Multi-touch attribution mārketings ir datos balstīta pieeja, lai noteiktu, kuri mārketinga saskarsmes punkti (touchpoints) ir pelnījuši atzinību par konversiju. Tā vietā, lai piešķirtu vērtību tikai pirmajai vai pēdējai klienta interakcijai ar jūsu zīmolu, multi-touch attribution sadala šo vērtību visā klienta ceļā. Tas nozīmē, ka jūs redzat katra kanāla — e-pasta, sociālo mediju, paid search, organiskā satura, ieteikumu — reālo lomu, virzot lietotāju uz pirkumu vai reģistrāciju. Mārketinga speciālistiem, kuri pārvalda budžetus vairākos kanālos, šī pāreja no single-touch uz multi-touch modeļiem ir būtiska, lai pārtrauktu tērēt naudu kanāliem, kas šķiet vērtīgi, bet patiesībā nesniedz rezultātus.
Lielākā daļa analytics platformu pēc noklusējuma izmanto last-click atribūciju, jo to ir vienkārši izsekot. Klients redz Facebook reklāmu, izlasa jūsu blogu, noklikšķina uz Google meklēšanas rezultāta un veic pirkumu. Last-click piešķir Google 100% no konversijas vērtības. Tas liek Google Ads izskatīties lieliski, bet visam pārējam — bezjēdzīgi. Taču tieši bloga raksts tuvināja viņus pirkumam. Facebook reklāma iepazīstināja ar jūsu zīmolu. Last-click ignorē visu klienta ceļu un liek jums pārmērīgi investēt funnel apakšdaļas kanālos, atstājot bez resursiem awareness aktivitātes, kas faktiski rada pieprasījumu.
Dažādi modeļi sadala vērtību atšķirīgi. Lineārā atribūcija piešķir vienādu vērtību katrai interakcijai. Time-decay modeļi lielāku vērtību piešķir nesenākajiem saskarsmes punktiem. Position-based modeļi uzsver pirmo un pēdējo interakciju. Datos balstīti modeļi izmanto mašīnmācīšanos, lai piešķirtu vērtību, pamatojoties uz konversiju paraugiem. Izvēlētais modelis ir atkarīgs no jūsu biznesa: B2B uzņēmumi bieži dod priekšroku modeļiem, kas novērtē agru informētību, savukārt e-komercijā lielāks svars var tikt piešķirts pēdējam klikšķim. Galvenais ir izvēlēties tādu, kas atspoguļo to, kā jūsu klienti reāli rīkojas sava ceļa laikā.
Jūs pieņemat gudrākus budžeta lēmumus. Jūs pārtraucat pārmērīgi finansēt kanālus, kas tikai uztver pieprasījumu, bet to nerada. Jūs atklājat, kuras kanālu kombinācijas darbojas vislabāk — iespējams, e-pasts kopā ar paid search konvertē labāk nekā sociālie mediji kopā ar organisko saturu. Jūs veidojat sabalansētu mārketinga mix visā funnel garumā, nevis liekat visu uz pēdējā posma taktiku. Tāpat jūs identificējat robus savā stratēģijā, kur trūkst vairāku kanālu klātbūtnes. Šis datos balstītais skatījums uz klienta ceļu novērš dārgas kļūdas un palīdz efektīvāk sadalīt budžetu.
Jums ir nepieciešama spēcīga analytics infrastruktūra, lai izsekotu katru interakciju visos kanālos, kas bieži vien prasa specializētas atribūcijas platformas. Privātuma regulas un iOS izmaiņas ir padarījušas cross-device izsekošanu grūtāku. Tāpat ir jāizvēlas jūsu biznesam atbilstošākais modelis, kas prasa testēšanu. Mazām komandām bieži trūkst resursu vai tehnisko zināšanu, lai to ieviestu pareizi, tāpēc daudzi joprojām paļaujas uz vienkāršākiem atribūcijas modeļiem. Sākt ar pamata modeli un laika gaitā to uzlabot ir reālistiskāk nekā nekavējoties mēģināt izveidot perfektu sistēmu.
Atpakaļ uz vārdnīcu