ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัช

ด้วยเส้นทางการซื้อโดยเฉลี่ยที่มีความซับซ้อนมากขึ้น ธุรกิจต่างๆ จึงหันไปใช้การระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชเพื่อให้เข้าใจทุกอย่าง

ผู้นำที่ออกสู่ตลาดต้องการรายละเอียดเกี่ยวกับแง่มุมที่สำคัญ เช่น การคลิกโฆษณา การอ่านบล็อก และบทวิจารณ์เมื่อเปรียบเทียบเมื่อต้องการเพิ่มประสิทธิภาพกิจกรรมต่างๆ การระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชมีบทบาทสำคัญที่นี่ ติดตามจุดสัมผัสของลูกค้าที่บันทึกได้สำหรับการวิเคราะห์การเดินทางของลูกค้า เพื่อช่วยให้นักการตลาดตัดสินใจได้ดีที่สุด

เหตุการณ์ Conversion อาจเป็นลูกค้าที่ลงทะเบียนเพื่อทดลองใช้งานฟรี จองคำขอสาธิต หรือทำการซื้อจริง หรือทั้งหมด เนื่องจากเครื่องมือระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชบางตัวอนุญาตให้ระบุแหล่งที่มาตามขั้นตอนไปป์ไลน์

การสร้างแบบจำลองการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชทำงานร่วมกับข้อมูลที่รวบรวมจากจุดติดต่อในเส้นทางของผู้ซื้อ นักการตลาดสามารถใช้สิ่งนี้เพื่อกำหนดช่องทางการตลาดหรือแคมเปญที่ Conversion ควรนำมาประกอบและดำเนินการกับโมเดลมัลติทัชที่แตกต่างกัน

โมเดลมัลติทัชที่แตกต่างกันรับรองจุดสัมผัสที่แตกต่างกันเพื่อรองรับรูปแบบธุรกิจเฉพาะ ซึ่งช่วยให้นักการตลาดเพิ่มประสิทธิภาพความพยายามและหาลูกค้าใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การระบุแหล่งที่มาหลายช่องทางกับมัลติทัช

การระบุแหล่งที่มาแบบหลายช่อง (MCA) และการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชมักใช้สลับกันได้ แต่ระดับการวิเคราะห์ต่างกัน การระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชให้เครดิตทุกการสัมผัสจากแคมเปญโฆษณาและบล็อกโพสต์ไปจนถึงจังหวะอีเมล เครดิตการระบุแหล่งที่มาแบบหลายช่องขึ้นอยู่กับช่องทางที่สัมผัส เช่น ชำระเงิน ออร์แกนิก อีเมล และโซเชียล

สำหรับนักการตลาด ความแตกต่างระหว่างสองสิ่งนี้เกี่ยวข้องกับระดับของการวิเคราะห์จุดสัมผัส การระบุแหล่งที่มาแบบหลายช่อง ช่วยให้เห็นประสิทธิภาพโดยรวมของช่องในระดับสูง ในทางกลับกัน การระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัช ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในทุกระดับ

MTA แตกต่างจากการระบุแหล่งที่มาแบบครั้งเดียว ครั้งแรก และครั้งสุดท้ายอย่างไร

ธุรกิจมักใช้การระบุแหล่งที่มาแบบแตะครั้งเดียวใน CRM หรือแพลตฟอร์มการตลาดอัตโนมัติ การระบุแหล่งที่มาของการสัมผัสเพียงครั้งเดียว การสัมผัสครั้งแรก และการสัมผัสครั้งสุดท้าย ล้วนให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับจุดติดต่อที่ช่วยได้มาหรือเปลี่ยนโอกาสในการขาย

แล้วการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชแตกต่างจากรุ่นเหล่านี้อย่างไร

โมเดลแบบสัมผัสครั้งเดียวจะนับการแตะเพียงครั้งเดียวในเส้นทางการซื้อ ซึ่งโดยปกติแล้วจะเป็นการระบุแหล่งที่มาครั้งแรกหรือครั้งสุดท้าย ซึ่งเรียกว่าการระบุแหล่งที่มาของการสัมผัสครั้งแรกและการสัมผัสครั้งสุดท้าย ตามลำดับ สิ่งที่อยู่ระหว่างนั้นจะไม่นับรวมในการแปลง

ในทางกลับกัน รูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชให้เครดิตกับการสัมผัสทั้งหมดและแจกจ่ายตามรูปแบบที่เลือก ต่อไปนี้คือตัวอย่างง่ายๆ ที่แสดงให้เห็นความแตกต่างระหว่างการสัมผัสครั้งแรกกับการสัมผัสครั้งสุดท้าย เมื่อเทียบกับการสร้างแบบจำลองการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัช

ก่อนทำ Conversion ลูกค้าต้องผ่านจุดติดต่อทางการตลาดสามจุด: การคลิก Google Ads, โฆษณาการสนทนาของ LinkedIn และโฆษณาเปรียบเทียบผลิตภัณฑ์ G2 ก่อนขอการสาธิต การระบุแหล่งที่มาของการสัมผัสครั้งแรกจะให้เครดิตเฉพาะ Google Ads และการเปรียบเทียบ G2 ของการสัมผัสครั้งสุดท้าย อย่างไรก็ตาม โมเดลมัลติทัชจะแจกจ่ายเครดิตให้กับทั้งสามในทางใดทางหนึ่ง

ดีกว่าที่อื่นหรือไม่? การระบุแหล่งที่มาบางอย่างยังดีกว่าไม่มีเลย เนื่องจากจะให้ข้อมูลเชิงลึกว่ากิจกรรมการเข้าสู่ตลาดของคุณมีประสิทธิภาพเป็นอย่างไร

พูดง่ายๆ ในขณะที่โมเดลสัมผัสเดียวจะตั้งค่าได้ง่าย และให้ข้อมูลเชิงลึกแก่ผู้นำรายได้ในจุดติดต่อที่แปลงลีด แต่จะแสดงเพียงส่วนเล็กๆ ของภาพรวมเท่านั้น

ภาพรวมที่ไม่สอดคล้องกันนี้ทำให้ยากต่อการดำเนินการกับข้อมูล คุณเน้นเฉพาะโฆษณาหรือช่องที่แตะล่าสุดและละเว้นจุดติดต่ออื่นๆ หรือไม่ โมเดลมัลติทัชช่วยให้คุณเห็นภาพการเดินทางของลูกค้าได้ชัดเจนยิ่งขึ้น ความพยายามใดส่งผลต่อดีลและสิ่งใดที่ไม่ส่งผล

เหตุใดการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชจึงมีความสำคัญ

แต่ทำไมสิ่งนี้จึงสำคัญสำหรับทีมที่ออกสู่ตลาด ด้วยเหตุผลสองประการกว้างๆ:

1. ให้ความชัดเจนในการเดินทางของลูกค้า การสร้างแบบจำลองการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชอาศัยการรวบรวมข้อมูลการเดินทางของลูกค้าให้ได้มากที่สุด ซึ่งจะให้ข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับพฤติกรรมและกิจกรรมของลูกค้าตลอดเส้นทางการซื้อ ช่วยพิจารณาเมตริกหลัก เช่น ระยะเวลาที่ใช้ในการทำให้ลูกค้าเป้าหมายเกิด Conversion เวลาที่ใช้ในขั้นตอนการเดินทางต่างๆ จุดติดต่อกับแบรนด์ของคุณ เนื้อหาที่ใช้ไป และอื่นๆ
2. ช่วยวัดประสิทธิภาพของความพยายามในการเข้าสู่ตลาด หลังจากให้เครดิตกับจุดติดต่อที่แปลงแล้ว การสร้างแบบจำลองของการระบุแหล่งที่มาจะช่วยให้เห็นว่ากิจกรรมใดที่สร้างไปป์ไลน์และรายได้ ซึ่งช่วยให้นักการตลาดเข้าใจถึงความพยายามในการขยายขนาด เพิ่มประสิทธิภาพ หรือหยุดการทำงานทั้งหมด อย่างไรก็ตาม วิธีที่คุณรับรองกิจกรรมนั้นขึ้นอยู่กับรุ่นมัลติทัชของคุณ

รูปแบบและวิธีการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัช

ต่างจากรุ่นสัมผัสเดียวที่ให้เครดิตเพียงสัมผัสเดียว รุ่นมัลติทัชให้เครดิตต่างกัน

MTA ให้คุณเลือกรุ่นต่างๆ ตามความต้องการของคุณ ตัวอย่างเช่น คุณอาจให้น้ำหนักมากขึ้นในการแตะครั้งแรกและครั้งสุดท้าย และให้น้ำหนักน้อยลงแก่การสัมผัสระหว่างกันในแบบจำลองรูปตัว U อีกวิธีหนึ่ง คุณสามารถกำหนดเครดิตที่เท่ากันให้กับจุดติดต่อทั้งหมดในแบบจำลองเชิงเส้น

รูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่คุณใช้ขึ้นอยู่กับรูปแบบธุรกิจและข้อมูลเชิงลึกของผู้ใช้ อันที่จริง การใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชมากกว่าหนึ่งรูปแบบสามารถช่วยในการตัดสินใจได้ดีขึ้น ต่อไปนี้คือรูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชที่พบบ่อยที่สุด

แบบจำลองเชิงเส้น

รูปแบบเชิงเส้นคือรูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชที่ง่ายที่สุด เนื่องจากจะกระจายเครดิตอย่างสม่ำเสมอในทุกการสัมผัสก่อนเกิด Conversion หากลูกค้ามีจุดติดต่อสี่จุดก่อนเกิดเหตุการณ์ Conversion แต่ละจุดจะได้รับเครดิต 25%

โมเดลเชิงเส้นช่วยหลีกเลี่ยงกระบวนการโดยพลการในการเลือกสัมผัสที่สำคัญมากขึ้นในช่องทางการขาย และให้เครดิตที่เท่าเทียมกันทั้งหมด นี่เป็นข้อจำกัดหลักด้วย เมื่อคุณมุ่งเน้นที่การได้มา คุณต้องเพิ่มน้ำหนักให้กับการสัมผัสครั้งแรก ซึ่งโมเดลเชิงเส้นไม่สามารถทำได้

รุ่นรูปตัวยู

รูปแบบการระบุแหล่งที่มารูปตัว U ติดตามทุกช่องทางติดต่อลูกค้า แต่กำหนด 40% ให้กับการสัมผัสครั้งแรกที่ไม่ระบุตัวตน และ 40% เพื่อนำไปสู่ ​​Conversion จุดติดต่อที่เหลือจะถูกแบ่ง 20% โมเดลรูปตัวยูเน้นการติดต่อที่นำไปสู่การได้มาและการแปลง

โมเดลรูปตัว W

เช่นเดียวกับโมเดลรูปตัว U โมเดลรูปตัว W จะเน้นที่การสัมผัสครั้งแรก การสัมผัสเพื่อนำไปสู่ ​​Conversion และจุดสัมผัสในการสร้างโอกาส จุดติดต่อทั้งสามนี้แต่ละจุดให้เครดิตด้วย 30% และ 10% สุดท้ายจะถูกแบ่งเท่าๆ กันระหว่างจุดติดต่อที่เหลือ

ประโยชน์หลักของรูปแบบการระบุแหล่งที่มารูปตัว W คือการเน้นที่การเปลี่ยนผ่านการระบุแหล่งที่มาทางการตลาดสามอันดับแรกในเส้นทางของลูกค้า อย่างไรก็ตาม ความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นนี้อาจทำให้การสร้างแบบจำลองยากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการติดตามไม่เพียงพอเพื่อระบุการสัมผัสเหล่านั้น

แบบจำลองกาลเวลา

รูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่ลดลงตามเวลาให้น้ำหนักกับจุดติดต่อที่ใกล้เคียงที่สุดกับ Conversion มากขึ้น ยิ่งเหตุการณ์ Conversion ใกล้ขึ้นเท่าใด จุดติดต่อเหล่านี้ก็จะยิ่งมีอิทธิพลต่อ Conversion มากขึ้นเท่านั้น

การสลายตัวของเวลาจัดลำดับความสำคัญของการสัมผัสที่ผลักดันให้เกิด Conversion มากกว่าผู้ที่อยู่ด้านบนของช่องทาง สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับธุรกิจที่มีวงจรการขายที่ยาวนาน อย่างไรก็ตาม รูปแบบการเสื่อมของเวลานั้นประเมินค่าของความพยายามทางการตลาดระดับบนสุดต่ำเกินไป ซึ่งมีความสำคัญต่อการได้ลูกค้าใหม่

โมเดลพาธแบบเต็ม

รูปแบบเส้นทางแบบเต็มจะพิจารณาจุดติดต่อทั้งหมดในเส้นทางของลูกค้าจนถึงจุดซื้อ ไม่ใช่แค่เหตุการณ์ Conversion ด้วยเหตุนี้ โมเดลการระบุแหล่งที่มาแบบเต็มของเส้นทางจึงให้ภาพรวมที่ถูกต้องตั้งแต่ต้นจนจบของช่องทางติดต่อลูกค้าทั้งหมดในเส้นทางของลูกค้า โมเดลพาธแบบเต็มจะได้รับเครดิตกับโมเดลอื่นๆ ทั้งหมด แต่จะขยายออกไปตลอดวงจรการขาย

การสร้างแบบจำลองเส้นทางแบบเต็มมีความเกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับการตลาดแบบ B2B ในโอกาสที่มีอยู่ สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงความท้าทายเพิ่มเติมของการกระทบยอดข้อมูลสำหรับทีมขาย

โมเดลรูปตัว Z

การระบุแหล่งที่มารูปตัว Z มีเอกลักษณ์เฉพาะสำหรับ B2B และโดยทั่วไปมีสี่ส่วนสำคัญ: ครั้งแรก การสร้างลูกค้าเป้าหมาย (MQL) การสร้างโอกาส (SQL) และการสัมผัสครั้งสุดท้าย แต่ละคนจะได้รับ 22.5% ของเครดิต และ 10% ที่เหลือจะถูกแบ่งเท่าๆ กันระหว่างจุดติดต่อที่เหลือ

การระบุแหล่งที่มารูปตัว Z เน้นการเปลี่ยนแปลงไปป์ไลน์ที่สำคัญสี่ประการที่การตลาดมีในวงจรการขายแบบ B2B อย่างไรก็ตาม อาจเป็นเรื่องยากที่จะตั้งค่าโมเดลเส้นทางแบบเต็มที่ครอบคลุมวงจร B2B ที่ยาวนาน

รุ่นที่กำหนดเอง

สมมติว่าคุณต้องการใช้โซลูชันที่กำหนดเอง ในกรณีนี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสร้างรูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่เหมาะสมกับเส้นทางของลูกค้าโดยเฉพาะกับกระบวนการซื้อของคุณได้มากที่สุด คุณสามารถตัดสินใจได้ว่าจุดติดต่อใด (และขั้นตอนไปป์ไลน์ที่เกี่ยวข้อง หากมี) จะได้รับเครดิตเป็นเปอร์เซ็นต์

โมเดลแบบกำหนดเองเป็นแบบจำลองที่ยากและใช้ทรัพยากรมากในการสร้าง บำรุงรักษา และใช้งาน ตามคำนิยาม โมเดลแบบกำหนดเองทุกแบบมีอคติโดยธรรมชาติต่อสิ่งที่คุณรู้สึกว่าควรได้รับเครดิตมากที่สุด แม้ว่านั่นอาจไม่ใช่สิ่งที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจของคุณ

วิธีใช้งานการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัช

ในการทำให้การระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชเริ่มต้นขึ้น คุณมีเพียงสองตัวเลือกเท่านั้น: สร้างแบบจำลองการระบุแหล่งที่มาภายในองค์กรหรือซื้อเครื่องมือที่หาซื้อได้ทั่วไป โดยแต่ละรายการมีข้อดีและข้อเสีย

แม้ว่า MTA จะช่วยให้คุณกำหนดรายงานที่คุณได้รับได้อย่างแม่นยำ แต่ก็เป็นทรัพยากรและใช้เวลาในการตั้งค่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับทีมพัฒนา ใช้เวลาและทรัพยากรไปจากงานที่สำคัญทางธุรกิจอื่นๆ

โดยทั่วไปแล้ว การสร้างเครื่องมือระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชตั้งแต่เริ่มต้นจะเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจหรือองค์กรขนาดใหญ่ ถึงอย่างนั้น คุณไม่ควรละเลยเครื่องมือที่มีจำหน่ายทั่วไป เครื่องมือเหล่านี้ส่วนใหญ่สามารถปรับแต่งได้สูง ทำให้สามารถเข้าถึงข้อมูลดิบเมื่อบันทึกและแปลงแล้ว ทำให้เครื่องมือเหล่านี้น่าสนใจสำหรับธุรกิจทั่วทั้งกระดาน

คำนึงถึงแง่มุมที่สำคัญทั้งสามประการของการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชเมื่อกำหนดโครงการภายในหรือเปรียบเทียบผู้ให้บริการการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัช

1. ติดตาม: คุณต้องติดตามข้อมูลจากการเดินทางของผู้ซื้อทั้งหมด ซึ่งรวมถึงข้อมูลที่อยู่ในเครื่องมือแต่ละอย่างที่ใช้ รวมถึงระบบอัตโนมัติทางการตลาด แพลตฟอร์มโฆษณา CRM และอื่นๆ ตลอดจนการติดตามพฤติกรรมออนไลน์
2. การแปลงรูปแบบและรูปแบบ: ขั้นต่อไป คุณต้องประมวลผลข้อมูลนี้ด้วยเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลนั้นสะอาด (เชื่อมต่อ ได้มาตรฐาน และมีความซ้ำซ้อน) เพื่อให้คุณสามารถใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่คุณต้องการหรือจำเป็นได้
3. สร้างภาพ: สุดท้าย คุณต้องมีวิธีที่เหมาะสมในการดำเนินการและแสดงข้อมูลเป็นภาพ คุณต้องนำเสนอข้อมูลนี้ที่เข้าใจได้ง่ายและดำเนินการได้ผ่านรายงานและแผนภูมิ

การรวมการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชและการสร้างแบบจำลองส่วนประสมทางการตลาด (MMM)

การระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชไม่ได้เป็นเพียงการสร้างแบบจำลองข้อมูลเท่านั้นที่สามารถวัดประสิทธิภาพได้ นักการตลาดใช้แบบจำลองส่วนประสมทางการตลาด (MMM) มาเป็นเวลานานเพื่อให้เข้าใจถึงความพยายามของตน

การใช้การวิเคราะห์การถดถอย ข้อมูลจากสี่รายการนี้ (ตัวแปรอิสระ) จะถูกพล็อตเทียบกับการขาย (ตัวแปรตาม) เพื่อแสดงความสัมพันธ์ (ผลกระทบจากการอ่าน) ที่แต่ละรายการมีต่อการขาย

MMM สามารถครอบคลุมข้อมูลได้กว้างขึ้นโดยการทำงานกับข้อมูลที่รวบรวม ซึ่งรวมถึงโฆษณาออฟไลน์และไม่ใช่ดิจิทัล อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์ที่ได้จะได้รับประโยชน์ในระดับที่สูงกว่าเท่านั้น ไม่ได้มาจากความละเอียดที่คุณได้รับจากการระบุแหล่งที่มา

ข่าวดีก็คือการใช้ทั้งสองวิธีนั้นเป็นไปไม่ได้

ประโยชน์ของการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัช

การระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชมีประโยชน์อย่างไรสำหรับทีมที่ออกสู่ตลาด Analytics มีกรณีการใช้งานการระบุแหล่งที่มาแทบไม่มีที่สิ้นสุด แต่นี่คือการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชบางส่วนที่ช่วยแก้ปัญหา:

• เชื่อมต่อการใช้จ่ายโฆษณาของคุณกับรายได้และไปป์ไลน์ที่สร้างขึ้น เมื่อคุณรู้ว่าสิ่งใดใช้ได้ผลและสิ่งใดใช้ไม่ได้ รวมทั้งระบุช่องทางและแคมเปญที่ไม่ส่งผลกระทบต่อเส้นทางการซื้อ คุณจะต้องยกเลิกหรือปรับแต่งด้วยวิธีใดวิธีหนึ่งด้วยการกำหนดเป้าหมาย การเสนอราคา และอื่นๆ ที่ดีขึ้น
• กำหนดเส้นทางการเดินทางของลูกค้าแบบ end-to-end สำหรับมุมมองแบบองค์รวมของวงจรการขายของคุณ การระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชจะรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการสัมผัสที่บันทึกได้ทั้งหมด และช่วยให้ผู้ใช้เห็นภาพที่ชัดเจนขึ้นว่าเกิดอะไรขึ้นในเส้นทางของผู้ซื้อ
• เปรียบเทียบประสิทธิภาพของช่องและแคมเปญโดยใช้เกณฑ์เปรียบเทียบเดียวกัน การระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชจะเชื่อมโยงกิจกรรมข่าวกรองการขายกับไปป์ไลน์การขายและรายได้ที่ช่วยเปรียบเทียบกิจกรรมต่างๆ ตั้งแต่เนื้อหาและโฆษณาไปจนถึงความพยายามในการขาย

• ระบุว่าได้ลูกค้าเป้าหมายที่มีคุณภาพที่ไหน MTA เชื่อมต่อการสัมผัสครั้งแรกกับเหตุการณ์ที่อยู่ถัดจากไปป์ไลน์และช่วยติดตามประสิทธิภาพของช่องทางการได้มาซึ่งสร้างลีดคุณภาพสูงที่ดำเนินต่อไปในไปป์ไลน์แม้หลังจากเหตุการณ์การแปลงครั้งแรก
• ลบไซโลข้อมูลในกองเทคโนโลยี การระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชยังมีข้อได้เปรียบที่สำคัญอื่นๆ ในระดับข้อมูลอีกด้วย ด้วย MTA คุณสามารถรวบรวมและประมวลผลข้อมูลจากกลุ่มเทคโนโลยีสู่ตลาด และล้างข้อมูลและรวมศูนย์ข้อมูลนี้ ซึ่งไม่เช่นนั้นจะถูกจัดเก็บในเครื่องมือแต่ละอย่าง

ความท้าทายในการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัช

เช่นเดียวกับโซลูชันอื่นๆ การระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชนั้นไม่มีปัญหา อาจเป็นเรื่องยากที่จะนำไปใช้ด้วยเหตุผลหลายประการ:

• การระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชต้องการข้อมูล และข้อมูลนี้ต้องสะอาด การพิจารณารวบรวมข้อมูลจากการเดินทางของลูกค้าทั้งหมดไม่ใช่เรื่องง่าย คุณต้องมีการผสานรวมกับเครื่องมือและการติดตามไซต์หลายครั้ง ขั้นตอนเพิ่มเติม ได้แก่ การล้างข้อมูล การรวม การกำหนดมาตรฐาน และการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อนสำหรับการสร้างแบบจำลองข้อมูลที่แม่นยำ เครื่องมือที่ใช้งานได้จริงพร้อมการผสานรวมแบบกำหนดเองช่วยแก้ปัญหานี้ได้มาก แต่กระบวนการนี้ก็ยังใช้เวลานาน
• การระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชต้องใช้ทรัพยากร และความเข้าใจถึงวิธีใช้งานให้ดีที่สุด แม้ว่าข้อมูล MTA จะเสริมความแข็งแกร่งให้กับ "ความรู้สึกนึกคิด" ที่สั่งสมมาอย่างยาวนานเกี่ยวกับสิ่งที่ใช้ได้ผลและไม่ได้ผล แต่สิ่งที่ตรงกันข้ามก็เป็นความจริง สามารถระบุช่องทางและแคมเปญที่มีประสิทธิภาพต่ำซึ่งดูเหมือนว่าจะทำงานได้ดี ทีมต้องเตรียมพร้อมและรวมพลังของข้อมูลไว้ในการตัดสินใจ
• การระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชไม่ได้ให้ภาพรวมของทุกปัจจัย ในการตัดสินใจซื้อ ท้ายที่สุดมันแทบจะเป็นไปไม่ได้เลย ตัวอย่างเช่น การสนทนาส่วนตัวของผู้ซื้อและผลกระทบของ "สังคมที่มืดมิด" ไม่สามารถนำมาพิจารณาได้

ด้วยเหตุนี้ ข้อมูลเชิงลึกของการระบุแหล่งที่มาจึงเกี่ยวกับความสัมพันธ์ไม่ใช่สาเหตุ แม้ว่าข้อมูลจะขับเคลื่อนการสร้างแบบจำลอง ความเข้าใจและการดำเนินการก็ยังคงเป็นศิลปะ

จุดสัมผัสใดที่คุณสนใจ

โดยสรุป การระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชจะติดตามและให้เครดิตกับการสัมผัสที่บันทึกได้ทั้งหมดในการเดินทางของลูกค้า ซึ่งช่วยให้องค์กรเปลี่ยนจากรายละเอียดที่แคบลงของการระบุแหล่งที่มาแบบแตะครั้งเดียวหรือไม่มีการวิเคราะห์การระบุแหล่งที่มา

ธุรกิจสามารถเลือกรูปแบบที่เหมาะสมกับการตั้งค่าการเข้าสู่ตลาดเฉพาะของตนมากที่สุด อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้ไม่ได้เกิดขึ้นโดยปราศจากความท้าทาย การตั้งค่ารูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชที่เหมาะสมต้องใช้เวลาในการติดตั้งและใช้งานจริงในทางเทคนิค

อย่างไรก็ตาม คุณไม่สามารถบ่อนทำลายมูลค่าของ MTA ได้ โดยนำเสนอข้อมูลที่ไม่เคยมีมาก่อนเกี่ยวกับการเดินทางของลูกค้า โดยแสดงกิจกรรมที่ได้ผลและไม่ได้ผล รวมถึงสิ่งที่จำเป็นต้องปรับขนาดหรือละทิ้ง

ด้วยเครื่องมือระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชมากมายที่พร้อมใช้งาน การเริ่มต้นเส้นทางการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชจึงง่ายกว่าที่เคย