Attribuzione autodichiarata (o "Come hai sentito parlare di noi?"): una guida pratica

Sociale oscuro. Marketing oscuro. Traffico buio.

Questi sono termini che probabilmente hai sentito molto ultimamente, insieme al meno minaccioso, ma dal suono altamente tecnico "Attribuzione autodichiarata".

Tutto questo gergo riguarda in realtà la stessa cosa: come tracciare e scoprire da dove provengono i tuoi clienti, specialmente quelli senza referral o dati di origine.

O nelle parole sempreverdi dei professionisti del marketing nel tempo: "Come hai saputo di noi?"

In questa guida, analizzerò cosa significa l'attribuzione auto-segnalata, il valore che fornisce, come implementarla in modo incrementale nelle tue operazioni di marketing e come utilizzare i dati di attribuzione auto-segnalata per guidare i risultati aziendali, l'acquisizione dei clienti e la crescita .

Cos'è l'attribuzione?

Nell'era dell'#efficienza, si tratta solo di capire dove i marketer digitali ottengono il massimo dal loro investimento. L'attribuzione è un esercizio di tracciamento e misurazione dell'attività del cliente, al fine di capire quale attività digitale ha "spostato l'ago", innescato o contribuito a un risultato desiderato.

Durante una conversazione nel 2022, Salesforce ha affermato che il 90% dei marchi utilizza l'attribuzione dell'ultimo tocco. L'attribuzione dell'ultimo tocco è definita come l'ultima attività digitale svolta dal cliente prima della conversione. Ad esempio, se il cliente ha convertito dopo aver guardato un video, l'attribuzione dell'ultimo tocco indica che il video ha portato alla conversione. Ma in realtà, potrebbe essere o meno così.

Nel mondo odierno saturo di contenuti, chi guarda un singolo annuncio abbastanza convincente da attivare un'azione istantanea? Quand'è stata l'ultima volta che hai visto un cartellone pubblicitario, un annuncio Google o un annuncio Youtube e hai effettuato immediatamente un acquisto o una conversione significativa solo come risultato di quel punto di contatto?

Esistono molti altri modelli di attribuzione digitale per misurare il successo. Questi includono conversioni first-touch, multi-touch, incrementali, a forma di U, a forma di W, decadimento temporale, modellazione del marketing mix, attribuzione frazionaria... Potrei continuare.

Sebbene tutti questi modelli siano pertinenti e raccontino una storia importante, quanto sono realistici? Uno qualsiasi di questi modelli di attribuzione può raccontare la vera storia delle interazioni del cliente con il marchio e può fornire le informazioni basate sui dati necessarie per prendere decisioni significative sulle creatività e sui budget delle campagne?

Se la tua impressione è "no", allora vediamo come l'attribuzione autodichiarata si adatta all'immagine.

Che cos'è l'attribuzione autodichiarata?

L'attribuzione autodichiarata è un metodo per tracciare e attribuire il successo di una campagna di marketing chiedendo ai clienti come hanno sentito parlare di un'azienda o di un prodotto . Queste informazioni vengono in genere raccolte tramite sondaggi "come hai sentito parlare di noi" e chiedendo ai clienti direttamente durante la registrazione, l'onboarding o la canalizzazione di acquisto.

L'attribuzione auto-segnalata può benissimo indicare l'attività di marketing di maggior impatto, in quanto è il punto di contatto che l'utente sceglie come il più memorabile o significativo, indipendentemente da dove si è verificato nella canalizzazione.

Perché è importante l'attribuzione autodichiarata?

Dark social o dark marketing è l'attività dell'utente che non può essere monitorata digitalmente. Può includere passaparola, campagne offline e conversazioni in sale riunioni, caffetterie ed eventi.

Viviamo già in un mondo senza cookie, definito da problemi di sicurezza e privacy, deprezzamento dei dati di terze parti, utilizzo di più dispositivi e lunghi viaggi di acquisto con più decisori. In questo ambiente, i punti di contatto digitali spesso possono essere impossibili da identificare e tracciare e inaffidabili come misura del vero impatto dell'attività di marketing .

“Come hai saputo di noi” Sondaggi

Il modo più comune per raccogliere i dati di attribuzione auto-segnalati consiste nell'aggiungere un campo aggiuntivo nel modulo di registrazione, nel processo di checkout o nella canalizzazione di onboarding. Chiedi al cliente "Come hai saputo di noi?" e fornire un elenco di opzioni, come "ricerca online", "consigliato da un amico", "video di YouTube" o anche "ho già lavorato con la tua azienda".

Inevitabilmente, la domanda più urgente che gli esperti di marketing si pongono è: l'aggiunta di un campo aggiuntivo riduce il tasso di conversione del modulo?

O in altre parole, il rischio di ridurre il CVR vale i dati di attribuzione che verranno raccolti e le intuizioni e le decisioni che possono essere derivate da tali dati?

Risposta: non lo saprai fino a quando non lo testerai.

Esegui un test AB con parametri chiari e ben definiti per misurare l'impatto dell'aggiunta del campo di attribuzione autodichiarato sui tassi di conversione. Ecco alcune best practice da seguire:

• Non complicare troppo, mantienilo semplice: il tasso di conversione del modulo è la misura principale. Trovo molto difficile credere che un cliente non acquisterebbe un articolo di un marchio perché gli hai posto una semplice domanda: "Come hai saputo di noi?" Non fare tentativi di collegamento con l'impatto indiretto. Esistono molti altri punti di contatto (onboarding, pagamenti, moduli) che influenzano il risultato finale e non sono rilevanti per questo test.
• Il tempo è irrilevante: un test statisticamente rilevante è utile solo con una quantità sufficiente di dati. Considerala la fase di apprendimento ed esegui il test per tutto il tempo necessario.
• Continua a guardare Hotjar o altri strumenti: e tieni d'occhio i risultati per eventuali anomalie.
• Aumento o nessuna variazione dei tassi di conversione = Risultato positivo.
• Anche un calo del CVR inferiore all'1% sarebbe considerato un test riuscito.
• Una diminuzione del tasso di conversione superiore all'1% dovrebbe essere valutata nel merito dei dati utilizzabili raccolti o eseguiti per un periodo di tempo più lungo.
• Non collegare alle entrate: l'intento è rilevante. Qualcuno che ha un alto intento di convertire, non completerà un campo.

In tutti i test che abbiamo eseguito, in Outbrain e in collaborazione con altri brand, non ho mai visto un impatto negativo diretto sui tassi di conversione o una diminuzione significativa che superi il valore dei dati raccolti.

Nell'ambiente macroeconomico odierno, i marchi possono essere contrari alla sperimentazione, ma testare in un ambiente controllato è Marketing 101.

"Come hai saputo di noi?" Opzioni

Dopo aver deciso di aggiungere un campo di attribuzione auto-riportato al modulo o al checkout, il passaggio successivo consiste nel creare la configurazione migliore tra le varie opzioni "Come ci hai conosciuto". Diamo uno sguardo ai principali:

Opzioni campo aperto (testo libero) vs campo fisso:

Il campo aperto (testo libero) offre l'opportunità di dati più granulari che altrimenti non saresti in grado di raccogliere. Ad esempio, invece di "YouTube", un cliente può fornire ulteriori dettagli, come "Video di YouTube di Joe Blogs sulla funzione ABC".

L'aspetto negativo è che i campi aperti raccolgono dati che devono essere ripuliti e strutturati per essere utilizzabili. Ad esempio, "Google Ads", "PPC Ads", "Google", "Google search", "Bing Ad" - tutti questi rientrano in più categorie e ci sarà sempre un incrocio tra Google Organic e Google Paid.

Inoltre, non tutti i lead sono uguali. Preparati a input irrilevanti. Ad esempio, non sorprenderti se ricevi la risposta occasionale "clkfadsknjadfskj" o un'irriverente "me l'ha detto tua madre".

Opzione “Come hai saputo di noi”: Esempio di campo aperto (testo libero)

Fonte: https://www.zappi.io/web/form/talk-to-us/

Per le opzioni Campo fisso "Come hai sentito parlare di noi", il grande vantaggio è che è già strutturato e i dati sono pronti per l'uso. I clienti scelgono semplicemente una risposta predefinita da un menu.

Il rovescio della medaglia è che perderai quelle opportunità di intuizioni profonde.

Inoltre, se il cliente non riesce a trovare la risposta giusta, ciò potrebbe influire sul tasso di conversione. Tuttavia, questo problema viene in genere risolto includendo "Altro" come una delle opzioni. Tutti i clienti che non sanno cosa rispondere possono semplicemente scegliere “altro”.

Inoltre, se stai pubblicando campagne su più e varie fonti, avere un elenco di 20 opzioni non è l'ideale. Troppe opzioni possono solo confondere o stancare il cliente. D'altra parte, limitare le opzioni limiterà anche i tuoi dati.

Opzione “Come hai saputo di noi”: Esempio di campo fisso

Fonte: triplewhale.com

Per i marchi più piccoli con conversioni a basso volume da relativamente poche fonti, ti consiglio di utilizzare il campo aperto.

Marchi più grandi con grandi volumi di conversione: utilizza campi fissi, soprattutto se ti mancano flessibilità o risorse e non hai un campione di questi dati.

"Come hai saputo di noi?": Il set di dati

Per prendere decisioni solide, hai bisogno di set di dati completi.

Proprio come qualsiasi forma di attribuzione digitale, l'attribuzione auto-segnalata è veramente preziosa solo quando si dispone di un quadro completo. Pertanto, se stai aggiungendo l'autoattribuzione al tuo sito web, assicurati di aggiungerla a tutti i moduli e le canalizzazioni in cui la domanda "Come hai saputo di noi?" è rilevante.

Ecco alcuni suggerimenti da seguire per massimizzare l'efficacia dei dati di autoattribuzione:

• Fai "Come hai saputo di noi?" un campo obbligatorio. Altrimenti, ti prenderai a calci una volta che inizi a utilizzare i dati solo per renderti conto che sono incompleti e tutte le tue supposizioni e intuizioni vengono soddisfatte con: "Non posso usarlo, mancano i dati!"
• Connettiti a ricavi e costi. Misura il CAC e l'LTV per canale per un'allocazione efficiente del budget di marketing e per valutare in modo equo le attività offline e online.
• Attribuzione digitale vs attribuzione autodichiarata. Confronta l'attribuzione digitale con l'attribuzione auto-segnalata per convalidare la qualità e l'accuratezza di entrambe. Integra in altri modelli di attribuzione per le migliori capacità decisionali ibride.

Come utilizzare i dati auto-riportati

OK, una volta che hai i dati, devi usarli per ottenere il massimo impatto.

Ecco 7 modi in cui puoi utilizzare i dati di autoattribuzione per ottenere informazioni preziose:

1. Seguire le tendenze nel tempo

Con l'attribuzione auto-segnalata, i cambiamenti nel marketing mix possono essere visti nei risultati generati su più canali e mesi.

L'impatto di un cambiamento tattico in un canale di marketing strategico (ovvero la riduzione del budget su un canale specifico) può e deve essere misurato nell'intero marketing mix.

Di seguito è riportato un esempio di rapporto sull'andamento nel tempo:

2. Identificare nuove opportunità

I dati di autoattribuzione ti aiutano a comprendere i dettagli granulari del marketing di impatto, con potenziale di scalabilità.

Durante la revisione dei dati di invio del modulo, potresti scoprire che un nuovo influencer, post di blog o articolo di notizie fa riferimento al marchio e genera buoni risultati che possono essere ridimensionati.

Ad esempio, un nuovo creatore di contenuti che menziona il tuo marchio e sta generando buzz può essere reclutato per collaborazioni di co-marketing.

3. Comprensione delle "anomalie"

Stai vedendo un picco nei risultati ma il motivo è sconosciuto - come è successo?

Spesso i tuoi giorni migliori passano senza nemmeno capire come o perché. È stata fortuna, un'opportunità colta o qualche magico mix di attività di marketing?

L'uso dell'attribuzione auto-segnalata è uno dei modi più affidabili per comprendere queste anomalie.

4. Misurazione di canali non tracciabili

L'attribuzione autodichiarata è uno strumento importante per la misurazione dei canali che non possono essere monitorati digitalmente nei modi consueti.

Ciò include podcast, webinar, cartelloni pubblicitari in luoghi specifici, marketing del passaparola, TikTok, installazioni di app, attività di influencer e altro ancora.

5. Comprendere l'impatto del marchio e delle campagne di sensibilizzazione

Le campagne di brand awareness sono notoriamente difficili da monitorare e misurare. I dati di attribuzione autosegnalati aiutano a rendere più visibile l'impatto di queste campagne.

Ad esempio, la pubblicazione di annunci di YouTube per un pubblico freddo con un obiettivo di impatto del brand viene normalmente misurata in base al traffico diretto e alla crescita dei termini di ricerca del brand. L'attribuzione autodichiarata aggiunge un altro livello per completare questo trio.

6. Dare priorità alla tua strategia di marketing digitale

In tempi di #efficienza, dovresti dare la priorità a ciò che ha un impatto rispetto a ciò che non lo è.

Avere un altro set di dati su cui fare affidamento per i tuoi sforzi di attribuzione digitale aiuta a fornire una prospettiva più ricca.

7. Allineamento della società

I dati di autoattribuzione sono incredibilmente approfonditi, quindi condividili internamente. Aiuta tutti a vedere cosa funziona e cosa no, in modo che l'azienda possa allinearsi rapidamente alle strategie e alle attività di maggior impatto.

Attribuzione autodichiarata: il momento è adesso

L'attribuzione autodichiarata non sostituirà la misurazione digitale. Tuttavia, è uno strumento potente che, se utilizzato correttamente, può fornire dati estremamente utilizzabili e fruibili per guidare la crescita.

L'autoattribuzione è il punto di contatto più significativo con il cliente? Sì e no. Le migliori campagne di marketing sono quelle che non fanno sentire al pubblico di essere commercializzate o vendute, piuttosto creano interesse e/o ispirazione in modo naturale e catturano l'attenzione senza coercizione.

Se sei un marketer basato sui dati che utilizzerà effettivamente questi dati per agire, guidare la crescita e creare campagne di marketing efficaci, ti consiglio vivamente di iniziare a testare l'attribuzione auto-segnalata anche oggi.