Modele de atribuire în marketing digital – avantaje și limitări

Modelele de atribuire sunt convenții prin care unui sau mai multor canale li se atribuie un anumit volum de succes în realizarea indicatorilor (vânzări, lead-uri, abonări șamd).

Printr-un model de atribuire se alocă credit parțial sau total unui anume canal de trafic iar succesul se împarte după perioada de timp în care traficul a venit în relație cu celelalte campanii de trafic.

Modelele de atribuire sunt prezente în lumea marketingului digital deja de ceva timp, cu toate avantajele și limitările sale.

A început în România să se vorbească mai des despre atribuire undeva prin 2013, atunci când marketingul afiliat era în mare vogă și Facebook începea să crească. Atunci, aceste canale de trafic (social și afilierea) începeau să contribuie din ce în ce mai considerabil la vânzări și în multe cazuri se intersecta cu alte activități de promovare plătite (preponderent Google Ads), era o bătaie de cap pentru director de marketing atunci când veneau doi specialiști și amândoi se lăudau cu aceeași vânzare(pe merit).

Este practic același lucru și când te uiți la tranzacțiile neduplicate arătate de către platforme, de exemplu, dacă lași modelul de atribuire standard din Facebook și ai o campanie de remarketing, te vei trezi că Facebook creditează în propria tranzacție că aproape toate conversiile tale au fost prin ei.
Personal nu mă uit niciodată la altceva decât reach, clicks, CTR și cost în Facebook Ads.

Și, atunci, chiar dacă platformele raportează un succes, acesta trebuie atribuit printr-o anumită convenție.

Modelele de atribuire sunt convenții

Trebuie cumva insistat pe faptul că un model de atribuire atunci când se decide a fi standardizat pentru evaluarea unor canale de trafic (plătite sau nu) nu înseamnă că este infailibil și în niciun caz nu va judeca unitar canalele de trafic. Unele canale de trafic vor fi avantajate prin natura tipului de trafic (Ex: remarketingul pe last click), alte canale vor primi prea puțin credit.

Un client pe fashion este mult mai probabil să comande un produs pentru că a fost influențat de ultima reclamă plătită, pe când un client care comandă un electrocasnic poate să ajungă la advertiser după ce a a interacționat cu mai multe sau chiar toate canalele de promovare – nu ar trebui să ne mire că pentru o achiziție plătim clientul în 5 platforme.

Sunt mai multe modele de atribuire tocmai pentru că procesul de achiziție deseori diferă de la industrie la industrie.

Cel mai bun director de marketing cu care am lucrat (prea puțin aproape) avea obiceiul ca atunci când analiza campanii mari să analizeze pe mai multe modele de atribuire traficul din campanie, deși standard la nivel de companie era setat un model de atribuire.

Modelele de atribuire cele mai răspândite

În prezent, se folosesc preponderent cinci-șase modele de atribuire, deși existența unora dintre ele este mai mult exemplificativă decât practică.

Last non direct – întregul trafic direct este ignorat și meritul complet pentru vânzare este atribuit ultimului canal pe care clientul a dat clic înainte de a efectua conversia – Este cel mai răspândit model de atribuire folosit inclusiv în companii mari care au în ADN marketingul online, din experiența mea, atât în România, cât și pe afară.
Motivul este relativ simplu – modele de atribuire rezolvă problema alocării costurilor, ori, aproape în toate cazurile traficul direct vine fie fără cost de marketing, fie costul a fost pe un canal anterior vânzării.

Dezavantajul pe Last non direct este că în anumite industrii pot exista canale de conversie care nu sunt upper sales funnel – adică sunt canale care deschid procesul de achiziție și nu îl închid.

Last click – Este practic raportarea default din Analytics, folosită încă de prea mulți. Prin această raportare tot succesul conversiei este atribuit ultimului canal de trafic prin care vizitatorul a inițiat sesiunea. Dacă ai o campanie TV, de exemplu, traficul direct va fi foarte avantajat de această raportare.

First click – Similar cu last click, doar că aici se acordă credit primei surse de trafic. Se ignoră interacțiunile următoare și se consideră că întregul merit este dat primului canal care a adus vizitatorul. Îi înțeleg logica și poate fi o modalitate foarte interesantă de a crește.

Liniar – Fiecare canal de trafic primește un procent din meritul conversiei. Dacă sunt 4 canale de trafic care au adus vizitatorul pe site, fiecare canal va primi 25% din succes.

Time decay – Similar cu Liniar, însă aici cu cât interacțiunea este mai aproape de momentul conversie, se alocă un credit mai mare.

Position based – Pentru acest model de atribuire se atribuie credit primei și ultimei surse de trafic câte 40%, iar toate punctele intermediare de trafic primesc 20% din credit; considerând că primul canal și ultimul sunt cele mai importante pentru realizarea conversiei.

Mai general este explicat de către Google aici.

De ținut cont este că se pot realiza în Google Analytics și modele custom, iar în general companiile mari aplică o personalizare (minimă) a unui model de atribuire în rapoartele interne:

Personalizarea pe care aș face-o eu obligatoriu unui model de atribuire este perioada de decizie, sau anume perioada în care se atribuie conversia. În industrii rapide perioada de decizie poate fi de 1-2 zile, în altele mai complexe (precum IT&C) perioada de decizie poate fi cam de o lună.

Complexitatea dată de interacțiunea canalelor și device-urilor

În momentul în care a început să se discute despre modele de atribuire, traficul de pe dispozitive mobile nu era în nici pe aproape de 10% din total trafic, ce să mai vorbim de a domina internetul. Apăreau primele tablete care aveau un vârf de navigare seara după 19:00 și apăreau primele magazine online optimizate pentru tablete.

Astăzi însă, avem cel puțin un telefon mobil și mai intrăm pe internet de pe cel puțin încă un dispozitiv de tip desktop de-a lungul zilei. Asta înseamnă o fragmentare a datelor și un cookie nou, practic poate fi comun pentru ca un client să fie cu trei cookie-uri – cel de la laptopul de serviciu, cel de acasă și cel de pe telefonul mobil. Am scris despre această fragmentare aici.

Istoricul de navigare pentru advertiseri este fragmentat și cel mai probabil se traduce în sesiunile de vizite directe sau căutările în google după nume produs/serviciu + nume advertiser, pe care unii încearcă să îl dea ca fiind word of mouth. Nope, nu are legătură.

Pentru toate aceste patternuri de navigare, nu există soluție în cookie-uri de sesiune sau de navigare și singurul lucru care poate uni sesiunile de navigare reprezintă contul – identificatorul de client. Ori, asta poate face, eventual, un magazin uriaș care are bază de clienți mare și își ține clienții logați desktop/mobile – dar pentru cei mai mulți însă acest lucru este utopic.

Ar mai fi soluția prin Google, dar în contextul GDPR, nu vom primi informații prea complete cu privire la navigarea utilizatorilor, chiar dacă datele sigur sunt accesibile și probabil știute(că nu degeaba ai un sistem de operare, un browser, un motor de căutare și alte servicii conectate).
De ținut cont că totuși Google a lansat o raportare cross-device în Analytics și cel puțin pe partea de Device Overlap pare că începe să ofere date, deși încă ridic o sprânceană dacă datele sunt corecte/complete.

Cred că în următorii ani va conta din ce în ce mai mult experiența, și chiar dacă sunt un om al datelor, pur și simplu uneori datele sunt incomplete sau spun o poveste doar pe jumătate – așadar contează și acel feeling că faci ce trebuie.