Маркетинговая атрибуция для рентабельности инвестиций: полное руководство для маркетологов
Опубликовано: 2024-04-03
- 26 марта 2024 г.
Содержание
Сегодняшний маркетинговый ландшафт управляется данными. Но чтобы понять смысл этих данных, вам 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 человека к покупке.
Например, предположим, что один и тот же клиент видел рекламу в Facebook и LinkedIn. Маркетинговая атрибуция подскажет маркетологу, какая реклама привела к покупке. После этого они смогут реструктурировать свою кампанию с учетом этого.
В конечном счете, маркетинговая атрибуция помогает маркетологам проводить более эффективные кампании. Кроме того, это гарантирует, что их маркетинговые бюджеты направляются непосредственно на самые 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. Со временем это превратилось в настольный компьютер и ноутбук, затем появились смартфоны, затем планшеты и так далее.
Теперь один и тот же потребитель может просматривать Интернет с настольного компьютера, ноутбука, рабочего ноутбука, смартфона, планшета и VR-гарнитуры в один и тот же день. Каждый из них может выглядеть как уникальный посетитель вашего аналитического инструмента. Как вы понимаете, определить, какая точка маркетингового взаимодействия привела к конверсии, непросто.
Как измерить маркетинговую атрибуцию для рентабельности инвестиций
Первым шагом является настройка инструмента аналитики, такого как Google Analytics или WordPress. Когда все это будет готово, вы сможете перейти к выбору модели маркетинговой атрибуции, соответствующей вашим потребностям. К ним относятся:
Атрибуция по первому касанию
Как следует из названия, атрибуция по первому касанию означает, что первое объявление, с которым потенциальный клиент взаимодействует или видит, — это то, которое получает полную оценку продажи.
Теория, лежащая в основе этого, заключается в следующем: независимо от того, сколько рекламы увидел потребитель, в конечном итоге он принял неосознанное решение совершить конверсию после просмотра первой рекламы. Таким образом, это объявление получает 100 % ценности конверсии.
Конечно, все не так однозначно, но атрибуция с первого взгляда делает это предположение по практическим соображениям. Этот тип атрибуции легко настроить в Google Analytics, но он также оставляет за кадром много данных.
Атрибуция последнего касания
Атрибуция последнего касания по сути является противоположностью атрибуции первого касания. Вместо того, чтобы отдавать должное первой рекламе, которую увидел потребитель, эта форма атрибуции отдает должное последней рекламе, которую потребитель видел перед конверсией.
По сути, атрибуция по последнему касанию предполагает, что последняя реклама, которую вы видели, была наиболее убедительной, и именно она подтолкнула вас к грани и заставила вас совершить конверсию. Следовательно, он отдает ему должное на 100% и не обращает внимания ни на какие точки взаимодействия до него.
К сожалению, как и атрибуция по первому касанию, эта модель игнорирует большую часть картины, принимая во внимание только последнюю точку взаимодействия.
Последний непрямой клик
Атрибуция по последнему непрямому клику аналогична атрибуции по последнему касанию. Однако при этом на 100 % учитывается последнее объявление, на которое потребитель нажал за пределами вашего веб-сайта перед совершением покупки.
Например, если потребитель увидел рекламу, нажал на нее, не совершил покупку, увидел другую рекламу, а затем совершил покупку, реклама, на которую он нажал, получит признание, даже если второе объявление появилось позже.
Что такое мультитач-атрибуция и как она работает?
В то время как последние несколько моделей атрибуции, которые мы рассмотрели, рассматривают только одну точку взаимодействия, модели мультитач-атрибуции учитывают все точки взаимодействия. В результате они обычно считаются более точными.
Чтобы разобраться во всех этих данных, модели мультитач-атрибуции обычно по-разному оценивают точки взаимодействия. Итак, у вас есть модели, в которых более поздние точки взаимодействия имеют больший вес, чем более ранние, и наоборот.
Линейная атрибуция
Линейная атрибуция одинаково присваивает ценность каждой точке взаимодействия — предпочтение не отдается кликам, близости к конверсии или чему-либо еще.
Например, если у вас 20 точек взаимодействия, каждая получит 5% кредита. Это немного просто, но может быть полезно в определенных обстоятельствах и рекламных моделях.
Одно из преимуществ линейной атрибуции заключается в том, что она позволяет маркетологам учитывать всю картину. Однако он также не обеспечивает никакого различия между точками соприкосновения.
Атрибуция временного распада
Эта модель больше всего похожа на атрибуцию по последнему касанию и по последнему непрямому клику. В отличие от линейной атрибуции, которая распределяет ценность поровну, атрибуция с временным распадом отдает больше внимания точкам взаимодействия, которые находятся ближе к событию конверсии.
По сути, чем ближе точка контакта к конверсии, тем выше ее вес. В конечном итоге последняя точка взаимодействия получит наибольшую оценку, а первая — наименьшую.
Эта модель помогает маркетологам легче определять точки соприкосновения, которые привели к конверсиям. Однако он не предоставляет никакой информации о том, как клиент впервые нашел компанию, что важно знать.
U-образная (на основе позиции) 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. Итак, если бы было 20 точек соприкосновения, каждая получила бы 1%.
В этой модели маркетологи стараются придать наибольшее значение точкам первого и последнего контакта — теоретически, когда клиент впервые знакомится с бизнесом, а затем последнее объявление перед совершением покупки.
Распространенные проблемы и ошибки маркетинговой атрибуции
Даже после того, как вы определились с тем, какой метод атрибуции вы хотели бы использовать, вы все равно можете допустить ошибки и столкнуться с проблемами. Подобные ошибки могут поставить под угрозу целостность ваших данных и аналитической информации.
Бренд и поведение
Одна из ловушек маркетинговой атрибуции заключается в том, что она не учитывает должным образом ценность бренда и то, как люди на него реагируют. Когда маркетинг сводится исключительно к взвешенным точкам взаимодействия, может быть сложно получить полную картину.
Смещение, основанное на корреляции
Если вы когда-либо посещали уроки естественных наук или математики, вы, вероятно, слышали фразу «причинно-следственная связь — это не корреляция». Несмотря на то, что это такая известная фраза, мало кто вспоминает о ней, когда это важно.
Короче говоря, это означает, что вы не можете сделать вывод, что одно вызвало другое только потому, что есть что-то, что, по-видимому, связывает их вместе. Когда вы ищете закономерности, ваш разум иногда может начать их придумывать, видеть там, где их нет, или отдавать предпочтение конкретному результату, и именно отсюда возникает предвзятость, основанная на корреляции.
По сути, просматривая свои данные, важно не слишком увлекаться тем, что вы видите. Не думайте, что если несколько человек совершили конверсию после просмотра конкретной рекламы, то должна существовать причинно-следственная связь. Возможно, это была просто корреляция и что истинной причиной была совершенно другая реклама.
Смещение заинтересованных покупателей
Предвзятость заинтересованных покупателей является проблематичной, поскольку она включает в себя 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 просто пролистал вашу рекламу на Facebook, прежде чем у него появилась возможность совершить покупку.
К сожалению, нет простого способа объяснить это, поэтому вам нужно иметь это в виду при анализе данных. Просто помните, что не 100% отображаемых цифр будут получены из вашей рекламы, и все будет в порядке.
Ключевые выводы: маркетинговая атрибуция для рентабельности инвестиций
Маркетинговая атрибуция важна, поскольку помогает маркетологам отслеживать, какие коммуникации и кампании работают. Поняв, что побуждает клиентов совершать покупки, вы сможете извлечь ценную информацию и проводить еще более эффективные кампании.
Понимание рыночной атрибуции – это одновременно искусство и наука. Вам придется поэкспериментировать с разными типами, чтобы найти лучшее решение для вашего бизнеса.
