Модель атрибуции
Другие названия: маркетинговая атрибуция, attribution model
Модель атрибуции — это правило, по которому компания решает, какую долю заслуги за продажу или заявку получает каждая маркетинговая точка контакта, с которой клиент столкнулся до конверсии.
Клиент редко покупает после одного объявления. Он может кликнуть по рекламе в Яндекс Директе, через три недели открыть письмо и в итоге купить, зайдя на сайт напрямую. Модель атрибуции решает, какой из трёх точек контакта засчитать продажу, и разные модели отвечают на этот вопрос очень по-разному.
Линейная модель: доля каждой точки контакта = 1 / число точек контакта на пути клиентаПример
Возьмём клиента с тремя точками контакта до покупки: клик по поисковой рекламе, открытие письма и прямой заход на сайт. В модели по последнему клику прямой заход получает 100% заслуги, остальные две точки — ничего. В линейной модели каждая из трёх точек получает треть, около 33%. Если компания смотрит только на последний клик, поисковая реклама в этой продаже выглядит бесполезной, хотя именно она начала путь клиента.
Распределение здесь показывает, как две модели расходятся на одном и том же пути. Это не замер реальной кампании.
Как применять
Выбирайте модель под решение, которое она должна поддержать, а не по привычке. Последний клик прост и подходит бизнесу с коротким путём клиента через один канал. Линейная модель или модель с весом по позиции лучше подходят длинному пути, где до продажи участвуют несколько каналов. Какую бы модель ни выбрали, используйте одну и ту же во всех отчётах, чтобы сравнение каналов оставалось честным из месяца в месяц.
Пересматривайте выбор модели, когда меняется длина пути клиента. Модель, настроенная на два касания, сильно искажает картину, когда касаний становится шесть или семь.
Типичные ошибки
Частая ошибка — переключать модели атрибуции между отчётами, чтобы любимый канал выглядел лучше. Как только это замечают, доверие к цифрам пропадает. Вторая — опираться только на последний клик в бизнесе с долгим выбором. Каналы верха воронки, например контент и охватные кампании, тогда не получают ни заслуги, ни бюджета. Третья — считать результат модели фактом, а не оценкой: ни одна модель атрибуции не показывает точно, что повлияло на решение покупателя.
Прежде чем отключать канал, который слаб в одной модели и силён в другой, посмотрите на срок окупаемости клиента по каналам.