Многоканальная атрибуция

АТРИБУЦИЯ
в веб-аналитике становится главным критерием оценки успеха маркетинга для E-commerce. Однако существует множество распространенных ошибок, которые могут привести к неверной атрибуции, что затруднит маркетологам проведение успешных кампаний.

AMIHUB

– это умная модель атрибуции на основе данных, благодаря которой специалисты минимизируют риск ошибки в расчетах и распределении бюджета по рекламным каналам.

AMIHUB помогает решить три основных проблемы аналитики маркетинговых активностей:

01

оптимизация маркетинговых расходов

02

повышение рентабельности инвестиций в маркетинг

03

персонализация рекламных объявлений

Logo product new.png

ML-модель атрибуции

Уникальный алгоритм анализа источников рекламы, учитывающий реальную ценность вклада каждого из них. Преимущество ML-модели атрибуции состоит в том, что она учитывает все полезные события, предшествовавшие конверсии. Причем под событиями подразумеваются не только активные действия пользователя, но и данные о точке и времени входа, посещенных типах страниц и прочее.

За каждое полезное событие, произошедшее с первого посещения до конверсии, алгоритм автоматически начисляет баллы и распределяет их между сессиями. Вклад сессий затем преобразуется в процентное соотношение, переводится в денежный эквивалент и приписывается рекламным источникам, наглядно демонстрируя доход от каждого источника.

Таким образом, вы узнаете реальный (атрибутированный) ROAS рекламной кампании и можете правильно распределять маркетинговый бюджет. Использование ML-модели атрибуции позволяет увеличить ROI до 27%, ROAS до 12% и уменьшить ДРР до 14%.

 
 

Предиктивная аналитика

Алгоритм прогнозирования конверсии на основе исторических данных о поведении пользователей. Алгоритм предиктивной аналитики, на основании действий пользователей из разных рекламных кампаний, присваивает им конверсионный рейтинг – вероятность совершения конверсии в будущем.

Программа присваивает каждому пользователю от 1 до 5 звезд, где одна звезда означает наименьшую вероятность конверсии (до 5%), а пять звезд – наивысшую вероятность (от 90,01% и выше).

Алгоритм ежедневно обучается, анализируя и запоминая данные о поведении пользователей сайта. Учитываются и действия пользователя, и конверсии, и вся история его сессий, включая источник трафика, локацию, время визита и т.д. 

Ценность предиктивной аналитики в первую очередь, заключается в возможности быстро оценить эффективность рекламных кампаний, пока не имеющих нужного количества конверсий. Основываясь на ранее полученных данных, алгоритм предскажет, какая кампания станет наиболее успешной. Так вы сможете вовремя перераспределить маркетинговый бюджет на пользователей, которые с наибольшей вероятностью совершат покупку или конверсионное действие.

 

Smart-Tracker

Уникальный и продвинутый модуль аналитики сайта для идентификации и мониторинга поведения посетителей. Предусмотрен сбор данных с расширенным списком автоматически отслеживаемых событий, таких как отправка различных типов форм, добавление товара в корзину, оформление заказа и пр. Скрипт также определяет типы страниц для более детальной группировки данных. Простая интеграция и настройка счетчика позволяет моментально начать работу с пользовательскими данными и событиями.

Объединенные отчеты

Модули импорта данных о расходах из рекламных кабинетов и систем аналитики, позволяющие объединить все расходы по рекламным кампаниям в одном отчете.

 

2  Импорт данных о доходах из CRM систем с помощью WebHook. Все подтвержденные транзакции в СRM попадают в базу данных AMIHUB для сопоставления транзакций с Client ID

Импорт данных о расходах и доходах делает атрибуцию AMIHUB точной и действенной, показывая реальную рентабельность по каждой рекламной кампании, по каждому рекламному объявлению.

 
 
 

Лид Кэтчер

Автоматическая генерация В2В-лидов из анонимного трафика сайта. Позволяет специалистам получить всю необходимую информацию о лиде и составить портрет целевой аудитории на основе полученных данных, а именно:

  • данные о компании: название, сайт, телефон, email, социальные сети;

  • поведенческие данные: посещенные страницы, действия, количество сессий, время визита;

  • данные об источниках перехода на сайт

Моделирование воронок

Создание воронок маркетинга и продаж на основе пользовательских событий и параметров. Конструктор предусматривает возможность задавать шагу воронки прохождение одного из нескольких событий и параметров либо прохождения всех указанных в шаге событий и параметров.

Моделирование позволяет построить воронку для конкретной категории или продукта, помогает выявить слабые места в воронке и определить эффективность рекламных источников в конкретной цепочке шагов воронки. Шаг воронки можно редактировать в любое время и сразу же получать новую аналитику по воронке.

Тепловые карты

Визуализация данных о поведении пользователей в виде тепловых карт (клики и скроллы). Интерактивная поведенческая аналитика, позволяющая специалистам повышать конверсионность страниц и элементов сайта.

Тепловая карта используется для оценки удобства использования сайта, выявления наиболее привлекательных по дизайну элементов, определения самых популярных разделов, перспективных тем и т.д.

 
Untitled-1.png