Qual è il miglior modello di attribuzione del marketing nel 2022?

Gli esperti di marketing di oggi hanno un ruolo impegnativo nel dimostrare il valore e l'impatto delle loro attività di marketing. Con più canali di marketing disponibili online e offline e i percorsi di acquisto e decisione dei consumatori che diventano più complessi, la capacità di comprendere l'influenza del marketing è diventata più importante, ma più difficile che mai. In questo articolo, diamo un'occhiata al motivo per cui i marchi devono adottare l'attribuzione basata sui dati (DDA) per ottenere una migliore visibilità delle prestazioni, scalare e adattare rapidamente le strategie e conquistare nuovi clienti.

I marketer hanno lottato per anni per comprendere il valore delle loro attività. I percorsi di acquisto rimangono ambigui per la maggior parte dei professionisti del marketing, nonostante la disponibilità di soluzioni innovative nell'analisi e nella scienza dei dati in tutto il settore. Ad esempio, spesso non è ancora chiaro quale influenza abbiano le attività di marketing su una vendita.

Tuttavia, i percorsi di acquisto possono essere analizzati attraverso le interazioni dei clienti sui canali di marketing di un'azienda. Una di queste soluzioni consiste nell'implementazione di modelli di attribuzione di marketing pronti all'uso nell'analisi.

Tuttavia, i viaggi dei clienti sono complessi. Gli esperti di marketing spesso scoprono rapidamente che i modelli standard non riflettono accuratamente le complessità dei percorsi dei clienti.

La via da seguire è che i professionisti del marketing abbandonino i metodi predefiniti di attribuzione del marketing che sono stati utilizzati per anni e adottino l'attribuzione basata sui dati (DDA).

In questo articolo, esploreremo l'inadeguatezza dei modelli di attribuzione di marketing pronti all'uso e approfondiremo il motivo per cui DDA fornisce un obiettivo mirato per comprendere i viaggi multi-touch.

È tempo di fidarsi dei risultati oggettivi della macchina.

Che cos'è l'attribuzione basata sui dati (DDA)?

L'attribuzione guidata dai dati è un metodo di apprendimento automatico per accertare l'influenza dei canali di marketing nelle decisioni dei clienti.

Invece di fare affidamento su modelli di attribuzione di marketing predefiniti obsoleti (con regole presunte su come si comportano i canali), i modelli di apprendimento automatico come DDA rimuovono la soggettività, fornendo una visione dettagliata del reale impatto che i canali hanno avuto sulle decisioni di acquisto finali.

Perché è importante utilizzare il giusto modello di attribuzione di marketing?

Non tutte le attività di marketing sono influenti l'una dell'altra. È probabile che un post sui social media abbia un diverso livello di influenza rispetto a un annuncio PPC, anche se potrebbero essere collegati alla stessa campagna generale. Di conseguenza, non sarebbe corretto presumere che tutte le attività siano ugualmente efficaci nel generare (ad esempio) conversioni.

Comprensibilmente, non è facile per gli esperti di marketing scoprire l'impatto delle loro campagne quando più attività sono in esecuzione su più canali, a volte contemporaneamente.

Oltre a determinare quali canali funzionano meglio per la messaggistica o i prodotti, gli esperti di marketing vorranno anche pianificare e preventivare in modo efficace. Ciò è particolarmente critico, dato che i budget di marketing sono spesso i primi ad essere compressi.

A complicare ulteriormente il quadro c'è il fatto che canali diversi svolgono ruoli diversi nelle decisioni di acquisto del consumatore nei vari settori. Ad esempio, le attività di marketing digitale che generano impatto per un'attività B2C al dettaglio si tradurranno in modo diverso nel settore sanitario privato.

Lo stesso vale per le applicazioni B2B. Semplicemente non esiste una soluzione valida per tutti, motivo per cui i modelli di attribuzione di marketing predefiniti non saranno mai adeguati.

I modelli di attribuzione del marketing aiutano anche gli esperti di marketing a identificare i canali migliori per:

• Presentare un cliente all'azienda
• Momenti di chiusura e decisionali
• Pianificazione e ridimensionamento delle attività di marketing
• Reagire rapidamente ai cambiamenti.

Esistono due tipi di modelli di attribuzione di marketing:

Base: modelli pronti all'uso, come il primo clic, l'ultimo clic, il posizionamento basato, il decadimento temporale. Tutti sono basati su regole, in genere presupponendo che le decisioni siano prese dai consumatori in modo lineare.

DDA (Data Driven Attribution): invece di utilizzare regole e ipotesi predeterminate create dagli esseri umani, le macchine vengono lasciate imparare dai dati e determinare la ponderazione ottimale del credito per ciascun canale

I modelli di attribuzione di base basati su regole sono spesso la soluzione ideale per i dipartimenti di marketing in quanto sono semplici da capire. Ma non raccontano tutta la storia.

Cosa c'è di sbagliato nei modelli di attribuzione di marketing di base?

Abbiamo elencato i principali tipi di modelli di attribuzione di marketing di base e perché non sono l'ideale:

• Ultimo clic: tutto il credito va all'ultimo clic prima della conversione o della registrazione
• Primo clic: il contrario di quanto sopra

I metodi di cui sopra non tengono conto di eventuali altri punti di contatto che potrebbero aver influenzato il percorso del cliente. I metodi seguenti tengono conto delle varie fasi del processo di conversione a vari livelli, ma si basano comunque sul presupposto che i percorsi dei clienti siano lineari.

Di conseguenza, ogni canale guadagna credito negli ultimi tempi o nella propria posizione in un processo decisionale eccessivamente semplificato:

• Ultimo clic non diretto: il canale indiretto finale utilizzato prima della conversione del cliente riceve tutto il credito
• Decadimento del tempo: il credito aumenta in base all'ultimo periodo della conversione o della registrazione, con l'ultima attività che ha guadagnato più credito
• Lineare: ogni fase riceve un uguale importo di split credit
• Basato sulla posizione: la prima e l'ultima interazione ottengono lo stesso credito diviso.

DDA è l'unico metodo di attribuzione che stabilisce una visione rappresentativa dei percorsi dei clienti, che sono (dopo tutto) unici per ogni singola azienda.

In Data Driven Attribution, una macchina apprende da ampi campioni di percorsi dei clienti in un determinato periodo, analizzando tutte le interazioni disordinate e complesse tra i canali così come sono senza assumere la linearità.

DDA assegna il credito in base alle relazioni tra i canali che sono stati analizzati computazionalmente. Pertanto, i modelli DDA possono garantire che il credito sia attribuito in modo più oggettivo. Questo è significativamente più rappresentativo della realtà dei viaggi dei clienti effettivi, che sono disordinati e complessi.

Il modello di attribuzione del marketing "migliore" è...? Soggettivo

DDA fornisce la visione più completa delle prestazioni del canale. Tuttavia, algoritmicamente, esiste più di un modo per eseguire DDA. Le piattaforme di marketing come Google Analytics 360 applicano un approccio alla teoria dei giochi utilizzando Shapley Values.

Altre piattaforme possono utilizzare metodi probabilistici come Markov Chain. Le aziende più avanzate digitalmente utilizzeranno modelli DDA personalizzati, che vengono ottimizzati regolarmente.

Ciò significa che mentre DDA è la scelta migliore rispetto ai modelli lineari di base, non esiste un unico modo "migliore" per applicare DDA. Ogni azienda è diversa e le attività di marketing varieranno per gruppi unici di clienti.

Per gli esperti di marketing che intendono testare le acque con DDA prima di impegnarsi a costruire i propri modelli personalizzati, forse il modo più amichevole e accessibile è tramite Google Analytics 4. Google Ads ora utilizza anche DDA come modello di attribuzione predefinito per il marketing Pay Per Click attività.

Concedi credito dove il credito è dovuto con modelli di attribuzione di marketing basati sui dati

I percorsi dei clienti sono molto più disordinati, più complessi e più difficili da comprendere rispetto ai modelli di attribuzione pronti all'uso. Ciò non significa che i marketer debbano fare affidamento su modelli di attribuzione predefiniti: al contrario.

Con strumenti più potenti che mai a disposizione dei professionisti del marketing, non c'è mai stato momento migliore per creare modelli di attribuzione basata sui dati. Un team di dati maturo può consultare, progettare e ingegnerizzare l'infrastruttura di analisi necessaria per acquisire e modellare grandi quantità di dati sul percorso del cliente.

Su tutte le piattaforme, gli esperti di marketing possono stabilire una visione chiara di dove assegnare il credito e scoprire finalmente l'impatto delle loro attività.

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