Le sfide dell'attribuzione: quale canale produce il ROI più elevato?

Il percorso di acquisto dei consumatori è diventato sempre più complesso, con la stragrande maggioranza dei percorsi di conversione che si verificano su più sessioni e più canali di marketing. Quindi, come puoi attribuire efficacemente valore a ciascun canale?

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Misurare l'efficacia dei canali di marketing è sempre stata una necessità. Ma con l'ascesa del marketing multicanale e la crescente divisione tra media online, offline, guadagnati e a pagamento, ora è ancora più difficile tenere traccia dell'intero percorso di un consumatore.

Molte aziende sono essenzialmente cieche di marketing, incapaci di rispondere alla domanda: quale canale produce il ROI più alto?

Considera il numero di canali di marketing digitale utilizzati dalla maggior parte dei marchi: ricerca organica, ricerca a pagamento, referral, social media, email marketing... e puoi iniziare a immaginare i vari modi in cui i consumatori possono completare un acquisto.

Prendiamo ad esempio il cliente A, che vuole acquistare il trucco.

• Cerca "bronzer" su Google. Il tuo marchio viene visualizzato per primo (per gentile concessione della tua campagna PPC) e lei fa clic e naviga sul tuo sito, decidendo infine di non acquistare. Questa azione costituisce la prima esposizione del consumatore A al tuo marchio.
• Per questo motivo, pochi giorni dopo, sul suo feed di notizie compare un annuncio mirato di Facebook che, ancora una volta, fa clic per navigare nel tuo sito Web, aggiungendo anche prodotti al carrello, ma decide di non acquistare.
• Infine, entra nel tuo sito web tramite una ricerca diretta e acquista i suoi prodotti.

Qui vediamo tre punti di contatto nel percorso di acquisto di questo cliente. Ma quale è in ultima analisi responsabile della sua decisione di acquistare finalmente?

E, in senso monetario, quale di questi punti di contatto possiamo considerare più degno dei soldi che ci sono stati spesi?

Alcuni potrebbero obiettare che il PPC è inutile perché non ha portato a un acquisto immediato, mentre altri (in particolare Google AdWords) sosterranno che spendere soldi in questa fase è vitale per aumentare la consapevolezza del marchio.

Quindi, come possono le aziende trovare la risposta giusta?

Perché utilizzare un modello di attribuzione?

Se fatto correttamente, il modello di attribuzione può fornire informazioni olistiche e accurate sul rendimento finanziario che le tue attività stanno offrendo, consentendoti di regolare ciò che stai facendo e utilizzare il tuo budget in modo efficace per offrire più valore alla tua attività e ai tuoi clienti.

Tuttavia, molti degli attuali modelli di attribuzione preconfigurati non consentono effettivamente di raggiungere questo obiettivo. Diamo un'occhiata ad alcuni di questi modelli standard, così possiamo capire dove cadono.

Per renderlo divertente, usiamo il calcio come analogia per confrontare i diversi tipi di attribuzione.

Ultimo clic : questo modello attribuisce il 100% del goal all'ultimo giocatore che ha interagito con la palla.

Quindi, il giocatore F ottiene il 100% del valore.

Primo clic: questo modello attribuisce il 100% del goal al primo giocatore che ha interagito con la palla.

Quindi, il giocatore A ottiene il 100% del valore.

Decadimento temporale : i giocatori che hanno toccato la palla per ultimi ottengono la maggiore quantità di credito attribuito loro, mentre i giocatori più indietro ottengono valori inferiori.

Ad esempio, il giocatore A riceve il 2,5% del valore, B il 4,5%, C l' 8%, D il 10% , E il 25% e il giocatore F il 50% del valore assegnatogli.

Lineare : questo modello assegna la stessa attribuzione a ciascun giocatore sul percorso verso la porta, ovvero ogni giocatore che ha interagito con la palla riceve lo stesso credito.

Ad esempio, a tutti i giocatori viene attribuito lo 0,16% del credito per il goal.

In base alla posizione: al primo e all'ultimo giocatore (A e F) viene accreditato il 40% del goal e tutti gli altri giocatori (B, C, D ed E) condividono il restante 20%.

Questi vari modelli ignorano il fatto che un game up è composto da migliaia di tocchi, e che possiamo capire il valore di ogni giocatore solo chiedendoci cosa succede a tutti gli altri giocatori quando li eliminiamo.

È la relazione tra i giocatori che è fondamentale, non necessariamente un singolo giocatore.

Introduzione all'attribuzione multicanale basata sui dati

L'attribuzione multicanale è la comprensione del valore della vita del cliente attraverso analisi "non in linea" - multi-dispositivo, non lineare e online e offline.

Identificando un insieme di eventi utente univoci che contribuiscono in qualche modo a una conversione, questo modello assegna il valore e il costo effettivi a ciascuno di questi eventi. Ciò significa che sei in grado di comprendere veramente le entrate generate dai singoli canali e, successivamente, capire se sono convenienti.

È questa capacità di approfondire i dettagli granulari che rende l'attribuzione multicanale così impressionante. In tal modo, ottieni un riflesso fedele dei tuoi costi e delle tue entrate; piuttosto che fare affidamento sulla misura proxy di come i tuoi canali di marketing stanno eseguendo che i modelli di attribuzione predefiniti ti danno.

Quindi, in una partita di calcio, un modello di attribuzione multicanale tiene conto della relazione tra ciascun giocatore e di come ciascuno di essi ha contribuito all'obiettivo finale. Può anche tenere conto di eventuali influenze offline sulla squadra, come la strategia scelta dal manager o il finanziamento della squadra.

E, nel caso del cliente A, l'attribuzione multicanale terrà conto della relazione tra tutti e tre i punti di contatto e assegnerà le entrate di conseguenza.

Capire l'effetto a catena

Quando confrontiamo l'attribuzione multicanale basata sui dati con elementi come l'attribuzione del primo e dell'ultimo clic, diventa chiaro che gli attuali modelli predefiniti non forniscono nemmeno lontanamente tutte le informazioni di cui le aziende hanno bisogno quando prendono decisioni sui loro canali di marketing.

Con questo livello di dettaglio granulare, il modello di attribuzione multicanale consente ai professionisti del marketing di comprendere veramente l'effetto a catena che ciascuno dei loro canali ha sugli altri. Fare qualsiasi altra cosa è prendere decisioni sulla totalità di una campagna di marketing o di un budget, utilizzando solo le informazioni da una piccola parte di esso.

Se cambiassi la tua campagna PPC, come influenzerebbe la ricerca naturale e la decisione di acquisto del cliente A? Se portassi Ronaldo fuori dal campo, quanti gol segnerebbe la tua squadra?

Uno studio del 2011 di Forrester e iProspect ha dimostrato che i consumatori che vedono gli annunci display di un marchio hanno maggiori probabilità di cercare quel marchio e/o categoria in seguito.

La maggior parte dei professionisti del marketing sa bene che la pubblicità display è migliore per la consapevolezza del marchio che per le conversioni dirette, ma il loro modello di attribuzione riflette pienamente questa realtà?

È davvero solo guardando una situazione – che si tratti di una partita di calcio o del percorso di acquisto di un consumatore – in un modo multicanale che inizierai ad acquisire una comprensione granulare su come i clienti stanno progredendo attraverso il loro multicanale, multi- viaggio del dispositivo.

Enfatizza l'interazione tra i canali, piuttosto che scegliere una misura arbitraria del credito.

Un modello di attribuzione multicanale può aiutare i professionisti del marketing a evitare di aggiustare le cose che non sono rotte e concentrare invece la loro attenzione su quelle che lo sono.

Consente loro di identificare su quali canali stanno sprecando denaro, quali stanno spingendo i clienti attraverso la canalizzazione di acquisto e dove il loro budget può essere ridistribuito per ottimizzare i tassi di conversione.

Questa è la prima parte di una serie di tre articoli sull'utilizzo dell'attribuzione basata sui dati nelle tue campagne di marketing. Continua a leggere le prossime puntate:

• I 7 principali ostacoli all'attribuzione e come superarli
• Il "must-know" su come ottenere un modello di attribuzione basato sui dati

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