Доверяй, но проверяй: о чем молчат системы сквозной аналитики
Статья будет полезна для маркетологов и руководителей ОМ, которые оценивают продукт своей деятельности по показателю окупаемости рекламы и используют в своей работе системы сквозной аналитики маркетинга.
Речь пойдет о точности расчетов систем сквозной аналитики построенных на Client ID. Большинство компаний сквозной аналитики известных мне используют систему Google Client ID для аттрибуции(привязки) расходов/доходов к рекламным кампаниям, то есть они являются посредниками между клиентом и Google в передаче данных.
Что такое Client ID?
Client ID – это уникальный идентификатор пользователя, который присваивается после захода на сайт.
Google пишет так "Client ID представляет из себя псевдоним устройства или экземпляра браузера". Client ID хранится в Cookies.
Cookies это хранилище данных пользователя в браузере.
Каждый раз, когда пользователь почистил Cookies ему будет присвоен новые Client ID, пользователь зашел по вашей рекламе с другого браузера он получит новый Client ID, пользователь зашел в режиме инкогнито он получит новый Client ID. По-пацански Google должен был писать так.
И в связи с этим возникает вопрос, сколько браузеров-устройств использует клиент при совершении покупки? Совершенно логично следующее утверждение, чем длиннее цикл сделки, тем больше вероятность того, что клиент совершит действие с нескольких браузеров и получит разные Client Id. Мне захотелось посмотреть на размер этого явления в цифрах.
Заходим в Google Analytics, выбираем ретаргетинговые кампании в которых мы возвращаем пользователя на сайт и смотрим сколько новых пользователей мы привлекли. По уму ретаргетингом мы не можем создавать новых пользователей. Но. Я выбрал рекламу в системе MyTarget. Взял диапазон 20 дней.
Что я вижу? Ретаргетинговая кампания построенная на пользователях за 360 дней дала нам 237 пользователей 193 из которых оказались новыми(81%).
К чему будет приводить подобная ситуация?
- Вы не сможете точно оценить удержание пользователей, так как один и тот же пользователь получает разные Client ID.
- Ретаргетинговые кампании будут создавать лиды по модели аттрибуции first-click(засчитывается доход каналу, с которого был первый заход на сайт), а этого быть не может.
- Ретаргетинговые кампании начнут создавать новых пользователей, а этого быть не может.
- Ретаргетинговые кампании живут абсолютно своей жизнью и по модели аттрибуции post click вы не увидите стабильных данных, которые позволяют вам оценить помогла ли рекламная кампания для покупки или нет. Из-за этого сложно сделать вывод о целесообразности использования ретаргетинговых кампаний.
- Чем длиннее цикл сделки, тем большую погрешность будет давать ваша система аналитики. В недвижимости, где цикл сделки может занимать год, а то и больше, будет вообще беда.
Я был бы признателен читателям статьи, если бы вы написали в комментариях, сколько новых пользователей создали ваши ретаргетинговые кампании за 30 дней, за 90 дней, за год.
Сейчас расскажу, как подстраховаться.
Чтобы делать точные выводы о результативности ретаргетинговых рекламных кампаний и не выключать их понапрасну я стал использовать бесплатный Facebook Attribution и функцию Оффлайн-конверсии.
Оффлайн-конверсии Facebook особенно удобны в случаях, когда заказ оставляется на сайте или в приложении, подтверждается менеджером и оплата осуществляется по выставленному счету, после оплаты изменяется статус в CRM-системе. Со статуса "Успешно реализовано" я передаю данные по сумме покупке в Facebook и на выходе получаю такие данные. И, знаете, работает на ура! Рекомендую данный метод для повышения точности расчетов!
Facebook сам решает повлияла ли рекламная кампания на покупку или нет. Конечно, он будет тянуть лямку в свою сторону, но у меня есть данные из Google Analytics и работая в симбиозе эти данные позволяют держать мне самые доходные ретаргетинговые кампании, что позволяет создавать высокий рост для бизнеса.
Буду признателен, если напишите, как вы решаете проблему кроссбраузерности и решаете ли её вообще?
С уважением, Семниев Александр