resources

Tämän päivän markkinoijat luottavat monikanavaisiin strategioihin toteuttaessaan markkinointikampanjoita sekä verkossa että sen ulkopuolella. Vaikka tämä käytäntö antaa markkinoijille mahdollisuuden räätälöidä asiakkaan matkaa jokaisessa vaiheessa, se asettaa myös ainutlaatuisia haasteita, kun on aika analysoida tietyn kampanjan kokonaisvaikutusta markkinoinnin ROI:hin.

Mitä on markkinoinnin attribuutio?

Lyhyt määritelmä:

Pitkä määritelmä: Yksinkertaisesti sanottuna markkinoinnin attribuutio on analyyttinen tiede, jossa määritetään, mitkä markkinointitaktiikat edistävät myyntiä tai konversioita.

Pitkä määritelmä: Markkinoinnin attribuutio on käytäntö, jossa arvioidaan markkinoinnin kosketuspisteitä, joita kuluttaja kohtaa ostopolullaan. Attribuution tavoitteena on määrittää, millä kanavilla ja viesteillä oli suurin vaikutus käännyttämispäätökseen tai halutun seuraavan askeleen ottamiseen. Markkinoijilla on nykyään useita suosittuja attribuutiomalleja, kuten multi-touch-attribuutio, lift-tutkimukset, time decay ja muut. Näiden mallien tarjoamat tiedot siitä, miten, missä ja milloin kuluttaja on vuorovaikutuksessa brändiviestien kanssa, antavat markkinointitiimille mahdollisuuden muuttaa ja mukauttaa kampanjoita vastaamaan yksittäisten kuluttajien erityisiä toiveita, mikä parantaa markkinoinnin ROI:ta.

Miksi markkinoinnin attribuutio on tärkeää?

Kehittyneet markkinoinnin attribuutio-ohjelmat vaativat markkinointitiimejä yhdistämään ja normalisoimaan kuluttajadataa eri kanavista varmistaakseen, että kukin vuorovaikutus on oikealla tavalla painotettu. Jos kuluttaja esimerkiksi altistuu display-mainokselle ja sähköpostikampanjalle, mutta konvertoi vasta nähtyään sähköpostissa erikoiskampanjan, markkinoijat voivat huomata, että tällä oheismateriaalilla oli suurempi rooli myynnin edistämisessä kuin display-mainoksella. Tällöin he voivat käyttää enemmän resursseja kohdennettujen sähköpostikampanjoiden luomiseen.

Tehokkaan attribuution edellyttämän tietojen rakeisuuden saavuttamiseksi markkinointitiimit tarvitsevat kehittyneitä analytiikka-alustoja, jotka pystyvät tislaamaan suurten datamäärien tiedot tarkasti ja tehokkaasti henkilötason oivalluksiksi, joita voidaan käyttää kampanjan sisäisiin optimointeihin.

Markkinointiattribuution hyödyt

Edistyneempien attribuointimallien tekeminen oikein voi vaatia paljon aikaa ja resursseja, erityisesti monimutkaisten mallien tekeminen voi viedä paljon aikaa ja resursseja, varsinkin jos ne arvioivat useita eri tietokokonaisuuksia verkko- ja verkkopohjaisten ja verkon ulkopuolisten kampanjoiden osalta. Tehokkaasti toteutettuna attribuutio tuo kuitenkin lukemattomia hyötyjä, kuten:

Optimoitu markkinointikustannus

Attribuutiomallit antavat markkinoijille tietoa siitä, miten markkinointikustannukset käytetään parhaiten, sillä ne näyttävät ne kosketuspisteet, jotka tuottavat eniten sitoutumista. Näin markkinointitiimit voivat mukauttaa budjettia ja mediankäyttöä sen mukaisesti.

Korostunut ROI

Tehokkaan attribuution ansiosta markkinoijat voivat tavoittaa oikean kuluttajan oikeaan aikaan oikealla viestillä – mikä johtaa lisääntyneisiin konversioihin ja korkeampaan markkinoinnin ROI:iin.

Parannettu yksilöllistäminen

Markkinoijat voivat käyttää attribuutiotietoja ymmärtääkseen yksittäisten asiakkaiden suosimia viestejä ja kanavia, jotta he voivat kohdistaa viestinnät ja kanavat aiempaa tehokkaammin koko asiakkuuden ajan.

Tuotekehityksen parantaminen

Henkilötason attribuution avulla markkinoijat voivat ymmärtää paremmin kuluttajiensa tarpeita. Näihin oivalluksiin voidaan sitten viitata, kun tuotteeseen tehdään päivityksiä kuluttajien haluamien toimintojen kohdentamiseksi.

Optimoitu luova

Attribuutiomallit, joilla voidaan arvioida kampanjan luovia elementtejä, antavat markkinoijille mahdollisuuden hioa sanomanvälitystä ja visuaalisia elementtejä sen lisäksi, että he ymmärtävät paremmin, miten ja milloin viestiä käyttäjien kanssa.

Yleiset markkinoinnin attribuutioon liittyvät haasteet ja virheet

Myynnin attribuutio voi tarjota monia hyötyjä, mutta on olemassa joukko yleisiä virheitä, jotka voivat johtaa virheelliseen attribuutioon ja hämärtää markkinoijien kampanjoiden onnistumista.

Voidakseen varmistaa, että he saavat mahdollisimman tarkat tiedot, jotka heijastavat käyttäjiensä asiakaspolkua, markkinoijien tulisi välttää:

Korrelaatiopohjainen harha

Attribuutiomalleihin voi kohdistua korrelaatiopohjaisia harhoja, kun ne analysoivat asiakaspolkua, mikä saa sen näyttämään siltä, kuin yksi tapahtuma aiheuttaisi toisen tapahtuman, vaikka näin ei välttämättä ole ollut.

In-Market Bias

Tämä viittaa kuluttajiin, jotka ovat saattaneet olla markkinoilla ostamassa tuotetta ja olisivat ostaneet sen riippumatta siitä, olivatko he nähneet mainoksen vai eivät. Mainos saa kuitenkin attribuution siitä, että se käänsi tämän käyttäjän.

Cheap Inventory Bias

Tämä antaa epätarkan kuvan median suorituskyvystä ja saa halvemman median näyttämään suoriutuvan paremmin kohdennettujen kuluttajien luonnollisen konversioluvun vuoksi, vaikka mainoksilla ei välttämättä ole ollut osuutta asiaan.

Jokainen näistä ennakkoluuloista uhkaa saada markkinoijat tekemään optimointeja tehottomampien viestintävälineiden hyväksi, mikä aiheuttaa valtavaa vahinkoa sijoitetun pääoman tuotolle.

Digitaalisen signaalin harha

Tämä tapahtuu, kun attribuutiomalleissa ei oteta huomioon online-toiminnan ja offline-myynnin suhdetta. Markkinoijien, jotka tekevät myyntiä sekä verkossa että offline, on tehtävä optimointipäätöksiä, jotka perustuvat sekä online- että offline-tietoihin, ei vain siihen, mitä he voivat jäljittää digitaalisesti.

Brändi &Käyttäytyminen

Attribuutiomallit voivat usein jättää huomiotta brändin tunnettuuden ja kuluttajakäyttäytymisen välisen suhteen tai tarkastella niitä vain trendin regressiotasolla.

Markkinoijien on varmistettava, että heidän attribuutiomallinsa kykenevät havaitsemaan brändin rakentamiseen tähtäävien aloitteiden ja konversioiden väliset suhteet. Se, etteivät markkinoijat ymmärrä, miten heidän attribuutiomallinsa mittaa brändin rakentamisen vaikutusta, on yleinen ja haitallinen virhe, joka johtaa siihen, että he tekevät päätöksiä, jotka perustuvat epätäydellisiin suosituksiin, jotka heikentävät brändin rakentamisen arvoa.

Viestisignaalin puuttuminen

Luovutus ja viestien välittäminen ovat kuluttajille yhtä tärkeitä kuin väline, jolla he näkevät mainoksesi. Yksi yleinen attribuutiovirhe on arvioida luovuutta kokonaisuutena ja todeta, että yksi viesti on tehoton, vaikka se todellisuudessa olisi tehokas pienemmälle, tarkemmin kohdennetulle yleisölle. Tämä korostaa henkilötason analytiikan merkitystä.

Miten markkinoinnin attribuutiota mitataan?

Markkinoinnin attribuutiota voidaan mitata malleilla, jotka punnitsevat kampanjan eri näkökohtia sen määrittämiseksi, mitkä mainokset olivat tehokkaimpia. Saatavilla on lukuisia malleja, ja moniin niistä liittyy selkeitä haasteita, kuten offline- ja online-datan yhdistäminen. Oikean mallin valitseminen on ensiarvoisen tärkeää, jotta kampanjoiden tehokkuutta voidaan mitata tarkasti budjetin kohdentamiseksi tai seuraavien vaiheiden määrittämiseksi.

Mikä on markkinoinnin attribuutiomalli?

Markkinoinnin attribuutiomallit määrittelevät markkinointikampanjoille arvon käyttäjätason tilastollisen analyysin avulla. Tämä eroaa markkinointimix-mallinnuksen kaltaisista malleista, jotka käyttävät aggregoituja tietoja. Tämän ihmiskeskeisen lähestymistavan vuoksi attribuutiomalleja sovelletaan tyypillisemmin digitaalisiin kampanjoihin kuin offline-kampanjoihin, kuten printtimainontaan. Kukin attribuutiomalli perustuu erilaisiin analyysitekniikoihin, joita tarkastellaan myöhemmin tarkemmin.

Tehokkaimmat attribuutiomallit tarjoavat tietoa seuraavista asioista:

• Mille viesteille kuluttaja altistui ja missä kanavassa
• Millä kosketuspisteellä oli suurin vaikutus ostopäätökseen
• Minkälainen rooli brändinäkemyksellä oli käännyttämispäätökseen
• Viestien peräkkäistämisen rooli
• Millä viesteillä saavutetaan parhaat tulokset kullakin kuluttajalla
• Yksittäisten ulkoisten tekijöiden vaikutus (esim.esim. miten bensiinin hinta vaikuttaa automyyntiin)

Markkinoinnin attribuutiomallien eri tyypit

Kuten aiemmin todettiin, attribuutiossa on kaksi pääluokkaa: yhden kosketuksen ja usean kosketuksen mallit. Näiden luokkien sisällä on useita keskeisiä malleja, joista kukin tarjoaa erilaisia oivalluksia. Tutustutaanpa niiden välisiin eroihin:

Single-Touch Attribution Model

First-Touch Attribution: First-touch-attribuutiossa oletetaan, että kuluttaja valitsi muuntamisen ensimmäisen kohtaamansa mainoksen jälkeen. Siksi se antaa täyden attribuution tälle ensimmäiselle kosketuspisteelle riippumatta siitä, mitä muita viestejä sen jälkeen on nähty.

Last-Touch Attribution: Sitä vastoin viimeisen kosketuksen attribuutio antaa täyden attribuution sille viimeiselle kosketuspisteelle, jonka kanssa kuluttaja oli vuorovaikutuksessa ennen ostoksen tekemistä, ottamatta huomioon aiempia yhteydenottoja.

Kumpikaan näistä menetelmistä ei ota huomioon laajempaa asiakaspolkua, joten markkinoijien tulisi välttää luottamasta pelkästään näihin menetelmiin.

Multi-Touch Attribution Model

Multi-Touch Attribution Model

Multi-Touch Attribution -mallit tarkastelevat kaikkia niitä kosketuspisteitä, joiden kanssa kuluttaja on ollut tekemisissä ennen ostoa. Tämän seurauksena näitä pidetään tarkempina malleina. Riippuen siitä, mitä multi-touch-mallia käytät, ne saattavat määrittää arvon kanaville eri tavalla. Jotkin esimerkiksi antavat arvon sen perusteella, milloin kuluttaja oli vuorovaikutuksessa kosketuspisteen kanssa suhteessa konversioon, kun taas toiset painottavat kaikkia kosketuspisteitä yhtä paljon.

Mallit eroavat toisistaan pitkälti sen perusteella, miten ne jakavat hyvityksen kosketuspisteiden välillä ostopolulla.

Lineaarinen: Lineaarinen attribuutio kirjaa jokaisen kosketuspisteen, johon kuluttaja on osallistunut ja joka johtaa ostoon. Se painottaa kutakin näistä vuorovaikutustapahtumista yhtä paljon ja antaa jokaiselle viestille saman verran krediittiä konversion aikaansaamiseksi.

U-muotoinen: Toisin kuin lineaarisessa attribuutiossa, U-muotoisessa attribuutiomallissa sitoutumiset pisteytetään erikseen ja huomioidaan, että toisilla on suurempi vaikutus kuin toisilla ostopolulla. Tarkemmin sanottuna sekä ensimmäisen kosketuksen että lyijyn konversiokosketuksen osuus lyijyn syntymisestä on kumpikin 40 prosenttia. Loput 20 prosenttia jaetaan niiden kosketuspisteiden kesken, joihin on otettu yhteyttä ensimmäisen kosketuksen ja lead conversion -kosketuksen välillä.

Time Decay: Time decay -malli myös painottaa kutakin kosketuspistettä eri tavalla ostopolulla. Tämä malli antaa kosketuspisteille, joihin on otettu yhteyttä lähempänä konversiota, enemmän painoarvoa kuin niille, joihin on otettu yhteyttä varhaisessa vaiheessa, olettaen, että niillä oli suurempi vaikutus myyntiin.

W-muotoinen: Tässä mallissa käytetään samaa ajatusta kuin U-muotoisessa mallissa, mutta se sisältää vielä yhden keskeisen kosketuspisteen – tilaisuusvaiheen. Näin ollen W-muotoisessa mallissa ensimmäisen kosketuksen, liidien muuntamisen ja tilaisuuden luomisen yhteydessä hyvitetyt kosketuspisteet saavat kukin 30 prosenttia hyvityksestä. Loput 10 prosenttia jaetaan muiden kosketuskohteiden kesken.

Organisaatiosi oikean attribuutiomallin valitseminen

Markkinoijien on otettava huomioon useita seikkoja valitessaan, mihin attribuutiomalliin heidän organisaatiossaan luotetaan. Mieti ensinnäkin, minkälaista myyntisykliä käytät ja kuinka kauan se tyypillisesti kestää ja kuinka suuri osa siitä tehdään verkossa vai offline-tilassa. Verkkokauppasivustojen ei välttämättä tarvitse ottaa huomioon offline-konversioita, mutta useimpien suurten vähittäiskauppiaiden on otettava ne huomioon.

On myös tärkeää miettiä, kuinka suuri osa markkinointitoimenpiteistäsi keskittyy offline-menetelmiin, kuten painotuotteisiin, lähetyksiin ja televisioon. Organisaatioiden, jotka antavat paljon arvoa näille välineille, on valittava attribuutiomalli ja -alusta, joka pystyy korreloimaan ja normalisoimaan online- ja offline-ponnistelut keskenään mahdollisimman tarkkojen tietojen saamiseksi. Esimerkiksi multi-touch-attribuution katsotaan usein toimivan paremmin digitaalisissa medioissa, kun taas markkinointimix-mallinnus tarjoaa vahvempaa tietoa offline-kampanjoista. Molempien mittausten yhdistäminen parantaa kokonaisnäkyvyyttä.

Organisaatiosi on todennäköisesti käytettävä useita attribuutiomalleja rinnakkain, jotta saat mahdollisimman täydellisen käsityksen ponnistelujesi vaikutuksesta.

Markkinoinnin attribuutio-ohjelmistot ja -työkalut

Luotettavimman ymmärryksen saamiseksi markkinoijien on käytettävä mallien yhdistelmää ja korreloitava kunkin mallin tiedot keskenään määrittääkseen oikeat optimoinnit online- ja offline-kampanjoille.

Tämä vaatii tehokkaan analytiikka-alustan, vaikkakin monet markkinoijat ovat jo aiemmin pettyneet näihin alustoihin. Markkinoijat, jotka löytävät oikean alustan, joka pystyy tarjoamaan kampanjan sisäistä näkemystä online- ja offline-markkinoinnin optimoinneista, ovat selvässä etulyöntiasemassa.

On useita luokkia, joita markkinoijien tulisi arvioida valitessaan markkinoinnin attribuutiotyökalua tai -ohjelmistoa:

• Nopeus
• Tarkkuus
• Brändäyksen ja suorituskyvyn yhdistäminen
• Ristikanavamarkkinoinnin oivallukset

Tässä on muutama kysymys, joita kannattaa kysyä attribuutiomallia valittaessa:

• Saatko näkyvyyttä brändäyksen vaikutuksesta?
• Saatko näkyvyyttä luovan työn vaikutuksesta kuluttajan matkan aikana?
• Voitko saada henkilötason tietoa muista kuin digitaalisista, offline-toimista?
• Mittaatko vain nostetta etkä väistämättömiä tapahtumia?
• Käytätkö koesuunnittelua välttyäksesi korrelaatiovääristymiltä?
• Saatko tietoa optimointia varten kampanjan aikana vai vasta lopussa?
• Saatko tietoa kampanjoihin vaikuttavista ulkoisista tekijöistä?
• Tarjoaako ratkaisu tarkan datan lisäksi laadukasta analyysia?

Lisäresursseja CMO:ille ja markkinointialan ammattilaisille