Az attribúció definíciója

attribúció

Az attribúció definíciója

A marketing attribúció arra a kérdésre keres választ, hogy a marketing mely érintkezési pontjai milyen mértékben járultak hozzá a konverziós folyamathoz, amely során a látogatóból érdeklődő, majd ügyfél lett.

Az attribúció segít átlátni, hogy:

• mely csatornák hogyan befolyásolják az értékesítési ciklus különböző szakaszait
• mely tartalomtípusok mekkora hatással vannak az marketing- és értékesítési folyamatokra
• mely kampányok termelik a legjobb megtérülést (ROI-t)
• milyen az online vagy offline események sorozata vezet leggyakrabban konverzióhoz

Miért fontos az attribúció a marketingben?

Az attribúciós adatok elemzésével kiderítheted, hogy mely marketinges, értékesítési és ügyfélsikeri törekvéseid járulnak hozzá hatékonyan és hatásosan a bevétel megtermeléséhez.

Az attribúciós modellek segítenek azonosítani a növekedési és javítási lehetőségeket, illetve hatékonyabbá teszik a költségkeret elosztását is.

Mindez kedvezőbb megtérüléshez és kevesebb elvesztegetett pénzhez vezet majd.

Mik az attribúció buktatói?

Az attrúbúciós modellek kiépítése nem egyszerű feladat. Íme a főbb kihívások, amikkel egy marketingesnek szembe kell néznie, ha szeretne pontosabb képet kapni tevékenységeiről:

Több csatorna kezelése

Ez egy gyakori kihívás az olyan marketingesek számára, akik több webhelyet, csatornát és csapatot kell, hogy összehangoljanak.

A megfelelő analitikai követőcímkék és rendszerbeállítások nélkül a webes tevékenységeket nem lehet pontosan nyomon követni, miközben egy látogató az egyik kampány mikroite-járól a fő domainre navigál át.

Előfordulhat az is, hogy a lehetséges vásárlót nem sikerül követni, miután webhelyeden tájékozódik fizikai boltod címéről, hogy személyesen keresse fel azt.

Nincs elegendő adat a döntéshozáshoz

A kisebb forgalmú webhelyeken nem biztos, hogy elegendő adatot sikerül összegyűjteni egy pontosabb kép felállításához és a megfelelő következtetések levonásához. Ilyenkor nagyon nehéz megismételni a korábbi sikereket, de annál könnyebb újra elvéteni ugyan azokat a hibákat.

Az offline események figyelmen kívül hagyása

Ha attribúciós modelled offline vagy eseményekre (telefonhívások, személyes találkozók stb.) is kiterjed, akkor ezeket manuálisan kell betáplálnod a megfelelő rendszerekbe.

Sajnos az emberi tényező miatt ezek az adatok gyakran hiányosak és pontatlanok lehetnek, mert mindig előfordulhat, hogy valaki elfelejt felírni valamit, vagy szimplán helytelen adatokat ad meg.

Adatbiztonság

A GDPR és hasonló rendeletek miatt egyre nehezebb pontos analitikai adatokat gyűjteni. Ez különösen az olyan cégek számára jelent problémát, amelyek az interneten kell, hogy beleegyezést kérjenek a felhasználók adatainak felhasználásához.

Az attribúció mérése

Az attribúció mérése (amihez számos eszköz elérhető) egy olyan attribúciós modell kiválasztásával kezdődik, amely párhuzamban áll üzleti céljaiddal.

Egyes modellek a vásárló utazásának korábbi szakaszait helyezik előtérbe, míg mások a tranzakció pillanatához közelebb eső interakciókat tartják fontosabbaknak.

Nézzünk meg egy „első interakció” attribúciós példát (a különböző modellekre mindjárt részletesebben is kitérünk):

Egy lehetséges ügyfél egy fizetett keresési hirdetésen keresztül jut el webhelyedre, ahol elolvas egy blogbejegyzést. Az illető két nappal később visszatér a webhelyre és megtekint néhány terméket, de nem vesz semmit. Három további nap elteltével a látogató egy organikus találaton keresztül visszatér a webhelyre, és megadja az elérhetőségeit egy kedvezményes kuponért cserébe.

Az első interakciós attribúciós modell szerint ezért a konverzióért 100%-ban a fizetett hirdetés felelős.

Mint láthatod, nem mindegy, hogy milyen modellt választasz, hiszen a különböző attribúciós módszerek más és más hozzájárulási hányadot írnak jóvá a különböző interakcióknak. Előfordulhat tehát, hogy egyes csatornák szupersztároknak tűnnek majd, míg mások teljesen értéktelennek – ez pedig nem mindig fedi a valóságot.

Egy attribúciós eszköz kiválasztásakor ideális esetben olyan jelentéseket is képes leszel összeállítani, amelyek segítségével összehasonlíthatod a különböző attribúciós modelleket. Ez segít egy teljesebb képet festeni arról, hogy mely csatornák és interakciók számítottak a legfontosabbaknak a konverziót megelőző időszakban.

A marketingattribúció modelljei

Első interakció

Ez a modell minden hozzájárulást az első interakciós pontnak írj jóvá, amivel a felhasználó kapcsolatba lépett. Akkor szokás használni, amikor márkatudatosságra és a tölcsér legfelső szakaszaira próbálsz optimalizálni.

Utolsó interakció

Ez a modell minden hozzájárulást az utolsó interakciós pontnak ír jóvá, amivel a felhasználó kapcsolatba lépett. Akkor érdemes használni, ha szeretnéd kideríteni, hogy mely csatornák vagy interakciók voltak a legbefolyásosabbak, közvetlenül a konverziót megelőzően.

Többcsatornás attribúció

Ez az attribúciós modell minden csatornának jóváír némi hozzájárulást, de nem mindig azonos arányban. Különböző típusai (lineáris, U-alakú, W-alakú és J-alakú stb.) léteznek.

Egyéni

Ezzel a modellel tetszőleges súlyozást állíthatsz be a különböző csatornák számára. Ez az opció csak az olyan cégeknek ajánlott, amelyek már jól ismerik az attribúciós modellezést, és pontos elképzelésük van az interakciókról, illetve azok szerepéről.