Новая модель атрибуции: оптимизируем рекламные кампании

Изначально управляли кампаниями по классической модели атрибуции. Но со временем решили изменить подход к оценке эффективности. На это повлияло понимание, что вместо прямой отдачи часть рекламных кампаний (особенно сетевые) дают отложенный результат. При этом они остаются важным звеном в цепочке пути пользователя к покупке. Оптимизация по классической схеме состояла бы из 2 направлений:

• увеличение объёмов кампаний с допустимым ДРР;
• сокращение кампаний с ДРР выше планового.

Собрав традиционную статистику за предыдущий квартал по всем рекламным каналам и кампаниям по показателям LNDC (последний непрямой переход) доли рекламных расходов, мы решили дополнить её коэффициентом ассоциированных транзакций (произвольное соотношение ассоциированных конверсий/ конверсий по последнему клику или прямому взаимодействию в отчёте Google Analytics по многоканальным последовательностям). На основании данного коэффициента мы сделали шкалу «корректировок по атрибуции», где повысили плановый ДРР для части кампаний на 10%, 20% или 30% в зависимости от вклада данных кампаний в дальнейшее совершение заказа пользователя. Ограничение в 30% к доле рекламных расходов сверх плана мы поставили себе, понимая, что «ассоциированный доход» не является достоверным, а лишь служит неким маркером дополнительной ценности. Одновременно с этим увеличили число кампаний с допустимым уровнем ДРР и сократили все остальные.

После смены подхода рост LNDC-оборота вырос более чем на 50% при среднем сезонном росте отрасли в данный период 10-20%, а доля рекламных расходов снизилась за тот же отрезок времени на 25%.

Меняйте правила игры и пробуйте новое. Всего несколько походов, и ваши рекламные кампании будут в отличной форме.