Сегодня чтобы склонить пользователя к покупке как в онлайне, так и офлайне приходится прикладывать всё больше усилий. Увеличивается количество рекламных касаний, причём на разных устройствах (ноутбук, телефон, планшет). Вместе с этим возрастает и сложность измерения эффекта от каждого такого касания. Особенно это справедливо для товаров с длительным циклом покупки, когда задействовано множество маркетинговых каналов или когда часть действий в рамках итоговой конверсии пользователи совершают офлайн (эффект Research Online Purchase Offline).
Рекламные площадки и системы аналитики предлагают свои решения, чтобы измерить влияние касаний на пути пользователя к конверсии (атрибуцию). Самое популярное бесплатное решение — это Google Analytics. Однако если сравнить количество конверсий в Google Analytics и Facebook Ads или даже Google Ads, вы наверняка заметите, что данные редко совпадают. С чем это связано?
1. Площадки не обмениваются достаточным количеством данных друг с другом (например, Facebook не отдаёт данные о рекламных показах в Google).
2. Вы видите данные в системах согласно установленным моделям и окнам атрибуции (периоду времени до конверсии, в который точкам, участвующим в ней назначается ценность, определённая моделью атрибуции). У площадок такие окна и модели могут быть разными.
Сегодня чтобы склонить пользователя к покупке как в онлайне, так и офлайне приходится прикладывать всё больше усилий. Увеличивается количество рекламных касаний, причём на разных устройствах (ноутбук, телефон, планшет).
Вместе с этим возрастает и сложность измерения эффекта от каждого такого касания. Особенно это справедливо для товаров с длительным циклом покупки, когда задействовано множество маркетинговых каналов.
3. Google сложнее собирать и понимать данные по мультиканальным конверсиям одного пользователя, Facebook проще, так как пользователи логинятся своими данными как на ноутбуках, так и на мобильных устройствах.