Modelli di attribuzione per i professionisti del marketing: come ottenere approfondimenti accurati che contano

Hai lavorato per tutto il trimestre a una nuova serie di content marketing e le conversioni stanno aumentando.

Attribuisci queste conversioni esclusivamente ai tuoi contenuti? E i clienti che hanno fatto clic sul tuo articolo dalla tua pagina sui social media: attribuisci tali conversioni ai social o all'articolo (o entrambi)?

L'ottimizzazione della spesa di marketing è una priorità assoluta per i professionisti del marketing. Ma è difficile sapere dove concentrare i tuoi sforzi quando le canalizzazioni lineari stanno scomparendo ulteriormente nella leggenda.

I modelli di attribuzione multi-touch hanno cercato di risolvere questo problema, ma molti marketer utilizzano i modelli sbagliati per misurare le loro campagne.

In questo articolo, esamineremo i modelli di attribuzione più diffusi che funzionano e spiegheremo come ottenere i dati di attribuzione più precisi in modo da ottenere un quadro accurato del tuo ROI.

Cos'è un modello di attribuzione?

Un modello di attribuzione è un insieme di regole che regolano il modo in cui assegni il credito dato alle attività di marketing e di vendita che si traducono in una conversione. In altre parole, mira a rispondere alla domanda "quale canale o campagna ha generato questo utente, lead o vendita?"

Nel modello di marketing tradizionale, l'attribuzione era facile. Un cliente ha visitato il tuo negozio con un ritaglio di giornale e tu attribuiresti quella vendita al tuo recente annuncio sul giornale.

Poiché i punti di contatto ora si verificano su dozzine di canali (spesso nell'arco di giorni o addirittura ore), i percorsi di conversione sono più complicati e molto meno lineari:

I clienti ora interagiscono con i marchi attraverso social media, e-mail, Google Ads, post di blog, ecc. Ciò rende più difficile sviluppare un modello accurato per misurare il valore del punto di contatto (e, quindi, sapere dove allocare il budget).

Un esempio di modellazione dell'attribuzione

Prendi questo viaggio del cliente abbastanza semplice:

• Un cliente cerca su Google per risolvere un punto dolente e scopre uno dei post del tuo blog;
• L'articolo introduce soluzioni alla loro sfida e scaricano il tuo ebook per saperne di più;
• Il lead magnet attiva la tua sequenza di nutrimento e-mail per inviare suggerimenti settimanali per tenere il passo con questo punto dolente;
• Ad un certo punto della campagna e-mail, offri una demo personalizzata del prodotto;
• Dopo la demo, il cliente si iscrive alla tua piattaforma.

In questo percorso, quale touchpoint è responsabile della conversione?

Potresti obiettare:

• Il post sul blog ha attirato il cliente sul tuo sito in primo luogo, anche se potrebbe non essere pronto per l'acquisto.
• La campagna e-mail ha istruito il cliente su una sfida che non comprendeva ancora, ma non era ancora pronto per l'acquisto.
• La demo di vendita ha portato alla vendita, ma hanno visto la demo solo perché hanno scaricato l'ebook.

In realtà, ciascuno dei punti di contatto probabilmente ha contribuito in qualche modo . Un efficace modello di attribuzione multicanale ti aiuta a determinare quali canali sono più influenti in modo da poter prendere decisioni di marketing migliori.

Ad esempio, potresti scoprire che la tua campagna e-mail ha poca influenza sulla conversione e che il contenuto social con cui hanno interagito settimane dopo aver scaricato l'ebook è ciò che guida la vendita. Allineare quella sequenza di e-mail con i tuoi contenuti social può accelerare il ciclo di vendita, riducendo il costo di acquisizione del cliente (CAC).

Puoi accedere a queste informazioni solo dopo aver determinato il modello di attribuzione più appropriato per il tuo brand.

Pronto all'uso: i modelli di attribuzione standard

Nessun modello di attribuzione del marketing è perfetto, ma il modello giusto nel contesto giusto ti aiuterà a spremere di più dal tuo budget di marketing .

Google Analytics, la piattaforma più utilizzata per il monitoraggio dell'attribuzione di marketing, offre uno strumento di confronto dei modelli di canalizzazioni multicanale (MCF) per aiutarti a determinare quale modello ha più senso per le tue campagne.

Utilizza i diversi modelli di attribuzione di seguito per guidare il tuo processo decisionale e preparati a sperimentare per trovare il modello giusto per la tua strategia di marketing.

Da dove provengono? Il modello di attribuzione dell'ultima interazione

L'attribuzione dell'ultima interazione, nota anche come attribuzione dell'ultimo tocco o attribuzione dell'ultimo clic, è l'impostazione predefinita nella maggior parte degli strumenti di analisi e la più utilizzata.

Considera questo percorso:

• Un cliente vede il tuo annuncio Google quando cerca un prodotto che vendi;
• Aggiungono il prodotto al carrello ma non acquistano;
• Invii un'e-mail di abbandono del carrello;
• Il loro abbandono del carrello attiva anche annunci di retargeting;
• Il cliente fa clic su un annuncio Facebook di retargeting e acquista.

Nell'ultimo modello di interazione, quell'annuncio di retargeting riceve il 100% del credito di attribuzione.

Questo modello di attribuzione attribuisce tutto il peso all'ultima interazione con il tuo marchio, indipendentemente da quali altri punti di contatto lo hanno preceduto.

Anche se è il modello di attribuzione predefinito, l'ultimo clic è fondamentalmente difettoso. Non accade quasi mai che l'ultimo touchpoint sia l'unico responsabile di una conversione.

Nel percorso di esempio sopra, il cliente potrebbe non essere arrivato sul tuo sito senza vedere l'annuncio iniziale. Potrebbero anche aver pianificato di acquistare quella sera dopo aver ricevuto uno sconto nell'e-mail di abbandono del carrello.

Come ha affermato Avinash Kaushik, “L'unico uso dell'attribuzione dell'ultimo clic ora è farti licenziare. Evitalo.

Quando utilizzare il modello di attribuzione dell'ultimo clic

Evita il modello dell'ultima interazione quando il tuo ciclo di acquisto è lungo, sono coinvolti molti responsabili delle decisioni o vendi articoli ad alto prezzo. C'è molta considerazione in queste transazioni e l'ultimo clic non ti dirà quali punti di contatto sono stati più efficaci.

Utilizzare il modello dell'ultimo clic quando il ciclo di acquisto è breve e sono necessarie poche deliberazioni, ad esempio nei settori dei beni di largo consumo (FMCG).

Dove sono iniziati? Il modello di attribuzione della prima interazione

L'attribuzione della prima interazione, nota anche come attribuzione del primo tocco o del primo clic, è l'opposto del modello di attribuzione dell'ultimo clic. Dà credito interamente al primo touchpoint.

Richiama il percorso discusso nel modello precedente. Con il primo modello di interazione, l'annuncio Google iniziale riceverebbe il 100% della responsabilità di influenzare la vendita, indipendentemente dagli altri punti di contatto successivi.

C'è una certa validità nell'utilizzo di questo modello (i seguenti punti di contatto non avrebbero mai avuto luogo senza il primo), ma è ancora imperfetto. Gli acquirenti raramente convertono sulla base di una singola interazione iniziale, come la lettura di un post sul blog o la visualizzazione di un annuncio sui social media.

Come ha scritto Avinash, "L'attribuzione del primo clic è come dare alla mia prima ragazza il 100% del merito per aver sposato mia moglie".

Quando utilizzare il modello di attribuzione del primo clic

Il modello di attribuzione first-touch può essere appropriato quando la costruzione del marchio è la tua preoccupazione principale, ad esempio se sei un nuovo arrivato sul mercato.

In questo esempio, il tuo obiettivo è che i tuoi sforzi di marketing tocchino il maggior numero possibile di potenziali clienti, quindi quelle interazioni di primo tocco diventano vitali per raggiungere tale obiettivo.

Cosa hanno fatto prima di farlo? L'ultimo modello di attribuzione dei clic non diretti

L'attribuzione dell'ultimo clic non diretto è simile al modello dell'ultimo clic, tranne per il fatto che sconta il traffico diretto.

Considera un percorso di e-commerce che assomigli a questo:

• Un cliente esegue una ricerca organica per un determinato prodotto su Google;
• Questa parola chiave attiva uno dei tuoi annunci Google;
• Il cliente fa clic sull'annuncio, sfoglia i prodotti e ne aggiunge alcuni al carrello;
• Non completano l'acquisto, il che fa scattare un'e-mail di abbandono del carrello;
• Successivamente, il cliente torna direttamente sul tuo sito web e procede con l'acquisto.

Nel modello dell'ultima interazione, questa conversione verrebbe attribuita al traffico diretto. Nell'ultimo modello di clic non diretto, viene attribuito all'email di abbandono del carrello.

Quando utilizzare il modello di attribuzione dell'ultimo clic non diretto

Per la maggior parte delle aziende, l'ultimo modello di clic non diretto è ancora troppo semplice per tenere conto della maggior parte dei viaggi di acquisto. Spesso dirige il credito dove non è dovuto.

Se il tuo traffico diretto si converte rapidamente, potresti potenzialmente beneficiare di questo modello. Tuttavia, se i clienti tendono a navigare nel tuo sito durante una sessione di acquisto, evita questo modello. Potrebbe essere qualcos'altro che li convince ad acquistare.

Come ha detto Avinash, “Perché sottovalutare Direct? Perché sottovalutare gli sforzi di un marketer per creare riconoscimento del marchio e valore del marchio?

Dividere equamente il credito: il modello di attribuzione lineare

L'attribuzione lineare è un passo migliore rispetto ai modelli a punto di contatto singolo. Tiene conto di tutte le interazioni tracciabili e distribuisce uniformemente il credito di attribuzione.

Sebbene ogni punto di contatto riceva un premio di partecipazione per aver contribuito alla vendita, il modello non tiene conto di quanto sia meritata quella quota.

Diamo un'occhiata a questo percorso del cliente:

• Il cliente vede un tweet positivo sul tuo marchio da un influencer che ammira, quindi trascorre circa un'ora esplorando il contenuto del tuo sito web;
• Dal tuo sito Web, fanno clic sulle icone dei tuoi social media e ti seguono su diversi canali e si iscrivono anche alla tua newsletter;
• Nei prossimi mesi, il cliente scorre i post del tuo marchio sui social media, raramente si ferma a leggerne qualcuno;
• Inoltre non aprono mai le tue newsletter;
• Una situazione sul lavoro porta il cliente a richiedere rapidamente la tua soluzione e l'influencer pubblica di nuovo sul tuo marchio lo stesso giorno;
• Il cliente apre la tua ultima newsletter nella sua casella di posta e si iscrive alla tua piattaforma tramite il CTA in basso.

Il modello di attribuzione lineare attribuisce uguale credito ai social media, al tuo sito Web e alla tua newsletter, anche se scorrono oltre i tuoi post e non leggono le tue e-mail.

Con questa logica, saresti tentato di dividere equamente la tua spesa di marketing per ciascun canale. Tuttavia, potresti sostenere che l'influencer marketing e il contenuto del tuo sito web sono stati i più efficaci qui.

Quando utilizzare il modello di attribuzione lineare

Le grandi aziende o le aziende più affermate con un budget di marketing decente dovrebbero concentrarsi sulla determinazione delle percentuali di attribuzione in modo più accurato.

Se non si dispone del budget o dei dati per allocare percentuali più accurate, il modello lineare almeno tiene conto di diversi punti di contatto invece di mettere tutto in una barca.

Dare priorità al primo e all'ultimo punto di contatto: il modello di attribuzione basato sulla posizione

Il modello di attribuzione basato sulla posizione (a volte chiamato attribuzione a forma di U) è una fusione tra i modelli lineare, ultima interazione e prima interazione.

Questo modello attribuisce la maggior parte del credito alla prima e all'ultima interazione, mentre il credito rimanente viene distribuito uniformemente su ogni altro punto di contatto.

Questo modello sembra avere più senso; il primo e l'ultimo touchpoint sono chiaramente molto influenti. Riconosce due passaggi critici nel percorso dell'acquirente, pur tenendo conto degli altri lungo il percorso.

Quando utilizzare il modello di attribuzione basato sulla posizione

Utilizza il modello di attribuzione basato sulla posizione se la tua azienda ha diversi punti di contatto prima che i clienti effettuino un acquisto (ad es. aziende con lunghi cicli di vendita).

Crescente importanza: il modello di attribuzione a decadimento temporale

Il modello di attribuzione del decadimento temporale si basa sul principio che tutti i punti di contatto valgono qualcosa, ma quelli più vicini alla conversione valgono di più.

L'ultima interazione riceve la maggior parte del credito e tutte le interazioni precedenti ricevono l'attribuzione in quantità decrescenti.

La più grande critica a questo modello è che sottovaluta il valore degli sforzi di marketing top-of-the-funnel, che in primo luogo hanno introdotto il cliente al marchio.

Quando utilizzare il modello di attribuzione a decadimento temporale

Utilizzare modelli di decadimento temporale in scenari con lunghi cicli di acquisto e quando la creazione di relazioni è un fattore chiave per il successo delle vendite (in particolare nel B2B).

Andare oltre i modelli standard per dati di attribuzione di marketing più accurati

I sei tipi tradizionali di modelli di attribuzione discussi sopra sono un buon inizio, ma sono piuttosto limitati nella loro applicazione.

La scelta di uno dei modelli di attribuzione standard è soggettiva, in base alle sensazioni istintive dei professionisti del marketing su dove e quando i clienti prendono decisioni di acquisto. Le decisioni soggettive possono essere errate, portando a uno spreco di sforzi e spese.

La personalizzazione dei modelli di attribuzione standard può avvicinarti alla precisione

È possibile creare modelli di attribuzione personalizzati oltre ai modelli predefiniti di Google Analytics.

Ad esempio, puoi regolare la ponderazione delle interazioni in un modello basato sulla posizione per dare meno credito alla prima o all'ultima interazione.

Puoi personalizzare ulteriormente il tuo modello di attribuzione combinando Google Analytics e R, un linguaggio di programmazione per il calcolo statistico.

Utilizza i modelli di Markov (modelli di processo casuali che riflettono i sistemi in evoluzione) per migliorare il tracciamento dell'attribuzione. Ad alto livello, i modelli di Markov esaminano la probabilità di passaggi successivi in ​​un percorso di conversione e tentano di calcolare l'importanza di un punto di contatto in base alla sua rimozione.

Kaelin Tessier di Bounteous, un'agenzia di esperienza digitale, descrive i vantaggi dell'utilizzo dei modelli di Markov per la modellazione dell'attribuzione:

Obiettività - Nessun istinto qui! Solo fatti.
Precisione predittiva: prevede gli eventi di conversione.
Robustezza – Risultati validi e affidabili.
Interpretabilità: trasparente e relativamente facile da interpretare.
Versatilità: non dipendente dal set di dati. In grado di adattarsi a nuovi dati.
Efficienza algoritmica: fornisce risultati tempestivi.

I modelli di Markov risolvono la più grande sfida dei modelli GA basati sull'euristica: l'obiettività. Il modello determina l'importanza di ogni punto di contatto, non il marketer.

Ma ci sono ancora molte sfumature da considerare. Ad esempio, cosa succede se un lead segue il tuo CEO su LinkedIn ed è influenzato dal contenuto che pubblica? Attribuire all'"imbuto oscuro" può essere complicato.

Per gli approfondimenti sull'attribuzione più accurati, consulta i modelli basati sui dati.

Maggiore precisione con modelli di attribuzione basati sui dati

Con l'aumentare della complessità dei percorsi dei clienti, anche i modelli di attribuzione devono farlo. Forzare i viaggi dei clienti in piccole scatole ordinate raramente rappresenta accuratamente il modo in cui avvengono le decisioni di acquisto.

Per ora, gli approcci algoritmici o basati sui dati possono essere considerati il ​​gold standard dell'attribuzione del marketing.

Come ha detto in un'intervista Bill Macaitis, ex CMO di Slack:

Bill Macaitis:

“Oggi, l'attribuzione algoritmica è diventata la best practice per i marketer e le aziende basate sui dati.

Ora possiamo utilizzare tutta la raccolta di dati, gli strumenti e i modelli disponibili per prendere in considerazione tutti i diversi punti di contatto e fare attribuzioni algoritmiche predittive. Se impostato correttamente, possiamo tenere traccia di ogni punto di contatto e di tutte le metriche della canalizzazione a valle. E ponderando proporzionalmente un set di dati molto ampio, possiamo determinare con molta più accuratezza e precisione a cosa dovrebbe essere attribuito il merito, inclusa la pubblicità online, offline, basata sulle prestazioni e del marchio.

Non è perfetto e non è facile. Diventa difficile con i rinvii del passaparola, i social oscuri e altri "tocchi nascosti". Ma porta a una comprensione molto più profonda del percorso dell'acquirente e di quali dei tuoi sforzi di marketing stanno dando i loro frutti".

Prodotti come Google Analytics 360 e Impact.com utilizzano l'apprendimento automatico e calcoli statistici avanzati, come la regressione logistica, per determinare come distribuire il credito per i touchpoint di marketing.

Ad alto livello, l'attribuzione basata sui dati analizza le differenze nel coinvolgimento del punto di contatto tra i clienti che convertono e quelli che non lo fanno. I modelli di coinvolgimento, che ora tengono conto delle conversioni rapide e delle opportunità mancate, informano un'attribuzione del credito più accurata e proporzionale.

I modelli algoritmici sono oggettivi e automatizzati, rimuovendo le decisioni "istinti" che i marketer prendono quando decidono quale passaggio sembra più importante.

I modelli algoritmici sono molto complessi e rivolti alle imprese. Sarà eccessivo per molte aziende, in particolare se si considera il costo di questi prodotti (Google Analytics 360 parte da $ 150.000 all'anno).

Se l'attribuzione algoritmica è fuori portata, l'approccio migliore consiste nell'utilizzare il modello standard che si adatta meglio alla tua strategia, personalizzarlo e ottimizzarlo continuamente man mano che impari cosa funziona e cosa no.

Isolare le debolezze attraverso test di esistenza

Il "test di esistenza" sta deducendo l'efficacia di un certo canale escludendolo per un po' dal mix. Questo è ciò su cui si basano molti dei modelli basati sui dati di cui sopra, tra l'altro, ma su larga scala.

Jim Novo, fondatore di The Drilling Down Project, lo ha messo bene in un episodio del podcast di Digital Analytics:

Jim Novo:

"Se pensi che [display] sia così prezioso in termini di aiuto per altre campagne, perché non lo spegni per una o due settimane e vedi cosa succede? E poi aggiungilo di nuovo.

Non puoi fare questo tipo di test? Vale la pena investire quei soldi altrove? Quanto sei serio nel capire il valore del display?

Collegare i punti tra comportamento offline e online

Il comportamento di acquisto moderno include una serie di attività del cliente. Potresti avere clienti che si impegnano in uno o in una combinazione dei seguenti:

• Ricerca e acquisto prettamente online;
• Ricerca e acquisto puramente offline;
• Ricerca online e acquisto offline (noto anche come ROPO o webrooming);
• Testare i prodotti in negozio e acquistare online (noto anche come showrooming).

I modelli di attribuzione standard tendono a tenere conto esclusivamente del marketing digitale e del comportamento online. Anche durante il monitoraggio di canali offline come supporti di stampa e posta diretta, viene eseguito con un URL dedicato.

Quindi, come possono i professionisti del marketing tenere traccia di ciò che accade offline?

Ci sono alcuni modi in cui le aziende sono state in grado di tenere conto delle attività in negozio e collegare i punti alle attività online.

1. Beacon Bluetooth Low Energy (BLE).

I beacon possono essere utili per i tuoi clienti fornendo anche informazioni sulle loro abitudini di acquisto.

In genere funziona come "GPS in negozio". Quando i clienti che hanno installato la tua app sul proprio dispositivo entrano nel tuo negozio, i beacon comunicano con l'app e collegano il comportamento online di quell'utente ai suoi acquisti in negozio.

Target utilizza i beacon per aiutare i clienti a individuare gli articoli nella loro lista della spesa, a trovare assistenza in negozio e dispone persino di un feed di notizie su base geografica.

Macy's utilizza i beacon per offrire suggerimenti, inviare promozioni in tempo reale e tracciare e attribuire gli acquisti dal 2014.

Sebbene questo tipo di tracciamento sia popolare tra i negozi al dettaglio, alcuni clienti potrebbero non sentirsi a proprio agio con esso. Previeni l'interesse esaminando gli acquirenti, quindi prova con un piccolo gruppo prima di lanciarlo.

2. Carte fedeltà

Le carte fedeltà sono un modo semplice per collegare i profili digitali con gli acquirenti offline, a condizione che le carte siano attivate online.

Diverse piattaforme offrono alle aziende programmi di fidelizzazione integrati, come Yotpo e Stampme.

Le piattaforme collegano esperienze online e offline, solitamente chiedendo agli utenti di scansionare una carta fedeltà alla cassa fisica, in modo che gli utenti possano raccogliere punti ovunque facciano acquisti.

3. Conduci i clienti offline

Il produttore di mobili e decorazioni VOX guida il percorso del cliente fino a culminare in una consulenza faccia a faccia utilizzando un'applicazione chiamata VOXBOX.

VOXBOX consente ai clienti di progettare un layout di mobili virtuale e quindi consiglia ai clienti di programmare una consulenza di persona presso uno dei loro negozi fisici.

Con questo approccio, VOX può tenere traccia di tutti i punti di contatto per quel cliente, comprese le attività offline.

Conclusione

Non esiste una taglia unica nella modellazione dell'attribuzione. Le soluzioni più robuste utilizzano la modellazione algoritmica per assegnare il credito di attribuzione, ma hanno un costo significativo.

Se l'attribuzione algoritmica non è nella tua timoneria, la soluzione migliore è creare modelli personalizzati in cima alle offerte di base nella tua suite di analisi preferita. Ottimizza la tua attribuzione mentre impari di più su come i tuoi clienti interagiscono con i touchpoint di marketing.

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