Modele de atribuire: ce tipuri exista si exemple de aplicare

Modelele de atribuire sau modelele de atribuire sunt un instrument de marketing online care permite sa se obtina previziuni si recomandari aplicabile masurilor de marketing viitoare pe baza rezultatelor anterioare. Principiul atribuirii urmeaza procedura de atribuire a conversiilor sau vanzarilor catre anumite canale pe parcursul procesului de conversie/vanzare pentru a determina valoarea lor specifica pentru marketing.

Majoritatea companiilor isi bazeaza strategiile pe asa-numitul mix de marketing .care include marketing prin e-mail, publicitate in motoarele de cautare sau SEA, SEO (optimizare pentru motoarele de cautare), linkuri afiliate si retele sociale. Publicul tinta determina modul in care sunt stabilite prioritatile si bugetul corespunzator distribuit, unde publicitatea SEA, cu anunturile sale de cautare platite, are cea mai mare pondere.

Specialistii in marketing doresc sa profite la maximum de fiecare canal pentru ca, la sfarsitul zilei, conteaza rentabilitatea capitalului. Este clar ca, in calitate de vanzator, vrei sa profiti la maximum de fiecare canal, iar modelele de atribuire te ajuta sa faci exact asta. Pe langa calatoria clientului ca imagine de ansamblu, Modelele de atribuire pot fi folosite si pentru a inregistra si analiza diferitele puncte de contact la care clientul intra in contact cu marca. In cel mai bun caz, acest lucru poate oferi informatii desprecare puncte de contact au fost decisive pentru decizia de cumparare si ce proportie a vanzarilor a fost generata de fiecare dintre masuri .

Un utilizator…

– Aflati despre un produs printr-o postare sponsorizata pe o retea de socializare .

– dupa un timp si datorita retargeting-ului primesti un anunt

– si cautati produsul si furnizorii sai pe Google .

– Rezultatele organice sau un anunt te duc la magazin, unde in cele din urma cumperi un produs si devii client (conversie).

Modelele de atribuire va permit sa atribuiti diferite valori punctelor de contact, ajutand astfel sa determinati care sunt canalele cele mai importante si prioritare.

In functie de contributia sa la rezultate, fiecarui canal i se atribuie o valoare monetara . Scara determina distributia sau optimizarea bugetului de marketing. Mai jos, explicam cateva dintre modelele de atribuire care sunt derivate din practicile de marketing.

Cu acest model clasic de atribuire, 100% din valoarea conversiei este atribuita primului clic sau canalului cu care sa interactionat clientul.

• Pro : este ideal pentru campaniile care au ca scop sa faca mai cunoscut un brand sau un produs.
• Contra – Ofera putin spatiu pentru optimizare si putina perspectiva asupra impactului asupra conversiilor si asupra veniturilor; nu ia in considerare toate celelalte canale de publicitate si medii.

Ultimul clic sau canal este considerat cel mai important punct de contact si i se atribuie 100% din valoarea totala a conversiei.

• Pro – Acesta este un instrument util pentru marketerii care sunt interesati doar de conversii si, prin urmare, nu trebuie sa ia in considerare alte actiuni care nu sunt legate de conversie.
• Contra – Ignorati influenta altor canale de publicitate pentru calatoria clientilor si medii utilizate inainte de conversie.

Cu modelul de atribuire liniara, rata de conversie si facturare este alocata in mod egal tuturor canalelor din calatoria clientului.

• Pro – Este cel mai simplu mod de a analiza campanii de marketing cu o abordare multicanal; ideal pentru optimizarea intregii calatorii a clientului.
• Contra : tuturor punctelor de contact li se atribuie exact aceeasi valoare, chiar daca cota lor de conversie este foarte inegala. Nu exista aproape nicio posibilitate de a optimiza selectiv anumite zone.

In modelul de decadere in timp, care se bazeaza pe conceptul de dezintegrare exponentiala, dependenta de timp determina valoarea canalului. Cu cat un canal sau un punct de contact este mai aproape de conversie , cu atat cota dvs. monetara este mai mare. In mod normal, perioada medie de viata este de sapte zile. Un punct de contact cu sapte zile inainte de conversie primeste jumatate din valoarea unui punct de contact in ziua conversiei.

• Pro – Determina importanta fiecarei interactiuni in calatoria clientului, dar acorda mai multa greutate punctelor de contact care au determinat de fapt conversia.
• Contra : Prea mult orientat spre optimizarea conversiilor; Punctele de contact influente la inceputul calatoriei clientului primesc prea putina atentie daca ciclul de vanzari include o faza lunga de decizie.

In acest model de atribuire, care este o combinatie de atribuire pentru primul clic si ultimul clic si este adesea numit model de cada sau model U , primul si ultimul punct de contact sunt clasate mai sus decat celelalte. Atat la inceputul, cat si la sfarsitul procesului de cumparare, vi se atribuie actiuni monetare fixe (40 la suta in mod implicit). Etapele intermediare impart restul valorii de conversie.

• Pro – Acest model asigura ca toate punctele de contact sunt luate in considerare, dar se concentreaza pe optimizarea primei si ultimei interactiuni; ponderea poate fi personalizata.
• Contra : Exista riscul ca doua puncte de contact cu valoare foarte mica sa fie clasate prea sus.

Modelele de atribuire bazate pe date trebuie sa cartografieze comportamentul clientilor cat mai precis si cat mai detaliat posibil. Pentru a face acest lucru, algoritmii inteligenti proceseaza datele clientilor in timp real pentru a determina si ajusta in mod regulat valoarea fiecarui punct de contact.

• Pro : Acesta este un model foarte dinamic care include toate procesele calatoriei clientului si ajusteaza in mod regulat ponderile fiecareia dintre interactiuni.
• Contra : Necesita o baza de date foarte mare; nu exista un control real asupra ierarhiei punctelor de contact.

Desigur, va puteti defini si propriul model care sa fie adaptat in mod specific la obiectivele companiei sau campaniei dvs. si controlat de un algoritm. Cu acest model de atribuire personalizata , ponderea fiecaruia dintre canale este definita in special pe baza diferitilor factori, cum ar fi pozitia, dependenta de timp sau traficul existent. De asemenea, puteti defini diferite modele de atribuire pentru diferite grupuri de clienti (clienti noi sau clienti existenti) sau grupuri de produse.

In sectiunile anterioare am explicat ce este modelarea de atribuire si ce tipuri de modele exista. Acum, cum pot fi folosite in practica pentru a optimiza marketingul si campaniile? Pentru a raspunde la aceasta intrebare, modelele de atribuire prezentate vor fi aplicate urmatorului exemplu de scenariu , in care termenii de cautare introdusi de utilizator reprezinta puncte de contact inregistrate :

Modelarea de atribuire bazata pe cuvinte cheie , ca in acest exemplu, poate fi aplicata in mod prestabilit pentru anunturile Google. Prin urmare, daca faceti publicitate cu serviciul Google Ads, nu aveti nevoie de instrumente suplimentare pentru a aplica aceste modele campaniilor dvs. . O exceptie o reprezinta interactiunile cu anunturile de retea pentru care modelele de atribuire nu sunt disponibile.

Multi specialisti in marketing se concentreaza pe ultimul clic sau pe interactiunea cu clientul atunci cand isi analizeaza propriile campanii. Prin urmare, canalele utilizate anterior si actiunile intreprinse in timpul calatoriei clientului, precum si influenta lor asupra conversiilor , adesea nu sunt suficient evaluate in evaluare. Modelarea atributelor ofera o iesire eleganta din aceasta unidimensionalitate si are, printre altele, urmatoarele avantaje:

• Ofera o perspectiva mai profunda asupra diferitelor etape ale calatoriei clientului decat alte forme traditionale de analiza.
• Acestea va permit sa optimizati intreaga calatorie a clientilor de la prima pana la ultima interactiune.
• Acestea acopera intreaga gama de posibilitati intre monitorizarea si optimizarea campaniilor definite manual si extrem de automatizate .
• Ajuta la optimizarea bugetului pe termen lung si la investitia in principal in cele mai puternice canale de marketing.
• Permite o acuratete ridicata a datelor si o minimizare a factorilor problematici precum scaderea cookie-urilor (cookie-uri afiliate de catre serviciile de publicitate) datorita urmaririi multicanal.