Объяснение моделирования атрибуции цифрового маркетинга

Эффективная маркетинговая стратегия обычно распространяется по нескольким каналам, чтобы охватить максимальную аудиторию и оказать оптимальное воздействие. Вы пишете интересные сообщения в блогах, инвестируете в социальные сети и рекламу в Google, создаете кампании по электронной почте и используете ресурсы, чтобы присутствовать везде, где вас могут заметить потенциальные клиенты.

Однако не каждая платформа одинаково хорошо работает для каждого бизнеса или для разных кампаний в одной компании.

В зависимости от целей вашей стратегии вам необходимо знать, как распределять ресурсы для достижения наилучших результатов и максимальной отдачи от инвестиций или ROI. Большинство маркетинговых каналов имеют встроенную аналитику, позволяющую отслеживать эффективность локальной кампании.

Но как узнать, какой канал обеспечивает наиболее удовлетворительные результаты для различных аспектов вашей кампании? Какие из них лучше всего работают для повышения узнаваемости бренда, лидогенерации и, возможно, конверсии?

Чтобы получить более четкое представление о пути клиента от вершины к низу воронки, вам необходимо сравнить эффективность каналов . Таким образом, вы поймете, какую роль каждый из них играет в путешествии, и сможете определить его рентабельность инвестиций. А в маркетинге нет ничего важнее, чем знать, куда вкладывать ресурсы, чтобы получать прибыль.

Процесс сравнения эффективности каналов на основе точек взаимодействия с клиентами, корреляций и результатов называется моделированием маркетинговой атрибуции.

Сначала это может показаться немного абстрактным, но поверьте нам, к концу статьи вы почувствуете себя профессионалом.

Что такое моделирование маркетинговой атрибуции?

Короче говоря, моделирование маркетинговой атрибуции используется для определения того, какие основные и какие побочные каналы играют роль в конверсии клиента. В разных моделях приоритет отдается разным точкам взаимодействия между вашим брендом и вашим покупателем и соответственно распределяется рентабельность инвестиций.

Построение и сравнение моделей атрибуции позволяет отслеживать, какие элементы маркетинговой стратегии действительно эффективны и приводят к конверсиям. Вы можете оценить, какие из них помогают повысить узнаваемость бренда, какие лучше всего подходят для привлечения потенциальных клиентов, а какие следует учитывать при окончательной продаже.

Это происходит путем закрепления каждой точки соприкосновения между вашим брендом и покупателем на протяжении всего пути и оценки ее ценности в ROI на основе ее положения в цепочке событий.

Однако для того, чтобы получить подлинные измеримые результаты, вам необходимо включить в свою модель все каналы, используемые в вашей кампании. В противном случае информация будет неполной, рентабельность инвестиций будет зачислена несправедливо, а ваше время будет потрачено впустую.

Как будет работать моделирование маркетинговой атрибуции без файлов cookie?

Точки соприкосновения с клиентом определяются разными способами. Это могут быть файлы cookie, сторонние данные, пометки на сайте, информация для входа или все «хлебные крошки», которые пользователь оставляет после себя при работе в Интернете.

В связи с тем, что Google скоро устранит файлы cookie, возникает волна неуверенности в том, как именно будет развиваться процесс и как маркетологи смогут отслеживать путь клиента.

К счастью, мы не останемся вслепую. Google тестирует альтернативу файлам cookie под названием Federated Learning of Cohorts (FLoC). Технология основана на машинном обучении и группирует людей со схожими интересами в когорты. Он будет предоставлять отчеты с агрегированными данными, которые предоставят точную информацию о посетителях и конверсиях веб-сайта, но в то же время обеспечат конфиденциальность отдельных пользователей.

Так что не беспокойтесь, моделирование атрибуции по-прежнему возможно в мире после файлов cookie, а с развитием технологии FLoC оно может стать даже более точным.

Преимущества моделирования атрибуции

Когда вы используете омниканальную стратегию, не всегда легко определить, какой поток отвечает за качество вашего обслуживания клиентов и какая часть ваших усилий действительно убедила их в том, что вы их лучший выбор.

Моделирование атрибуции позволяет разбить каждый шаг на пути к полному пути точек соприкосновения, ведущих к продаже. Анализ различных моделей может помочь вам расшифровать цепочку событий, которая приводит потенциальных клиентов к конверсии, устранить слабые звенья и усилить сильные.

Это позволяет вам четко понимать рентабельность инвестиций каждого канала и измерять эффективность стратегии. Как только вы сосредоточите усилия на платформах, которые обеспечивают надежные результаты для поставленных целей, их оптимизация должна обеспечить еще более высокую производительность.

Еще одним важным преимуществом моделирования атрибуции является изучение того, как различные каналы коррелируют в вашей стратегии и как укрепить эти связи с помощью качественного контента.

Инструменты и программное обеспечение для атрибуции

Моделирование атрибуции может быть выполнено вручную или с помощью программного обеспечения. Ручной процесс очень сложен и требует передовых маркетинговых знаний и навыков, обычно знакомых только подготовленным аналитикам. Здесь мы сосредоточимся на цифровых вариантах, которые легко доступны для бизнеса.

Существует множество бесплатных и платных инструментов, которые помогут вам в моделировании атрибуции. Google Attribution — самый популярный бесплатный вариант, поэтому вы можете сначала попробовать его. Это даст вам представление о том, как работает моделирование атрибуции и что означают различные модели точек взаимодействия.

Преимущества Google Attribution часто упускают из виду. Несмотря на то, что он бесплатный, он охватывает все основные модели и предлагает ручные настройки. После того, как вы ознакомитесь с процессами моделирования атрибуции, вы сможете создавать персонализированные модели для нужд вашей кампании.

Некоторые из платных инструментов, такие как Bizible, TrackMaven и Nielsen, имеют более продвинутые функции, и если вы готовы вложить деньги и узнать больше, вы можете сходить с ума, создавая сложные модели.

Но прежде чем погрузиться слишком глубоко, давайте сосредоточимся на основах.

Типы моделей атрибуции

Было бы неплохо, если бы люди просто заходили на ваш сайт и начинали раздавать свои личные данные и покупать вещи, не задумываясь? Ну, к сожалению, это не так. В большинстве случаев путь клиента состоит как минимум из нескольких шагов до совершения покупки.

С помощью моделирования атрибуции вы разбиваете и анализируете этапы пути клиента, чтобы выяснить, какие каналы берут на себя ответственность за конверсию. Каждая модель отдает приоритет различным точкам соприкосновения и приписывает различную ценность их важности для продажи.

Давайте проанализируем следующий пример.

Кто-то, назовем ее Энни, находит ваш пост в блоге через органический поиск, читает его и покидает ваш сайт. Через несколько дней она натыкается на вашу рекламу в Facebook и вспоминает о вашем крутом бренде. Она нажимает на объявление, снова просматривает ваш сайт, становится более заинтересованным. Энни еще не готова к покупке, но она заполняет форму подписки, чтобы получать от вас обновления, надеясь, что скидки скоро появятся. Через несколько дней вы отправляете Энни электронное письмо с предложением бесплатной доставки или ваучером на скидку при первой покупке. Она взволнована, нажимает на ссылку с намерением купить, но отвлекается и бросает корзину. На следующий день она вспоминает о вашем бренде, вводит URL вашего веб-сайта (или, возможно, нажимает на сохраненную ссылку) и завершает покупку.

Итак, какой из этих каналов получает признание за конверсию Энни? Ваш блог, реклама в Facebook, потрясающая электронная почта или прямой трафик?

Это зависит от модели атрибуции, на которую вы решите положиться. Давайте посмотрим.

1. Атрибуция последнего взаимодействия

Как вы можете догадаться по названию, модель «Последнее взаимодействие» приписывает всю ценность продажи последней точке взаимодействия клиента с вашим бизнесом.

Это означает, что в случае с Энни заслуга принадлежит прямому трафику. Вы можете понять, почему эту модель можно считать неточной.

В нашем примере выше прямой трафик мало повлиял на путь клиента. Энни узнала о вашем бренде благодаря органическому поиску и вашему блогу. Если бы не этот первоначальный контакт, она бы не знала о вашем бренде и URL вашего веб-сайта, и продажа не состоялась бы.

Последнее взаимодействие, однако, может быть очень полезным в некоторых случаях. Если у вас короткий жизненный цикл клиента без сложных точек соприкосновения между ними, эта модель поможет вам определить, какой из ваших каналов наиболее убедителен с точки зрения продаж.

В случае Энни это будет означать, что веб-сайт вашего бренда легко запомнить, а каналы узнаваемости бренда также приносят результаты.

Что касается сохраненных ссылок, вам будет проще присвоить им ценность, если вы пометите свои URL-адреса, чтобы следить за эффективностью канала в кампаниях.

2. Последний непрямой щелчок

Модель «Последний непрямой клик» — это вариант модели «Последнее взаимодействие», предназначенный для решения той же проблемы, которая возникла у нас в случае Энни выше.

Здесь кредит для продажи идет, как вы можете сказать по названию, до последнего непрямого клика. В нашем примере это ваше замечательное электронное письмо со скидкой.

В таком сценарии очевидно, что электронное письмо сыграло очень важную роль в продаже, и игнорирование его ценности просто несправедливо по отношению к усилиям, которые вы вложили в его разработку и таргетинг.

Использование последней модели атрибуции в цепочке событий, подобных этому, могло привести вас к мысли, что отправка целевых электронных писем не является важной частью вашей стратегии. И вы могли неверно истолковать значение этого канала для рентабельности инвестиций вашей стратегии.

3. Атрибуция первого взаимодействия

Хотя модель первого взаимодействия может показаться незначительной по сравнению с каналом, который действительно добился успеха, ее не следует недооценивать. Особенно, если ваша кампания, помимо других целей, также направлена ​​на повышение узнаваемости бренда.

В случае с Энни органический поиск и содержимое вашего блога познакомили ее с вашим брендом и зацепили. Таким образом, эта модель приписывает все заслуги в продаже этой первой точке взаимодействия.

Минусы такого подхода в том, что он не учитывает время, которое Энни провела на вашем сайте. Она могла бы просто отскочить, когда впервые открыла его, и, возможно, она бы никогда не оглянулась назад, если бы не реклама в Facebook, которую она позже увидела, и электронное письмо, которое вы отправили ей.

Но, как мы уже говорили, эта модель по-прежнему является отличным выбором, если вы хотите быть уверены, какие маркетинговые платформы приносят наилучшие результаты для продвижения вашего имени и представления вашего бренда более широкой аудитории.

4. Линейная атрибуция

Линейный подход распределяет стоимость продажи поровну между всеми каналами, участвующими в пути клиента.

В нашем примере это означает, что ваш блог, реклама в Facebook, ваша потрясающая электронная почта и прямой трафик получат одинаковую сумму кредита для покупки Энни.

Минусы линейной модели заключаются в том, что она уравнивает все каналы и не может определить, какой из них внес наибольший вклад в продажу.

Однако он показывает четкую картину всего пути клиента и важность многоканальной маркетинговой стратегии.

Это также служит напоминанием о том, что каждый канал имеет свою важность и влияние. Пропуск хотя бы одного из них может привести к разрыву цепочки событий, приведших к продаже, и предотвратить ее.

5. Атрибуция временного распада

Модель Time Decay очень похожа на линейную, потому что она распределяет стоимость покупки между всеми каналами, которые принимали участие в пути клиента.

Разница здесь в том, что чем ближе точка соприкосновения к продаже, тем больше доверия она получает.

В путешествии Энни по магазинам ROI маркетингового канала, с которым она взаимодействовала, будет постепенно увеличиваться, при этом органический поиск получает самый низкий процент, а прямой трафик — самый высокий.

Минус такого подхода в том, что он не принимает во внимание, как долго клиент взаимодействовал с веб-сайтом в любой точке пути или насколько велико было влияние первых впечатлений. Энни, возможно, решила иметь с вами дело, когда впервые столкнулась с вашим брендом, но эта модель полностью проигнорировала бы это.

Преимущества здесь заключаются в определении того, какие каналы обеспечивают фактические конверсии и продажи. Модель может быть хорошим выбором с более длительным жизненным циклом клиента. Как, например, при взаимодействии B2B или при дорогостоящих покупках, которые требуют большего внимания и исследований, например, в автомобильной промышленности.

6. Атрибуция на основе позиции, U-образная форма

Модель атрибуции на основе позиции, также известная как U-образная атрибуция, дает равные 40% ценности первому и последнему взаимодействию клиента с вашим бизнесом, а оставшиеся 20% делит между другими промежуточными каналами.

Первое впечатление, которое вы производите на потенциального покупателя, и последнее, благодаря которому совершается продажа, считаются наиболее важными в этой модели. При этом другие этапы процесса не считаются совершенно неважными.

Это делает U-образную модель очень распространенным выбором для маркетологов и действительно разумным. Это дает вам представление о самых сильных сторонах вашей стратегии и подходит для компаний с более длительным жизненным циклом клиентов и множеством взаимодействий на этом пути.

7. Атрибуция на основе позиции, W-образная

W-образная модель атрибуции является разновидностью модели, основанной на позиции, но дает дополнительную оценку точке взаимодействия, которая превратила потенциального клиента в потенциального клиента.

В приведенном выше примере органический поиск и прямой трафик снова получат равные оценки. Но на этот раз так же, как и электронное письмо со скидкой, которое вы отправили, которое убедило Энни поделиться с вами своими подробностями и сделало ее лидом. Другие точки соприкосновения ее путешествия разделят остальные.

Эта модель приписывает ценность наиболее важным точкам соприкосновения клиента с вашим брендом. Это делает его еще лучшим вариантом, если вы хотите также узнать, какие каналы генерируют наибольшее количество потенциальных клиентов для вашего бизнеса.

8. Атрибуция касания конверсии лидов

Модель атрибуции касания конверсии лида присваивает значение только той точке взаимодействия в цепочке событий, в которой произошла конверсия.

В случае Энни это было бы потрясающее электронное письмо, которое она получила от вас.

Как и в случае с первыми двумя каналами, которые фокусируются только на одной точке взаимодействия на пути, этот также имеет ценность в основном для очень специфических кампаний.

Если основной целью вашей кампании является привлечение большего количества потенциальных клиентов, эта модель даст вам четкое представление о каналах с наибольшей конверсией и позволит вам сосредоточить усилия на них.

9. Пользовательская атрибуция

Пользовательские модели атрибуции, как видно из названия, позволяют создавать собственные модели в зависимости от вашей конкретной маркетинговой стратегии и бизнес-приоритетов.

Создание пользовательских моделей требует глубокого понимания моделирования маркетинговой атрибуции и глубоких знаний инструментов, которые вы будете использовать. Вот почему мы советуем вам сначала ознакомиться с процессом, прежде чем прыгать в глубины.

В пользовательской модели вы можете включить данные из онлайн- и офлайн-стратегий и получить более глубокое представление о путешествии вашего клиента.

В настоящее время мало кто находится под влиянием исключительно цифровых каналов, и еще меньше людей полагаются только на офлайн-источники. Управление сегментированием ваших данных и построение моделей на основе вашей полной маркетинговой стратегии даст вам общее представление обо всем процессе и понимание того, какие точки взаимодействия с вашими клиентами являются наиболее сильными.

Резюме

Моделирование атрибуции — одна из самых сложных частей маркетинга. Это требует времени, аналитических навыков, глубоких знаний маркетинговых процессов и понимания профиля и целей бизнеса.

К счастью, современные технологии помогают с такими сложными задачами, как расчеты и определение точек взаимодействия с клиентами, и дают нам преимущество.

Создание моделей атрибуции для ваших кампаний поможет вам определить те из них, которые обеспечивают надежную рентабельность инвестиций и оптимизируют работу вашей маркетинговой команды.