онлайн, данные маркетинговой атрибуции помогут подтвердить, что реклама на билбордах действительно влияет на продажи. Чтобы использовать маркетинговую атрибуцию на практике, важно понимать, какие модели существуют и чем они отличаются.
Существует два основных типа моделей маркетинговой атрибуции:
Эффективность модели атрибуции во многом зависит от того, насколько она соответствует задачам бизнеса. Например, если необходимо отслеживать влияние одной точки взаимодействия, такой как маркетинговые активности на верхних этапах воронки продаж, скорее всего, подойдет одноточечная модель атрибуции.
Каждый из этих типов включает несколько разновидностей моделей, каждая из которых имеет свои преимущества, недостатки и наиболее подходящие сценарии применения.
Эти модели маркетинговой атрибуции присваивают всю ценность одной конкретной точке взаимодействия на пути клиента.
Согласно модели первого взаимодействия, решающее влияние на конверсию оказывает первое знакомство клиента с брендом. Поэтому вся ценность конверсии присваивается именно этой первой точке взаимодействия независимо от любых последующих контактов с компанией.
Поскольку модель первого взаимодействия показывает, какие маркетинговые активности первыми привлекают внимание новых клиентов, она особенно полезна, если необходимо понять, какие каналы наиболее эффективны на верхнем этапе воронки продаж.
Модель первого взаимодействия не учитывает взаимодействия клиента после первого контакта. Кроме того, она может создавать искаженное представление об эффективности других маркетинговых каналов. Например, канал, которому присваивается вся ценность конверсии, может успешно привлекать посетителей на сайт, но не приводить к продажам.
Модель последнего взаимодействия присваивает всю ценность последнему взаимодействию клиента перед совершением покупки, не учитывая предыдущие контакты. Она основана на предположении, что конверсия произошла благодаря последнему маркетинговому взаимодействию, поэтому именно эта точка взаимодействия получает всю ценность. Такой подход также называют атрибуцией по последнему клику (Last-click attribution).
Модель последнего взаимодействия полезна, если необходимо понять, какие маркетинговые активности непосредственно побуждают клиентов к совершению целевого действия, даже если до этого решение постепенно формировалось под влиянием других каналов.
Модель не учитывает взаимодействия клиента, которые произошли до последнего контакта. В результате невозможно оценить, насколько другие маркетинговые каналы повлияли на итоговую конверсию.
Многоточечные модели атрибуции стремятся определить вклад каждого канала и касания на пути клиента. Такие модели обычно считаются более точными, поскольку учитывают весь путь клиента, а не одно-единственное взаимодействие.
Одной из сложностей многоточечной атрибуции является то, что определить реальный вклад каждого канала удается не всегда. Например, влияние офлайн-источников, таких как «сарафанное радио» или узнаваемость бренда, практически невозможно точно измерить.
Несмотря на эти ограничения, такие модели атрибуции позволяют получить более полное представление о том, как различные маркетинговые каналы влияют на конверсию.
Линейная модель атрибуции распределяет ценность конверсии поровну между всеми точками взаимодействия клиента на пути к покупке. Это означает, что каждый маркетинговый канал или контакт с брендом получает одинаковую долю ценности независимо от того, когда произошло взаимодействие и какое влияние оно оказало на итоговую конверсию.
Линейная модель позволяет учитывать весь путь клиента, а не только первое или последнее взаимодействие. Она показывает вклад каждого канала в цепочке - а не только точку входа или точку продажи.
Линейная модель предполагает, что каждое взаимодействие одинаково влияет на конверсию. На практике это не всегда так, поскольку одни точки взаимодействия могут играть более значимую роль, чем другие.
Модель атрибуции с учетом давности взаимодействия присваивает больший вес точкам взаимодействия, которые произошли ближе к моменту конверсии. По мере удаления от момента покупки ценность каждого предыдущего взаимодействия постепенно уменьшается.
В качестве примера можно представить клиента, который впервые познакомился с брендом несколько месяцев назад, а непосредственно перед покупкой получил email-рассылку с персональным предложением. В этом случае модель присвоит большую часть ценности последнему взаимодействию, однако предыдущие контакты также будут учтены.
Модель учитывает все точки взаимодействия, при этом отдавая больший приоритет тем, которые происходят ближе к конверсии. Такой подход особенно полезен, если предполагается, что именно последние контакты оказывают наибольшее влияние на решение клиента.
Модель может недооценивать ранние взаимодействия, которые помогли познакомить клиента с брендом и сформировать первоначальный интерес к продукту.
U-образная модель атрибуции присваивает по 40% ценности первому и последнему взаимодействиям клиента. Оставшиеся 20% распределяются между всеми промежуточными точками взаимодействия.
Такой подход основан на предположении, что наиболее важными являются первое знакомство клиента с брендом и взаимодействие, непосредственно предшествующее конверсии, тогда как остальные контакты играют вспомогательную роль.
Модель позволяет одновременно оценить значимость первого и последнего взаимодействий, не исключая полностью влияние остальных точек контакта.
Модель предполагает, что первое и последнее взаимодействия всегда являются наиболее важными, хотя на практике на решение клиента могут существенно влиять и промежуточные контакты.
W-образная модель атрибуции распределяет ценность между тремя ключевыми этапами пути клиента. По 30% получают:
Оставшиеся 10% распределяются между всеми другими точками взаимодействия.
Такая модель особенно часто применяется в B2B-маркетинге, где путь клиента включает несколько важных этапов до заключения сделки.
Модель помогает оценить вклад наиболее значимых этапов воронки продаж и одновременно учитывает остальные взаимодействия клиента с брендом.
Для корректного применения модели необходимо точно отслеживать прохождение клиентом каждого этапа воронки продаж, что возможно не во всех компаниях.
Модель полной атрибуции пути клиента расширяет W-образную модель, добавляя еще одну ключевую точку взаимодействия - заключение сделки.
В этой модели ценность конверсии распределяется следующим образом:
Оставшиеся 10% распределяются между всеми другими точками взаимодействия на пути клиента.
Модель полной атрибуции пути клиента помогает оценить влияние маркетинговых активностей на протяжении всего процесса продаж - от первого знакомства клиента с брендом до завершения сделки.
Модель учитывает все наиболее значимые этапы пути клиента и связывает воедино весь путь от знакомства с брендом до закрытия сделки.
Для применения модели необходимо отслеживать большое количество данных о взаимодействиях клиента, поэтому она лучше подходит компаниям с хорошо выстроенной системой аналитики.
В отличие от других моделей атрибуции, модель на основе данных не опирается на заранее заданные правила или предположения о том, какие точки взаимодействия наиболее важны. Она анализирует данные о поведении клиентов и с помощью алгоритмов машинного обучения определяет вклад каждого взаимодействия в конверсию. По мере накопления новых данных модель автоматически совершенствуется и становится более точной.
Такой подход позволяет учитывать особенности поведения клиентов и изменения в эффективности маркетинговых каналов без необходимости вручную изменять правила атрибуции.
Модель атрибуции на основе данных позволяет получить более точную оценку вклада каждой точки взаимодействия, поскольку опирается на фактические данные, а не на заранее установленные правила. Кроме того, она адаптируется по мере изменения поведения клиентов.
Для эффективной работы модели требуется большой объем качественных данных. Кроме того, ее внедрение и использование могут потребовать специализированных аналитических инструментов и соответствующей экспертизы.
Именно поэтому качество и полнота данных становятся ключевым условием для работы модели на основе данных. Если информация о клиенте разрознена между сайтом, CRM, рекламными кабинетами и email-рассылками, алгоритму попросту не с чем работать - а любые прогнозы на неполных данных теряют точность.
Платформа клиентских данных Октопус CDP закрывает именно эту задачу: собирает данные обо всех точках взаимодействия клиента с брендом в единый профиль, на основе которого уже можно строить точную модель атрибуции. Сама модель атрибуции по-прежнему считается отдельным аналитическим инструментом - но без объединённых данных даже самый продвинутый алгоритм не сможет корректно оценить вклад каждого канала.
При выборе модели маркетинговой атрибуции следует учитывать особенности бизнеса, продолжительность цикла продаж, количество маркетинговых каналов и доступность данных.
Универсальной модели, подходящей для всех компаний, не существует.
Готовые модели атрибуции не являются строгими правилами: компании могут адаптировать их под свои задачи, комбинировать разные подходы или создавать собственные варианты распределения ценности между точками взаимодействия.
При выборе модели рекомендуется обратить внимание на факторы, описанные ниже.
Если клиент принимает решение о покупке быстро и взаимодействует с брендом через один или несколько каналов, может быть достаточно простой одноточечной модели атрибуции.
Однако при длительном цикле продаж такая модель может давать искаженные результаты. Например, если решение о покупке принимается через несколько месяцев после первого контакта с брендом, модель последнего взаимодействия может переоценить роль канала, который непосредственно предшествовал покупке, и не учитывать маркетинговые активности, которые сформировали первоначальный интерес клиента.
В таких случаях лучше использовать многоточечные модели атрибуции, которые учитывают несколько этапов пути клиента.
Если компания использует ограниченное количество каналов и основное взаимодействие с клиентами происходит через один источник, можно применять более простые модели атрибуции.
Если путь клиента включает множество каналов - например, рекламу, поисковую выдачу, email-рассылки, контент, социальные сети и офлайн-взаимодействия, - одноточечные модели могут не отражать реальный вклад каждого канала. В этом случае более подходящими будут многоточечные модели.
При использовании преимущественно цифровых каналов проще отслеживать взаимодействия клиента и применять сложные модели атрибуции.
Если значительная часть продаж происходит через офлайн-каналы, например через розничные точки, телефонные обращения или рекомендации клиентов, собрать полный путь клиента сложнее. В таких ситуациях важно учитывать ограничения данных и выбирать модель, которая соответствует доступной информации.
Выбор модели зависит от того, какие задачи необходимо решить. Разным командам маркетинга и продаж могут быть важны разные аспекты пути клиента.
Если digital-аналитикам или специалистам по отдельным маркетинговым каналам необходимо понять, какие источники лучше привлекают клиентов и какие взаимодействия чаще приводят к конверсии, могут использоваться модели первого или последнего взаимодействия, а также другие модели атрибуции в зависимости от задачи анализа.
Если задача заключается в оптимизации распределения маркетингового бюджета между каналами, более полезными могут быть многоточечные модели, поскольку они позволяют оценить вклад нескольких взаимодействий в итоговую конверсию.
Для B2B-компаний с длительным циклом продаж могут быть актуальны более сложные модели атрибуции, которые учитывают несколько этапов пути клиента - от первого контакта до формирования лида и заключения сделки.
Более сложные модели атрибуции требуют большего объема данных и качественной аналитической инфраструктуры. Например, для использования модели на основе данных необходимо иметь информацию о взаимодействиях клиента на разных этапах пути - от первого контакта до покупки.
Если данные хранятся в разных системах и не объединены, результаты атрибуции могут быть неполными или неточными.
Чтобы маркетинговая атрибуция была действительно полезной, важно не только выбрать подходящую модель, но и правильно организовать сбор данных, учитывать весь путь клиента и регулярно пересматривать подход к анализу.
Точность результатов маркетинговой атрибуции напрямую зависит от качества данных. Если информация собирается неполно, содержит ошибки или устарела, выводы также могут оказаться неточными.
Важно обеспечить корректный сбор данных обо всех точках взаимодействия клиента с брендом и регулярно проверять их качество. При этом необходимо учитывать не только первые контакты с потенциальными клиентами, но и последующие этапы пути - например, взаимодействия с лидами, которые уже были переданы в продажи.
Чтобы маркетинговая атрибуция помогала принимать решения, важно не только собирать данные о взаимодействиях клиентов, но и правильно настраивать систему измерения результатов. Каждый маркетинговый канал должен быть связан с бизнес-показателями, прежде всего с выручкой.
В отчетности необходимо учитывать вклад разных источников привлечения клиентов - например, онлайн-рекламы, вебинаров, конференций и других маркетинговых активностей. Это позволяет оценить не только количество лидов или взаимодействий, но и реальное влияние каждого канала на продажи.
Клиенты редко взаимодействуют с брендом только через один канал. Они могут увидеть рекламу, посетить сайт, открыть email-рассылку, обратиться к менеджеру или совершить другие действия перед покупкой.
Поэтому эффективная маркетинговая атрибуция должна учитывать весь путь клиента и объединять данные из разных каналов - как онлайн, так и офлайн. Важно отслеживать не только источники привлечения новых лидов, но и дальнейшие взаимодействия с клиентами на этапах воронки продаж.
Омниканальный подход показывает, какие каналы реально двигают клиента к покупке, а какие только создают видимость активности и какие каналы вносят вклад в итоговую выручку.
Поведение клиентов, маркетинговые каналы и стратегии продвижения со временем меняются. Модель атрибуции, которая хорошо работает сегодня, может оказаться менее эффективной в будущем.
Рекомендуется пересматривать выбранную модель атрибуции как минимум раз в квартал и при необходимости корректировать ее с учетом изменений в поведении клиентов, эффективности каналов и бизнес-задач. Регулярный пересмотр позволяет поддерживать точность анализа и получать более актуальные данные для принятия маркетинговых решений.
Не существует единственной модели атрибуции, которая подходила бы для всех ситуаций. Сравнение результатов нескольких моделей показывает, где выводы расходятся - и это само по себе ценная информация.
Например, модель первого взаимодействия помогает определить, какие каналы наиболее эффективно привлекают новых клиентов, тогда как модель последнего взаимодействия показывает, какие каналы чаще всего приводят к конверсии.
Современные аналитические платформы помогают автоматизировать сбор данных, отслеживать путь клиента на разных этапах воронки и применять различные модели атрибуции.
Использование таких инструментов упрощает анализ, помогает объединять данные из разных источников и принимать более обоснованные маркетинговые решения.
Несмотря на преимущества маркетинговой атрибуции, ее использование может быть связано с определенными сложностями.
Одна из основных проблем - недостаток или низкое качество данных. Если информация о взаимодействиях клиента с брендом собирается неполно или хранится в разных системах, становится сложно точно оценить вклад каждого канала в итоговую конверсию.
Еще одна сложность связана с измерением влияния отдельных точек взаимодействия. Не все контакты с брендом можно легко отследить и оценить. Например, рекомендации клиентов, узнаваемость бренда или офлайн-взаимодействия могут существенно влиять на решение о покупке, но их вклад сложно измерить с высокой точностью.
Кроме того, сложные модели атрибуции требуют соответствующих инструментов, аналитической экспертизы и налаженных процессов работы с данными.
Помимо технических сложностей, есть и организационная: результатами атрибуции довольно легко манипулировать. Отделы, которые не хотят терять часть бюджета, могут намеренно настраивать модель так, чтобы их собственная работа выглядела более результативной, чем есть на самом деле. Чтобы избежать этого, важно закрепить ответственность за выбор модели и интерпретацию данных за одной командой или выработать общий подход, согласованный на уровне компании, а не отдельных отделов.
Поэтому компаниям важно не только выбирать подход к атрибуции с учетом своих возможностей и задач бизнеса, но и заранее продумать, кто отвечает за модель и как защитить её от искажений в интересах отдельных команд.
Сложность использования модели атрибуции зависит от выбранного подхода, количества каналов и качества доступных данных.
Простые модели, например модель первого или последнего взаимодействия, можно внедрить относительно быстро, поскольку они требуют меньше информации для анализа. Более сложные многоточечные модели и модели на основе данных требуют более развитой аналитической инфраструктуры, поскольку необходимо отслеживать большое количество взаимодействий на разных этапах пути клиента.
При этом даже простая модель атрибуции может быть полезной, если она помогает ответить на конкретные бизнес-вопросы и используется для принятия маркетинговых решений.
Маркетинговая атрибуция помогает определить, какие каналы и точки взаимодействия вносят наибольший вклад в конверсии. На основе этих данных компании могут лучше понять путь клиента, эффективнее распределять маркетинговый бюджет и принимать более обоснованные решения.
Подходящая модель атрибуции зависит от целей бизнеса, особенностей пути клиента и доступных данных. Простые модели позволяют оценить влияние отдельных точек взаимодействия, а более сложные помогают получить комплексное представление о процессе принятия решения клиентом.
Независимо от выбранной модели атрибуции, наибольшую ценность она приносит тогда, когда результаты анализа регулярно используются для корректировки маркетинговой стратегии и распределения бюджета.
