Una guida pratica all'attribuzione multi-touch
Pubblicato: 2022-11-23Il percorso del cliente prevede molteplici interazioni tra il cliente e il commerciante o il fornitore di servizi.
Chiamiamo ogni interazione nel percorso del cliente un punto di contatto.
Secondo Salesforce.com, sono necessari, in media, da sei a otto tocchi per generare un lead nello spazio B2B.
Il numero di punti di contatto è ancora più elevato per l'acquisto di un cliente.
L'attribuzione multi-touch è il meccanismo per valutare il contributo di ciascun punto di contatto alla conversione e assegna i crediti appropriati a ogni punto di contatto coinvolto nel percorso del cliente.
Condurre un'analisi di attribuzione multi-touch può aiutare i professionisti del marketing a comprendere il percorso del cliente e identificare le opportunità per ottimizzare ulteriormente i percorsi di conversione.
In questo articolo imparerai le basi dell'attribuzione multi-touch e i passaggi per condurre analisi di attribuzione multi-touch con strumenti facilmente accessibili.
Cosa considerare prima di condurre un'analisi dell'attribuzione multi-touch
Definire l'obiettivo aziendale
Cosa vuoi ottenere dall'analisi dell'attribuzione multi-touch?
Vuoi valutare il ritorno sull'investimento (ROI) di un particolare canale di marketing, comprendere il percorso del cliente o identificare le pagine critiche del tuo sito Web per i test A/B?
Diversi obiettivi di business possono richiedere diversi approcci di analisi dell'attribuzione.
Definire ciò che vuoi ottenere dall'inizio ti aiuta a ottenere i risultati più velocemente.
Definisci conversione
La conversione è l'azione desiderata che desideri che i tuoi clienti intraprendano.
Per i siti di e-commerce, di solito si tratta di effettuare un acquisto, definito dall'evento di completamento dell'ordine.
Per altri settori, potrebbe trattarsi di una registrazione di un account o di un abbonamento.
Diversi tipi di conversione probabilmente hanno diversi percorsi di conversione.
Se desideri eseguire l'attribuzione multi-touch su più azioni desiderate, ti consiglio di separarle in diverse analisi per evitare confusione.
Definisci punto di contatto
Il punto di contatto potrebbe essere qualsiasi interazione tra il tuo marchio e i tuoi clienti.
Se è la prima volta che esegui un'analisi di attribuzione multi-touch, ti consiglio di definirla come una visita al tuo sito web da un particolare canale di marketing. L'attribuzione basata sul canale è facile da condurre e potrebbe darti una panoramica del percorso del cliente.
Se vuoi capire come i tuoi clienti interagiscono con il tuo sito web, ti consiglio di definire i punti di contatto in base alle visualizzazioni di pagina sul tuo sito web.
Se desideri includere interazioni al di fuori del sito Web, come l'installazione di app mobili, l'apertura di e-mail o l'impegno sociale, puoi incorporare tali eventi nella definizione del punto di contatto, purché disponi dei dati.
Indipendentemente dalla definizione del punto di contatto, il meccanismo di attribuzione è lo stesso. Quanto più granulari sono definiti i punti di contatto, tanto più dettagliata sarà l'analisi di attribuzione.
In questa guida, ci concentreremo sull'attribuzione basata sul canale e sulla visualizzazione di pagina.
Imparerai come utilizzare Google Analytics e un altro strumento open source per condurre tali analisi di attribuzione.
Un'introduzione ai modelli di attribuzione multi-touch
I modi di accreditare i punti di contatto per i loro contributi alla conversione sono chiamati modelli di attribuzione.
Il modello di attribuzione più semplice consiste nel dare tutto il merito al primo punto di contatto, per portare inizialmente il cliente, o all'ultimo punto di contatto, per guidare la conversione.
Questi due modelli sono chiamati rispettivamente modello di attribuzione del primo tocco e modello di attribuzione dell'ultimo tocco.
Ovviamente, né il modello di attribuzione del primo tocco né quello dell'ultimo tocco sono "giusti" rispetto al resto dei punti di contatto.
Quindi, che ne dici di allocare il credito in modo uniforme tra tutti i punti di contatto coinvolti nella conversione di un cliente? Sembra ragionevole, ed è esattamente così che funziona il modello di attribuzione lineare.
Tuttavia, l'assegnazione uniforme del credito a tutti i punti di contatto presuppone che i punti di contatto siano ugualmente importanti, il che non sembra neanche "giusto".
Alcuni sostengono che i punti di contatto verso la fine dei percorsi di conversione siano più importanti, mentre altri sono a favore del contrario. Di conseguenza, abbiamo il modello di attribuzione basato sulla posizione che consente ai professionisti del marketing di assegnare pesi diversi ai punti di contatto in base alla loro posizione nei percorsi di conversione.
Tutti i modelli sopra menzionati rientrano nella categoria dei modelli di attribuzione euristici o basati su regole.
Oltre ai modelli euristici, abbiamo un'altra categoria di modelli chiamata attribuzione basata sui dati, che ora è il modello predefinito utilizzato in Google Analytics.
Cos'è l'attribuzione basata sui dati?
In che modo l'attribuzione basata sui dati è diversa dai modelli di attribuzione euristica?
Ecco alcuni punti salienti delle differenze:
- In un modello euristico, la regola di attribuzione è predeterminata. Indipendentemente dal modello first-touch, last-touch, lineare o basato sulla posizione, le regole di attribuzione vengono impostate in anticipo e quindi applicate ai dati. In un modello di attribuzione basata sui dati, la regola di attribuzione viene creata sulla base di dati storici e, pertanto, è univoca per ogni scenario.
- Un modello euristico esamina solo i percorsi che portano a una conversione e ignora i percorsi che non comportano la conversione. Un modello basato sui dati utilizza i dati provenienti sia dai percorsi di conversione che da quelli di non conversione.
- Un modello euristico attribuisce le conversioni a un canale in base a quanti contatti ha un punto di contatto rispetto alle regole di attribuzione. In un modello basato sui dati, l'attribuzione viene effettuata in base all'effetto dei tocchi di ciascun punto di contatto.
Come valutare l'effetto di un punto di contatto
Un algoritmo comune utilizzato dall'attribuzione basata sui dati è chiamato catena di Markov. Al centro dell'algoritmo della catena di Markov c'è un concetto chiamato effetto di rimozione.
L'effetto di rimozione, come suggerisce il nome, è l'impatto sul tasso di conversione quando un punto di contatto viene rimosso dai dati di percorso.
Questo articolo non entrerà nei dettagli matematici dell'algoritmo Markov Chain.
Di seguito è riportato un esempio che illustra come l'algoritmo attribuisce la conversione a ciascun punto di contatto.
L'effetto di rimozione
Supponendo di avere uno scenario in cui ci sono 100 conversioni da 1.000 visitatori che arrivano a un sito Web tramite 3 canali, Canale A, B e C. In questo caso, il tasso di conversione è del 10%.
Intuitivamente, se un determinato canale viene rimosso dai percorsi di conversione, i percorsi che coinvolgono quel particolare canale verranno "interrotti" e termineranno con un numero complessivo di conversioni inferiore.
Se il tasso di conversione viene abbassato al 5%, 2% e 1% quando i canali A, B e C vengono rispettivamente rimossi dai dati, possiamo calcolare l'effetto di rimozione come la diminuzione percentuale del tasso di conversione quando un particolare canale viene rimosso utilizzando la formula:
Immagine dell'autore, novembre 2022Quindi, l'ultimo passaggio consiste nell'attribuire le conversioni a ciascun canale in base alla quota dell'effetto di rimozione di ciascun canale. Ecco il risultato dell'attribuzione:
| Canale | Effetto rimozione | Quota dell'effetto di rimozione | Conversioni attribuite |
| UN | 1 – (5% / 10%) = 0,5 | 0,5 / (0,5 + 0,8 + 0,9) = 0,23 | 100 * 0,23 = 23 |
| B | 1 – (2% / 10%) = 0,8 | 0,8 / (0,5 + 0,8 + 0,9) = 0,36 | 100 * 0,36 = 36 |
| C | 1 – (1% / 10%) = 0,9 | 0,9 / (0,5 + 0,8 + 0,9) = 0,41 | 100 * 0,41 = 41 |
In poche parole, l'attribuzione basata sui dati non si basa sul numero o sulla posizione dei punti di contatto, ma sull'impatto di tali punti di contatto sulla conversione come base dell'attribuzione.
Attribuzione multi-touch con Google Analytics
Basta con le teorie, diamo un'occhiata a come possiamo utilizzare l'onnipresente Google Analytics per condurre analisi di attribuzione multi-touch.
Poiché Google smetterà di supportare Universal Analytics (UA) a partire da luglio 2023, questo tutorial sarà basato su Google Analytics 4 (GA4) e utilizzeremo l'account dimostrativo Merchandise Store di Google come esempio.
In GA4, i rapporti di attribuzione si trovano in Istantanea pubblicitaria come mostrato di seguito nel menu di navigazione a sinistra.
Dopo essere arrivati alla pagina Istantanea pubblicitaria, il primo passo è selezionare un evento di conversione appropriato.
GA4, per impostazione predefinita, include tutti gli eventi di conversione per i suoi rapporti di attribuzione.
Per evitare confusione, ti consiglio vivamente di scegliere un solo evento di conversione ("acquisto" nell'esempio seguente) per l'analisi.
Screenshot da GA4, novembre 2022 Comprendi i percorsi di conversione in GA4
Nella sezione Attribuzione sulla barra di navigazione a sinistra, puoi aprire il rapporto Percorsi di conversione.
Scorri verso il basso fino alla tabella del percorso di conversione, che mostra tutti i percorsi che portano alla conversione.
Nella parte superiore di questa tabella, puoi trovare il numero medio di giorni e il numero di punti di contatto che portano a conversioni.
Screenshot da GA4, novembre 2022 In questo esempio, puoi vedere che i clienti di Google impiegano, in media, quasi 9 giorni e 6 visite prima di effettuare un acquisto sul suo Merchandise Store.
Trova il contributo di ciascun canale in GA4
Successivamente, fai clic sul rapporto Tutti i canali nella sezione Rendimento sulla barra di navigazione a sinistra.
In questo rapporto puoi trovare le conversioni attribuite per ciascun canale dell'evento di conversione selezionato, in questo caso "acquisto".
Screenshot da GA4, novembre 2022 
Ora sai che la ricerca organica, insieme a Direct ed Email, ha guidato la maggior parte degli acquisti sul Merchandise Store di Google.
Esamina i risultati di diversi modelli di attribuzione in GA4
Per impostazione predefinita, GA4 utilizza il modello di attribuzione basata sui dati per determinare quanti crediti riceve ciascun canale. Tuttavia, puoi esaminare in che modo i diversi modelli di attribuzione assegnano i crediti a ciascun canale.
Fai clic su Confronto modelli nella sezione Attribuzione sulla barra di navigazione a sinistra.
Ad esempio, confrontando il modello di attribuzione basata sui dati con il modello di attribuzione al primo tocco (noto anche come "modello del primo clic" nella figura sottostante), puoi vedere che più conversioni vengono attribuite alla ricerca organica nel modello del primo clic (735) rispetto ai dati modello guidato (646,80).
D'altra parte, Email ha più conversioni attribuite nel modello di attribuzione basato sui dati (727,82) rispetto al modello del primo clic (552).
Screenshot da GA4, novembre 2022 I dati ci dicono che la ricerca organica svolge un ruolo importante nel portare potenziali clienti al negozio, ma ha bisogno dell'aiuto di altri canali per convertire i visitatori (ad esempio, affinché i clienti effettuino acquisti effettivi).
D'altra parte, l'e-mail, per sua natura, interagisce con i visitatori che hanno già visitato il sito e aiuta a convertire i visitatori di ritorno che inizialmente sono arrivati al sito da altri canali.
Quale modello di attribuzione è il migliore?
Una domanda comune, quando si tratta di confrontare i modelli di attribuzione, è quale modello di attribuzione sia il migliore. Direi che questa è la domanda sbagliata da porre ai professionisti del marketing.
La verità è che nessun modello è assolutamente migliore degli altri poiché ogni modello illustra un aspetto del percorso del cliente. Gli esperti di marketing dovrebbero abbracciare più modelli come meglio credono.
Dall'attribuzione basata sul canale all'attribuzione basata sulle visualizzazioni di pagina
Google Analytics è facile da usare, ma funziona bene per l'attribuzione basata sul canale.
Se vuoi capire meglio come i clienti navigano attraverso il tuo sito web prima della conversione e quali pagine influenzano le loro decisioni, devi condurre un'analisi di attribuzione sulle visualizzazioni di pagina.
Sebbene Google Analytics non supporti l'attribuzione basata sulle visualizzazioni di pagina, esistono altri strumenti che puoi utilizzare.
Di recente abbiamo eseguito un'analisi dell'attribuzione basata sulle visualizzazioni di pagina sul sito Web di AdRoll e sarei felice di condividere con te i passaggi che abbiamo seguito e ciò che abbiamo appreso.
Raccogli i dati sulla sequenza delle visualizzazioni di pagina
Il primo e più impegnativo passaggio è la raccolta di dati sulla sequenza di visualizzazioni di pagina per ogni visitatore del tuo sito web.
La maggior parte dei sistemi di analisi web registra questi dati in qualche forma. Se il tuo sistema di analisi non fornisce un modo per estrarre i dati dall'interfaccia utente, potrebbe essere necessario estrarre i dati dal database del sistema.
Analogamente ai passaggi che abbiamo eseguito su GA4, il primo passaggio è la definizione della conversione. Con l'analisi dell'attribuzione basata sulle visualizzazioni di pagina, devi anche identificare le pagine che fanno parte del processo di conversione.
Ad esempio, per un sito di e-commerce con l'acquisto online come evento di conversione, la pagina del carrello degli acquisti, la pagina di fatturazione e la pagina di conferma dell'ordine fanno parte del processo di conversione, poiché ogni conversione passa attraverso quelle pagine.
Dovresti escludere quelle pagine dai dati delle visualizzazioni di pagina poiché non hai bisogno di un'analisi di attribuzione per dirti che quelle pagine sono importanti per convertire i tuoi clienti.
Lo scopo di questa analisi è capire quali pagine i tuoi potenziali clienti hanno visitato prima dell'evento di conversione e come hanno influenzato le decisioni dei clienti.
Prepara i tuoi dati per l'analisi di attribuzione
Una volta che i dati sono pronti, il passaggio successivo consiste nel riepilogare e manipolare i dati nel seguente formato a quattro colonne. Ecco un esempio.
Screenshot dell'autore, novembre 2022 La colonna Percorso mostra tutte le sequenze di visualizzazioni di pagina. Puoi utilizzare qualsiasi identificatore di pagina univoco, ma ti consiglio di utilizzare l'URL o il percorso della pagina perché ti consente di analizzare il risultato per tipo di pagina utilizzando la struttura dell'URL. ">" è un separatore utilizzato tra le pagine.
La colonna Total_Conversions mostra il numero totale di conversioni a cui ha portato un determinato percorso di visualizzazione di pagina.
La colonna Total_Conversion_Value mostra il valore monetario totale delle conversioni da un determinato percorso di visualizzazione di pagina. Questa colonna è facoltativa ed è principalmente applicabile ai siti di e-commerce.
La colonna Total_Null mostra il numero totale di volte in cui non è stato possibile convertire un determinato percorso di visualizzazione di pagina.
Crea i tuoi modelli di attribuzione a livello di pagina
Per costruire i modelli di attribuzione, sfruttiamo la libreria open source chiamata ChannelAttribution.
Sebbene questa libreria sia stata originariamente creata per l'uso nei linguaggi di programmazione R e Python, gli autori ora forniscono un'app Web gratuita, quindi possiamo utilizzare questa libreria senza scrivere alcun codice.
Dopo aver effettuato l'accesso all'app Web, puoi caricare i tuoi dati e iniziare a creare i modelli.
Per gli utenti alle prime armi, consiglierei di fare clic sul pulsante Carica dati demo per un'esecuzione di prova. Assicurati di esaminare la configurazione dei parametri con i dati demo.
Screenshot dell'autore, novembre 2022Quando sei pronto, fai clic sul pulsante Esegui per creare i modelli.
Una volta creati i modelli, verrai indirizzato alla scheda Output, che mostra i risultati di attribuzione di quattro diversi modelli di attribuzione: first-touch, last-touch, linear e data-drive (Markov Chain).
Ricordarsi di scaricare i dati dei risultati per ulteriori analisi.
Per tuo riferimento, sebbene questo strumento si chiami ChannelAttribution, non è limitato ai dati specifici del canale.
Poiché il meccanismo di modellazione dell'attribuzione è indipendente dal tipo di dati che gli vengono forniti, attribuisce le conversioni ai canali se vengono forniti dati specifici del canale e alle pagine web se vengono forniti dati sulle visualizzazioni di pagina.
Analizza i tuoi dati di attribuzione
Organizza le pagine in gruppi di pagine
A seconda del numero di pagine del tuo sito web, potrebbe avere più senso analizzare prima i dati di attribuzione per gruppi di pagine piuttosto che per singole pagine.
Un gruppo di pagine può contenere da una sola pagina a tutte le pagine che desideri, purché abbia senso per te.
Prendendo come esempio il sito Web di AdRoll, abbiamo un gruppo Home page che contiene solo la home page e un gruppo Blog che contiene tutti i post del nostro blog.
Per i siti di e-commerce, potresti considerare di raggruppare le tue pagine anche per categorie di prodotti.
Iniziare con i gruppi di pagine invece che con le singole pagine consente agli esperti di marketing di avere una panoramica dei risultati di attribuzione in diverse parti del sito web. Puoi sempre eseguire il drill-down dal gruppo di pagine alle singole pagine quando necessario.
Identifica gli ingressi e le uscite dei percorsi di conversione
Dopo tutta la preparazione dei dati e la creazione del modello, passiamo alla parte divertente: l'analisi.
Suggerirei innanzitutto di identificare le pagine in cui i tuoi potenziali clienti accedono al tuo sito Web e le pagine che li indirizzano alla conversione esaminando i modelli dei modelli di attribuzione first-touch e last-touch.
Le pagine con valori di attribuzione first-touch e last-touch particolarmente elevati sono rispettivamente i punti di partenza e di arrivo dei percorsi di conversione. Queste sono quelle che io chiamo pagine gateway.
Assicurati che queste pagine siano ottimizzate per la conversione.
Tieni presente che questo tipo di pagina gateway potrebbe non avere un volume di traffico molto elevato.
Ad esempio, come piattaforma SaaS, la pagina dei prezzi di AdRoll non ha un volume di traffico elevato rispetto ad altre pagine del sito Web, ma è la pagina visitata da molti visitatori prima della conversione.
Trova altre pagine con una forte influenza sulle decisioni dei clienti
Dopo le pagine gateway, il passo successivo è scoprire quali altre pagine hanno una grande influenza sulle decisioni dei tuoi clienti.
Per questa analisi, cerchiamo pagine non gateway con un alto valore di attribuzione sotto i modelli della catena di Markov.
Prendendo come esempio il gruppo di pagine delle caratteristiche del prodotto su AdRoll.com, lo schema del loro valore di attribuzione nei quattro modelli (mostrato di seguito) mostra che hanno il valore di attribuzione più alto nel modello della catena di Markov, seguito dal modello lineare.
Questa è un'indicazione che vengono visitati nel mezzo dei percorsi di conversione e hanno svolto un ruolo importante nell'influenzare le decisioni dei clienti.
Immagine dell'autore, novembre 2022Questi tipi di pagine sono anche i primi candidati per l'ottimizzazione del tasso di conversione (CRO).
Renderli più facili da scoprire per i visitatori del tuo sito web e rendere i loro contenuti più convincenti aiuterebbe ad aumentare il tasso di conversione.
Ricapitolando
L'attribuzione multi-touch consente a un'azienda di comprendere il contributo di vari canali di marketing e identificare opportunità per ottimizzare ulteriormente i percorsi di conversione.
Inizia semplicemente con Google Analytics per l'attribuzione basata sul canale. Quindi, approfondisci il percorso di un cliente verso la conversione con l'attribuzione basata sulle visualizzazioni di pagina.
Non preoccuparti di scegliere il miglior modello di attribuzione.
Sfrutta più modelli di attribuzione, poiché ogni modello di attribuzione mostra diversi aspetti del percorso del cliente.
Altre risorse:
- Una guida completa ai modelli di attribuzione multitouch B2B
- Ricerca di parole chiave B2B fatta bene con esempi pratici
- Generazione di lead B2B multicanale: 8 passaggi per il successo
Immagine di presentazione: salmone nero/Shutterstock