Ассоциированные конверсии
Ассоциированные конверсии (Assisted Conversions) - промежуточные целевые взаимодействия пользователя с различными маркетинговыми каналами, которые не привели непосредственно к конверсии, но внесли вклад в её достижение, помогая продвигать клиента по воронке продаж. Это вспомогательные касания на пути пользователя, которые предшествуют финальному переходу и подталкивают его к целевому действию.
В интернет-маркетинге ассоциированные конверсии позволяют справедливо оценивать вклад всех каналов коммуникации, избегая ситуации, когда бюджет снимается с каналов, которые не приносят прямых продаж, но эффективно работают на верхних уровнях воронки.
Что такое ассоциированные конверсии
[править]Прежде чем совершить покупку, пользователь редко ограничивается одним визитом. Типичный путь может выглядеть так: увидел таргетированную рекламу в соцсетях, через несколько дней прочитал статью в поиске, затем подписался на email-рассылку и только после перехода из письма совершил покупку.
В этой цепочке:
- Прямая конверсия - последний переход (из email-рассылки), который непосредственно привёл к покупке.
- Ассоциированные конверсии - все предыдущие касания (соцсети, поиск), которые помогли пользователю узнать о бренде, изучить предложение и принять решение.
Исследование Google показало: пользователи, видевшие рекламу, но не кликнувшие на неё, на 155% чаще конвертируются через 2-4 недели при повторном заходе с другого источника. Это доказывает, что даже «холодные» показы работают как ассоциированные конверсии.
Роль каналов в конверсионном пути
[править]В многоканальных последовательностях каждый канал может выполнять 3 роли:
- Первое взаимодействие (First Interaction) - канал, с которого началось знакомство с брендом (инициация интереса).
- Ассистирующее взаимодействие (Assist Interaction) - любое промежуточное касание на пути к конверсии (поддержание интереса, напоминание).
- Последнее взаимодействие (Last Interaction) - канал, непосредственно перед конверсией (закрытие сделки).
Зачем анализировать ассоциированные конверсии
[править]Понимание пути и поведения клиентов
[править]Ассоциированные конверсии показывают, как пользователи приходят к целевому действию: по каким источникам они переходят на сайт, сколько касаний совершают перед главной конверсией, какой канал становится решающим. Это помогает лучше понять целевую аудиторию, её мотивы и действия.
Справедливая оценка эффективности каналов
[править]Если канал не приносит прямых конверсий, он может казаться неработающим. Например, пользователь пришёл по контекстной рекламе, не купил, но запомнил бренд. Через неделю он ввёл название в поиске и совершил покупку. В отчёте по последнему клику конверсия достанется органическому поиску, хотя именно контекст познакомил пользователя с брендом.
Ассоциированные конверсии позволяют увидеть реальный вклад каждого канала и не отключать те, которые работают на верхушку воронки.
Расчёт реальной стоимости клиента
[править]Чем больше визитов на сайт совершает пользователь до покупки, тем дороже он обходится бизнесу. Чтобы его привлечь, приходится задействовать много рекламных каналов и активнее расходовать бюджет. И наоборот: чем короче путь клиента от первого визита до покупки, тем дешевле стоимость его привлечения (CAC).
Оптимизация бюджета
[править]Понимание связок каналов позволяет снизить стоимость привлечения. Например, если дорогой поиск работает в паре с дешёвым баннером, средний CPL снижается. Можно выстраивать стратегии, где 1 канал знакомит с брендом, а другой «дожимает».
Выявление скрытых драйверов продаж
[править]Автохолдинг «Максимум» долго оценивал эффективность CRM-канала только по прямым конверсиям и считал его вклад неочевидным. Построив отчёт по ассоциированным конверсиям с окном атрибуции 30 дней, команда выяснила: даже если человек не кликнул на ссылку в письме, рассылка могла подтолкнуть его к покупке позже. Это помогло пересмотреть роль CRM-маркетинга и увеличить на него бюджет.
Психология и эффект знакомства
[править]Ассоциированные конверсии работают на психологическом уровне: даже если пользователь не кликнул на рекламу, сам факт её просмотра создаёт эффект знакомства с брендом. При последующих встречах с брендом (в поиске, соцсетях, рекомендациях) у пользователя возникает чувство узнавания, что повышает доверие и вероятность покупки.
Где искать ассоциированные конверсии
[править]Google Analytics (Universal Analytics)
[править]В Universal Analytics отчёт «Ассоциированные конверсии» находился в разделе «Конверсии > Многоканальные последовательности». Метрики включали:
- Assisted Conversions - количество конверсий, в которых канал участвовал как ассистирующий (не последний).
- Assisted Conversion Value - ценность этих конверсий.
- Last Click or Direct Conversions - конверсии, где канал был последним.
- Assisted/Last Click Ratio - соотношение, показывающее роль канала (чем выше 1, тем важнее ассистирующая роль).
Google Analytics 4 (GA4)
[править]В Google Analytics 4 прямой метрики «ассоциированные конверсии» нет, но её аналог можно найти:
- Пути атрибуции (Advertising → Conversion Paths) - отображает последовательности каналов, приведшие к конверсиям.
- Модели атрибуции - можно выбрать линейную, позиционную или data-driven модель для распределения ценности.
Для расчёта ассоциированных конверсий вручную можно выгрузить данные по путям конверсий, удалить последний источник в каждой цепочке и агрегировать оставшиеся.
Яндекс Метрика
[править]В Яндекс Метрике нет отдельного отчёта по ассоциированным конверсиям, но можно оценить их вклад следующим образом:
- Открыть отчёт «Источники, сводка».
- Создать сегмент с визитами, в которых была достигнута цель.
- Выбрать модель атрибуции «Последний переход».
- Выделить визиты, в которых интересующий источник был среди источников трафика, но не последним.
Ограничение: в одном отчёте можно анализировать только 1 источник трафика.
TikTok Ads Manager
[править]TikTok также предоставляет данные по ассоциированным конверсиям:
- Referred Conversions - TikTok был последним взаимодействием.
- Assisted Conversions - TikTok появился раньше в пути, другой канал был последним.
Это помогает понять вклад TikTok в конверсии, даже если финальная покупка произошла через другой канал.
Модели атрибуции для ассоциированных конверсий
[править]Модели на основе правил
[править]| Модель | Принцип работы | Применение |
|---|---|---|
| Первый переход | Конверсия засчитывается первому каналу | Оценка каналов, привлекающих новую аудиторию |
| Последний переход | Конверсия засчитывается последнему каналу | Простая модель, стандарт для отчётов |
| Линейная | Равномерное распределение ценности между всеми каналами | Длинные циклы, где каждый этап важен |
| Позиционная (U-образная) | 40% - первому, 40% - последнему, 20% - промежуточным | Когда важно и вовлечение, и закрытие |
| По давности (Time decay) | Больший вес более поздним касаниям | Каскады с растущей стоимостью привлечения |
Алгоритмические модели
[править]Data-driven модель (GA4) - система сама анализирует статистику и определяет вклад каждого канала, используя принципы теории игр (вектор Шепли). Модель оценивает, насколько каждый канал увеличил вероятность конверсии при добавлении к остальным.
ROI и ассоциированные конверсии
[править]Для расчёта реального ROI канала с учётом ассоциированных конверсий можно использовать формулу:
`ROI = (Ценность прямых конверсий + Ценность ассоциированных конверсий - Затраты на канал) / Затраты на канал × 100%`
Это даёт более справедливую оценку, особенно для каналов верхнего уровня воронки.
Когда особенно важно учитывать ассоциированные конверсии
[править]- Длинный цикл принятия решения - недвижимость, B2B, сложная техника.
- Многоканальный маркетинг - используются разные каналы (поиск, соцсети, email, медийная реклама).
- Распределение бюджета - чтобы справедливо оценить ROI каждого канала.
- Высокая стоимость привлечения - когда нужно оптимизировать связки каналов.
Офлайн-ассоциированные конверсии
[править]Ассоциированные конверсии могут быть не только цифровыми. Офлайн-активности (ТВ-реклама, наружная реклама, мероприятия) также могут выступать в роли ассистирующих каналов, даже если их прямой эффект сложно измерить. Интеграция с сквозной аналитикой и коллтрекингом позволяет частично отслеживать такие взаимодействия.
Пример анализа
[править]Кейс ecommerce-проекта:
- Около 40% покупок совершаются в ходе первого визита.
- Для 60% покупок атрибуция по последнему переходу может быть неточной.
При анализе кампаний важно учитывать их цели:
- Ретаргетинговые кампании часто переоцениваются при анализе по модели последнего перехода.
- Кампании на узнаваемость могут быть недооценены.
