Vocea Bazarului

Publicat: 2023-09-06

Gartner și Harvard Business Review, printre altele, raportează frecvent despre lipsa de cunoștințe a specialiștilor de marketing pentru a măsura succesul marketingului multicanal și omnicanal. Acest articol abordează această problemă – și oferă soluțiile – demonstrând de ce atribuirea multi-touch este cea mai bună modalitate de a urmări performanța și de a determina succesul.

capitole:

  1. Ce este atribuirea multi-touch?
  2. Cum să colectați datele potrivite pentru atribuirea multi-touch
  3. Atribuirea multi-touch și călătoria clientului
  4. Tipuri de model de atribuire multi-touch
  5. Instrumente de atribuire multi-touch pentru o lume care să primească confidențialitate
  6. Datele nu vă vor spune totul


Într-o lume care primește confidențialitatea , abordările vechi ale atribuirii multi-touch nu sunt nici exacte, nici de încredere. Serviciile publicitare precum Meta și Google continuă să elimine capabilitățile de urmărire la nivel de utilizator din rapoartele lor, ca răspuns la reglementări, iar agenții de marketing care se bazează pe cookie-uri terță parte pentru a cuantifica canalul de mijloc sunt condamnați.

Datele la nivel de utilizator sunt mai puțin fiabile ca niciodată, iar acuratețea scăzută nu este un început câștigător pentru luarea deciziilor bazate pe date.

Deci, ce trebuie să facă agenții de marketing bazați pe date – să reveniți la modelele de atribuire izolate, cu o singură atingere ale Web 2.0? Într-un peisaj omnicanal în care consumatorii interacționează cu mărcile pe canale înainte de o conversie, atribuirea cu o singură atingere nu are sens. O strategie de marketing eficientă necesită un set coeziv de tactici care se bazează pe eforturile celuilalt de a crea și menține impulsul într-o direcție concentrată.

Atribuirea printr-o singură atingere permite agenților de marketing să se uite doar la o tactică la un moment dat, de obicei în etapele de descoperire sau de conversie. Specialiștii de marketing care se bazează pe atribuirea unei singure atingeri pentru a înțelege strategiile multicanal riscă luarea deciziilor miope, ignorând tacticile critice de la mijlocul pâlniei. Mărcile au nevoie de o imagine mai completă a ceea ce contribuie la succes pentru a lua decizii informate pe mai multe canale.

Ce este atribuirea multi-touch?

Atribuirea multi-touch este un model de marketing care măsoară fiecare punct de contact din călătoria clientului prin atribuirea unei valori numerice fiecărui canal, astfel încât specialiștii în marketing să poată vedea impactul pe care fiecare punct de contact îl are asupra conversiilor.

Pâlnia mijlocie este greu de măsurat, dar investirea resurselor în cuantificarea pâlniei mijlocii se plătește. Marketingul la mijlocul pâlniei face eforturile de achiziție ale unei mărci mai de succes prin creșterea ratelor de conversie pe mai multe canale. De asemenea, netezește calea către reținere prin dezvoltarea timpurie a advocacy, îmbunătățirea LTV și reducerea presiunii din achiziția clienților.

Atribuirea multi-touch - atribuirea de valoare fiecărei etape a călătoriei clientului - este încă un cadru important, dar versiunea de astăzi este departe de abordarea terță parte bazată pe cookie-uri pe care o iubea marketerii.

Cum să colectați datele corecte

Datele terță parte colectate prin pixeli și cookie-uri au fost sursa principală de atribuire multi-touch. Dacă un agent de marketing dorea să urmărească comportamentul utilizatorilor pe canale, dispozitive și platforme, trebuia doar să adauge un fragment de cod pe site-ul său. Traficul va fi etichetat automat cu un cookie Facebook sau Google fără acordul utilizatorului. Acest cookie l-ar urmări pe utilizator pe web pentru a vedea ce a făcut și pentru a-l redirecționa cu anunțuri relevante. Specialiștii în marketing ar agrega datele de la cookie-uri terțe în rapoarte de atribuire multi-touch pentru a înțelege comportamentul utilizatorilor și pentru a optimiza călătoriile clienților.

Astăzi, aceleași date la nivel de utilizator sunt mai greu de accesat. GDPR și CCPA au determinat Google, Facebook și alte platforme să elimine cookie-urile terță parte, o mișcare care a forțat marketerii să renunțe la metodele încercate și adevărate de atribuire multi-touch.

Specialiștii de marketing bazați pe date au început să se adapteze la noul peisaj de analiză, valorificând date primare și date zero-party pentru a cuantifica performanța în cadrul canalului de marketing.

Sursa imaginii

Distincția dintre datele zero-party și date first-party este relativ nouă. Până de curând, toate datele colectate de o marcă erau considerate „prime parte”.

Astăzi, datele primare se referă la comportamentele cantitative pe care o marcă le urmărește prin interacțiunile cu clienții. Cookie-urile primare, etichetele și modulele de urmărire a urchinului (UTM) sunt metodele comune pe care mărcile de consumatori le folosesc pentru a colecta date primare. Comercianții cu amănuntul omnicanal pot, de asemenea, să urmărească vizitele în magazine concrete în tandem cu comportamentul clienților din comerțul electronic, cum ar fi abandonarea coșului și clicurile pe e-mail. Cookie-urile conforme cu GDPR pot înlocui unele dintre valorile folosite de marketerii pentru a urmări folosind module cookie de la terți.

Folosirea corectă a acestora necesită o strategie de confidențialitate care să solicite consimțământul și să le permită utilizatorilor să solicite ștergerea datelor lor personale.

Datele zero-party se referă la informațiile calitative pe care un client le spune unei mărci în mod voluntar. Conversațiile de asistență pentru clienți, recenziile despre produse, răspunsurile la sondaje și comentariile pe rețelele sociale sunt toate sub umbrela datelor fără părți. Datele calitative ale clienților pot fi de neprețuit pentru o marcă dacă sunt utilizate în mod corespunzător, dar găsirea unor perspective semnificative în text poate fi o provocare pentru specialiștii în marketing obișnuiți să se bazeze doar pe rapoarte cantitative.

Într-o epocă a reglementărilor sporite și a sistemelor de urmărire eliminate treptat, cei mai buni agenți de marketing pentru consumatori se bazează pe informațiile calitative de la Bazaarvoice pentru a ilumina călătoriile cumpărătorilor și pentru a găsi oportunități de creștere.

Atribuirea multi-touch și călătoria clientului

Utilizarea atribuirii multi-touch în marketingul multicanal descoperă tactici pentru a crește rata de conversie, a reduce timpul mediu de achiziție și a îmbunătăți valoarea medie a comenzii (AOV).

Tacticile de marketing nu există în vid - ele există într-un ecosistem multicanal. Acordarea întregului credit oricărei tactici prin atribuirea unei singure atingeri, indiferent de locul în care se află în călătoria clientului, ignoră orice altceva care joacă un rol în achiziționarea clienților. Relația unei mărci cu potențialii clienți din mijlocul pâlniei este crucială pentru a câștiga mai multe afaceri și a crește veniturile.

Într-un peisaj de marketing multicanal, atribuirea multi-touch este cheia pentru a înțelege ce funcționează și de ce. Luați în considerare această călătorie fictivă de cumpărare în șase pași pentru un aspirator Dyson de 500 USD.

Etapa pâlnie Comportamentul utilizatorului Metoda de colectare a datelor
DESCOPERIRE Un utilizator caută „aspiratoare fără fir” pe Google. Aceștia dau clic pe un anunț de căutare și vizualizează o pagină de produs pe site-ul Dyson. Modul cookie primar pe site-ul Dyson
CONSTIENTIREA Utilizatorul se oprește pentru a viziona o reclamă de redirecționare pentru vid în timp ce navighează pe Instagram și derulează pe lângă el fără a face clic. Facebook Ad Insights
CONSTIENTIREA Utilizatorul vede o altă reclamă de retargeting, de data aceasta pe TikTok. Anunțul este conținut generat de utilizatori (UGC) al unei persoane care se bucură de aspiratorul ei fără fir Dyson. Informații despre anunțuri TikTok
CONSIDERARE Utilizatorul discută despre achiziție cu partenerul său la cină în timp ce examinează opțiunile de pe site-ul Dyson. Modul cookie primar pe site-ul Dyson
CONSIDERARE Utilizatorul citește un buletin informativ Substack care recomandă aspiratorul Dyson. Ei dau clic pe un link de afiliat Amazon și adaugă vidul în coșul lor. Raportul afiliaților Amazon
CONVERSIE Utilizatorul primește o alertă prin e-mail de la Amazon că prețul aspiratorului a scăzut la 500 USD. Ei cumpără aspiratorul. Raport de listări Amazon

Folosind atribuirea la prima atingere, o echipă de marketing ar putea concluziona că căutarea plătită a fost un câștigător clar. Dar căutarea plătită nu este întreaga poveste. Este posibil ca Dyson să nu genereze atât de multe conversii fără dovezi sociale de la UGC și afiliați, pe care atribuirea la prima atingere nu poate lumina.

Dacă Dyson s-a bazat doar pe atribuirea ultimei atingeri, echipa ar putea decide să-și construiască strategia de marketing pe reduceri – o mișcare dificilă pentru un jucător de pe piața premium. Produsele Dyson sunt fără scuze, o strategie de preț care funcționează datorită tehnologiei proprietare Dyson și a mărcii puternice. Reducerile mari ar contracara superputeri ale mărcii Dyson, în loc să le completeze, creând o cursă spre fund pe care nimeni nu o poate câștiga.

Atribuirea multi-touch îi oferă lui Dyson o mai bună înțelegere a căilor lor către conversie, ceea ce prezintă mai multe opțiuni pentru experimentare. Deoarece se știe că UGC îmbunătățește rata de conversie și joacă un rol în călătoria lor (fictivă) clienților, Dyson ar putea decide să experimenteze cu mai multe anunțuri UGC în trimestrul următor pentru a crește veniturile.

Tipuri de model de atribuire multi-touch

Agenții de marketing pentru consumatori folosesc modele liniare, în formă de J, în formă de J inversă și în formă de U pentru a atribui performanța pe parcursul călătoriei clienților.

Atribuirea liniară acordă o pondere egală fiecărei etape de-a lungul călătoriei clienților și oferă specialiștilor de marketing o viziune echilibrată asupra căii către conversie. Acordă mai mult credit tacticilor de la mijlocul pâlniei decât altor modele, ceea ce poate fi util atunci când vă concentrați asupra pâlniei de mijloc pentru prima dată.

Este un bun punct de plecare, dar ar putea umfla valoarea interacțiunilor neimportante și ar putea subestima tacticile cruciale. Prin urmare, modelarea liniară de atribuire poate ajuta specialiștii în marketing să-și pună la încercare propriile ipoteze despre ceea ce funcționează, dar rareori este suficient de precisă pe termen lung pentru a funcționa pentru fiecare scenariu.

Un model tradițional în formă de J acordă mai mult credit ultimelor etape ale călătoriei clientului, în timp ce un model invers în formă de J acordă mai multă greutate etapelor de început ale călătoriei clientului.

Modelele în formă de U , numite și modele bazate pe poziție, atribuie o greutate egală primei și ultimei atingeri, cu un procent mai mic atribuit tuturor lucrurilor intermediare.

Să ne uităm la modul în care fiecare tip de atribuire multi-touch ar atribui valoare călătoriei noastre fictive de 500 USD cumpărătorului în vid.

Călătoria fictivă a cumpărătorului:
aspirator fara fir
Atribuire liniară Atribuire în formă de J Atribuire inversă în formă de J Atribuire în formă de U Atribuire la prima atingere (o singură atingere)
Utilizatorul caută „aspiratoare fără fir” pe Google. Ei dau clic pe un anunț de căutare care îi duce la o pagină de produs Dyson. 16% (80 USD) 20% (100 USD) 60% (300 USD) 40% (200 USD) 100% (500 USD)
Utilizatorul vede o reclamă de redirecționare pentru vid în timp ce navighează pe Instagram, dar derulează fără a face clic. 16% (80 USD) 5% (25 USD) 5% (25 USD) 5% (25 USD) 0% (0 USD)
Utilizatorul vede un anunț Dyson pentru aspirator pe TikTok. 16% (80 USD) 5% (25 USD) 5% (25 USD) 5% (25 USD) 0% (0 USD)
Utilizatorul discută despre achiziție cu partenerul său în timp ce analizează opțiunile împreună pe site-ul Dyson. 16% (80 USD) 5% (25 USD) 5% (25 USD) 5% (25 USD) 0% (0 USD)
Utilizatorul citește un buletin informativ Substack despre aspiratorul Dyson. Ei fac clic pe un link de afiliat și adaugă un articol în coș. 16% (80 USD) 5% (25 USD) 5% (25 USD) 5% (25 USD) 0% (0 USD)
Utilizatorul primește un e-mail că prețul aspiratorului a scăzut la 500 USD. Ei îl cumpără. 16% (80 USD) 60% (300 USD) 20% (100 USD) 40% (200 USD) 0% (0 USD)

Modelul de atribuire pe care îl alege un brand depinde de scenariul, prioritățile și filozofiile sale. Echipele care se concentrează pe construirea descoperirii ar putea folosi un model invers în formă de j pentru a înțelege etapele de început ale călătoriei clienților, în timp ce echipele care se concentrează pe mijlocul pâlniei ar putea aplica un model liniar pentru a genera informații.

Utilizarea unui model de atribuire multi-touch în marketingul multicanal

Iată un scenariu: un brand de îmbrăcăminte pentru copii dorește să găsească oportunități de creștere pentru canalul său de comerț electronic.

Folosind atribuirea la prima atingere, echipa ajunge la concluzia că traficul de căutare plătită fără marcă are o valoare medie a comenzii (AOV) mai mare decât clienții achiziționați prin intermediul rețelelor sociale plătite, dar generează mai puține venituri în general.

Dacă s-ar opri acolo, marca de îmbrăcăminte ar putea concluziona că, în ciuda volumului mai mic, căutarea plătită este o mai bună utilizare a timpului și a banilor. Acest lucru ar putea avea sens, dar ar crește veniturile de la sfârșitul lunii (EOM) cu o marjă relativ mică.

Model fictiv:
marca de îmbrăcăminte pentru copii
Linia de referință :
Căutare plătită
Linia de referință :
Social plătit
SCENARIUL A :
Investește mai mult buget în căutarea plătită
AOV 99 USD 79 USD 99 USD
Rata de conversie (prima atingere) 1,5% 0,5% 1,5%
Noi vizite 10.000 500.000 20.000
Conversii 150 2.500 300
Venituri (prima atingere) 14.850 USD 197.500 USD 29.700 USD
Creșterea veniturilor 14.850 USD

Venituri EOM de referință: 212.350 USD

Asocierea unui model de atribuire multi-touch cu un raport de prima atingere oferă echipei mai multe opțiuni.

Când rulează un raport de călătorie a cumpărătorului în Segment, echipa descoperă că cumpărătorii cu AOV mai mare din traficul de căutare plătit tind să viziteze o pagină de mărturii din magazin în zilele premergătoare unei achiziții. Pagina evidențiază recenzii de la clienții mulțumiți și este legată de paginile produselor.

Deoarece marca se uită la performanță din punct de vedere al achiziției, ei decid să folosească un model invers în formă de J pentru a înțelege calea către conversie din căutarea plătită, o călătorie cu AOV ridicată a clienților.

Căutare fictivă plătită a clienților: îmbrăcăminte pentru copii

AOV: 99 USD
Valoarea interacțiunii (atribuire în formă de J inversă) Valoarea interacțiunii (atribuire la prima atingere) Metoda de colectare a datelor
Utilizatorul caută „ținute înapoi la școală” pe Google. Ei dau clic pe un anunț de căutare care îi duce la o pagină de colecție. Utilizatorul adaugă câteva lucruri în coș, dar închide fereastra fără să cumpere. 60% (59 USD) 100% (99 USD) Cookie de la prima parte
Utilizatorul face clic pe un e-mail de abandonare a coșului de cumpărături care îl duce la coș. Aceștia vizitează o pagină de produs pentru blugi pentru copii și dă clic pe un link către pagina de mărturii. Ei deschid cinci imagini ale clienților și extind șapte recenzii. 10% (10 USD) 0% (0 USD) Informații prin e-mail, hărți termice
Utilizatorul vede o reclamă de redirecționare pe Instagram pentru blugi, dar derulează fără a interacționa. 10% (10 USD) 0% (0 USD) Facebook Ad Insights
Utilizatorul primește o alertă prin e-mail că marca de îmbrăcăminte organizează o reducere de întoarcere la școală. Ei dau clic pe e-mail, adaugă blugii în coșul lor alături de câteva cămăși și cumpără. 20% (20 USD) 0% (0 USD) Informații despre e-mail, cookie primar

După ce a comparat valoarea relativă a fiecărei interacțiuni cu cele din călătoriile cumpărătorilor cu AOV mai scăzut, echipa decide să direcționeze traficul social plătit către pagina de mărturii printr-o campanie de retargeting, care ar putea crește AOV de pe canalul respectiv.

Introduceți scenariul B: folosiți UGC, în acest caz evaluări și recenzii, pentru a îmbunătăți AOV și a obține mai multe venituri din rețelele sociale plătite. Echipa emite ipoteza că AOV din socialul plătit va crește la 99 USD ca urmare a experimentului. Dacă funcționează, experimentul ar crește veniturile cu o creștere mai mare decât scenariul A.

Model fictiv:
Marca de îmbrăcăminte pentru copii
Linia de referință :
Căutare plătită
Linia de referință :
Social plătit
SCENARIUL A :
Investește mai mult buget în Căutarea plătită
SCENARIUL B :
Traficul social plătit direct către pagina de mărturii
AOV 99 USD 79 USD 99 USD 99 USD
Rata de conversie (prima atingere) 1,5% 0,5% 1,5% 0,5%
Noi vizite 10.000 500.000 20.000 500.000
Conversii 150 2.500 300 2.500
Venituri 14.850 USD 197.500 USD 29.700 USD 247.500 USD
Creștere a veniturilor (comparativ cu venitul de referință EOM) 14.850 USD 232.650 USD

Venituri EOM de referință: 212.350 USD

Atribuirea multi-touch pune în context tactici complementare, oferind unei echipe ceea ce are nevoie pentru a lua decizii nuanțate cu constrângerile pieței și punctele forte ale organizației.

Instrumente de atribuire multi-touch pentru o lume care să primească confidențialitate

Suita de instrumente de comerț omnicanal de la Bazaarvoice este cea mai bună modalitate de a colecta date fără părți.

Hardys Wines, marca de vinuri numărul 1 din Marea Britanie, folosește Bazaarvoice pentru a colecta date fără părți prin evaluări și recenzii, doi dintre cei mai importanți contributori la o decizie de cumpărare. După ce a distribuit recenzii între retaileri prin intermediul platformei Bazaarvoice, Hardys și-a crescut volumul de recenzii cu 2.300% și și-a îmbunătățit ratingul mediu cu stele de la 4,32 la 4,59.

Sursa: studiu de caz Hardys

Deoarece mulți cumpărători online filtrează rezultatele pentru a afișa produse evaluate cu 4,5 stele sau mai mult, Hardys a reușit să ajungă în fața mai multor clienți potențiali, generând venituri pe mai multe canale cu o singură tactică de mijloc. Perspective și rapoarte din Bazaarvoice ajută mărci precum Hardys să maximizeze valoarea datelor de la zero-party.

Asociați instrumentele Bazaarvoice cu o platformă de marketing deținută, cum ar fi Klaviyo, pentru a colecta date comportamentale care completează informații calitative fără părți. Profilurile clienților Klaviyo permit mărcilor să cartografieze călătoriile cumpărătorilor la nivel de utilizator și apoi să ofere o experiență personalizată prin suita lor de e-mail și instrumente de marketing.

Folosiți instrumente de agregare precum Segment pentru a cuantifica călătoria clienților pe canale și pentru a descoperi modele de cumpărare la scară. Segment integrează fluxuri de date primare din mai multe surse, conectând statistici pentru a ajuta mărcile de consumatori să înțeleagă călătoriile cumpărătorilor obișnuiți și să atribuie performanța pe parcursul întregii călătorii de cumpărare.

Cu profilurile conectate ale segmentului, mărcile de consumatori pot segmenta clienții în funcție de afinitate, modele de cumpărare și sentiment, devenind mai specifice cu atribuirea multi-touch pentru a stimula implicarea și loialitatea.

Datele nu vă vor spune totul

Modelele de atribuire sunt doar asta - modele. Fiecare model are defecte, vulnerabilități și puncte moarte. Mărcile care preiau datele cantitative la valoarea nominală fără a lăsa loc pentru nuanțe, perspectivă și intuiție implică mai multe riscuri, nu mai multă siguranță, în dependența lor excesivă de date.

Atribuirea multi-touch nu este perfectă – chiar și în zilele dinainte de GDPR, modelele de atribuire multi-touch nu au fost niciodată o imagine imparțială a realității și nici un model inegal pentru succes. Fiecare afacere folosește o abordare ușor diferită a atribuirii de marketing - niciuna nu este „greșită”, dar toate reflectă priorități diferite și părtiniri intrinseci.

Abordarea atribuirii multi-touch ca un model mai degrabă decât o rețetă este cheia pentru a deschide ușa către conversații strategice și perspective semnificative.

Pentru o vedere completă a comportamentului clienților, asociați modelele de atribuire cantitativă cu datele calitative ale utilizatorilor de la Bazaarvoice. Evaluările, recenziile și conținutul generat de utilizatori sunt o mină de aur de informații pe care mărcile de consumatori le pot folosi pentru a-și înțelege publicul.

Instrumentele Insights & Reports de la Bazaarvoice dotează mărcile cu date despre sentimente, analize sociale și tendințe de feedback ale clienților pentru a optimiza canalul de mijloc și a îmbunătăți conversia pe canale.

Solicitați o demonstrație