Atrybucja dla opornych w 5 punktach. O co chodzi z modelowaniem atrybucji?

Modelowanie atrybucji to jedna z tych magicznych fraz, które często pojawiają się podczas planowania i realizacji działań marketingowych, ale nierzadko okazuje się, że niewiele osób wie, o co tak naprawdę chodzi. No więc – czym jest modelowanie atrybucji i co możesz dzięki niemu osiągnąć?

1. Atrybucja, czyli przypisanie konwersji

Atrybucja jest ściśle związana z konwersją, czyli pożądaną przez nas akcją wykonaną przez użytkownika na naszej stronie internetowej. Model atrybucji to zbiór reguł, który określa do którego punktu kontaktu na ścieżce konwersji będzie przypisana konwersja. Obejmuje wszystkie cyfrowe kanały kampanii – display, e-mail, social media, płatne i bezpłatne wyszukiwania oraz odesłania. Atrybucja więc to nic innego jak przypisanie udziału poszczególnych kanałów w konwersji. Pozwala skutecznie ocenić efektywność wykorzystywanych przez nas kanałów.

2. Last click to za mało 

Proces zakupowy często wymaga więcej niż jednej wizyty w serwisie, a więc – więcej niż 1 interakcji, aby powstała konwersja. Według badań, jedynie 2% internautów przechodzi do płatności przy pierwszej wizycie na stronie. Zanim to nastąpi, użytkownicy często odwiedzają dany serwis wielokrotnie, przychodząc z różnych źródeł. W międzyczasie wchodzą w inne interakcje z marką, takie jak wyświetlenia reklamy czy interakcje poza serwisem www (portale społecznościowe, porównywarki, portale opinii i promocje offline).

Mimo oczywistości, że ostatnia interakcja nie odpowiada w 100% za uzyskanie konwersji, większość systemów mierzenia efektywności reklamy online opiera się prawie wyłącznie na analizowaniu źródeł ostatniej wizyty przed konwersją. „Model ostatniej interakcji”, „Model ostatniego kliknięcia niebezpośredniego” czy „Model ostatniego kliknięcia w Adwords” to niektóre modele domyślne w Google Analytics, które mogą czasami prowadzić do mylnych wniosków, a w efekcie – do nietrafnych decyzji.

3. Analiza ścieżek wielokanałowych

Aby odpowiedzieć na pytanie: który z wykorzystywanych kanałów ruchu jest najbardziej efektywny, nie wystarczy analizowanie pojedynczych źródeł ruchu. Jeżeli użytkownicy serwisu, tak jak na poniższym raporcie, potrzebują więcej niż dwóch interakcji, aby skonwertować, przy ocenianiu efektywności kanałów ruchu należałoby sięgnąć po analizę ścieżek wielokanałowych.

atrybucja2

Raport „Długość ścieżki” pokazuje nam, w ile interakcji z naszym serwisem wchodzi użytkownik zanim skonwertuje. W powyższym przykładzie interakcje pod tytułem: „wchodzę i kupuję” przynoszą tylko 25 % obrotu klienta, cała reszta przychodu generowana jest przez dłuższe ścieżki.

Analiza ta umożliwia identyfikację najczęstszych ścieżek konwersji, jakie przebywają użytkownicy na drodze do konwersji. Ścieżka konwersji jest to sekwencja interakcji użytkownika ze stroną, która poprzedza każdą konwersję.

Dzięki tej analizie wiemy już naprawdę sporo o drodze, jaką przechodzą nasi użytkownicy do konwersji. Jednak do pełnego obrazu, brakuje nam jeszcze odpowiedzi na pytanie: które z kolejnych interakcji użytkownika w największym stopniu odpowiadają za konwersję? To właśnie moment, kiedy musimy sięgnąć do modeli atrybucji.

4. Rodzaje modeli atrybucji

Google Analytics oferuje nam siedem domyślnych modeli atrybucji, z których możemy korzystać. Poniżej cztery z nich:

  • Model ostatniego kliknięcia niebezpośredniego – 100% udziału w konwersji przypisuje się do ostatniego kanału, który nie był wejściem bezpośrednim na stronę, a który użytkownik wykorzystał, aby odwiedzić serwis przed konwersją. Wadą tego modelu jest fakt, że całkowicie pomija wpływ innych, wcześniejszych kanałów. Wynika z założenia, że użytkownicy, którzy odwiedzają nasz serwis bezpośrednio – muszą już nas dobrze znać, a więc pochodzą np. z poprzedniej kampanii reklamowej.
  •  Atrybucja „First Click” – ten model powinien być wykorzystywany w momencie, kiedy interesuje nas pierwsze źródło odwiedzin z jakiego na stronę trafił internauta, który następnie dokonał konwersji. Może tak być np. w sytuacji, kiedy nasza marka lub produkt dopiero pojawiły się na rynku i zależy nam głównie na budowaniu świadomości. Wówczas możemy zdiagnozować, jaki kanał najlepiej spełnia ten cel.

atrybucja4

  • „Uwzględnienie pozycji” – to model uwzględniający pozycję na ścieżce konwersji, który największy udział w jej wygenerowaniu przypisze pierwszemu i ostatniemu źródłu odwiedzin (np. dla pierwszego i ostatniego kanału możemy zdefiniować po 40% udziału). Kanały, które wygenerowały odwiedziny pomiędzy pierwszym, a ostatnim źródłem otrzymają tylko niewielki udział w pozyskaniu konwersji (pozostałe środkowe kanały po 20% udziału). To przydatny model, jeśli w naszych działaniach promocyjnych w dużym stopniu wykorzystujemy remarketing. Pierwszy punkt styku z użytkownikiem powie nam, gdzie warto „oznaczać” internautów, a ostatni gdzie intensyfikować widoczność naszej reklamy. „Uwzględnienie pozycji” jest to często również dobry model wyjścia do budowania własnego modelu atrybucji.

atrybucja5

  • „Rozkład czasowy” – w modelu rozkładu czasowego największy udział w konwersji otrzymują ostatnie, „najświeższe” kanały, dzięki którym użytkownik trafił do nas przed konwersją. Pierwszy kanał otrzymuje najmniejszy udział w konwersji. Dlaczego tak? Założeniem tego modelu jest przekonanie, że każda kolejna interakcja użytkownika z serwisem, coraz bardziej przybliża go do konwersji. Model rozkładu czasowego można z powodzeniem wykorzystać w kampaniach, które wykorzystują różne kanały promocji na różnych etapach kampanii i ich zadaniem jest stopniowe budowanie zaangażowanie użytkowników.
    Z domyślnych modeli atrybucji w Google Analytics, ten model najlepiej odzwierciedla „lejek” – proces budowania świadomości marki, a następnie zaangażowania naszych użytkowników. 

5. A może własny model? 

O tym, że każda organizacja powinna mieć indywidualny model atrybucji podczas IAB Internet Week* mówił Łukasz Pawlik, CEO Novem:

„Każdy klient musi mieć własny model atrybucji, nie ma uniwersalnego modelu atrybucji opublikowanego przez jakiegoś profesora z Harvardu albo przez jakąś dużą agencję amerykańską, która zbadała, obliczyła i powiedziała: to stosujcie. Każda branża jest inna, każdy klient jest inny, każdy produkt jest inny. Uważam, że – przynajmniej na razie –  algorytmy nie potrafią zastąpić człowieka, który zna produkt, wie o co chodzi w konkretnych kampaniach, rozmawia z klientem, itd.”.

Google Analytics umożliwia nam tworzenie własnych modeli. Tworzenie modeli niestandardowych wymaga znajomości specyfiki sektora, w którym działa serwis, naszego modelu biznesowego i użytkowników.

atrybucja6

Porównanie raportów prowadzonych w modelu „Last click” oraz w modelu niestandardowym. W kanale „Afiliacja” liczba konwersji zmniejsza się z 1000 na 884 , a w kanale Youtube wzrasta z 48 na 87 konwersji.

Własny model atrybucji to potężne narzędzie w analizie ścieżek wielokanałowych.  Dzięki niemu można efektywnie zarządzać dostępnymi zasobami oraz planować działania marketingowe, które zwiększą efektywność sprowadzanego na stronę ruchu, w efekcie umożliwią uzyskanie większej liczby konwersji przy takim samym budżecie.

*Wypowiedź z IAB Internet Week 2015.

Share Button