Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Как оценить эффективность каналов привлечения трафика на сайт

579 views

Published on

Презентация с вебинара в школе интернет-маркетинга «Топ Эксперт»
Докладчик: Алексей Данилин — Analytics Strategist, Netpeak.
Запись вебинара: http://bit.ly/2j7s8Pz

Published in: Marketing
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Как оценить эффективность каналов привлечения трафика на сайт

  1. 1. Алексей Данилин Как выбрать модель атрибуции в Google Analytics, чтобы не тратить бюджет зря
  2. 2. О себе Analytics Strategist в агентстве интернет-маркетинга Netpeak и сервисе Serpstat. Принцип оказания услуг Netpeak — интернет-маркетинг для бизнеса, а цель — рост продаж у клиентов. C нами вы инвестируете в будущее вашей компании, добиваетесь окупаемости бизнеса, увеличиваете ROI (возврат вложенных средств) и оборот. a.danilin@netpeak.net
  3. 3. План доклада 1. Что такое модель атрибуции и для чего она существует. 2. Какие модели атрибуции используются в популярных системах аналитики. 3. Какие есть альтернативные модели атрибуции и в чем их отличие от стандартных. 4. Кейс Serpstat по использованию модели атрибуции.
  4. 4. Что такое модель атрибуции Модель атрибуции – набор правил, определяющих принцип распределения ценности среди точек взаимодействия в пути конверсии.
  5. 5. Типичное представление о конверсии в интернете
  6. 6. Реальные пути конверсии
  7. 7. Для чего она существует Модель атрибуции нужна для распределения ценности, полученной в результате конверсии, по предыдущим шагам в жизненном цикле пользователя. Источник изображения
  8. 8. Какие существуют модели атрибуции в системах аналитики Источник изображения
  9. 9. Последнее взаимодействие
  10. 10. Первое взаимодействие
  11. 11. Последнее непрямое взаимодействие
  12. 12. Последнее взаимодействие через AdWords
  13. 13. Линейная модель
  14. 14. Временной спад
  15. 15. На основании позиции
  16. 16. Пользовательская модель
  17. 17. Почему возникает потребность в альтернативных моделях атрибуции ● Шаги, по которым проходит пользователь, оцениваются с точки зрения наличия шага, а не каких-либо действия пользователя во время шага. Если пользователь пришел на сайт и никак не продвинулся по воронке продаж, такой шаг стоит оценить ниже, чем шаг, на котором пользователь стал ближе к покупке. ● В качестве ценности используется действие на сайте. Но реальный доход от пользователя может сильно отличаться от информации, отправленной в Google Analytics. Как в большую, так и в меньшую сторону.
  18. 18. Альтернативные модели атрибуции 1. OWOX BI Attribution 2. Модель атрибуции на основе цепей Маркова 3. Google Analytics 360 Data-Driven Attribution
  19. 19. OWOX BI Attribution
  20. 20. OWOX BI Attribution
  21. 21. Модель атрибуции на основе цепей Маркова Подробнее о модели читайте тут
  22. 22. Модель атрибуции на основе цепей Маркова
  23. 23. Google Analytics 360 Data-Driven Attribution
  24. 24. Кейс Serpstat по использованию модели атрибуции Причина отказа от стандартных моделей атрибуции - нам нужно было более объективно оценить вклад контекстной рекламы в конверсии.
  25. 25. Кейс Serpstat по использованию модели атрибуции В Serpstat мы использовали OWOX BI Attribution потому что: ● есть возможность сбора не сэмплированных данных; ● есть возможность импорта расходов; ● воронка учитывает реальные цели бизнеса; ● все настраивается в одном интерфейсе :)
  26. 26. Сбор данных в Google BigQuery
  27. 27. Настройка модели
  28. 28. Построение отчетности
  29. 29. Принятие решений по отчетам
  30. 30. Подробное описание кейса с бюджетами и сроками Цены, сроки, подробное описание здесь: http://netpeak.net/ru/blog/kak-nastroit-maksimal-no-ob-ektivnuyu-veb-analit iku-i-otladit-rabotu-otdela-kontekstnoi-reklamy-manual-ne-dlya-chainikov/
  31. 31. Узнайте больше об интернет-маркетинге

×