resources

A mai marketingesek többcsatornás stratégiákra támaszkodnak a marketingkampányok végrehajtásához, online és offline egyaránt. Miközben ez a gyakorlat lehetővé teszi a marketingesek számára, hogy az ügyfél útját minden lépésnél testre szabják, egyedi kihívásokat is jelent, amint eljön az ideje, hogy elemezzék egy adott kampány általános hatását a marketing ROI-ra.

Mi a marketing attribúció?

A rövid definíció:

A hosszú definíció: Egyszerűen fogalmazva, a marketing attribúció annak analitikus tudománya, hogy meghatározzuk, mely marketing taktikák járulnak hozzá az értékesítéshez vagy a konverzióhoz.

A hosszú definíció: A marketing attribúció a fogyasztó által a vásárlásig vezető úton megtapasztalt marketingérintkezési pontok értékelésének gyakorlata. Az attribúció célja annak meghatározása, hogy mely csatornák és üzenetek gyakorolták a legnagyobb hatást a konverzióra vagy a kívánt következő lépés megtételére vonatkozó döntésre. A marketingesek ma már számos népszerű attribúciós modellt használnak, például a multi-touch attribúciót, a lift-tanulmányokat, az időbeli leépülést és még sok mást. Az e modellek által nyújtott betekintés abba, hogy a fogyasztó hogyan, hol és mikor lép interakcióba a márkaüzenetekkel, lehetővé teszi a marketingcsapatok számára, hogy a kampányokat az egyes fogyasztók egyedi kívánságaihoz igazítsák és testre szabják, ezáltal javítva a marketing ROI-t.

Miért fontos a marketing attribúció?

A fejlett marketing attribúciós programok megkövetelik a marketingcsapatoktól, hogy a különböző csatornákból származó fogyasztói adatokat összesítsék és normalizálják, hogy minden interakciót megfelelően súlyozzanak. Ha például egy fogyasztó találkozik egy display-hirdetéssel és egy e-mail-kampánnyal, de csak azután változik meg, hogy egy különleges promóciót látott az e-mailben, a marketingesek megjegyezhetik, hogy ez a kiegészítő anyag nagyobb szerepet játszott az eladás ösztönzésében, mint a display-hirdetés. Ezután több erőforrást fordíthatnak célzott e-mail kampányok létrehozására.

A hatékony attribúcióhoz szükséges adatszemcsézettség eléréséhez a marketingcsapatoknak fejlett analitikai platformokra van szükségük, amelyek képesek a nagy mennyiségű adatot pontosan és hatékonyan személyszintű meglátásokká alakítani, amelyek felhasználhatók a kampányon belüli optimalizáláshoz.

A marketing attribúció előnyei

A fejlett attribúciós modellek helyes elkészítése idő- és erőforrásigényes lehet, különösen az online és offline kampányok különböző adathalmazait értékelő komplex modellek esetében. Ha azonban hatékonyan végzik, az attribúció számtalan előnnyel jár, többek között:

Optimalizált marketingköltés

Az attribúciós modellek betekintést nyújtanak a marketingeseknek abba, hogy a marketingdollárokat hogyan lehet a legjobban elkölteni azáltal, hogy megmutatják azokat az érintkezési pontokat, amelyek a legtöbb elköteleződést eredményezik. Ez lehetővé teszi a marketingcsapatok számára, hogy a költségvetést és a médiaköltségeket ennek megfelelően igazítsák.

Növekedett ROI

A hatékony attribúció lehetővé teszi a marketingesek számára, hogy a megfelelő fogyasztót a megfelelő időben, a megfelelő üzenettel érjék el – ami megnövekedett konverziókhoz és magasabb marketing ROI-hoz vezet.

Javított személyre szabás

A marketingesek az attribúciós adatok segítségével megérthetik az egyes ügyfelek által preferált üzeneteket és csatornákat a hatékonyabb célzás érdekében az ügyfélút során.

Javítja a termékfejlesztést

A személyi szintű attribúció lehetővé teszi a marketingesek számára, hogy jobban megértsék a fogyasztók igényeit. Ezekre a meglátásokra aztán hivatkozhatnak a termék frissítésekor, hogy a fogyasztók által kívánt funkciókat célozzák meg.

Optimalizált kreatív

A kampány kreatív elemeit értékelni képes attribúciós modellek lehetővé teszik a marketingesek számára az üzenetküldés és a vizuális elemek finomítását amellett, hogy jobban megértik, hogyan és mikor kommunikáljanak a felhasználókkal.

Gyakori marketing attribúciós kihívások és hibák

Míg a marketing attribúció számos előnnyel járhat, számos olyan gyakori hiba létezik, amely téves attribúciót eredményezhet, és elhomályosítja a marketingesek számára a kampányok sikerét.

Hogy biztosítsák, hogy a legpontosabb adatokat kapják, amelyek tükrözik a felhasználók vásárlói útját, a marketingeseknek el kell kerülniük:

Korreláció-alapú torzítás

Az ügyfélút elemzésekor a felosztási modellek korreláció-alapú torzításoknak lehetnek kitéve, ami miatt úgy tűnhet, hogy az egyik esemény okoz egy másikat, holott ez nem feltétlenül így van.

Piacon belüli torzítás

Ez azokra a fogyasztókra vonatkozik, akik esetleg a piacon voltak, hogy megvásárolják a terméket, és megvették volna azt, akár látták a hirdetést, akár nem. A hirdetés azonban megkapja az attribúciót az adott felhasználó konvertálásáért.

Cheap Inventory Bias

Ez pontatlan képet ad a média teljesítményéről, így az alacsonyabb költségű média a célzott fogyasztók természetes konverziós aránya miatt jobbnak tűnik, holott a hirdetések nem feltétlenül játszottak szerepet.

Az előítéletek mindegyike azzal fenyeget, hogy a marketingesek a kevésbé hatékony üzenetek javára optimalizálnak, ami óriási károkat okoz a ROI-ban.

Digitális jelzés torzítás

Ez akkor fordul elő, amikor az attribúciós modellek nem veszik figyelembe az online tevékenység és az offline értékesítés kapcsolatát. Azoknak a marketingeseknek, akik online és offline is értékesítenek, az optimalizálási döntéseket az online és offline adatok alapján kell meghozniuk, nem csak azt, amit digitálisan nyomon tudnak követni.

Márka &Viselkedés

Az attribúciós modellek gyakran figyelmen kívül hagyják a márka megítélése és a fogyasztói viselkedés közötti kapcsolatot, vagy csak trendregressziós szinten vizsgálják azokat.

A marketingeseknek biztosítaniuk kell, hogy attribúciós modelljeik képesek legyenek a márkaépítési kezdeményezések és a konverziók közötti kapcsolatok kimutatására. Az, hogy nem értik, hogyan méri attribúciós modelljük a márkaépítés hatását, gyakori és káros hiba, ami ahhoz vezet, hogy a marketingesek hiányos ajánlásokon alapuló döntéseket hoznak, amelyek leértékelik a márkaépítést.

Missing Message Signal

A kreativitás és az üzenetküldés ugyanolyan fontos a fogyasztók számára, mint a médium, amelyen a hirdetést látják. Az egyik gyakori attribúciós hiba, hogy a kreatívot összességében értékelik, és megállapítják, hogy egy üzenet hatástalan, holott a valóságban egy kisebb, célzottabb közönség számára hatékony lenne. Ez hangsúlyozza a személyszintű analitika fontosságát.

Hogyan mérjük a marketingattribúciót?

A marketing-hozzárendelést olyan modellekkel lehet mérni, amelyek a kampány különböző szempontjait mérlegelve határozzák meg, hogy mely hirdetések voltak a leghatékonyabbak. Számos modell áll rendelkezésre, és soknak egyértelmű kihívásai vannak, mint például az offline és online adatok kombinálása. A megfelelő modell kiválasztása kulcsfontosságú a kampányok hatékonyságának pontos méréséhez a költségvetés elosztásához vagy a következő lépések meghatározásához.

Mi a marketing attribúciós modell?

A marketing attribúciós modellek felhasználói szintű statisztikai elemzéssel rendelnek értéket a marketingkampányokhoz. Ez ellentétben áll az olyan modellekkel, mint a marketingmix modellezés, amelyek aggregált adatokat használnak. Ez a személyközpontú megközelítés az oka annak, hogy az attribúciós modelleket jellemzőbben alkalmazzák a digitális kampányoknál, mint az offline, például a nyomtatott reklámoknál. Az egyes attribúciós modellek különböző elemzési technikákra támaszkodnak, amelyeket a későbbiekben részletesebben is megvizsgálunk.

A leghatékonyabb attribúciós modellek betekintést nyújtanak a következőkbe:

• Mely üzenetekkel és milyen csatornán találkozott a fogyasztó
• Mely érintkezési pontnak volt a legnagyobb hatása a vásárlási döntésre
• A márka megítélésének szerepe a konverziós döntésben
• Az üzenetek sorrendjének szerepe
• Mely üzenetekkel érik el a legjobb eredményeket az egyes fogyasztók
• A külső tényezők hatása (pl.pl. a gázárak hatása az autóeladásokra)

A marketing attribúciós modellek különböző típusai

Mint korábban említettük, az attribúciónak két fő kategóriája van: egyérintéses és többérintéses. Ezeken a kategóriákon belül számos alapvető modell létezik, amelyek mindegyike más-más betekintést nyújt. Nézzük meg az egyes modellek közötti különbségeket:

Egyérintéses attribúciós modell

First-Touch attribúció: A First-touch attribúció feltételezi, hogy a fogyasztó az első reklám után döntött a konverzió mellett, amellyel találkozott. Ezért teljes attribúciót ad ennek az első érintkezési pontnak, függetlenül a később látott további üzenettől.

Last-Touch Attribúció: Ezzel szemben a last-touch attribúció a vásárlást megelőző utolsó érintkezési pontnak adja meg a teljes attribúciós hitelt, anélkül, hogy figyelembe venné a korábbi érintkezéseket.

Ezek a módszerek mindegyike nem veszi figyelembe a szélesebb körű vásárlói utat, ezért a marketingeseknek kerülniük kell, hogy kizárólag ezekre a módszerekre támaszkodjanak.

Multi-touch attribúciós modell

A multi-touch attribúciós modellek a fogyasztó által a vásárlás előtt érintett összes érintkezési pontot figyelembe veszik. Ennek eredményeképpen ezeket a modelleket pontosabbnak tartják. Attól függően, hogy melyik multi-touch modellt használja, eltérő értéket rendelhetnek a csatornákhoz. Egyesek például aszerint rendelnek értéket, hogy a fogyasztó mikor lépett kapcsolatba egy érintési ponttal a konverzióhoz képest, míg mások az összes érintési pontot egyformán súlyozzák.

Ezek a modellek nagyban különböznek egymástól aszerint, hogy hogyan osztják meg a vásárlási útvonal érintési pontjai között a hitelt.

Lineáris: A lineáris attribúció a fogyasztó által a vásárláshoz vezető minden egyes érintkezési pontot rögzít. Minden ilyen interakciót egyformán mérlegel, és minden üzenetnek ugyanannyi hitelt ad a konverzió eléréséhez.

U-alakú: A lineáris attribúciótól eltérően az U-alakú attribúciós modell külön pontozza az interakciókat, figyelembe véve, hogy egyesek nagyobb hatással vannak a vásárlásig vezető útra, mint mások. Konkrétan, mind az első érintés, mind a lead konverziós érintés 40 százalékos felelősséget kap a leadért. A fennmaradó 20 százalékot az első és a lead konverziós érintés között érintett érintési pontok között osztják el.

Az időbeli leépülés: Az időbeli lecsengés modellje szintén másként súlyozza az egyes érintkezési pontokat a vásárlásig vezető úton. Ez a modell a konverzióhoz közelebbi érintkezési pontoknak nagyobb súlyt ad, mint a korai érintkezési pontoknak, feltételezve, hogy azok nagyobb hatással voltak az eladásra.

W-alakú: Ez a modell ugyanazt az elképzelést használja, mint az U-alakú modell, azonban tartalmaz még egy központi érintkezési pontot – a lehetőség szakaszát. Így a W-alakú modell esetében az első érintés, a leadkonverzió és a lehetőségteremtés által jóváírt érintési pontok mindegyike a jóváírás 30 százalékát kapja. A fennmaradó 10 százalékot a további érintkezések között osztják el.

A megfelelő attribúciós modell kiválasztása a szervezet számára

A marketingeseknek több szempontot is figyelembe kell venniük, amikor kiválasztják, hogy melyik attribúciós modellre támaszkodjanak szervezetüknél. Először is gondolja végig, hogy milyen típusú értékesítési ciklust alkalmaz, és az jellemzően mennyi ideig tart, illetve hogy ennek mekkora része történik online vagy offline. Az e-kereskedelmi oldalaknak nem feltétlenül kell figyelembe venniük az offline konverziókat, de a legtöbb nagy kiskereskedőnek igen.

Azt is fontos megfontolni, hogy marketingtevékenységeinek mekkora része összpontosul az offline módszerekre, például a nyomtatott sajtóra, a műsorszórásra és a televízióra. Azoknak a szervezeteknek, amelyek nagy értéket tulajdonítanak ezeknek a médiumoknak, olyan attribúciós modellt és platformot kell választaniuk, amely képes az online és offline erőfeszítéseket együtt korrelálni és normalizálni a legpontosabb meglátások érdekében. Például a multi-touch attribúciónak gyakran tulajdonítják, hogy jobban működik a digitális médiumok esetében, míg a marketingmix-modellezés erősebb betekintést nyújt az offline kampányokba. E két mérés egységesítése javítja az általános láthatóságot.

Végeredményben szervezetének valószínűleg több attribúciós modellt kell együttesen használnia ahhoz, hogy a lehető legteljesebb képet kapja erőfeszítései hatásáról.

Marketing Attribúciós szoftverek és eszközök

A legmegbízhatóbb betekintés érdekében a marketingeseknek a modellek kombinációját kell használniuk, és az egyes modellekből származó adatokat kell korrelálniuk, hogy meghatározzák az online és offline kampányokhoz szükséges helyes optimalizálásokat.

Ezhez egy erős analitikai platformra lesz szükség, bár sok marketinges már korábban is kiábrándult ezekből a platformokból. Azok a marketingesek, akik megtalálják a megfelelő platformot, amely képes kampányon belüli betekintést nyújtani az online és offline marketing optimalizálásokba, egyértelmű előnyben lesznek.

Számos kategóriát kell értékelniük a marketingeseknek, amikor marketing attribúciós eszközt vagy szoftvert választanak:

• Gyorsaság
• Pontosság
• Márkázás és teljesítmény összekapcsolása
• Keresztcsatornás marketing betekintés

Itt van néhány kérdés, amit érdemes feltenni egy attribúciós modell kiválasztásakor:

• Megtekinthető a márkázás hatása?
• Megtekinthető a kreativitás hatása a fogyasztói út során?
• Szerezhet személyszintű betekintést a nem digitális, offline erőfeszítésekre?
• Kizárólag az emelést méri, és nem az elkerülhetetlen eseményeket?
• Kísérleti tervezést használ a korrelációs torzítás elkerülése érdekében?
• A kampány során, vagy csak a végén kap betekintést az optimalizáláshoz?
• Betekintést nyer a kampányokat befolyásoló külső tényezőkbe?
• A megoldás a pontos adatok mellett minőségi elemzést is nyújt?

Kiegészítő források CMO-k és marketingszakemberek számára

Más erőforrások CMO-k és marketingszakemberek számára