Modele de atribuire pentru marketeri: Cum să obțineți informații precise care contează

Ați lucrat tot trimestrul la o nouă serie de marketing de conținut, iar conversiile sunt în creștere.

Atribuiți aceste conversii exclusiv conținutului dvs.? Dar clienții care au făcut clic pe articolul dvs. de pe pagina dvs. de socializare - atribuiți acele conversii rețelelor sociale sau articolului (sau ambelor)?

Optimizarea cheltuielilor de marketing este o prioritate de top pentru marketeri. Dar este greu să știi unde să-ți concentrezi eforturile atunci când pâlniile liniare dispar și mai mult în legendă.

Modelele de atribuire multi-touch au încercat să rezolve această problemă, dar mulți specialiști în marketing folosesc modele greșite pentru a-și măsura campaniile.

În acest articol, vom explora modelele de atribuire populare care funcționează și vom explica cum să obțineți cele mai precise date de atribuire, astfel încât să puteți obține o imagine exactă a rentabilității investiției.

Ce este un model de atribuire?

Un model de atribuire este un set de reguli care guvernează modul în care alocați creditul acordat eforturilor de marketing și vânzări care au ca rezultat o conversie. Cu alte cuvinte, își propune să răspundă la întrebarea „ce canal sau campanie a generat acest utilizator, client potențial sau vânzare?”

În modelul tradițional de marketing, atribuirea a fost ușoară. Un client a vizitat magazinul dvs. cu o tăietură din ziar, iar dvs. ați atribui acea vânzare reclamei dvs. recente din ziar.

Deoarece punctele de contact au loc acum pe zeci de canale (adesea în interval de zile sau chiar ore), căile de conversie sunt mai complicate și mult mai puțin liniare:

Clienții interacționează acum cu mărcile prin intermediul rețelelor sociale, prin e-mail, Google Ads, postări pe blog etc. Acest lucru face mai dificilă dezvoltarea unui model precis pentru măsurarea valorii punctului de contact (și, prin urmare, știi unde să aloce bugetul).

Un exemplu de modelare de atribuire

Luați această călătorie destul de simplă a clienților:

• Un client caută pe Google pentru a rezolva o problemă și descoperă una dintre postările dvs. de blog;
• Articolul prezintă soluții pentru provocarea lor și vă descarcă cartea electronică pentru a afla mai multe;
• Magnetul de plumb declanșează secvența de îngrijire a e-mailului pentru a trimite sfaturi săptămânale pentru a fi la curent cu acest punct de durere;
• La un moment dat în campania de e-mail, oferiți o demonstrație personalizată a produsului;
• După demonstrație, clientul se abonează la platforma dvs.

În această cale, care punct de contact este responsabil pentru conversie?

Ai putea argumenta:

• Postarea pe blog a atras clientul pe site-ul dvs. în primul rând, deși este posibil să nu fi fost gata să cumpere.
• Campania prin e-mail a educat clientul cu privire la o provocare pe care încă nu o înțelegeau – dar încă nu erau pregătiți să cumpere.
• Demo-ul de vânzări a dus la vânzare, dar au văzut demonstrația doar pentru că au descărcat cartea electronică.

În realitate, fiecare dintre punctele de contact probabil a contribuit într-un fel . Modelarea eficientă a atribuirii pe mai multe canale vă ajută să determinați care canale sunt cele mai influente, astfel încât să puteți lua decizii de marketing mai bune.

De exemplu, s-ar putea să descoperi că campania ta de e-mail are o influență redusă asupra conversiilor, iar conținutul social cu care s-au implicat la câteva săptămâni după descărcarea cărții electronice este ceea ce determină vânzarea. Alinierea acelei secvențe de e-mail cu conținutul social poate accelera ciclul de vânzări, reducând costul de achiziție a clienților (CAC).

Puteți accesa aceste informații numai după ce ați determinat cel mai potrivit model de atribuire pentru marca dvs.

Ieșit din cutie: modelele standard de atribuire

Niciun model de atribuire de marketing nu este perfect, dar modelul potrivit în contextul potrivit vă va ajuta să profitați mai mult din bugetul de marketing .

Google Analytics, cea mai utilizată platformă pentru urmărirea atribuirii de marketing, oferă un instrument de comparare a modelelor de canale multiple (MCF) pentru a vă ajuta să determinați care model are cel mai mult sens pentru campaniile dvs.

Utilizați diferitele modele de atribuire de mai jos pentru a vă ghida procesul de luare a deciziilor și pregătiți-vă să vă implicați în unele experimente pentru a găsi modelul potrivit pentru strategia dvs. de marketing.

De unde au venit? Modelul de atribuire a ultimei interacțiuni

Atribuirea ultimei interacțiuni, cunoscută și sub denumirea de atribuire la ultima atingere sau atribuire la ultimul clic, este implicită în majoritatea instrumentelor de analiză și cea mai utilizată.

Luați în considerare această cale:

• Un client vede anunțul dvs. Google atunci când caută un produs pe care îl vindeți;
• Ei adaugă produsul în coșul lor, dar nu cumpără;
• Trimiți un e-mail de abandonare a coșului;
• Abandonarea coșului lor declanșează, de asemenea, anunțuri de redirecționare;
• Clientul face clic pe o reclamă Facebook de redirecționare și cumpără.

În ultimul model de interacțiune, acel anunț de redirecționare primește 100% din creditul de atribuire.

Acest model de atribuire acordă toată greutatea ultimei interacțiuni cu marca dvs., indiferent de ce alte puncte de contact au apărut înaintea acestuia.

Chiar dacă este modelul de atribuire implicit, ultimul clic este fundamental defectuos. Aproape niciodată nu se întâmplă ca ultimul punct de contact să fie singurul responsabil pentru o conversie.

În exemplul de cale de mai sus, este posibil ca clientul să nu fi venit pe site-ul dvs. fără să vadă anunțul inițial. Este posibil să fi plănuit să cumpere în acea seară, după ce au primit o reducere în e-mailul de abandonare a coșului.

După cum a spus Avinash Kaushik, „Singura utilizare pentru atribuirea ultimului clic acum este să te concedieze. Evitați-o.”

Când să utilizați modelul de atribuire pentru ultimul clic

Evitați modelul de ultima interacțiune atunci când ciclul dvs. de cumpărare este lung, sunt implicați mulți factori de decizie sau vindeți articole cu bilete mari. Există multă considerație implicată în aceste tranzacții și ultimul clic nu vă va spune care puncte de contact au fost cele mai eficiente.

Utilizați modelul ultimul clic atunci când ciclul de cumpărare este scurt și este implicată puțină deliberare, cum ar fi în sectoarele de bunuri de larg consum (FMCG).

De unde au început? Modelul de atribuire a primei interacțiuni

Atribuirea la prima interacțiune, cunoscută și ca atribuire la prima atingere sau la primul clic, este opusul modelului de atribuire a ultimului clic. Acesta acordă credit în întregime primului punct de contact.

Amintiți-vă calea discutată în modelul anterior. În cadrul primului model de interacțiune, anunțul Google inițial ar primi 100% din responsabilitatea de a influența vânzarea, indiferent de celelalte puncte de contact care au urmat.

Există o anumită validitate în utilizarea acestui model (următoarele puncte de contact nu ar fi avut loc niciodată fără primul), dar este încă defectuos. Cumpărătorii convertesc rareori pe baza unei singure interacțiuni inițiale, cum ar fi citirea unei postări pe blog sau vizionarea unui anunț pe rețelele sociale.

După cum a scris Avinash, „Atribuirea primului clic este asemănător cu acordarea primei mele iubite 100% din credit pentru că m-am căsătorit cu soția mea”.

Când să utilizați modelul de atribuire la primul clic

Modelul de atribuire la prima atingere poate fi potrivit atunci când construirea mărcii este preocuparea dvs. principală, de exemplu, dacă sunteți un nou venit pe piață.

În acest exemplu, obiectivul dvs. este ca eforturile dvs. de marketing să atingă cât mai mulți clienți potențiali, astfel încât acele interacțiuni de la prima atingere devin vitale pentru atingerea acestui obiectiv.

Ce au făcut înainte de a face asta? Ultimul model de atribuire a clicurilor nedirecte

Atribuirea ultimului clic non-direct este similară cu modelul ultimului clic, cu excepția faptului că reduce traficul direct.

Luați în considerare o cale de comerț electronic care arată cam așa:

• Un client efectuează o căutare organică pentru un anumit produs pe Google;
• Acest cuvânt cheie declanșează unul dintre anunțurile dvs. Google;
• Clientul face clic pe anunț, răsfoiește produse și adaugă unele în coșul său;
• Ei nu duc până la capăt cu achiziția, ceea ce declanșează un e-mail de abandonare a coșului;
• Ulterior, clientul se întoarce direct pe site-ul dvs. și continuă cu achiziția.

Conform modelului de ultima interacțiune, această conversie ar fi atribuită traficului direct. În ultimul model de clic non-direct, acesta este atribuit e-mailului de abandonare a coșului.

Când să utilizați ultimul model de atribuire a clicurilor directe

Pentru majoritatea companiilor, ultimul model de clic non-direct este încă prea simplu pentru a ține cont de majoritatea călătoriilor de cumpărare. Adesea direcționează creditul acolo unde nu este datorat.

Dacă traficul dvs. direct se convertește rapid, puteți beneficia de acest model. Cu toate acestea, dacă clienții tind să navigheze pe site-ul dvs. în timpul unei sesiuni de achiziție, evitați acest model. Ar putea fi altceva care îi convinge să cumpere.

După cum a spus Avinash, „De ce să subestimați Direct? De ce să subevaluezi eforturile unui marketer de a crea recunoaștere și valoare a mărcii?”

Împărțirea egală a creditului: Modelul de atribuire liniară

Atribuirea liniară este cu un pas mai bun decât modelele cu un singur punct de contact. Ia în considerare toate interacțiunile urmăribile și distribuie creditul de atribuire în mod egal.

În timp ce fiecare punct de contact primește un premiu de participare pentru contribuția la vânzare, modelul nu ține cont de cât de meritată este această cotă.

Să ne uităm la această cale de client:

• Clientul vede un tweet pozitiv despre brandul tău de la un influencer pe care îl admiră, așa că petrec aproximativ o oră explorând conținutul de pe site-ul tău;
• De pe site-ul dvs., aceștia dau clic pe pictogramele rețelelor sociale și vă urmăresc pe mai multe canale și, de asemenea, se înscriu pentru buletinul dvs. informativ;
• În următoarele luni, clientul parcurge postările marca dvs. pe rețelele sociale, rareori oprindu-se să le citească;
• De asemenea, nu vă deschid niciodată buletinele informative;
• O situație la locul de muncă îl determină pe client să aibă nevoie rapid de soluția ta și influențatorul postează din nou despre brandul tău în aceeași zi;
• Clientul deschide cel mai recent buletin informativ al tău în căsuța de e-mail și se abonează la platforma ta prin CTA din partea de jos.

Modelul de atribuire liniară acordă egal credit rețelelor sociale, site-ului și buletinului informativ, chiar dacă acestea trec prin postările tale și nu îți citesc e-mailurile.

Prin această logică, ați fi tentat să vă împărțiți cheltuielile de marketing în mod egal pentru fiecare canal. Cu toate acestea, ați putea argumenta că marketingul de influență și conținutul de pe site-ul dvs. au fost cele mai eficiente aici.

Când să utilizați modelul de atribuire liniară

Companiile mari sau companiile mai consacrate cu un buget de marketing decent ar trebui să se concentreze pe determinarea mai precisă a procentelor de atribuire.

Dacă nu aveți bugetul sau datele pentru a aloca procente mai precise, modelul liniar ține cont cel puțin de mai multe puncte de contact în loc să pună totul într-o singură barcă.

Prioritizarea primului și ultimului puncte de contact: modelul de atribuire bazat pe poziție

Modelul de atribuire bazat pe poziție (numit uneori atribuire în formă de U) este un amestec între modelele liniară, ultima interacțiune și prima interacțiune.

Acest model acordă cea mai mare parte a creditului primei și ultimei interacțiuni, creditul rămas fiind distribuit în mod egal în fiecare alt punct de contact.

Acest model pare să aibă cel mai mult sens; primul și ultimul punct de contact sunt în mod clar foarte influenți. Recunoaște doi pași critici în călătoria cumpărătorului, în timp ce ține cont de alții de-a lungul drumului.

Când să utilizați modelul de atribuire bazat pe poziție

Utilizați modelul de atribuire bazat pe poziție dacă afacerea dvs. are mai multe puncte de contact înainte ca clienții să facă o achiziție (adică companii cu cicluri lungi de vânzări).

Creștere în importanță: Modelul de atribuire time-decay

Modelul de atribuire a decăderii în timp se bazează pe principiul că toate punctele de contact valorează ceva, dar cele mai apropiate de conversie valorează mai mult.

Ultima interacțiune primește cel mai mare credit, iar toate interacțiunile anterioare primesc atribuire în cantități descrescătoare.

Cea mai mare critică la adresa acestui model este că subestimează valoarea eforturilor de marketing de vârf, care au introdus clientul în brand în primul rând.

Când să utilizați modelul de atribuire cu declin în timp

Utilizați modele de decădere a timpului în scenarii cu cicluri lungi de cumpărare și atunci când construirea relațiilor este un factor cheie în succesul vânzărilor (în special în B2B).

Depășind modelele standard pentru date de atribuire de marketing mai precise

Cele șase tipuri tradiționale de modele de atribuire discutate mai sus sunt un început bun, dar sunt destul de limitate în aplicarea lor.

Alegerea unuia dintre modelele standard de atribuire este subiectivă, bazată pe sentimentele instinctive ale specialiștilor de marketing cu privire la locul și când iau clienții decizii de cumpărare. Deciziile subiective pot fi incorecte, ducând la efort și cheltuieli irosite.

Personalizarea modelelor standard de atribuire vă poate aduce mai aproape de acuratețe

Este posibil să construiți modele personalizate de atribuire pe lângă modelele Google Analytics ieșite din cutie.

De exemplu, puteți ajusta ponderarea interacțiunilor într-un model bazat pe poziție pentru a acorda mai puțin credit primei sau ultimelor interacțiuni.

Vă puteți personaliza și mai mult modelul de atribuire combinând Google Analytics și R, un limbaj de programare pentru calculul statistic.

Utilizați modele Markov (modele de proces aleatoare care reflectă sistemele în schimbare) pentru a îmbunătăți urmărirea atribuirii. La un nivel înalt, modelele Markov analizează probabilitatea pașilor următori într-o cale de conversie și încearcă să calculeze importanța unui punct de contact pe baza eliminării acestuia.

Kaelin Tessier de la Bounteous, o agenție de experiență digitală, descrie beneficiile utilizării modelelor Markov pentru modelarea atribuirii:

Obiectivitate – Fără sentimente aici! Doar fapte.
Precizie predictivă – prezice evenimente de conversie.
Robustitate – Rezultate valide și de încredere.
Interpretabilitate – Transparent și relativ ușor de interpretat.
Versatilitate – Nu depinde de setul de date. Capabil să se adapteze la date noi.
Eficiență algoritmică – Oferă rezultate în timp util.

Modelele Markov rezolvă cea mai mare provocare a modelelor GA bazate pe euristice: obiectivitatea. Modelul determină importanța fiecărui punct de contact, nu a agentului de marketing.

Dar există încă o mulțime de nuanțe de luat în considerare. De exemplu, ce se întâmplă dacă un client potențial urmărește CEO-ul tău pe LinkedIn și este influențat de conținutul pe care îl publică? Atribuirea „pâlniei întunecate” poate fi dificilă.

Pentru cele mai precise statistici privind atribuirea, consultați modelele bazate pe date.

Creșterea preciziei cu modele de atribuire bazate pe date

Pe măsură ce călătoriile clienților cresc în complexitate, la fel trebuie și modelele de atribuire. Forțarea călătoriilor clienților în cutii mici îngrijite rareori reprezintă cu exactitate modul în care au loc deciziile de cumpărare.

Deocamdată, abordările algoritmice sau bazate pe date pot fi considerate standardul de aur al atribuirii de marketing.

După cum Bill Macaitis, fostul CMO al Slack, a spus într-un interviu:

Bill Macaitis:

„Astăzi, atribuirea algoritmică a devenit cea mai bună practică pentru agenții de marketing și companii bazate pe date.

Acum putem folosi toate colectarea de date, instrumentele și modelele disponibile pentru a prelua toate punctele de contact diferite și pentru a face atribuții algoritmice predictive. Când sunt configurate corect, putem urmări fiecare punct de contact și toate valorile canalului din aval. Și prin ponderea proporțională într-un set de date foarte mare, putem determina cu mult mai multă acuratețe și precizie ce ar trebui să primească credit, inclusiv publicitatea online, offline, bazată pe performanță și publicitatea de marcă.

Nu este perfect și nu este ușor. Devine dificil cu trimiterile din gură în gură, rețelele sociale întunecate și alte „tușe ascunse”. Dar, conduce la o înțelegere mult mai profundă a călătoriei cumpărătorului și care dintre eforturile dvs. de marketing dau roade.”

Produse precum Google Analytics 360 și Impact.com folosesc învățarea automată și calcule statistice avansate, cum ar fi regresia logistică, pentru a determina cum ar trebui distribuit creditul pentru punctele de contact de marketing.

La un nivel înalt, atribuirea bazată pe date analizează diferențele de implicare a punctelor de contact dintre clienții care convertesc și cei care nu fac. Tiparele de implicare, care acum țin cont de conversii rapide și de oportunități ratate, oferă o atribuire mai precisă și proporțională a creditului.

Modelele algoritmice sunt obiective și automatizate, eliminând deciziile „instinctului” pe care le iau marketerii atunci când decid care pas pare cel mai important.

Modelele algoritmice sunt extrem de complexe și vizează întreprinderi. Va fi exagerat pentru multe companii, în special când luăm în considerare costul acestor produse (Google Analytics 360 începe de la 150.000 USD pe an).

Dacă atribuirea algoritmică nu este la îndemână, cea mai bună abordare este să utilizați modelul standard care se potrivește cel mai bine strategiei dvs., să-l personalizați și să optimizați continuu pe măsură ce aflați ce funcționează și ce nu.

Izolarea punctelor slabe prin testarea existenței

„Testarea existenței” este deducerea eficienței unui anumit canal, renunțându-l puțin din amestec. Pe asta se bazează multe dintre modelele bazate pe date de mai sus, de altfel, dar la scară.

Jim Novo, fondatorul The Drilling Down Project, a spus bine într-un episod din podcastul Digital Analytics:

Jim Novo:

„Dacă crezi că [display-ul] este atât de valoros în ceea ce privește ajutarea altor campanii, de ce nu îl omorâți pentru o săptămână sau două săptămâni și vedeți ce se întâmplă? Și apoi adăugați-l înapoi.

Nu poți face astfel de teste? Merită pentru tine să investești acei bani în altă parte? Cât de serios ești să-ți dai seama de valoarea afișajului?”

Conectarea punctelor între comportamentul offline și cel online

Comportamentul modern de cumpărare include o serie de activități ale clienților. Este posibil să aveți clienți care se angajează în oricare dintre următoarele sau o combinație a acestora:

• Cercetarea și achiziționarea exclusiv online;
• Cercetarea și achiziționarea pur offline;
• Cercetarea online și achiziționarea offline (cunoscută și sub numele de ROPO sau webrooming);
• Testarea produselor în magazin și cumpărarea online (cunoscută și sub numele de showrooming).

Modelele standard de atribuire tind să țină cont exclusiv de marketingul digital și comportamentul online. Chiar și atunci când urmăriți canale offline, cum ar fi media tipărită și poșta directă, se face acest lucru cu o adresă URL dedicată.

Deci, cum pot agenții de marketing să urmărească ceea ce se întâmplă offline?

Există câteva moduri prin care companiile au putut să țină cont de activitățile din magazin și să conecteze punctele cu activitățile online.

1. Balize Bluetooth Low Energy (BLE).

Beacon-urile pot fi utile pentru clienții dvs., oferind și informații despre obiceiurile lor de cumpărături.

Funcționează de obicei ca „GPS din magazin”. Când clienții care v-au instalat aplicația pe dispozitivul lor intră în magazinul dvs., semnalizatoarele comunică cu aplicația și conectează comportamentul online al utilizatorului respectiv cu achiziția din magazin.

Target folosește semnalizatoare pentru a ajuta clienții să găsească articole pe lista lor de cumpărături, să găsească ajutor în magazin și chiar are un flux de știri bazat pe geografic.

Din 2014, Macy's folosește balize pentru a oferi sugestii, a trimite promoții în timp real și a urmări și atribui achizițiile.

Deși acest tip de urmărire a fost popular în rândul magazinelor de vânzare cu amănuntul, este posibil ca unii clienți să nu se simtă confortabil cu el. Preveniți interesul prin sondajul cumpărătorilor, apoi testați cu un grup mic înainte de lansare.

2. Carduri de fidelitate

Cardurile de fidelitate sunt o modalitate simplă de a conecta profilurile digitale cu cumpărătorii offline, cu condiția ca cardurile să fie activate online.

Mai multe platforme oferă companiilor programe de loialitate integrate, cum ar fi Yotpo și Stampme.

Platformele conectează experiențele online și offline, de obicei solicitând utilizatorilor să scaneze un card de fidelitate la casă fizică, astfel încât utilizatorii să poată colecta puncte oriunde cumpără.

3. Conduceți clienții offline

Producătorul de mobilă și decorațiuni VOX conduce călătoria clientului pentru a culmina cu o consultare față în față folosind o aplicație numită VOXBOX.

VOXBOX permite clienților să proiecteze un aspect virtual al mobilierului și apoi recomandă clienților să programeze o consultație personală la unul dintre magazinele lor fizice.

Cu această abordare, VOX poate urmări toate punctele de contact pentru acel client, inclusiv activitățile offline.

Concluzie

Nu există o soluție universală în modelarea de atribuire. Cele mai robuste soluții folosesc modelarea algoritmică pentru a atribui creditul de atribuire, dar au un cost semnificativ.

Dacă atribuirea algoritmică nu este în timonerie, cel mai bun pariu este să construiți modele personalizate pe lângă ofertele de bază în suita dvs. de analiză preferată. Optimizați-vă atribuirea pe măsură ce aflați mai multe despre cum interacționează clienții cu punctele de contact de marketing.

Deveniți un maestru al atribuirii cu cursul nostru de atribuire de marketing.