Un ghid practic pentru atribuirea multi-touch

Călătoria clientului implică interacțiuni multiple între client și comerciant sau furnizor de servicii.

Numim fiecare interacțiune din călătoria clientului un punct de contact.

Potrivit Salesforce.com, este nevoie, în medie, de șase până la opt atingeri pentru a genera un lead în spațiul B2B.

Numărul de puncte de contact este și mai mare pentru achiziția unui client.

Atribuirea multi-touch este mecanismul de evaluare a contribuției fiecărui punct de atingere la conversie și acordă creditele corespunzătoare fiecărui punct de contact implicat în călătoria clientului.

Efectuarea unei analize de atribuire multi-touch poate ajuta specialiștii în marketing să înțeleagă călătoria clientului și să identifice oportunități de optimizare în continuare a căilor de conversie.

În acest articol, veți afla elementele de bază ale atribuirii multi-touch și pașii efectuării unei analize a atribuirii multi-touch cu instrumente ușor accesibile.

Ce trebuie să luați în considerare înainte de a efectua o analiză de atribuire multi-touch

Definiți obiectivul de afaceri

Ce vrei să obții din analiza atribuirii multi-touch?

Doriți să evaluați rentabilitatea investiției (ROI) al unui anumit canal de marketing, să înțelegeți călătoria clientului dvs. sau să identificați paginile critice de pe site-ul dvs. pentru testarea A/B?

Diferite obiective de afaceri pot necesita abordări diferite de analiză a atribuirii.

Definirea de la început a ceea ce vrei să obții te ajută să obții mai repede rezultatele.

Definiți conversia

Conversia este acțiunea dorită pe care doriți să o întreprindă clienții dvs.

Pentru site-urile de comerț electronic, de obicei este efectuarea unei achiziții, definită de evenimentul de finalizare a comenzii.

Pentru alte industrii, poate fi o înregistrare a unui cont sau un abonament.

Diferite tipuri de conversie au probabil căi de conversie diferite.

Dacă doriți să efectuați atribuirea multi-touch pe mai multe acțiuni dorite, vă recomand să le separați în analize diferite pentru a evita confuzia.

Definiți punctul de atingere

Punctul de contact ar putea fi orice interacțiune între marca dvs. și clienții dvs.

Dacă este prima dată când rulați o analiză de atribuire multi-touch, v-aș recomanda să o definiți ca o vizită pe site-ul dvs. de pe un anumit canal de marketing. Atribuirea bazată pe canal este ușor de efectuat și vă poate oferi o imagine de ansamblu asupra călătoriei clienților.

Dacă doriți să înțelegeți cum interacționează clienții cu site-ul dvs. web, vă recomand să definiți puncte de contact pe baza afișărilor de pagină de pe site-ul dvs.

Dacă doriți să includeți interacțiuni în afara site-ului web, cum ar fi instalarea aplicației mobile, deschiderea e-mailului sau implicarea socială, puteți încorpora acele evenimente în definiția punctului de contact, atâta timp cât aveți datele.

Indiferent de definiția punctului de contact, mecanismul de atribuire este același. Cu cât punctele de contact sunt mai granulare definite, cu atât analiza atribuirii este mai detaliată.

În acest ghid, ne vom concentra pe atribuirea bazată pe canal și pe afișare de pagină.

Veți afla cum să utilizați Google Analytics și un alt instrument open-source pentru a efectua acele analize de atribuire.

O introducere în modelele de atribuire multi-touch

Modalitățile de creditare a punctelor de contact pentru contribuțiile lor la conversie se numesc modele de atribuire.

Cel mai simplu model de atribuire este de a acorda tot creditul fie primului punct de contact, pentru aducerea inițială a clientului, fie ultimului punct de contact, pentru a conduce conversia.

Aceste două modele sunt numite model de atribuire la prima atingere și, respectiv, model de atribuire la ultima atingere.

Evident, nici modelul de atribuire de la prima atingere, nici cel de la ultima atingere nu este „corect” cu restul punctelor de atingere.

Apoi, ce zici de alocarea uniformă a creditului pentru toate punctele de contact implicate în conversia unui client? Sună rezonabil – și exact așa funcționează modelul de atribuire liniară.

Cu toate acestea, alocarea uniformă a creditului pentru toate punctele de contact presupune că punctele de contact sunt la fel de importante, ceea ce nu pare nici „corect”.

Unii susțin că punctele de contact din apropierea sfârșitului căilor de conversie sunt mai importante, în timp ce alții sunt în favoarea contrariului. Prin urmare, avem modelul de atribuire bazat pe poziție, care permite specialiștilor în marketing să acorde diferite ponderi punctelor de contact în funcție de locația lor în căile de conversie.

Toate modelele menționate mai sus se încadrează în categoria modelelor de atribuire euristice sau bazate pe reguli.

Pe lângă modelele euristice, avem o altă categorie de model numită atribuire bazată pe date, care este acum modelul implicit utilizat în Google Analytics.

Ce este atribuirea bazată pe date?

Prin ce este diferită atribuirea bazată pe date de modelele de atribuire euristică?

Iată câteva puncte importante ale diferențelor:

• Într-un model euristic, regula de atribuire este predeterminată. Indiferent de modelul de prima atingere, ultima atingere, liniar sau bazat pe poziție, regulile de atribuire sunt stabilite în avans și apoi aplicate datelor. Într-un model de atribuire bazat pe date, regula de atribuire este creată pe baza datelor istorice și, prin urmare, este unică pentru fiecare scenariu.
• Un model euristic analizează numai căile care duc la o conversie și ignoră căile care nu fac conversie. Un model bazat pe date utilizează date atât din căile de conversie, cât și din cele care nu fac conversie.
• Un model euristic atribuie conversiile unui canal în funcție de câte atingeri are un punct de contact în raport cu regulile de atribuire. Într-un model bazat pe date, atribuirea se face pe baza efectului atingerilor fiecărui punct de atingere.

Cum se evaluează efectul unui punct de atingere

Un algoritm comun utilizat de atribuirea bazată pe date se numește Markov Chain. În centrul algoritmului Lanțului Markov se află un concept numit efectul de îndepărtare.

Efectul de eliminare, după cum sugerează și numele, este impactul asupra ratei de conversie atunci când un punct de contact este eliminat din datele de traseu.

Acest articol nu va intra în detaliile matematice ale algoritmului Markov Chain.

Mai jos este un exemplu care ilustrează modul în care algoritmul atribuie conversia fiecărui punct de contact.

Efectul de îndepărtare

Presupunând că avem un scenariu în care există 100 de conversii de la 1.000 de vizitatori care vin pe un site web prin 3 canale, Canalul A, B și C. În acest caz, rata de conversie este de 10%.

În mod intuitiv, dacă un anumit canal este eliminat din căile de conversie, acele căi care implică acel anumit canal vor fi „decupate” și se vor termina cu mai puține conversii în general.

Dacă rata de conversie este redusă la 5%, 2% și 1% atunci când canalele A, B și, respectiv, C sunt eliminate din date, putem calcula Efectul de eliminare ca scădere procentuală a ratei de conversie atunci când un anumit canal este eliminat folosind formula:

Imagine de la autor, noiembrie 2022

Apoi, ultimul pas este atribuirea conversiilor fiecărui canal pe baza cotei Efectului de eliminare a fiecărui canal. Iată rezultatul atribuirii:

Pe scurt, atribuirea bazată pe date nu se bazează pe numărul sau poziția punctelor de contact, ci pe impactul acestor puncte asupra conversiei ca bază a atribuirii.

Atribuire multi-touch cu Google Analytics

Destul de teorii, să ne uităm la modul în care putem folosi omniprezentul Google Analytics pentru a efectua analize de atribuire multi-touch.

Deoarece Google va înceta să mai accepte Universal Analytics (UA) din iulie 2023, acest tutorial se va baza pe Google Analytics 4 (GA4) și vom folosi contul demo Google Merchandise Store ca exemplu.

În GA4, rapoartele de atribuire sunt sub Instantaneu publicitar, așa cum se arată mai jos, în meniul de navigare din stânga.

După aterizarea pe pagina Instantanee publicitare, primul pas este selectarea unui eveniment de conversie adecvat.

GA4, în mod prestabilit, include toate evenimentele de conversie pentru rapoartele sale de atribuire.

Pentru a evita confuzia, vă recomand să alegeți un singur eveniment de conversie („cumpărare” în exemplul de mai jos) pentru analiză.

Captură de ecran din GA4, noiembrie 2022

Înțelegeți căile de conversie în GA4

În secțiunea Atribuire din bara de navigare din stânga, puteți deschide raportul Căi de conversie.

Derulați în jos până la tabelul căilor de conversie, care arată toate căile care duc la conversie.

În partea de sus a acestui tabel, puteți găsi numărul mediu de zile și numărul de puncte de contact care duc la conversii.

Captură de ecran din GA4, noiembrie 2022  

În acest exemplu, puteți vedea că clienții Google au nevoie, în medie, de aproape 9 zile și 6 vizite înainte de a face o achiziție în Magazinul său de produse.

Găsiți contribuția fiecărui canal în GA4

Apoi, dați clic pe raportul Toate canalele din secțiunea Performanță din bara de navigare din stânga.

În acest raport, puteți găsi conversiile atribuite pentru fiecare canal al evenimentului de conversie selectat – „cumpărare”, în acest caz.

Captură de ecran din GA4, noiembrie 2022

Acum, știți că Căutarea organică, împreună cu Direct și e-mail, au generat majoritatea achizițiilor din Magazinul de produse Google.

Examinați rezultatele de la diferite modele de atribuire în GA4

În mod implicit, GA4 utilizează modelul de atribuire bazat pe date pentru a determina câte credite primește fiecare canal. Cu toate acestea, puteți examina modul în care diferite modele de atribuire atribuie credite pentru fiecare canal.

Faceți clic pe Comparație de model în secțiunea Atribuire din bara de navigare din stânga.

De exemplu, comparând modelul de atribuire bazată pe date cu modelul de atribuire la prima atingere (numit „modelul primului clic” în figura de mai jos), puteți vedea că sunt atribuite căutării organice mai multe conversii în cadrul modelului primul clic (735) decât datele -model condus (646,80).

Pe de altă parte, e-mailul are mai multe conversii atribuite conform modelului de atribuire bazată pe date (727,82) decât modelului primului clic (552).

Captură de ecran din GA4, noiembrie 2022

Datele ne spun că Căutarea organică joacă un rol important în atragerea potențialilor clienți în magazin, dar are nevoie de ajutor din partea altor canale pentru a converti vizitatorii (adică, pentru ca clienții să facă achiziții reale).

Pe de altă parte, e-mailul, prin natura lor, interacționează cu vizitatorii care au mai vizitat site-ul și ajută la convertirea vizitatorilor care revin care au venit inițial pe site de pe alte canale.

Care model de atribuire este cel mai bun?

O întrebare frecventă, când vine vorba de compararea modelului de atribuire, este care model de atribuire este cel mai bun. Aș spune că aceasta este întrebarea greșită pe care să o pună specialiștii în marketing.

Adevărul este că niciun model nu este absolut mai bun decât celelalte, deoarece fiecare model ilustrează un aspect al călătoriei clientului. Specialiştii în marketing ar trebui să adopte mai multe modele după cum consideră de cuviinţă.

De la atribuire bazată pe canal la atribuire bazată pe vizualizare de pagină

Google Analytics este ușor de utilizat, dar funcționează bine pentru atribuirea pe canal.

Dacă doriți să înțelegeți mai bine cum navighează clienții prin site-ul dvs. înainte de a efectua conversii și ce pagini le influențează deciziile, trebuie să efectuați o analiză de atribuire a afișărilor de pagină.

Deși Google Analytics nu acceptă atribuirea bazată pe afișări de pagină, există și alte instrumente pe care le puteți utiliza.

Am efectuat recent o astfel de analiză de atribuire bazată pe afișări de pagină pe site-ul AdRoll și aș fi bucuros să vă împărtășesc pașii prin care am parcurs și ceea ce am învățat.

Adunați date privind secvența de vizualizare de pagină

Primul pas și cel mai provocator este culegerea de date cu privire la succesiunea de afișări de pagină pentru fiecare vizitator de pe site-ul dvs.

Majoritatea sistemelor de analiză web înregistrează aceste date într-o anumită formă. Dacă sistemul dvs. de analiză nu oferă o modalitate de a extrage datele din interfața cu utilizatorul, poate fi necesar să extrageți datele din baza de date a sistemului.

Similar cu pașii prin care am trecut pe GA4, primul pas este definirea conversiei. Cu analiza de atribuire bazată pe afișări de pagină, trebuie să identificați și paginile care fac parte din procesul de conversie.

De exemplu, pentru un site de comerț electronic cu achiziție online ca eveniment de conversie, pagina coșului de cumpărături, pagina de facturare și pagina de confirmare a comenzii fac parte din procesul de conversie, deoarece fiecare conversie trece prin acele pagini.

Ar trebui să excludeți acele pagini din datele de afișare de pagină, deoarece nu aveți nevoie de o analiză de atribuire pentru a vă spune că acele pagini sunt importante pentru conversia clienților dvs.

Scopul acestei analize este de a înțelege ce pagini au vizitat potențialii dvs. clienți înainte de evenimentul de conversie și cum au influențat deciziile clienților.

Pregătiți-vă datele pentru analiza de atribuire

Odată ce datele sunt gata, următorul pas este să rezumați și să manipulați datele dvs. în următorul format de patru coloane. Iată un exemplu.

Captură de ecran de la autor, noiembrie 2022

Coloana Cale arată toate secvențele de vizualizare de pagină. Puteți utiliza orice identificator unic de pagină, dar vă recomand să utilizați adresa URL sau calea paginii, deoarece vă permite să analizați rezultatul în funcție de tipurile de pagină folosind structura URL. „>” este un separator folosit între pagini.

Coloana Total_Conversions arată numărul total de conversii la care a condus o anumită cale de vizualizare de pagină.

Coloana Total_Conversion_Value arată valoarea monetară totală a conversiilor dintr-o anumită cale de vizualizare de pagină. Această coloană este opțională și se aplică în principal site-urilor de comerț electronic.

Coloana Total_Null arată de câte ori o anumită cale de vizualizare de pagină a eșuat la conversie.

Creați-vă modelele de atribuire la nivel de pagină

Pentru a construi modelele de atribuire, folosim biblioteca open-source numită ChannelAttribution.

În timp ce această bibliotecă a fost creată inițial pentru a fi utilizată în limbaje de programare R și Python, autorii oferă acum o aplicație web gratuită pentru ea, astfel încât să putem folosi această bibliotecă fără a scrie niciun cod.

După conectarea la aplicația web, vă puteți încărca datele și puteți începe să construiți modelele.

Pentru utilizatorii începători, aș recomanda să faceți clic pe butonul Încărcare date demonstrative pentru o probă. Asigurați-vă că examinați configurația parametrilor cu datele demonstrative.

Captură de ecran de la autor, noiembrie 2022

Când sunteți gata, faceți clic pe butonul Run pentru a crea modelele.

Odată ce modelele sunt create, veți fi direcționat către fila Ieșire, care afișează rezultatele atribuirii de la patru modele diferite de atribuire – prima atingere, ultima atingere, liniară și unitate de date (Markov Chain).

Nu uitați să descărcați datele rezultatelor pentru analize ulterioare.

Pentru referință, deși acest instrument se numește ChannelAttribution, nu se limitează la date specifice canalului.

Deoarece mecanismul de modelare a atribuirii este agnostic pentru tipul de date care îi sunt oferite, ar atribui conversiile canalelor dacă sunt furnizate date specifice canalului și paginilor web dacă sunt furnizate date de vizualizare de pagină.

Analizați-vă datele de atribuire

Organizați paginile în grupuri de pagini

În funcție de numărul de pagini de pe site-ul dvs. web, poate fi mai logic să analizați mai întâi datele de atribuire pe grupuri de pagini și nu pe pagini individuale.

Un grup de pagini poate conține de la o singură pagină la câte pagini doriți, atâta timp cât are sens pentru dvs.

Luând ca exemplu site-ul AdRoll, avem un grup de pagină de pornire care conține doar pagina de pornire și un grup de blog care conține toate postările noastre de blog.

Pentru site-urile de comerț electronic, puteți lua în considerare gruparea paginilor dvs. pe categorii de produse.

Începând cu grupuri de pagini în loc de pagini individuale, permite marketerilor să aibă o imagine de ansamblu asupra rezultatelor atribuirii în diferite părți ale site-ului. Puteți oricând să detaliați de la grupul de pagini la pagini individuale atunci când este necesar.

Identificați intrările și ieșirile căilor de conversie

După toată pregătirea datelor și construirea modelelor, să trecem la partea distractivă – analiza.

Vă sugerez să identificați mai întâi paginile pe care clienții potențiali vă intră pe site și paginile care îi direcționează spre conversie, examinând modelele modelelor de atribuire la prima atingere și la ultima atingere.

Paginile cu valori deosebit de mari de atribuire la prima atingere și la ultima atingere sunt punctele de pornire și, respectiv, punctele finale ale căilor de conversie. Acestea sunt ceea ce eu numesc pagini gateway.

Asigurați-vă că aceste pagini sunt optimizate pentru conversie.

Rețineți că acest tip de pagină gateway poate să nu aibă un volum de trafic foarte mare.

De exemplu, ca platformă SaaS, pagina de prețuri AdRoll nu are un volum mare de trafic în comparație cu alte pagini de pe site, dar este pagina pe care mulți vizitatori au vizitat-o ​​înainte de a efectua conversia.

Găsiți alte pagini cu influență puternică asupra deciziilor clienților

După paginile gateway, următorul pas este să afli ce alte pagini au o influență mare asupra deciziilor clienților tăi.

Pentru această analiză, căutăm pagini non-gateway cu valoare mare de atribuire în cadrul modelelor Markov Chain.

Luând ca exemplu grupul de pagini cu caracteristicile produselor de pe AdRoll.com, modelul valorii lor de atribuire în cele patru modele (prezentat mai jos) arată că acestea au cea mai mare valoare de atribuire în cadrul modelului Markov Chain, urmat de modelul liniar.

Acesta este un indiciu că sunt vizitați în mijlocul căilor de conversie și au jucat un rol important în influențarea deciziilor clienților.

Imagine de la autor, noiembrie 2022

Aceste tipuri de pagini sunt, de asemenea, candidați principali pentru optimizarea ratei de conversie (CRO).

Făcându-le mai ușor de descoperit de către vizitatorii site-ului dvs. și conținutul lor mai convingător ar ajuta la creșterea ratei de conversie.

A recapitula

Atribuirea multi-touch permite unei companii să înțeleagă contribuția diferitelor canale de marketing și să identifice oportunități de optimizare în continuare a căilor de conversie.

Începeți pur și simplu cu Google Analytics pentru atribuirea pe canal. Apoi, cercetați mai profund calea către conversie a unui client cu atribuirea bazată pe afișări de pagină.

Nu vă faceți griji cu privire la alegerea celui mai bun model de atribuire.

Folosiți mai multe modele de atribuire, deoarece fiecare model de atribuire arată diferite aspecte ale călătoriei clientului.

Mai multe resurse:

• Un ghid complet pentru modelele de atribuire multitouch B2B
• Cercetarea cuvintelor cheie B2B este făcută corect, cu exemple practice
• Generarea de clienți potențiali B2B multicanal: 8 pași către succes

Imagine prezentată: Black Somon/Shutterstock