Атрибуция в электронной торговле Часть 4: Понимание и построение вашей модели атрибуции

Мы исследовали релевантность ваших данных для атрибуции в третьей части этой серии .
Мы изучили количество собранных вами индивидуальных путешествий клиентов и то, что это значит для вашего бизнеса. В конце концов, атрибуционные модели становятся ненужными, когда в путешествии клиента есть только один момент.

В этой статье мы рассмотрим общее недоразумение процесса AIDA, а также основу для создания модели атрибуции, которая соответствует потребностям вашего бизнеса.

Проблема с AIDA

Человеческая природа должна сортировать неизвестное в рамках, о которых известно. Аналогичным образом, легко отсортировать все непредсказуемые поездки клиентов, чтобы отразить известную маркетинговую модель AIDA.

Эта модель предполагает линейный поведенческий процесс, когда потребитель узнает о бренде или продукте, читает на нем, начинает его желать, а затем покупает.
Что касается каналов, то это означает, что воронка начинается с рекламы баннеров сверху, проходит через блоггеров, затем сравнивает цены и через ваучерные и кассовые порталы или прямую покупку через сайт внизу. Это звучит логично, верно?

В действительности, не все потребители проходят этот линейный поведенческий процесс. Фактически, каждый из этих каналов может отображаться в любом положении.

Проблема №1: Первая точка контакта не всегда является началом процесса принятия решений

Просто случайно первая зарегистрированная контактная точка с этим потребителем является первой точкой касаня. Это не обязательно означает, что процесс принятия решений начался в этот момент. Это особенно ясно, когда мы также изучаем временной интервал между точками. Можно предположить, что впечатление от рекламного баннера без дальнейших действий в течение следующих двух дней не повлияло на решение о покупке. Или нажмите на результат поисковой системы, который не привел к действию в течение следующих трех недель. В таких случаях модель первого щелчка или модель внимания-распада (также известная как модель ванны) переоценили значение первой сенсорной точки.

Проблема № 2: Позиция в путешествии клиента не всегда отражает позицию на AIDA

Использование определенных каналов определяет определенную позицию в процессе принятия решений. Однако каузально некорректно определять важность канала относительно позиции в поездке клиента.
Например, если сайт сравнения цен является точкой контакта в середине поездки клиента, это не означает, что клиент теперь автоматически переходит на фазу Desire. Вместо этого это может быть канал, где потребитель узнает другой продукт, о котором они раньше не знали.

Это ставит вопрос о сборке моделей атрибуции, которые заталкивают путь клиента в горизонтальную линию. Процессы принятия решений хаотичны. Они прыгают туда и обратно в рамках предполагаемой модели AIDA, так же, как интерес потребителя к бренду или продукту растет и легко исчезает.

Построение собственной модели атрибуции

Теперь, когда мы поняли принципы атрибуции, давайте вместе создадим сценарий:

Вы определили цели продаж, подходящую маркетинговую стратегию и несколько лет данных и опыта из нескольких маркетинговых каналов. Ваше намерение состоит в том, чтобы определить сильные стороны в ваших маркетинговых каналах и оптимизировать вашу стратегию в режиме реального времени для еще большего успеха. Итак, давайте создадим детерминированную модель атрибуции, которая (как упоминается в части 1 ) наиболее подходит, когда вы определяете набор правил, основанных на ясном намерении.

Что еще следует учитывать при создании вашей модели атрибуции?

  • Разная структура затрат.
    Распределение затрат может очень много. В конце концов, ваши медийные объявления имеют цены за тысячу показов и цены за клик, партнерские сети и ваша прямая сеть издателей имеют комиссии CPA. И у вас есть ваучерные кампании или разные правила комиссии для ваших издателей для привлечения новых и существующих клиентов. Поэтому вы должны убедиться, что эта модель атрибуции позволяет нескольким победителям на основе их соответствующей модели затрат.
  • Клики и показы объявлений
    Клики по вашим объявлениям легко измерить. Но вы также заинтересованы в выяснении косвенного влияния рекламы на вашу досягаемость? В частности, если вы потратите на него большой бюджет, вы, вероятно, захотите. В этом случае было бы целесообразно, чтобы рекламные показы были отнесены по-разному … если возможно. Естественно, вы хотели бы определить разные периоды действия для кликов и показов объявлений. В конце концов, если действие происходит через 2 недели после показа рекламы, это может быть необязательно из-за показа рекламы. Это, возможно, все еще актуально для клика по объявлению, так как это активное действие.
  • Группы
    Чтобы отобразить свою маркетинговую воронку в модели атрибуции, вы можете организовать всех партнеров по отображению, филиалов, платных поисков и органических источников в одну группу атрибуции «Маркетинговый пул». Из предыдущих анализов ваши блоггеры не имеют шансов стать победителем всякий раз, когда есть SEM или стимулированная реклама, даже если они оказывают положительное влияние на ваш бренд. Поскольку они оплачиваются производительностью, они получают свою собственную группу атрибуции. Кроме того, когда дело доходит до Facebook Ads, вы хотели бы отслеживать и вознаграждать продвигаемые посты отдельно от баннерной рекламы. Продвигаемые посты принадлежат группе «Маркетинг контента» и приписываются более низким весом. Таким образом, они выигрывают только в том случае, если в период действия не был включен контакт с блоггером.

Давайте представим модель атрибуции, которая учитывает все вышесказанное:

В этом случае уровень 1 имеет самый высокий вес, а уровень 6 — самый низкий. Это означает, что последний уровень 1-го канала в путешествии клиента выиграет, тогда как последний уровень 6-го канала будет побеждать только в том случае, если каналы на всех других уровнях не появятся в поездке клиента. Это, конечно, только в том случае, если они действительны в течение их отдельных периодов атрибуции.

Итак, теперь мы изучили макроэлемент атрибуции, факторы, которые влияют на точность отслеживания данных, пропорцию ваших данных, которая имеет отношение к атрибуции, и теперь вместе создаем нашу гипотетическую модель атрибуции. Прежде чем мы попрощаемся с нашей серией «Attribution in E-Commerce», у нас есть один последний важный взнос, который поможет вам решить для вашего бизнеса, сколько из них было реалистичным и достаточно практичным для вашего бизнеса. Будьте на связи!

Вот часть 4 мастер-класса от главного редактора журнала Роберта Шнайдера. Мастер-класс проводился на немецком языке.

Поймайте остальную часть атрибуции в электронной коммерции: Часть 1 | Часть 2 | Часть 3

 

Share this post

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.