Multi-touch-atribuutio on datalähtöinen lähestymistapa markkinoinnin mittaamiseen, jossa selvitetään, mitkä kohtaamispisteet ansaitsevat kunnian konversiosta. Sen sijaan, että hyvittäisit vain asiakkaan ensimmäisen tai viimeisen vuorovaikutuksen brändisi kanssa, multi-touch-atribuutio jakaa arvostuksen koko ostopolun varrelle. Tämä tarkoittaa, että näet kunkin kanavan — kuten sähköpostin, sosiaalisen median, maksetun haun, orgaanisen sisällön ja suosittelujen — todellisen roolin siinä, miten ne liikuttavat ihmistä kohti ostoa tai rekisteröitymistä. Markkinoijille, jotka hallinnoivat budjetteja useissa kanavissa, siirtyminen yhden kohtaamispisteen malleista multi-touch-malleihin on välttämätöntä, jotta rahaa ei tuhlata kanaviin, jotka näyttävät arvokkailta mutta eivät todellisuudessa tuota tuloksia.
Useimmat analytiikka-alustat käyttävät oletuksena last-click-atribuutiota, koska sitä on helppo seurata. Asiakas näkee Facebook-mainoksen, lukee blogisi, klikkaa Google-hakutulosta ja tekee ostoksen. Last-click antaa Googlelle 100 % konversiosta. Tämä saa Google Ads -mainonnan näyttämään erinomaiselta ja kaiken muun hyödyttömältä. Mutta se blogiposti siirsi heidät lähemmäs ostoa. Facebook-mainos esitteli brändisi heille. Last-click ohittaa koko ostopolun ja saa sinut investoimaan liikaa suppilon loppupään kanaviin samalla, kun tietoisuutta luovat toimenpiteet, jotka todellisuudessa rakentavat kysyntää, jäävät ilman resursseja.
Eri mallit jakavat arvoa eri tavoin. Lineaarinen atribuutio antaa yhtä paljon arvoa jokaiselle vuorovaikutukselle. Aikaviivemallit (time-decay) painottavat viimeisimpiä kohtaamispisteitä enemmän. Paikkaperusteiset mallit korostavat ensimmäistä ja viimeistä vuorovaikutusta. Datalähtöiset mallit käyttävät koneoppimista määrittääkseen arvon konversiomallien perusteella. Valitsemasi malli riippuu liiketoiminnastasi: B2B-yritykset suosivat usein malleja, jotka palkitsevat varhaisen vaiheen tietoisuutta, kun taas verkkokaupat saattavat painottaa viimeistä klikkausta enemmän. Tärkeintä on valita malli, joka heijastaa sitä, miten asiakkaasi todellisuudessa käyttäytyvät ostopolkunsa aikana.
Teet älykkäämpiä budjettipäätöksiä. Lopetat sellaisten kanavien ylirahoittamisen, jotka vain poimivat kysyntää mutta eivät luo sitä. Huomaat, mitkä kanavayhdistelmät toimivat parhaiten — ehkä sähköposti ja maksettu haku konvertoivat yhdessä paremmin kuin some ja orgaaninen sisältö. Rakennat tasapainoisen markkinointimixin koko suppilon matkalle sen sijaan, että panostaisit kaiken vain suppilon loppupäähän. Tunnistat myös aukot strategiassasi, joissa useat kanavat puuttuvat. Tämä datalähtöinen näkymä asiakaspolkuun estää kalliita virheitä ja auttaa sinua kohdentamaan budjetin tehokkaammin.
Tarvitset vankan analytiikkainfrastruktuurin seurataksesi jokaista vuorovaikutusta kaikissa kanavissa, mikä vaatii usein erikoistuneita atribuutioalustoja. Tietosuojasäädökset ja iOS-muutokset ovat tehneet laitteiden välisestä seurannasta vaikeampaa. Sinun on myös valittava oikea malli yrityksellesi, mikä vaatii testausta. Pienillä tiimeillä ei useinkaan ole resursseja tai teknistä asiantuntemusta tämän toteuttamiseen kunnolla, minkä vuoksi monet luottavat edelleen yksinkertaisempiin malleihin. Aloittaminen perusmallista ja parantaminen ajan myötä on realistisempaa kuin täydellisen järjestelmän rakentaminen heti kerralla.
Takaisin sanastoon