У меня есть ресурс, который привлекает нужную целевую аудиторию, но она не покупает сразу, а проходит этап прогрева. Множество компаний ведут медиа, и если я хочу увеличить число клиентов, я пишу статьи на актуальные темы и использую различные форматы, такие как текст и видео, чтобы прогреть аудиторию, хотя покупка может произойти только через месяц. Мой единственный ресурс — это бренд-медиа, которое находится на отдельном домене и связано с материнской компанией. Я уверен, что часть целевой аудитории стала клиентами материнской компании, но как мне это посчитать, если на их решение повлияли другие рекламные каналы, такие как уличная реклама или телевидение? Мне нужна система или методология для подсчета этого влияния. Мы уже используем ссылки и баннеры на сайте, но это, по сути, лишь поверхностный анализ. Я слышал, что некоторые коллеги разработали собственную систему атрибуции по модели Time Decay, и это именно то, что мне нужно, но на рынке готовых решений я пока не нашел. Может быть, у вас есть информация по этому поводу? Также приведу то, что удалось найти. Атрибуция «time-decay» — это метод в маркетинговой аналитике, который придает больший вес коммуникационным каналам, близким к конверсии, и снижает значение более ранних этапов взаимодействия. Эта модель подразумевает, что более поздние взаимодействия оказывают большее влияние на конверсию, чем ранние. Атрибуция «time-decay» позволяет оценить эффективность маркетинговых усилий в достижении конверсий, а также помогает оптимизировать распределение ресурсов и стратегии кампаний.
В вашем случае действительно может быть полезно использовать системы атрибуции, основанные на модели устаревания времени (time decay). Эта модель хорошо подходит для сценариев, когда у пользователей наблюдается многократное взаимодействие с различными точками касания перед принятием решения о покупке. ### Готовые решения и инструменты для атрибуции 1. **Google Analytics 360**: В платной версии Google Analytics есть возможность использовать различные модели атрибуции, в том числе time decay. Это позволит вам видеть, какие каналы и источники трафика активнее всего способствуют конверсиям. 2. **Adobe Analytics**: Также предлагает возможности для настройки моделей атрибуции, включая time decay. Это довольно мощный инструмент в плане анализа данных и настройки отчетов. 3. **HubSpot**: Платформа предоставляет инструменты для отслеживания взаимодействия с пользователями и может использовать разные модели атрибуции, включая time decay. Это удобно для контента на вашем бренд-медиа. 4. **Singular**: Это более специализированное решение для атрибуции, которое позволяет отслеживать эффективность различных маркетинговых каналов. Они предлагают алгоритмы, включая time decay, для назначения значений конверсиям. 5. **Adjust и Appsflyer**: Эти платформы в первую очередь ориентированы на мобильный маркетинг, но тоже предлагают хорошие решения для атрибуции с возможностью настройки моделей, включая time decay. ### Методология для оценки влияния Если готовые решения не удовлетворяют вашим потребностям, вы можете рассмотреть возможность создания собственной системы. Вот основные шаги: 1. **Сбор данных**: - Убедитесь, что вы собираете данные о всех точках взаимодействия пользователей (не только на вашем сайте, но и через другие каналы). 2. **Определение точек касания**: - Выявите ключевые этапы касания с вашим контентом, которые могли бы повлиять на решение о покупке. 3. **Разработка модели атрибуции**: - Создайте модель, которая будет распределять "вес" между этими точками касания в зависимости от времени взаимодействия и расстояния до конверсии. 4. **Тестирование и оптимизация**: - Запустите модель, соберите результаты и сравните с ожидаемыми результатами. Внесите изменения на основе анализа. 5. **Интеграция с другими источниками данных**: - Постарайтесь объединить данные о пользователях с внешними источниками информации (например, данными о телевидении и уличной рекламе), чтобы получить более полное представление о влиянии всех маркетинговых активностей. ### Заключение Атрибуция по модели time decay может значительно облегчить понимание того, как разные каналы влияют на решение о покупке. Если готовые решения вас не устраивают, подумайте о разработке кастомизированной методологии, которая будет учитывать специфику вашего бизнеса.