MTA bazat pe date: singurul model de atribuire care contează

Modelele de atribuire îi ajută pe agenții de marketing să înțeleagă valoarea punctelor de contact ale canalului de marketing pe măsură ce clienții lor trec de la conștientizare la conversie.

În trecut, atribuirea unei singure atingeri, cum ar fi modelele „ultimul clic” și „primul clic”, erau adesea implicite. Au nevoie de date relativ puține și au fost ușor de observat în software-ul de analiză.

De exemplu, dacă am realizat 1.000 de vânzări pe site-ul meu în cursul lunii octombrie și pot vedea 75% din trafic provenind din căutare organică și 25% vine direct - este logic să transform mai multe din investițiile mele din noiembrie către activitățile mele de căutare organică.

Asta ar fi adoptarea modelului ultimul clic. Atribui valoare doar punctului de contact pe care l-au folosit clienții mei imediat înainte de a accesa site-ul meu. Deci, cum rămâne cu canalele cu care au interacționat în prealabil?

Pe măsură ce călătoriile clienților au devenit mai complexe în ultimii ani, la fel au devenit disponibile și modelele de atribuire pentru a se asigura că marketerii acordă o pondere exactă canalelor de-a lungul drumului și investesc în ele în consecință.

Atribuirea multi-touch (MTA) și atribuirea bazată pe date (DDA) sunt din ce în ce mai favorizate. La urma urmei, vizitatorii site-ului meu pot vedea mesaje de marketing într-o serie de locuri (de la nenumărate site-uri de rețele sociale, la orice număr de reclame offline, de la televizor la panouri publicitare) înainte de a apela la Google pentru a-și căuta.

Modelele MTA asigură că toate canalele primesc cel puțin un credit pentru o conversie

Finnian Bradfield, analist la compania de date și atribuire AI Fospha, subliniază că nu numai complexitatea tot mai mare a călătoriilor clienților face ca MTA să fie mai eficient astăzi decât modelele cu o singură atingere.

„Valoarea principală a MTA este aceea de a permite marketerilor să-și distribuie mai bine cheltuielile și să înțeleagă adevărata performanță a fiecărui punct de contact”, spune el.

„Folosind exclusiv un model de ultim clic, în esență, apreciați sau vedeți ultimul punct de contact cu care sa implicat clientul înainte de conversie și acordați puțină atenție sau atenție la ceea ce ar fi putut influența consumatorul înainte de aceasta. Rezultatul este cheltuieli mai mari pentru ultimul punct de contact, totuși, în realitate, este posibil ca această conversie să nu fi avut loc niciodată dacă nu ar fi fost un punct de contact cu care sa implicat consumatorul la începutul călătoriei. Prin urmare, analizând toate punctele de contact și atribuind o valoare fiecăruia în funcție de rolul lor, înseamnă că puteți obține rezultate mult mai eficiente din cheltuielile de marketing.”

În lumea omnicanal de astăzi, modelele MTA par a fi cu siguranță alegerea superioară pentru a se asigura că marketerii au claritate cu privire la ceea ce funcționează și ce nu. Dar nu toate modelele de atribuire sunt egale.

Să cercetăm cum diferă, avantajele și dezavantajele lor, provocările în implementarea lor și de ce modelele MTA bazate pe date sunt opțiunea de atribuire pe care ar trebui să o urmărească toți marketerii.

Care sunt modelele de bază?

Modelul de atribuire „liniar” sau „chiar credit” este, fără îndoială, primul model MTA la care ne gândim când începem să ne gândim dincolo de primul și ultimul clic.

Este cu siguranță o îmbunătățire față de modelele cu o singură atingere. Modelul liniar recunoaște că în călătoria clientului există mai mult decât pur și simplu canalul pe care clientul îl vede în etapa de conștientizare sau cel pe care îl utilizează în pasul înainte de a face conversia.

Creditează toate atingerile în mod egal, așa că este cu adevărat util doar atunci când aveți dovezi bune că toate părțile strategiei dvs. de marketing au aproximativ același nivel de eficacitate.

Dar simplitatea sa devine rapid foarte evidentă, deoarece nu ține cont de faptul că diferite puncte de contact vor fi avut probabil un impact mai mult sau mai puțin asupra deciziei clientului de a converti decât altele.

„Degradarea timpului” este un alt model MTA relativ simplu. Creditează toate punctele de contact dintr-o călătorie a utilizatorului, cu o pondere crescută cu cât atingerea este mai aproape de conversie.

Atribuirea decăderii în timp poate fi utilă. Și probabil ar fi de preferat față de una dintre opțiunile cu o singură atingere. Este adesea folosit cu campanii de marketing care necesită timp sau când companiile caută să se concentreze pe canalele care joacă un rol de conversie. Dar defectele sale sunt destul de ușor de văzut.

Desigur, există călătorii ale clienților în care punctele de contact mai apropiate de conversie sunt mai importante decât cele apropiate de început. Dar pe măsură ce călătoriile utilizatorilor devin mai lungi și mai complexe, acest lucru nu este din ce în ce mai mult cazul. Decăderea timpului, în cele din urmă, se bazează încă pe o anumită cantitate de presupuneri și nu are acuratețe reală.

Atribuirea „în formă de U” – sau „bazată pe poziție” este un alt model MTA care, din nou, îmbunătățește metodele cu o singură atingere, asigurând că toate canalele primesc un anumit credit, dar este încă o abordare relativ simplistă.

În formă de U creditează toate punctele de contact, dar oferă mai multă pondere – 40% fiecare – primului și ultimului canal. Restul de 20% din credit este repartizat între toate punctele de contact din mijlocul călătoriei.

Din nou, modelul în formă de U are utilizările sale. Poate fi eficient, de exemplu, în cazul companiilor care investesc în generarea de lead-uri și este un candidat puternic pentru călătorii mai lungi ale clienților. Dar poate eșua să crediteze cu acuratețe punctele de contact din mijlocul călătoriei, care ar fi putut avea un rol mai mare în conversie decât s-ar putea aștepta agentul de marketing.

Ce este atribuirea bazată pe date?

Atribuirea „din baza de date” (DDA) este un alt model MTA. Diferă de cele pe care le-am discutat până acum prin faptul că utilizează datele din punctele de contact pentru a elimina orice presupunere și pentru a atribui credit canalelor în funcție de performanța lor, mai degrabă decât de poziția în care se află.

DDA solicită să aibă date cuprinzătoare și o imagine completă a călătoriei clienților. De asemenea, agenții de marketing trebuie să aibă mijloacele pentru a putea folosi acele date în mod eficient – ​​adesea prin utilizarea unei platforme de date despre clienți.

Ele pot fi cel mai costisitor model MTA de implementat, dar unul dintre obiectivele cheie în utilizarea unui model DDA este obținerea unui ROI mai bun care poate fi utilizat pentru a compensa costul suplimentar al acestora.

Când este util un model MTA bazat pe date?

Bradfield este clar când este cel mai logic ca specialiștii în marketing să implementeze un MTA bazat pe date: „O abordare bazată pe date a atribuirii este cea mai eficientă atunci când cheltuiți pe mai multe canale plătite care includ combinații de căutare plătită, social și afiliat pentru exemplu”, spune el. „Motivul pentru acest lucru se datorează pur și simplu faptului că, dacă cheltuiți în marketing, trebuie să știți unde este cel mai bine să cheltuiți și care dintre aceste canale sunt mai eficiente pentru KPI-urile afacerii dumneavoastră. Tindem să vedem că afacerile care au bugete de marketing mai mari câștigă multă valoare din aceste tipuri de instrumente.”

În 2019, Fospha a colaborat cu un furnizor de frunte de vacanță pentru a-și combina datele online și offline cu MTA.

Acest lucru a oferit o imagine pe mai multe canale asupra călătoriilor pe care clienții lor le fac și a evidențiat faptul că activitatea lor de căutare plătită a fost supraevaluată cu atribuirea ultimului clic.

Procesul automatizat nu a consumat capacitatea sau timpul analistului. Dar, mai important, Fospha a putut apoi să folosească bugetul eliberat din canalul de căutare plătită pentru creșterea punctelor de contact noi/subevaluate.

Economiile pentru anul s-au ridicat la aproximativ 600.000 de lire sterline, iar strategia lor de marketing TV a fost evidențiată ca un domeniu care anterior a fost dificil de măsurat folosind modelele tradiționale de atribuire. Folosind MMM (Marketing Mix Modelling), Fospha a reușit să identifice că televizorul era un canal puternic performant, cu spațiu de creștere și de a aduce venituri suplimentare.

Imediat ce acest lucru a ieșit la suprafață, afacerea a reinvestit rapid aproximativ 250.000 GBP înapoi în acest canal offline vital.

„Instrumentele independente de măsurare ale Fospha au oferit echipei noastre date transparente și capacitatea de a lega vânzările noastre offline cu marketingul nostru offline și online”, a spus directorul de marketing al grupului clientului. „Acum avem încredere să investim mai mult în marketingul nostru și suntem încântați să vedem rezultatele.”

Din ce în ce mai mult, nu numai organizațiile cu bugete mari apelează la DDA. Este rolul unor companii precum Fospha să facă astfel de MTA accesibile tuturor companiilor care lucrează cu marketing multicanal și omnicanal.

„Cred că orice companie care cheltuiește peste canale ar trebui să fie capabilă să identifice adevărata valoare a eforturilor lor”, continuă Bradfield, „de aceea Fospha a înlăturat barierele pentru toate tipurile de afaceri pentru a implementa DDA.”

Provocări cu MTA bazat pe date și cum să le depășiți

Costul nu este singurul obstacol în calea implementării unui model MTA cuprinzător bazat pe date. Scriind pentru ClickZ, CEO și co-fondator al Measured, Trevor Testwuide citează politica adtech, evoluția „grădinilor cu pereți” precum Google și Facebook, precum și datele dezordonate la nivel de utilizator drept provocări semnificative care trebuie depășite în atribuire.

Bradfield reflectă asupra acestui lucru: „Grădinile cu pereți de la platformele adtech cu siguranță îngreunează acuratețea completă”, spune el.

„Este important de știut că nu există pe piață un model MTA perfect sau instrumente de urmărire complet precise. Ceea ce găsim ca principală problemă este implementarea atribuirii bazate pe date printr-o platformă adtech precum Google, din cauza inexactității și a datelor părtinitoare.”

Chiar și deținerea tuturor datelor pentru fiecare client în fiecare punct de contact al canalului nu poate garanta încă acuratețea MTA completă, dar Bradfield indică o modalitate prin care să depășească aceste provocări.

„Este important să găsiți un instrument independent”, spune el. „Atunci nu există nicio agendă pentru ei să vândă reclame și puteți elimina o parte din această părtinire.”

Modelele MTA se îmbunătățesc întotdeauna cu o singură atingere, dar fără date se bazează în continuare pe anumite presupuneri

Modelele MTA liniare, cu declin în timp și în formă de U ajută la asigurarea faptului că toate punctele de contact primesc cel puțin un anumit credit pentru o conversie. Dar, după cum am văzut, pot lipsi acuratețea.

În cazul modelului liniar, toate canalele primesc chiar credit. Dar această opțiune nu ține cont de probabilitatea ca orice număr de puncte de contact de-a lungul acelei călătorii să fi avut un impact mai mare asupra consumatorului decât altele.

Decăderea timpului poate fi de dorit pentru campaniile sensibile la timp. Dar, din nou, se presupune că anumite canale – pur și simplu în virtutea faptului că au văzut o interacțiune mai devreme – ar putea avea un impact mai mic decât ele.

Și modelul în formă de U, deși respectă logica conform căreia prima și ultima atingere a unei călătorii a utilizatorului sunt adesea semnificative, poate subcredita în mod serios canalele de mijloc – mai ales în contextul canalelor de achiziție mai lungi.

Opțiunea MTA care elimină această presupunere este modelul DDA (uneori cunoscut sub numele de MTA algoritmic). În timp ce datele clienților nu pot fi niciodată 100% exacte și – după cum subliniază Bradfield – chiar și cel mai bun model MTA nu este perfect, includerea datelor în mixul de atribuire creditează canalele în funcție de modul în care se consideră că funcționează, mai degrabă decât pur și simplu la care. etapă în călătoria clientului apar.

Instrumentele independente elimină o parte din părtinirile și datele denaturate pe care marketerii le-au raportat în grădinile îngrădite ale Google și Facebook. În timp ce o platformă solidă de date despre clienți funcționează pentru a consolida, organiza și modifica strategia de marketing în timp real.

Nu este o surpriză, atunci că modelele MTA bazate pe date se dovedesc neprețuite pentru companiile cu buget mare. Acestea sunt adesea organizațiile cu multe canale plătite în arsenalul lor de marketing, dar astfel de modele devin din ce în ce mai accesibile și organizațiilor de dimensiuni medii și mici - datorită capacității de a compensa costurile cu un ROI mai bun.

În lumea omnicanal de astăzi, costul nu ar trebui să fie o barieră pentru o afacere de orice dimensiune, având în vedere un model MTA bazat pe date. Dar pentru orice organizație care încă simte că nu este pregătită să se angajeze la acest nivel de atribuire, MTA-urile liniare, de decădere în timp și în formă de U sunt întotdeauna o opțiune mai bună decât modelele de atribuire cu o singură atingere pentru primul și ultimul clic pe care mulți se văd că le folosesc. ca implicit.

Conținut produs în colaborare cu Fospha .