Dlaczego i jak atrybucja marketingowa: przewodnik oparty na danych

Przeciętne marki domyślają się : „Wygląda na to, że nasza najnowsza seria reklam na Facebooku działa dobrze”.

Czołowe marki wiedzą : „Nasz obecny zestaw reklam na Facebooku generuje ruch, ale to nasz piksel retargetingu konwertuje klientów”.

To oparte na danych zrozumienie tego, co działa, a co nie, odróżnia wyrafinowanych marketingowców od reszty.

Marketingowe modele atrybucji pomagają marketerom oceniać dane stojące za punktami styku użytkowników i konwersjami, aby zrozumieć wpływ na ROI.

Z tego artykułu dowiesz się, jak działa atrybucja marketingowa, jak można ją mierzyć za pomocą sześciu różnych modeli i jak podejmować decyzje na podstawie danych, które zwiększą budżet marketingowy.

Co to jest atrybucja marketingowa i dlaczego ma znaczenie?

Atrybucja marketingowa to praktyka polegająca na analizowaniu, w jaki sposób klienci angażują się w marketingowe punkty styku na całej ścieżce zakupowej.

Wybierasz model atrybucji (zestaw reguł regulujących sposób przypisywania udziału w konwersji do każdego punktu kontaktu), aby zrozumieć, w jaki sposób Twoje taktyki marketingowe przyczyniają się do wzrostu przychodów.

Atrybucja marketingowa zapewnia dane wspierające takie spostrzeżenia, jak:

• Nasze reklamy Google Ads są naszym najważniejszym źródłem przychodów.
• Ta kampania e-mailowa jest nieskuteczna i wymaga przebudowy.
• Większość naszych klientów odkrywa nas poprzez nasze organiczne treści.

Bez tych danych decyzje marketingowe są w dużej mierze oparte na intuicji.

Załóżmy, że masz za zadanie zwiększyć generowanie leadów o 25% w następnym kwartale, dążąc do osiągnięcia rocznych celów przychodów Twojej organizacji.

Marketingowe dane atrybucji mogą na przykład pokazać, że Twoje treści organiczne są najczęstszym pierwszym punktem kontaktu na ścieżce typowego klienta. Innymi słowy, treść to sposób, w jaki większość klientów znajduje Twoją firmę.

Bez tych danych mógłbyś spojrzeć na kanały marketingowe i taktyki, którymi obecnie się zajmujesz, i powiedzieć: „Przenieśmy budżet treści w tym kwartale na Google Ads. Musimy szybko osiągnąć ten cel dotyczący przychodów”.

W tym przypadku zmiana priorytetów w publikowaniu treści jest niewłaściwym posunięciem, ale można je łatwo wykonać, jeśli nie masz dostępu do danych dotyczących atrybucji.

Skuteczność tych spostrzeżeń zależy od tego , jak mierzysz atrybucję marketingową.

Jak mierzyć atrybucję marketingową

Większość marketerów użyje jednego z gotowych modeli w swoim oprogramowaniu do atrybucji. Chociaż mają one wady (które omówimy wkrótce), zapewniają podstawowe zrozumienie interakcji klientów z marketingowymi punktami styku.

Jednorazowe modele atrybucji

Modele atrybucji jednodotykowej przypisują zasługi tylko jednemu punktowi kontaktu na ścieżce klienta.

Wada tutaj jest natychmiast oczywista: klienci rzadko dokonują konwersji poza jednym punktem styku.

Weźmy pod uwagę tę mapę podróży klienta, opracowaną przez firmę Columbia Road zajmującą się doradztwem w zakresie sprzedaży cyfrowej, z 10 punktami styku na drodze do podjęcia decyzji.

Te proste modele atrybucji mają jednak pewne zalety. Rozważmy tę podróż klienta, która w przybliżeniu przypomina typową ścieżkę, jaką klienci obierają do zakupu od marki e-commerce:

• Klient trafia do Twojej witryny za pośrednictwem reklamy Google
• Dodają produkt do koszyka, ale nie dokonują konwersji
• Powoduje to wysłanie wiadomości e-mail o porzuconym koszyku, którą klient widzi, ale nie klika
• Klient widzi również reklamy retargetujące na Facebooku, z których jedna powoduje zakup

W rzeczywistości reklama na Facebooku jest całkowicie odpowiedzialna za konwersję.

Ale model atrybucji pierwszego kontaktu podkreśla katalizator Google Ad.

Jednorazowe modele atrybucji mogą nie być wyczerpujące, ale pomagają zrozumieć, jak łączą się punkty styku, aby lepiej określić, co działa.

Atrybucja od pierwszego kontaktu

Atrybucja pierwszego kontaktu przypisuje wszystkie zasługi pierwszej interakcji klienta z Twoją marką.

Nie ma znaczenia, ile punktów kontaktowych nastąpiło później ani ile czasu zajęło klientowi dokonanie zakupu po pierwszej interakcji. Pierwsze kliknięcie daje 100% kredytu.

W powyższym przykładzie początkowa reklama Google otrzymuje cały udział w atrybucji.

Choć ograniczony, ten model atrybucji jest przydatny do zrozumienia, które działania marketingowe przyciągają klientów.

Możesz wykorzystać te dane do optymalizacji działań na początku ścieżki i pozyskania większej liczby nowych potencjalnych klientów.

Atrybucja na ostatnią chwilę

Atrybucja ostatniego kontaktu przypisuje wszystkie zasługi końcowemu punktowi kontaktu na ścieżce klienta. To byłaby retargetująca reklama na Facebooku z naszego przykładu powyżej.

Jest to najczęściej stosowany model atrybucji jednym dotknięciem, szczególnie w przypadku firm o krótkich cyklach zakupu i etapach rozważania zakupu. W takich przypadkach jest bardziej prawdopodobne, że ostatnia interakcja była motywacją do zakupu.

Weź Wish, internetowy rynek znany ze sprzedaży dziwnych produktów, których inaczej nigdy byś nie kupił. Prawdopodobnie nie ma skomplikowanych podróży klientów, więc atrybucja ostatniego kontaktu byłaby odpowiednim modelem.

Atrybucja ostatniego niebezpośredniego kliknięcia

Model atrybucji ostatniego niebezpośredniego kliknięcia jest podobny do modelu ostatniego kontaktu, z tą różnicą, że dyskontuje ruch bezpośredni.

Rozważmy nieco inną podróż zakupową w e-commerce:

• Klient trafia do Twojej witryny za pośrednictwem reklamy Google
• Dodają produkt do koszyka, ale nie dokonują konwersji
• Powoduje to wysłanie wiadomości e-mail o porzuconym koszyku, którą klient widzi, ale nie klika
• Później klient wraca bezpośrednio na Twoją stronę i dokonuje zakupu

W modelu atrybucji ostatniego kliknięcia trafiłby do ruchu bezpośredniego. Korzystając z ostatniego modelu interakcji niebezpośredniej, e-mail dotyczący odzyskiwania koszyka otrzymuje cały kredyt.

Ten model jest odpowiedni, jeśli klienci szybko dokonują konwersji na Twojej stronie (np. dodają produkt, który chcą do koszyka i od razu przechodzą do kasy).

Unikaj tego modelu, jeśli Twoi klienci potrzebują więcej czasu na konwersję, ponieważ ignoruje on czynniki wpływające na konwersję (takie jak wezwania do działania i polecane recenzje klientów).

Wielodotykowe modele atrybucji

Modele atrybucji multi-touch uwzględniają wszystkie cyfrowe punkty styku i przypisują przynajmniej część współczynnika konwersji do każdej interakcji.

Rozważ ścieżkę, którą kupujący B2B może obrać, aby kupić platformę do zarządzania projektami.

Klient widzi reklamę produktu Asany w YouTube i klika wezwanie do działania. Czytają stronę docelową, ale nie konwertują.

Zastanawiając się nad problemem przedstawionym w reklamie wideo (np. zarządzanie zespołem freelancerów), klient wyszukuje w Google hasło „managing freelancers”. Klient klika w post Asany, rozpoznając markę.

Jest to pomocne i postanawiają wdrożyć kilka strategii. Później widzą reklamę Asany na LinkedIn i klikają wezwania do działania, aby pobrać ebook.

Następnie otrzymują serię e-maili dotyczących pielęgnacji leadów Asany. Ostatnia to oferta pierwszego miesiąca za darmo, gdy zarejestrują się w abonamencie rocznym, który zaakceptują.

W tej podróży zaangażowanych jest sześć różnych cyfrowych kanałów marketingowych:

• Reklama w YouTube
• Wstęp
• Zawartość organiczna
• Reklama na LinkedInie
• Ebook
• Kampania e-mailowa

Jednorazowe modele atrybucji z natury ignorowałyby pięć z sześciu tych interakcji. Modele wielodotykowe współdzielą udziały we wszystkich kanałach, ale sposób ich podziału zależy od zaimplementowanego modelu.

Atrybucja liniowa

Liniowy model atrybucji przypisuje zasługi równomiernie we wszystkich punktach styku. W powyższym przykładzie każdy z sześciu punktów styku otrzymałby 16,67% udziału w atrybucji.

Ten model jest odpowiedni, jeśli nie masz budżetu ani danych do określenia dokładniejszych wag, ale nie możesz zadowolić się ograniczeniami modelu z jednym dotknięciem.

Jeśli Twoja firma ma ugruntowaną pozycję i dysponuje wystarczającymi zasobami, zainwestuj w dokładniejsze oznaczenia.

Atrybucja oparta na pozycji

Atrybucja oparta na pozycji (zwana także atrybucją w kształcie litery U) nadaje większą wagę pierwszej i ostatniej interakcji. Mimo to przypisuje pewną zasługę punktom styku pomiędzy nimi.

Najpopularniejszym modelem jest przypisanie po 40% do pierwszego i ostatniego punktu styku, a pozostałe 20% równomiernie rozłożone na pozostałe.

W naszym powyższym przykładzie dystrybucja kredytu wyglądałaby tak:

• Reklama w YouTube – 40%
• Strona docelowa – 5%
• Zawartość organiczna – 5%
• Reklama na LinkedInie – 5%
• Ebook – 5%
• Kampania e-mailingowa – 40%

Atrybucja oparta na pozycji jest przydatna, jeśli cykl sprzedaży jest długi, a decyzja o zakupie obejmuje kilka punktów kontaktowych, na przykład w przypadku zakupów B2B. W przypadku długich cykli zakupów ważne jest, aby przypisać choć trochę zasługi każdej interakcji, która podtrzymała rozmowę.

Atrybucja rozpadu czasu

Model atrybucji rozkładu czasu przydziela punkty na podstawie czasu, jaki upłynął od interakcji.

Ostatni punkt styku zawsze otrzymuje najwięcej punktów, a pierwszy punkt styku otrzymuje najmniej.

W naszym przykładzie Asany dystrybucja punktów może wyglądać następująco:

• Reklama na YouTube – 5%
• Strona docelowa – 7,5%
• Zawartość organiczna – 12,5%
• Reklama na LinkedInie – 20%
• Ebook – 25%
• Kampania e-mailingowa – 30%

Modele rozkładu w czasie są przydatne, gdy budowanie relacji jest kluczowym czynnikiem, na przykład w sprzedaży korporacyjnej, ponieważ początkowe interakcje są zwykle mniej ważne dla konwersji.

Jeśli jednak budowanie marki i budowanie świadomości mają kluczowe znaczenie dla Twoich celów biznesowych, użyj modelu opartego na pozycji.

Wyzwania i ograniczenia atrybucji marketingowej

Chociaż modele atrybucji pomagają marketerom uzyskać podstawowe zrozumienie zachowań klientów, są one niedoskonałe i niekompletne. Ograniczają się do przechwytywania, a nie tworzenia popytu.

Większość tradycyjnych modeli zawodzi, ponieważ opierają się na domysłach lub całkowicie pomijają działania związane z ciemnym lejkiem.

Zaawansowane modele atrybucji przewyższają podstawowe modele, ale zanim wybierzesz kierunek, pamiętaj o tych ograniczeniach.

Wybór modelu atrybucji jest w dużej mierze arbitralny

Wybór modelu atrybucji opiera się w dużej mierze na intuicji, a nie na twardych danych.

Możesz na przykład wybrać model atrybucji oparty na pozycjonowaniu, jeśli przypisanie największej zasługi pierwszemu i ostatniemu punktowi styku wydaje się rozsądne.

Ale dlaczego każdy zasługuje na 40%? Dlaczego nie 30% za pierwszą interakcję i 50% za ostatnią lub odwrotnie? Dystrybucja kredytów opiera się na przeczuciach, a nie na twardych danych.

Idealnym rozwiązaniem jest wdrożenie modelu atrybucji opartej na danych lub algorytmicznego z wykorzystaniem platformy takiej jak Impact.com lub Google Analytics 360.

Te narzędzia do modelowania wykorzystują zaawansowane obliczenia statystyczne i uczenie maszynowe, aby zrozumieć różnice między klientami, którzy dokonują konwersji, a tymi, którzy tego nie robią. Następnie zinterpretuj te wzorce zaangażowania, aby określić, jak skutecznie przypisywać zasługi w różnych punktach styku.

Niestety produkty te są dla niektórych firm zbyt drogie (członkostwa w Google Analytics 360 zaczynają się od 150 000 USD rocznie).

Jeśli ten poziom modelowania atrybucji jest poza zasięgiem, najlepszą drogą jest:

1. Wybierz standardowy model atrybucji, który najlepiej pasuje do Twojej strategii
2. Zoptymalizuj i dostosuj go, gdy dowiesz się więcej o tym, co działa, a co nie
3. Zapoznaj się z ograniczeniami niealgorytmicznej atrybucji podczas korzystania ze spostrzeżeń w celu podejmowania decyzji marketingowych

Większość modeli atrybucji nie uwzględnia niecyfrowych punktów styku

Wszystkie omówione powyżej modele atrybucji uwzględniają cyfrowe punkty styku, ale procesy zakupowe nie są wyłącznie cyfrowe.

Jest to szczególnie prawdziwe w branżach handlu detalicznego, takich jak odzież i odzież, gdzie oprócz standardowego podejścia online i offline pojawiają się dwa odrębne wzorce zakupowe:

• ROPO (szukaj online, kupuj offline). Kupujący przechodzą przez większość ścieżki online, a następnie dokonują zakupu w sklepie stacjonarnym.
• Salon wystawowy. Kupujący oglądają produkty w sklepach stacjonarnych, a następnie kupują je online.

W obu przypadkach w pełni cyfrowe modele atrybucji nie uwzględniają wszystkich punktów styku.

Znalezienie kompletnego rozwiązania tego problemu jest trudne. Jedną ze strategii jest używanie kart lojalnościowych do łączenia zakupów offline z profilami cyfrowymi.

Platformy takie jak Yotpo i Stampme umożliwiają markom integrację programów lojalnościowych, dzięki czemu mogą skutecznie śledzić punkty styku offline.

Inną taktyką jest celowe wprowadzanie klientów w tryb offline, jak np. producent mebli i dekoracji VOX.

Ich aplikacja VOXBOX pozwala klientom projektować wirtualne układy mebli online. Następnie zalecają kupującym zaplanowanie osobistych konsultacji w sklepie stacjonarnym.

Dzięki temu VOX może kontrolować przejście ścieżki zakupowej z trybu online do offline, co pozwala zintegrować punkty styku offline z ich modelem atrybucji.

Jeśli jest to odpowiednie dla Twojej marki i branży, rozważ wdrożenie jednej z tych strategii śledzenia interakcji offline. W przeciwnym razie pamiętaj, że cyfrowy model atrybucji może nie dawać pełnego obrazu.

Księgowość dla klientów, którzy już są na rynku, jest wyzwaniem

Marketingowe modele atrybucji często prowadzą do błędów opartych na korelacjach, w których zakłada się, że zdarzenia na ścieżce klienta (np. konwersja) są spowodowane przez inne zdarzenia (np. końcowy punkt kontaktu). W rzeczywistości może tak nie być.

W szczególności marketerzy mogą niewłaściwie przypisać przypisanie konwersji do klientów, którzy i tak byli na rynku, aby kupić ten produkt.

Rozważ tę ukierunkowaną reklamę na Facebooku od Shopify.

Załóżmy, że Shopify skonfigurował tę reklamę, aby kierować ją do odbiorców, którzy wchodzą w interakcję z określonymi stronami związanymi z e-commerce na Facebooku.

Odbiorcy angażują się w te strony i często dyskutują o najlepszych narzędziach na rynku. Istnieje duża szansa, że ​​ustalili, że Shopify to właściwy wybór, zanim pojawi się reklama.

Czy kiedy go widzą i klikają, odpowiada za konwersję?

Uwzględnij stronniczość na rynku, przeprowadzając ankiety po zakupie. Wyjdź poza pytanie „Skąd się o nas dowiedziałeś?” i zapytaj: „Co skłoniło Cię do zakupu u nas?”

Aby uzyskać więcej danych jakościowych, umieść pytanie typu „Przed zarejestrowaniem się w Shopify kliknąłeś tę reklamę na Facebooku. Jak bardzo ta reklama wpłynęła na Twój zakup?” Poproś klientów, aby ocenili odpowiedzi w skali od 1 do 5. Pomoże Ci to lepiej zrozumieć, czy Twoje reklamy naprawdę wpływają na konwersję, czy tylko przeszkadzają w zakupie, który i tak zostanie dokonany.

Używanie niestandardowego modelowania atrybucji do zaawansowanej atrybucji

Powyższe modele są podstawowymi modelami atrybucji – prostymi i gotowymi modelami opartymi na heurystyce, które można znaleźć w Google Analytics. Wszystkie dają odpowiedź, ale najlepsi marketerzy kwestionują ich dokładność.

Możesz także tworzyć modele niestandardowe na podstawie gotowych modeli opartych na regułach w Google Analytics.

Możesz także tworzyć modele niestandardowe na podstawie gotowych modeli opartych na regułach w Google Analytics.

Jednak nawet niestandardowe modele mogą opierać się na uprzedzeniach i założeniach, które są arbitralne i oparte na niuansach podróży klienta.

Widzieliśmy również kilka interesujących artykułów na temat stosowania modeli Markowa w Google Analytics. Są one pomocne, gdy nie jesteś zadowolony z modeli opisanych powyżej, zwłaszcza jeśli brakuje Ci pewnych punktów danych, aby uzyskać pełny obraz podróży klienta.

Aby uprościć Model Markowa w tym przypadku użycia, spójrz na prawdopodobieństwo kolejnych kroków na danej ścieżce konwersji. Oblicz względne znaczenie danego punktu styku na podstawie jego usunięcia:

Modele Markowa mają następujące zalety, jak opisano w tym artykule:

• Obiektywizm – brak przeczuć.
• Predictive Accuracy – Przewiduje zdarzenia konwersji.
• Solidność – ważne i wiarygodne wyniki.
• Interpretowalność – Przejrzysta i stosunkowo łatwa do interpretacji.
• Wszechstronność – niezależna od zbioru danych. Potrafi dostosować się do nowych danych.
• Wydajność algorytmiczna – zapewnia terminowe wyniki.

Oto dobry post wyjaśniający, jak to zrobić. Oto kolejny. Dobry analityk danych będzie w stanie zastosować to do Twojego modelu atrybucji.

Mierz skuteczność konkretnych działań za pomocą kohort

Kohorty oparte na czasie mogą być kluczem do znalezienia skuteczności zmian wprowadzonych w działaniach marketingowych lub kanałach, w których są wdrażane. Przynajmniej można znaleźć wskazanie skuteczności, łącząc analizę kohortową z kontrolowanymi eksperymentami w celu uzyskania większej trafności.

W szczególności spojrzenie na kohorty może pomóc w określeniu, jak skuteczne było określone działanie marketingowe, przynajmniej w ujęciu skorelowanym. Jim Novo, założyciel The Drilling Down Project, dobrze ujął to w jednym z odcinków podcastu Digital Analytics:

Myślę, że ludzie w SaaS pracujący z analizą kohortową robią to dobrze.

Patrzysz więc na osoby, które zapisały się w styczniu, a do marca odsetek ten spadł. Możemy to powiązać z pewnym wysiłkiem promocyjnym, jaki podjęliśmy w tym czasie.

Ale potem patrzymy na kohortę, która rozpoczęła się w marcu, mieliśmy inny rodzaj działań promocyjnych i mieliśmy znacznie lepszą konwersję z freemium na płatny, czy cokolwiek innego, w tym modelu.

Powiązany z tym jest rodzaj testowania istnienia, w którym wnioskujesz o skuteczności określonego kanału, usuwając go na chwilę z miksu, Jim sugeruje testowanie, aby sprawdzić, czy możesz bez niego żyć:

Jeśli uważasz, że [display] jest tak cenny, jeśli chodzi o pomoc innym kampaniom, dlaczego po prostu go nie wyłączysz na tydzień lub dwa i zobaczysz, co się stanie? A następnie dodaj go z powrotem.

Nie możesz zrobić takiego testu? Czy warto inwestować te pieniądze gdzie indziej? Jak poważnie myślisz o ustaleniu wartości wyświetlacza?

Aktywność, którą zawsze wykonywałeś, może nie mieć tak dużego wpływu, jak myślisz. Testowanie jest w równym stopniu sztuką usuwania, co dodawania. Dotyczy to całkowitego wycięcia całych inicjatyw.

Jak używać atrybucji marketingowej do podejmowania trafniejszych decyzji opartych na danych

Istnieją modele atrybucji, które poprawiają widoczność i wgląd w podróż klienta. Zrobione dobrze, uchylają zasłonę, w jaki sposób klienci wchodzą w interakcje z punktami styku i co wpływa na zachowania zakupowe.

Wykorzystaj te ustalenia w swoich działaniach marketingowych, aby opracować skuteczniejszą strategię opartą na danych.

Twórz bardziej realistyczne mapy podróży klientów

Mapy podróży klienta mogą być potężnymi narzędziami do wyrównywania punktów kontaktu i przesyłania wiadomości w całym cyklu zakupowym.

Niestety, wiele z nich jest zbyt podstawowych, aby były tak pomocne. Na przykład ta mapa ledwo obejmuje więcej niż jeden potencjalny punkt styku na każdym etapie i nie zawiera wystarczających szczegółów. Na przykład, gdzie odbywa się badanie produktu?

Rozumiejąc, z którymi punktami styku kontaktują się klienci i na jakim etapie ich podróży, możesz zbudować kompleksową mapę podróży, taką jak ta z Rail Europe.

Na tej mapie podróży klienta istnieje wiele punktów styku na każdym etapie, ponieważ nie każde doświadczenie klienta jest takie samo. Rail Europe uwzględnia tę odmienność i uwzględnia wszystkie możliwe punkty styku zidentyfikowane za pomocą atrybucji. Atrybucja niestandardowa pomaga mapować złożone interakcje i podróże klientów.

Wykorzystaj dane atrybucji do tworzenia bardziej realistycznych map podróży klientów i zastanów się, gdzie może być wymagana segmentacja.

Na przykład marka e-commerce może identyfikować dwie wspólne ścieżki zakupu:

1. Ukierunkowana reklama na Facebooku > Przeglądanie witryny > Dodaj produkt do koszyka > Odrzucenie > E-mail dotyczący odzyskiwania porzuconego koszyka > Konwersja
2. Wyszukiwanie bezpłatne > Przeglądanie witryny > Zapisz się do programu lojalnościowego > Odrzuć > Kup w sklepie

Szukaj trendów w danych atrybucji i segmentuj ścieżki klientów, jeśli to konieczne.

Użyj atrybucji marketingowej, aby dostosować alokację wydatków do celów organizacji

Korzystaj z atrybucji marketingowej, aby informować, w jaki sposób inwestujesz w różne kanały i punkty styku, oraz optymalizuj alokację budżetu, korzystając z rzeczywistych danych.

Podwoić działania, które Twój pakiet analityczny określa jako najbardziej wpływowe. Na przykład, jeśli Twoja platforma atrybucji mówi Ci, że Google Ads dobrze sobie radzi, warto zwiększyć inwestycje w ten kanał.

Pamiętaj, że te statystyki są generowane przez Twój model atrybucji i alokację punktów.

Załóżmy, że w tym przykładzie używasz modelu atrybucji pierwszego kontaktu.

Te dane wskazują, że Twoje reklamy Google Ads są skuteczne jako początkowa interakcja, ale niekoniecznie mają duży wpływ na konwersję. Podwojenie wydatków na reklamę przyciągnęłoby więcej potencjalnych klientów na szczyt ścieżki, ale niekoniecznie skuteczniej ich przekonwertowałoby.

Zamiast tego przeanalizuj wiele modeli atrybucji, aby uzyskać pełną perspektywę, a następnie wykorzystaj te spostrzeżenia, aby dostosować alokację wydatków do celów firmy.

W tym przypadku możesz również przeanalizować, jak wygląda atrybucja, korzystając z modelu ostatniego kontaktu, dając wgląd w to, które kanały działają dobrze na drugim końcu podróży.

Następnie dostosuj wydatki na podstawie celów swojej firmy. Jeśli priorytetem jest pozyskiwanie nowych klientów, zainwestuj więcej w interakcję ostatniego kontaktu. Jeśli budowanie świadomości marki i dynamika na początku ścieżki są ważniejsze, zainwestuj w pierwszy punkt styku.

Zrozumienie wpływu komunikacji na efektywność punktów kontaktowych

Ogólnym założeniem związanym z atrybucją marketingową jest to, że jeśli jeden kanał nie osiąga tak dobrych wyników jak inne, winny jest ten kanał. Mówisz, że Twoi klienci po prostu nie są na LinkedIn.

Ale to niekoniecznie prawda. Może się zdarzyć na przykład, że Twoi klienci są tam, ale Twoje wiadomości nie łączą się.

Atrybucję marketingową można wykorzystać do zrozumienia, w jaki sposób różne komunikaty wpływają na skuteczność punktu kontaktu.

Załóżmy, że Twoje reklamy retargetujące na Facebooku konwertują wyjątkowo dobrze, ale Twoje reklamy na LinkedIn nie są skuteczne. Rozważ wiadomości, których używasz, w kontekście, w jakim są prezentowane.

To, co sprawdza się w jednym kanale, niekoniecznie przekłada się na inny, a komunikaty, które rezonują z perspektywami na szczycie ścieżki, nie przyciągną kupujących na dole ścieżki.

Korzystaj z różnych modeli atrybucji, aby mierzyć wpływ komunikatów na różnych etapach ścieżki.

Jeśli na przykład Google Ads wygląda dobrze w modelu pierwszego kontaktu, zastanów się, jak możesz powielić ten przekaz w innych kanałach, aby dotrzeć do kupujących na wczesnym etapie. Następnie przeanalizuj, jak zmienia się udział w atrybucji, gdy te zmiany wchodzą w grę.

Możesz użyć tej samej wiadomości z reklamy Google w nowej serii reklam LinkedIn, aby przetestować wpływ tej wiadomości na kanał.

Jeśli uznanie atrybucji zostanie przesunięte na korzyść LinkedIn, zmiana działa. Jeśli nie, wiesz, że ta konkretna wiadomość nie działa dla odbiorców LinkedIn. Testuj, analizuj i optymalizuj.

Marketingowe narzędzia atrybucji: jak wybrać odpowiednie dla swojej firmy

Google Analytics jest z pewnością najczęściej używanym narzędziem do atrybucji marketingowej, ale nie jest jedynym.

Ruler Analytics to potężne narzędzie do łączenia przychodów z atrybucją, dzięki czemu możesz mierzyć marketingowe punkty styku na poziomie dolara. Oktopost zapewnia solidne analizy dotyczące korzystania z mediów społecznościowych B2B i punktów styku społecznościowego przyczyniających się do konwersji. AppsFlyer analizuje atrybucję marketingową w kontekście rozwoju aplikacji mobilnych.

W zależności od branży, etapu rozwoju i celów biznesowych możesz wybrać jedną z tych platform lub ich kombinację.

Google Analytics

Jedną z największych zalet Google Analytics jest to, że pomimo tego, że jest solidnym produktem, jest bezpłatny.

Ułatwia to początkującym zapoznanie się ze światem atrybucji marketingowej i rozpoczęcie od bardziej podstawowych modeli, takich jak pierwsze lub ostatnie kliknięcie.

Google Analytics nadaje się do monitorowania bazowej atrybucji w tych kanałach:

• Wyszukiwanie płatne i bezpłatne (we wszystkich wyszukiwarkach, nie tylko w Google)
• Witryny polecające i stowarzyszone
• Sieci mediów społecznościowych
• E-mail
• Kampanie niestandardowe, jeśli zostały skonfigurowane w Google Analytics (takie jak kampanie offline, które kierują ruch do skróconych adresów URL)

Jeśli konwertujesz ponad 600 klientów w ciągu 30 dni, możesz również skorzystać z modelu atrybucji opartego na danych Google Analytics (obecnie w wersji Beta). Ten model wykorzystuje uczenie maszynowe, aby zrozumieć, które punkty styku z największym prawdopodobieństwem zwiększą konwersję, i odpowiednio przypisuje atrybucję.

Analityka linijki

Ruler Analytics oferuje szereg przydatnych funkcji poza atrybucją marketingową, takich jak modelowanie marketingu mix i analizy predykcyjne.

Jednak jego kluczową zaletą jest możliwość połączenia platformy z Twoim CRM i wciągnięcia danych o przychodach do Twojego modelu atrybucji.

Atrybucja przy użyciu standardowych modeli informuje, które punkty styku i kanały napędzają konwersję. Dzięki Ruler Analytics możesz zrozumieć, w jaki sposób te punkty styku wpływają na przychody.

Załóżmy, że jesteś w stanie stwierdzić, że masz dwie główne ścieżki konwersji.

• Ścieżka pierwsza: korzysta z niej 70% Twoich klientów i generuje roczną wartość dla klientów w wysokości 4500 USD.
• Ścieżka druga: korzysta z niej 30% Twoich klientów (w tym każdy klient korporacyjny), a roczna wartość klienta wynosi 560 000 USD.

Bez zamknięcia pętli przychodów prawdopodobnie zainwestowałbyś więcej w pierwszą ścieżkę, która faktycznie konwertuje klientów o niższej wartości.

Skorzystaj z Ruler Analytics, aby lepiej zrozumieć, w jaki sposób punkty styku w kampaniach marketingowych wpływają na przychody, a nie tylko na konwersje.

Oktopost

Oktopost nie jest dokładnie marketingowym narzędziem atrybucji; to platforma do zarządzania zaangażowaniem w mediach społecznościowych dla zespołów marketingowych B2B.

Marketerzy B2B w coraz większym stopniu zdają sobie sprawę z wartości mediów społecznościowych, czy to wyświetlania reklam na LinkedIn, czy zlecania przedstawicielom handlowym budowania marek osobistych na Twitterze.

Oktopost pomaga marketerom dokładnie mierzyć i przypisywać wartość tych działań.

Będziesz mógł mierzyć zaangażowanie według kanału, rodzaju treści i regionu. Możesz nawet sięgnąć do poziomu postu, aby przeanalizować, w jaki sposób wiadomości, słowa kluczowe, hashtagi i typy mediów odnoszą się do zaangażowania.

Jeśli działasz w sektorze B2B, skorzystaj z Oktopost, aby głębiej dowiedzieć się, jak media społecznościowe wpływają na konwersję, nie tylko wiedząc, że LinkedIn działa na rzecz rosnącej świadomości.

AppsFlyer

AppsFlyer to platforma do analiz marketingowych przeznaczona specjalnie do mierzenia rozwoju aplikacji.

Podczas gdy inne narzędzia atrybucji skupiają się na konwersjach w kontekście witryny, AppsFlyer zajmuje się modelowaniem atrybucji w ekosystemie mobilnym.

Dzięki AppsFlyer możesz przypisać punkty styku, które prowadzą do instalacji aplikacji. Możesz na przykład przyjrzeć się interakcjom z reklamami w innych aplikacjach i temu, jak przyczyniły się one do tego, że nowy klient pobrał Twoją własną.

Ich modelowanie atrybucji obejmuje również pomiar zdarzeń w aplikacji, dzięki czemu można oddzielnie przypisywać instalacje aplikacji i konwersje do płatnych planów.

Użyj AppsFlyer, aby zrozumieć, jak Twoja sieć reklamowa wpływa na pobieranie aplikacji i poprawić efektywność alokacji wydatków na reklamę.

Wniosek

Aby uzyskać podstawową wiedzę na temat tego, jak klienci wchodzą w interakcje z różnymi marketingowymi punktami styku, wystarczą standardowe modele atrybucji dostępne na większości platform analitycznych.

Aby uzyskać bardziej kompleksowe spojrzenie na to, które kanały i taktyki wpływają na konwersję, oraz aby podejmować oparte na danych decyzje dotyczące alokacji wydatków marketingowych, spójrz na modele algorytmiczne oparte na sztucznej inteligencji.

Podnieś swoje umiejętności w zakresie atrybucji dzięki naszemu kursowi online, pełnemu wiedzy ekspertów: Zostań mistrzem w atrybucji.