Маркетинговые модели атрибуции: что это и какие они бывают?

Статья обновлена 03.07.2022

Модель атрибуции — это маркетинговая модель, которую специалисты используют для оценки важности точек контакта с клиентами. Ведь понимание каждого шага внутри воронки может дать маркетологу значительное преимущество.

Что такое модели атрибуции?

Если потребитель купил товар после нажатия на медийное объявление, легко предположить, что это единственное, что было нужно для совершения продажи. Но что, если потребитель прошел более сложный путь к покупке? Он мог бы сначала кликнуть на баннер, затем загрузить приложение компании, затем посетить веб-сайт, найдя его в Google, опять зайти в приложение и совершить там покупку с купоном, который он нашел на сайте. 

Атрибуция направлена на то, чтобы помочь маркетологам лучше понять, когда и как различные каналы маркетинга способствуют конверсионным событиям. Эта информация может затем использоваться для информирования будущих бюджетных ассигнований.

Как работают модели атрибуции?

В рамках разных моделей атрибуции мы приписываем определенный вес различным типам маркетинговых материалов. Мы можем предположить, что на конверсию влияют первые касания с брендом — это одна модель атрибуции. Можем предположить, что 100% веса нужно передать материалу, который непосредственно привел к покупке. Это будет другая модель атрибуции. 

Важно: модели атрибуции распределяют именно ценность конверсий, а не их количество. Поэтому нет смысла оценивать конверсии без ценности на разных моделях атрибуции. У конверсий ценность либо должна быть корректно задана на этапе настройки в Яндекс Метрике / Google Analytics 4, либо рассчитана и передана в кабинеты аналитики вместе с конверсией.

Например, для интернет-магазинов вместе с конверсией покупки передают сумму заказа. Компании с более сложным циклом следки передают данные по конверсиям и их ценностям из CRM-системы вместе с суммой сделки.

Какие бывают модели атрибуции?

Маркетологи выделяют 10 основных моделей атрибуции. Поговорим о каждой подробнее.

Подробно о моделях атрибуции и ассоциированных конверсиях мы рассказываем в видео:

Первое касание (First Touch)

Модель первого касания предполагает, что за конверсию полностью отвечает маркетинговый материал, который привел клиента на сайт в первый раз.

Поскольку эта модель делает оценку на основе единственной точки соприкосновения, она переоценивает одну часть воронки. В рамках этой модели слишком сильно учитываются маркетинговые каналы, которые способствуют осведомленности и находятся в начале воронки.

Модель первого касания также подвержена ошибкам больше, чем другие модели атрибуции. Проблема здесь заключается в том, что если вы используете отслеживание конверсий (например, в Google Analytics), время между первым касанием и конверсией может быть больше, чем 30-90 дней, которые может использовать файл cookie для отслеживания. Очень часто эта модель указывает на ложное первое касание.

Лидо-генерационное касание (Lead Creation Touch)

Модель касания Lead Conversion часто можно спутать с моделью «Первое касание». Это связано с тем, что в системе маркетинговой аналитики, построенной вокруг генерации потенциальных клиентов, сеанс веб-сайта, на котором был получен лид, является первым сеансом, где данные отслеживаются и измеряются. В подобных системах, если истинное первое касание было анонимным, его как будто не существовало.

Преимущество модели Lead Creation Touch заключается в том, что она помогает понять, какие маркетинговые каналы стимулируют конверсию в лидов. Это важно, но это также небольшая часть всего пути клиента. Например, в долгом пути клиентов в B2B маркетинге может быть гораздо больше этапов, чем в стандартной лидогенерации. Предположение, что за получение клиентов полностью отвечают лидо-генерационные материалы недостаточно полно отражает сложность пути потребителя.

Последнее касания (Last Touch)

Эта модель атрибуции самая простая. Приписывая весь вес последнему касанию, мы даем наименьшее временное окно для возникновения ошибки в программе аналитики. В сложных B2B воронках период времени от последнего касания до конверсии намного короче, чем период времени от первого касания или от лидогенерационого касания. 

Это важно, потому что многие Cookie файлы могут работать только 30 или 90 дней. Если конверсия не происходит в этом окне, данные будут потеряны. Приписывая 100% веса последнему касанию, это временное окно перестает быть проблемой.

Последнее непрямое касание (Last Non-Direct Touch Attribution)

Эта модель немного более полезна, чем модель Last-Touch. Она устраняет ограничения «прямых» заходов.

В веб-аналитике прямые заходы — это большая головная боль. Трафик, приписываемый Direct, как правило показывает людей, которые вручную вводят ваш URL. Но в действительности почти каждый продукт маркетинговой аналитики рассматривает любого посетителя, у которого нет реферального источника, как Direct. Распространенный тип трафика, который классифицируется как прямой заход — это трафик с непомеченных (или неправильно помеченных) сообщений, объявлений или электронных писем без тегов. Вместо того, чтобы иметь свою категорию, прямой трафик становится универсальным сегментом, который не несет никакой полезной информации.

Иными словами, прямые заходы часто вводят в заблуждение. Таким образом, главное преимущество Last Non-Direct Touch заключается в том, что вы избегаете проблем с данными этого канала.

Последнее касание в [маркетинговый канал] (Last [Marketing Channel] Touch Attribution)

Это любимая модель атрибуции профильных маркетологов. SEO специалисты захотят использовать модель Last AdWords Touch. Социальные маркетологи, которые хотят показать свою ценность, будут использовать модель Facebook Last Touch или Twitter Last Touch.

Обратите внимание, что под «последним касанием» подразумевается последнее касание перед любой конверсией, которую вы настроили в аналитике. Это может быть конверсия в лид, конверсия в покупку или в нажатие какой-то кнопки на сайте.

Плюс модели в том что, как правило, ее используют по умолчанию различные брендовые сервисы. Так Facebook Insights использует модель Last Facebook Touch, AdWords Analytics использует модель Last AdWords Touch и так далее.

Негативный момент в том, что каждая из этих моделей предвзято относится к своему каналу и переоценивает его влияние. Если вы используете разные профильные модели атрибуции по отдельности, а затем объединяете их в один отчет, вы смешиваете разные данные и скорее всего получите неверную информацию. Судите сами, если пользователь кликает на объявление на Facebook в один день, в AdWords на следующей день, а конвертируются на третий, то две или более модели будут требовать засчитать конверсию на свой счет.

Линейная атрибуция (Linear Attribution)

Это самая простая модель атрибуции, которая учитывает несколько касаний. Она распределяет вес между всеми точками касания на пути пользователя равномерно.

Положительным моментом является то, что это модель, которая придает вес маркетинговым каналам на всех этапах воронки.

Отрицательный момент заключается в том, что она не учитывает потенциал различного воздействия маркетинговых контактов. Например, если потенциальный клиент проводит два дня на одной из ваших конференций, а затем идет домой и 19 раз посещает ваш сайт через прямые заходы, конференция получит 5% веса, хотя, скорее всего, она сделала всю работу. Прямые заходы, которые в данном случае являются лишь следствием конференции, получат 95% веса.

Распределение времени (Time Decay Attribution)

Time Decay — это модель с несколькими касаниями, которая приписывает больше веса точкам касания, находящимся ближе к конверсии. Предполагается, что чем позже на этапе пути пользователь видит материал, тем большее влияние этот материал оказывает на пользователя.

Проблема с этим допущением заключается в том, что модель никогда не даст решающий вес материалам, которые находятся в начале воронки. Даже в том случае, если они этого заслуживают.

U-образная (позиционная) атрибуция (U-Shaped (Position-Based) Attribution)

Модель U-Shaped, которую также называют позиционной, представляет собой модель атрибуции с несколькими касаниями. Она отлично подходит для маркетинговых команд, которые сосредоточены на формировании лидов. Эта модель отслеживает каждую точку касания, но вместо того, чтобы давать равные оценки всем точкам, она дает больше веса первому касанию и касанию, которое создает лида. Они получают по 40% веса, а оставшиеся материалы поровну делят 20%.

Недостатком этой модели является то, что она не учитывает маркетинговые усилия, помимо лидогенерации. Это делает ее идеальной для отчетов о потенциальных клиентах, но не более.

W-образная атрибуция (W-Shaped Attribution)

Модель W-Shaped похожа на предыдущую модель, но она включает также этап создания возможности.  Для многих компаний этот этап является концом маркетинговой воронки. Помимо придания значения первому касанию и преобразованию лидов, данная модель также делает акцент на создании возможности. Эти три точки соприкосновения получают 30% веса, а 10% делятся поровну между оставшимися этапами воронки.

Z-образная атрибуция (Z-Shaped Attribution)

Эта модель еще более сложная, чем W-образная атрибуция. Она также учитывает этапы воронки за пределами этапа создания возможности. Данная модель добавляет четвертый ключевой этап — закрытие клиента.

В рамках Z-образной атрибуции, каждая из точек контакта на четырех ключевых этапах получает 22,5% веса, а последние 10% делятся поровну между оставшимися этапами воронки.

Хотя может показаться, что чем больше ключевых точек соприкосновения — тем лучше, в реальности эта модель подходит только для компаний, в которых маркетинговый отдел работает в среде, которая полностью синхронизирована с отделом продаж. В рамках модели следует учитывать только текущие возможности сделок.

Маркетинговые модели атрибуции: заключение

Модели атрибуции — это довольно сложная тема. Если вы только начинаете заниматься интернет маркетингом (запускаете свою первую или вторую кампанию) — не стоит заморачиваться, так как попытка применять эти модели только усложнит вашу работу. 

С другой стороны, если ваш маркетинговый отдел уже настроил базовые кампании и построил работающие воронки, а вы занимаетесь оптимизацией РК и распределением бюджетов — это другой разговор.  

Понимание моделей атрибуции, а также таких понятий, как многоканальные последовательности, даст вам преимущество перед конкурентами, которые их не учитывают. Ведь вы сможете быстрее и эффективнее распределять бюджет, усиливая свое присутствие в каналах, которые приносят максимум эффекта.