Объяснив макро-среду, связанную с атрибуцией в части 1 , мы обсудим все факторы, влияющие на точность сбора данных в этой статье, чтобы гарантировать хорошую основу для атрибуции.

В качестве примера, атрибуция предназначена для определения эффективности вашей маркетинговой деятельности и оптимизации производительности. Другими словами, электронная коммерция может определять стратегические маркетинговые действия, которые приносят больше продаж, а также лучше распределяют ресурсы. Для этого они обращаются за помощью к технологиям.

Однако это не просто отличить привлекательные аналитические инструменты от тех, у кого есть точные данные . Тем не менее это имеет основополагающее значение для этого. В конце концов, какая польза от атрибуции, когда данные за ней ложны? Это эквивалентно высказыванию « если мои данные должны были показать …», не изучая то, что в настоящее время истинно, чисто теоретическое.

Точность ваших данных определяется описанием двух ключевых процессов: настройка правильной структуры данных и фактический сбор данных.

Настройка структуры данных точно

Чтобы не упускать из виду большую картину, должна быть рамка для всех взаимодействий, которые потребители имеют с брендом или продуктом. Общей основой для грубой сортировки маркетинговой деятельности является различие в платных, собственых и заработанных каналах, где:

• Платные — относится ко всем оплачиваемым маркетинговым мероприятиям в партнерстве с внешними поставщиками для доступа и доступа к потенциальным потребителям, таким как реклама в поисковых системах, реклама в социальных сетях и через партнерские партнеры
• Собственные — относится к вашим собственным маркетинговым действиям, таким как электронные письма существующим клиентам или самоуправляемому сообществу — как правило, расходы на средства массовой информации касались лишь технической реализацией маркетинговых мероприятий.
• Заработанные — это все контакты, которые генерируются бесплатно и часто из-за других маркетинговых мероприятий, таких как прямой доступ к веб-сайту, ссылки с других сайтов, результаты органической поисковой системы и взаимодействие в социальных сетях

Это означает, что электронная коммерция, которая намеревается провести атрибуцию, чтобы полностью проанализировать свою маркетинговую стратегию, должна гарантировать, что все эти взаимодействия могут быть захвачены. По крайней мере, если целью атрибуции является оптимальное распределение маркетинговых бюджетов, все оплачиваемые взаимодействия должны регистрироваться.

Понимание различных методов сбора данных

Сегодня большинство электронной коммерции собирают данные с помощью инструментов, предназначенных для отслеживания, управления контейнерами и анализа. Часто многие из этих решений также служат средствам массовой информации и, следовательно, имеют тенденцию предоставлять данные, благоприятствующие их собственным каналам или средствам массовой информации. Поскольку качество правил атрибуции зависит от точности и глубины собранных данных, любая не нейтральная информация будет изменять фактические результаты в конце.

Какие методы сбора данных используют ваши технологии?

• Перенаправления
  Для платных каналов, перенаправления являются стандартными для обеспечения 100% точного распределения трафика.
  Однако основным недостатком является узкое место, поскольку значительная часть маркетинговых мероприятий управляется через одну центральную инфраструктуру; Любой отказ приведет к потере важной информации о продажах.
• Параметры URL- адреса
  Параметры URL могут быть добавлены для перенаправления для подачи других систем, используемых параллельно с соответствующими данными. Однако это может легко выйти из строя из-за технических возможностей сторонних инструментов, что приводит к некорректному распределению трафика, например, для прямого ввода или органических ссылок.
• Ссылки
  Ссылки содержат ранее посещаемый веб-сайт. Они очень ненадежны, поскольку их можно манипулировать с небольшими техническими усилиями. Он часто становится пулом для не опознанного или не отслеживаемого трафика из других методов.

Поскольку каждый метод сбора имеет свои плюсы и минусы, важно обеспечить, чтобы ваша технология была нейтральной и поддерживала их комбинацию для наилучшего сбора данных и сортировалась в определенную структуру данных по выбору электронной коммерции.

Факторы, влияющие на точность сбора данных

Хотя методы сбора данных играют большую роль в точности собранных данных, существует множество других препятствий для объединения точных путей клиентов.

Отслеживание препятствий
Когда дело доходит до отслеживания, цель состоит в том, чтобы отслеживать все возможные взаимодействия, которые клиент имеет с вашим брендом или продуктом. Тем не менее, существует несколько способов предотвращения отслеживания, таких как использование рекламного блока или отключение отслеживания через настройки браузера и устройства. Они часто являются результатом того, что клиенты затрудняют отслеживание, поскольку они больше не хотят, чтобы на них влияли объявления с плохой ориентацией. На стороне электронной коммерции могут быть также сценарии или ошибки веб-сайта, которые не были решены, в результате чего отслеживание будет безуспешным.

Одним из лучших способов минимизации этих помех является использование файлов first-party cookie, реализованных непосредственно через ваш домен. Кроме того, существуют другие методы отслеживания, которые не включают файлы cookie. Вместо этого технология сопоставляет техническую информацию с браузером и устройством пользователя, чтобы объединять несколько сенсорных точек в одно путешествие клиента.

Нарушение смены носителей информации
В сегодняшнем многоканальном мире потребители постоянно переключаются между каналами и устройствами. Часто это приводит к отслеживанию контрольных точек, что приводит к потере или неправильной интерпретации путей клиентов. Вот наиболее распространенные сбои и небольшие обходные пути для них:

• Офф-лайн в онлайн
  -коммерция может преодолеть это, используя отдельные домены, выделенные целевые страницы или ваучеры, чтобы связать путешествие от взаимодействия с брендом в автономном режиме, до доступа к информации в Интернете.
• Телевизор в онлайн
  Это можно преодолеть с помощью телешоу или аналогичных мер, таких как офлайн к онлайн.
• Настольная на мобильную сеть
  Это одна из самых распространенных точек прерывания. Лучший способ — побудить пользователей регистрироваться в своих профилях как на настольных, так и на мобильных веб-сайтах или привлекать платформы управления данными (DMP) для соответствия идентификаторам пользователей идентифицированным пользователям.
• Мобильный веб в приложение.
  Мобильные SDK для отслеживания трафика, такие как Adjust, могут помочь преодолеть эту точку остановки.
• Электронная почта в браузер
  Электронная коммерция может активировать отслеживание показов, поэтому в путешествии клиента есть сенсорная точка, которая идентифицирует, что взаимодействие до браузера основано на просмотре рекламного носителя по электронной почте.

Огороженные Сады (Walled gardens)
Как правило, рекламные платформы являются открытыми и щедрыми с их собранными данными — это до тех пор, пока они не находятся в монопольном положении. Однако чем больше игрок рынка, тем более закрыта экосистема. Они обычно представляют данные, которые отбираются или агрегируются, с несовместимыми техническими стандартами, что затрудняет создание связи с другими сторонними системами.

Walled Gardens (например, Google) ослабляются рекламными гигантами (например, AdWords), поэтому вы чувствуете себя как дома, работая с ними. Их широкий охват делает их неизбежными, и они предлагают отслеживание атрибуции и конверсии на основе правил, которые не являются ни нейтральными, ни бюджетными.

Обходным путем для электронной коммерции является обмен данными и услугами с большими монополистами столько, сколько необходимо, но и как можно меньше. Поэтому, используя независимое решение для отслеживания и атрибуции, AdWords, Criteo и Facebook отделены от своих правил. Таким образом, вы можете создать соотношение цены и качества в соответствии с вашими правилами.

Со всеми собранными данными мы узнаем в следующем выпуске, сколько ваших собранных данных можно использовать для значимой атрибуции.

Вот часть 2 мастер-класса, сделанная оператором Робертом Шнайдером. Мастер-класс проводился на немецком языке.

Поймайте остальную часть атрибуции в электронной коммерции: Часть 1 | Часть 3