Маркетинговая атрибуция для рентабельности инвестиций: полное руководство для маркетологов

Сегодняшний маркетинговый ландшафт управляется данными. Но чтобы понять смысл этих данных, нужно убедиться, что вы понимаете, откуда они берутся. Введите маркетинговую атрибуцию. Маркетинговая атрибуция помогает маркетологам понять, откуда приходят их конверсии и как использовать эту информацию для принятия более эффективных решений.

Что такое маркетинговая атрибуция?

Маркетинговая атрибуция — это способ определить, какие маркетинговые коммуникации способствовали конверсии. Другими словами, это процесс выяснения того, какие маркетинговые кампании подтолкнули кого-то к совершению покупки.

Например, предположим, что один и тот же клиент видел и рекламу Facebook, и рекламу LinkedIn. Маркетинговая атрибуция подскажет маркетологу, какая реклама привела к покупке. Оттуда они могут реструктурировать свою кампанию, чтобы учесть это.

В конечном счете, маркетинговая атрибуция помогает маркетологам проводить более эффективные кампании. Кроме того, это гарантирует, что их маркетинговые бюджеты направляются прямо на наиболее успешные точки взаимодействия.

Почему маркетинговая атрибуция становится все сложнее

Несколько лет назад у большинства людей было только одно устройство, которое они использовали для работы в Интернете: компьютер. В конце концов, это выросло до настольного компьютера и ноутбука, затем были добавлены смартфоны, затем планшеты и так далее.

Теперь один и тот же потребитель может просматривать веб-страницы с настольного компьютера, ноутбука, рабочего ноутбука, смартфона, планшета и гарнитуры виртуальной реальности в один и тот же день. Каждый из них может выглядеть как уникальный посетитель в вашем инструменте аналитики. Как вы можете себе представить, сложно определить, какая маркетинговая точка взаимодействия привела к конверсии.

Как измерить маркетинговую атрибуцию для рентабельности инвестиций

Первый шаг — настроить инструмент аналитики, такой как Google Analytics или WordPress. Когда все это будет готово, вы можете перейти к выбору правильной модели маркетинговой атрибуции для ваших нужд. К ним относятся:

Атрибуция первого касания

Как следует из названия, атрибуция первого касания означает, что первое объявление, с которым взаимодействует или которое видит потенциальный клиент, получает полную оценку за продажу.

Теория, лежащая в основе этого, такова: независимо от того, сколько рекламы потребитель видел, он в конечном итоге принял неосознанное решение совершить конверсию, увидев первую рекламу. Таким образом, это объявление получает 100% ценности конверсии.

Конечно, вещи никогда не бывают такими однозначными, но атрибуция первого контакта делает это предположение из практических соображений. Этот тип атрибуции легко настроить в Google Analytics, но он также упускает из поля зрения много данных.

Атрибуция последнего касания

Атрибуция последнего касания в основном противоположна атрибуции первого касания. Вместо того, чтобы отдавать должное первой рекламе, которую увидел потребитель, эта форма атрибуции отдает должное последней рекламе, которую потребитель увидел перед конверсией.

По сути, атрибуция последнего касания предполагает, что последняя реклама, которую вы видели, была наиболее убедительной, и именно она подтолкнула вас к краю и заставила совершить конверсию. Следовательно, он на 100% доверяет ему и не обращает внимания ни на какие точки соприкосновения перед ним.

К сожалению, как и при атрибуции первого касания, эта модель игнорирует большую часть картины, принимая во внимание только последнюю точку касания.

Последний непрямой клик

Атрибуция последнего непрямого клика аналогична атрибуции последнего касания. Тем не менее, он дает 100% кредит на последнее объявление, на которое потребитель нажал за пределами вашего веб-сайта, прежде чем совершить покупку.

Например, если потребитель увидел объявление, щелкнул по нему, не совершил покупку, увидел другое объявление, а затем совершил покупку, объявление, на которое он нажал, получит кредит, даже если второе объявление появилось позже.

Что такое мультисенсорная атрибуция и как она работает?

В то время как последние несколько моделей атрибуции, которые мы рассмотрели, учитывают только одну точку взаимодействия, модели мультисенсорной атрибуции учитывают все точки взаимодействия. В результате они обычно считаются более точными.

Чтобы разобраться во всех этих данных, модели мультисенсорной атрибуции обычно взвешивают точки взаимодействия по-разному. Итак, у вас есть модели, в которых более поздние точки соприкосновения имеют больший вес, чем более ранние, и наоборот.

Линейная атрибуция

Линейная атрибуция присваивает ценность каждой из точек взаимодействия в равной степени — клики, близость к конверсии или что-либо еще не отдаются предпочтениям.

Например, если у вас есть 20 точек взаимодействия, каждая из них получит 5% кредита. Это немного просто, но может быть полезно для определенных обстоятельств и рекламных моделей.

Одно из преимуществ линейной атрибуции заключается в том, что она позволяет маркетологам учитывать всю картину целиком. Однако он также не обеспечивает никакой дифференциации между точками соприкосновения.

Атрибуция временного распада

Эта модель больше всего похожа на атрибуцию по последнему касанию и последнему непрямому клику. В отличие от линейной атрибуции, которая распределяет ценность поровну, атрибуция с временным спадом дает больше ценности точкам взаимодействия, которые находятся ближе к событию конверсии.

По сути, чем ближе точка взаимодействия к конверсии, тем выше ее вес. В конечном счете, последняя точка взаимодействия получит наибольшее количество баллов, а первая — наименьшую.

Эта модель успешно помогает маркетологам легче определять точки соприкосновения, которые привели к конверсиям. Однако он не предоставляет никакой информации о том, как клиент вообще нашел компанию, а это важно знать.

U-образная (позиционная) атрибуция

Эта схема атрибуции пытается найти компромисс между атрибуцией первого и последнего касания. Короче говоря, он отдает 40 % первой точке взаимодействия, 40 % — последней точке взаимодействия, а затем делит оставшиеся 20 % между любым количеством точек взаимодействия между ними. Таким образом, если бы было 20 точек взаимодействия, каждая получила бы 1%.

В этой модели маркетологи пытаются придать наибольшее значение точкам первого и последнего касания — теоретически, первый раз, когда клиент знакомится с бизнесом, а затем последняя реклама перед совершением покупки.

Общие проблемы и ошибки маркетинговой атрибуции

Даже после того, как вы выработаете метод атрибуции, который хотите использовать, вы все равно можете совершить ошибки и столкнуться с трудностями. Эти ошибки могут поставить под угрозу целостность ваших данных и идей.

Бренд и поведение

Одна из ловушек маркетинговой атрибуции заключается в том, что она не учитывает должным образом ценность бренда и реакцию людей на него. Когда маркетинг сводится исключительно к взвешенным точкам взаимодействия, может быть трудно получить полную картину.

Смещение на основе корреляции

Если вы когда-либо посещали уроки естествознания или математики, вы, вероятно, слышали фразу «причинно-следственная связь — это не корреляция». Несмотря на то, что это такая известная фраза, мало кто помнит ее, когда это имеет значение.

Короче говоря, это означает, что вы не можете сделать вывод, что одна вещь вызвала другую только потому, что есть что-то, по-видимому, связывающее их вместе. Когда вы ищете закономерности, ваш разум иногда может начать их придумывать, видеть их там, где их нет, или отдавать предпочтение конкретному результату, откуда и возникает предвзятость, связанная с корреляцией.

По сути, когда вы просматриваете свои данные, важно не слишком увлекаться тем, что вы видите. Не думайте, что только потому, что несколько человек совершили конверсию после просмотра определенной рекламы, должна существовать причинно-следственная связь. Возможно, это была просто корреляция, а истинной причиной была совершенно другая реклама.

Предвзятость на рынке

Предвзятость на рынке проблематична, потому что она включает всех людей, которые видели вашу рекламу, но все равно собирались совершить конверсию. Например, это может быть кто-то, кто услышал о вашем продукте от друга, решил купить его, а затем случайно прокрутил ваше объявление на Facebook, прежде чем у него появилась возможность совершить покупку.

К сожалению, нет простого способа учесть это, поэтому вам нужно помнить об этом при анализе данных. Просто помните, что не 100% отображаемых чисел будут поступать из вашей рекламы, и все должно быть в порядке.

Основные выводы: маркетинговая атрибуция для рентабельности инвестиций

Маркетинговая атрибуция важна, поскольку помогает маркетологам отслеживать, какие коммуникации и кампании работают. Понимая, что побуждает клиентов совершать покупки, вы можете извлечь ценную информацию и проводить еще более эффективные кампании.

Понимание рыночной атрибуции — это и искусство, и наука. Вам нужно будет поэкспериментировать с различными типами, чтобы найти лучшее решение для вашего бизнеса.