Come utilizzare l'attribuzione algoritmica per ludicizzare la conversione e promuovere la crescita dell'intera canalizzazione

Come si guida una crescita redditizia se non si è sicuri di dove allocare i propri dollari di marketing? Nel mondo sempre più frammentato di oggi, in cui i percorsi degli acquirenti si estendono su più dispositivi, canali e punti di contatto prima di sfociare in una conversione, questa domanda rimane più importante che mai.

La risposta è l'attribuzione algoritmica.

Con la crescita accelerata di nuovi canali e tecnologie digitali, i consumatori sono diventati più esperti (con tempi di attenzione sempre più brevi). Secondo uno studio Cisco, un cliente impiega in media 56 punti di contatto per effettuare un acquisto. Per gli esperti di marketing che cercano di ottenere un quadro completo delle prestazioni, ora è il momento di passare a forme più complete di misurazione del marketing.

Che cos'è un modello algoritmico di attribuzione multi-touch (MTA)?

L'attribuzione single-touch è stata il modello cardine per diversi anni; la sua facilità d'uso e popolarità deriva dai suoi legami con Google Analytics. Tuttavia, un modello di attribuzione single-touch attribuisce il 100% del credito di conversione a un solo touchpoint senza essere in grado di valutare l'impatto di ogni singolo touchpoint (e le azioni intraprese dall'utente durante quella sessione) che portano a una conversione. Di seguito sono riportati alcuni esempi di modelli di attribuzione a tocco singolo:

• Ultimo tocco: concede il 100% del credito all'ultimo punto di contatto di marketing prima della conversione
• Ultimo clic: attribuisce il 100% del credito all'"ultimo clic" prima della conversione
• Primo tocco: attribuisce il 100% del credito al primo touchpoint di marketing (il canale o l'attività che ha acquisito il cliente)
• Primo clic: attribuisce il 100% del credito al “primo clic”

In breve, semplicemente non ha senso assegnare ciecamente credito a un singolo touchpoint di conversione senza rima o motivo. Probabilmente stai già investendo i tuoi dollari pubblicitari in diversi canali e campagne, quindi perché non essere quel marketer lungimirante e iniziare ad assegnare credito, in base ai dati, a ogni azione dell'utente sulla base del suo reale contributo alla conversione?

I modelli MTA algoritmici sono la nuova best practice per assegnare il credito più accurato e pertinente possibile ai punti di contatto con i clienti, ampliando la comprensione da parte degli esperti di marketing di come le diverse interazioni di canale influiscono direttamente sulle prestazioni di marketing. Ecco un esempio di come potrebbe essere un tipico percorso del cliente:

Misurando in modo ottimale le prestazioni di ogni punto di contatto (e le azioni dell'utente durante quei punti di contatto), l'MTA algoritmico ha dimostrato di essere di gran lunga superiore rispetto ai modelli first-touch o last-touch.

Andando più in profondità, l'attribuzione algoritmica cerca le differenze nei modi in cui i clienti che si convertono interagiscono con il marketing rispetto a quelli che non lo convertono, consentendo ai professionisti del marketing di ludicizzare oggettivamente il credito a quei coinvolgimenti con conversioni più elevate. In sostanza, cerca modelli tra segmenti di pubblico redditizi rispetto a segmenti di pubblico non redditizi. Quando trova modelli coerenti nella sequenza delle persone che si convertono, si concentra maggiormente su questi modelli.

Considerazioni chiave nella scelta di un modello di attribuzione che funzioni per il tuo core business

Google Ads e Google Analytics attualmente utilizzano un approccio basato sui dati (DDA) all'attribuzione multi-touch, che attribuisce il merito delle conversioni in base al modo in cui le persone interagiscono con i tuoi vari annunci e decidono di diventare tuoi clienti. Ma non dovresti solo considerare l'utilizzo di un modello DDA o MTA di terze parti, dovresti fare un ulteriore passo avanti e aggiungere "conversioni soft" come punti di contatto che alimentano le tue piattaforme. Una conversione soft comune sarebbe un cliente che aggiunge al carrello, mostrando un interesse dimostrabile per il tuo prodotto o servizio. Mentre molti esperti di marketing tengono già traccia di quell'evento in Google Analytics per facilitare il remarketing, si potrebbe approfondire assegnando l'abbandono del carrello come obiettivo nella piattaforma per monitorare dove stanno perdendo clienti. Ecco un esempio di un visitatore che interagisce con diverse conversioni soft prima di effettuare un acquisto:

Ho trascorso 30 secondi sul sito→ visitato più di 3 pagine di dettaglio del prodotto→ guardato le recensioni dei prodotti nella pagina→ aggiunto al carrello→ iniziato il checkout→ acquisto

Invece di assegnare il 100% del valore al punto di contatto finale (acquisto), i marketer devono passare a un modello MTA algoritmico che tenga conto di altre conversioni soft esistenti in quel percorso di conversione. Alcune metriche e caratteristiche essenziali per il nucleo dell'algoritmo includono:

• Considerando tutti i canali di marketing attivi
• La natura del touchpoint (es. clic, download, registrazione)
• Il livello di coinvolgimento degli utenti sul sito (ad es. tempo trascorso sulla pagina)
• Adattarsi quando il media mix si evolve

Adottando questa visione più olistica dei tuoi clienti, puoi inserire questi dati nelle tue tecniche di offerta automatiche e manuali e ottimizzare le campagne di conseguenza. La combinazione della condivisione del credito tramite MTA e dell'assegnazione di valori alle conversioni soft tramite l'attribuzione algoritmica può portare alla ludicizzazione definitiva del performance marketing.

Utilizzo di un modello MTA algoritmico per massimizzare il ritorno sull'investimento di marketing

Sebbene la scorciatoia sia semplicemente utilizzare Google Analytics gratuitamente e operare in base al loro modello dell'ultimo clic per determinare da dove provengono le conversioni, semplicemente non è un vero riflesso del percorso del cliente di oggi.

Un modello MTA algoritmico ti consente di identificare più dei semplici canali che funzionano bene in un dato punto di contatto. Il vero potere di questo approccio è la sua capacità di aiutare gli esperti di marketing a capire come i loro canali funzionano di pari passo per portare i clienti lungo la canalizzazione verso un'eventuale conversione. Altri vantaggi includono:

• Misurazione unificata: migliori informazioni sugli sforzi di marketing per una visione olistica e integrata del coinvolgimento dei clienti
• Ottimizzazione in tempo reale: una comprensione dettagliata di ciò che sta funzionando per raggiungere il pubblico giusto al momento giusto con il messaggio giusto
• Investimenti più intelligenti: potenti informazioni di marketing per prendere decisioni di spesa più intelligenti e ottenere un maggiore ritorno sull'investimento (ROI)

In poche parole: aiuta gli esperti di marketing a capire cosa funziona e cosa no e a dedicare fondi ai canali che forniscono il ROI più elevato. Se una delle seguenti condizioni si applica alla tua attività, dovresti utilizzare un MTA algoritmico qualificato:

1. Stai facendo marketing attraverso più canali e reti: l'attribuzione algoritmica non avrà molto valore aggiunto a meno che tu non stia commercializzando attraverso più piattaforme pubblicitarie. A questo punto, il percorso di acquisto dei tuoi clienti non è così semplice, il che significa che hai bisogno di un modo più sofisticato per informare l'allocazione del budget tra le piattaforme pubblicitarie.
2. Stai valutando o acquistando attivamente canali offline: il momento in cui ti impegni nel marketing offline come la stampa, le fiere e così via, è il momento in cui Google Analytics diventa inadeguato per fornire dati rilevanti. Se non riesci a misurare il tuo marketing offline, non hai modo di sapere dove aumentare o ridurre la spesa.
3. Il tuo team ha fissato obiettivi e aspettative realistici: i vantaggi di un modello algoritmico raramente vengono realizzati dall'oggi al domani. Tutti i team coinvolti dovrebbero capire che stai costruendo le basi di marketing necessarie per i prossimi due anni, non per domani. È probabile che per i primi mesi le tue campagne verranno pubblicate senza alcuna ottimizzazione algoritmica al fine di stabilire un benchmark del rendimento di base.
4. Devi mostrare come il tuo marketing sta producendo risultati: in un mondo ideale, sarebbe bello incanalare i soldi del marketing in ogni canale possibile. Ma, in realtà, i marketer hanno un budget limitato e devono massimizzare il ROI su tutta la linea. La soluzione: una strategia di attribuzione algoritmica consente ai team di marketing di ottimizzare le proprie campagne al fine di ottenere maggiori entrate per ogni dollaro speso e tagliare qualsiasi tattica che non ha prestazioni ottimali.

Come scegliere il software di attribuzione adatto alle tue esigenze

Il passaggio successivo consiste nel cercare un software di attribuzione di marketing che ti consenta di misurare più dei semplici clic, raccogliere le conversioni dalle singole piattaforme e integrarle per ottenere dati di conversione complessivi accurati. Ecco alcuni suggerimenti per iniziare:

• Prendi in considerazione strumenti software che gestiscono e tracciano modelli MTA complicati, come un dashboard di analisi o un meccanismo di reporting che offre dettagli sia di alto livello che granulari sulle prestazioni di ciascun canale e touchpoint
• Cerca soluzioni che offrano la possibilità di vedere come si comportano i clienti e interagiscono con il tuo marchio su più canali. Avere un dashboard centralizzato fornisce le informazioni accurate necessarie per l'analisi multicanale.
• Soprattutto, assicurati che il sistema reinvii i dati nelle piattaforme. Mentre un sofisticato modello MTA potrebbe aiutare gli esseri umani a capire meglio cosa funziona e cosa no, dobbiamo anche informare le offerte automatiche che si verificano durante l'asta per sbloccare veramente i vantaggi dell'MTA.

Ricorda che i dati di per sé sono intrinsecamente inutili; guidare verso informazioni fruibili è l'obiettivo finale di qualsiasi azienda.

Applicare e approfondire le informazioni sui clienti attraverso l'ottimizzazione continua

L'MTA algoritmico non è un evento da impostare e dimenticare. Per liberare il suo pieno potenziale, è fondamentale testare, analizzare e ottimizzare ulteriormente il tuo modello per informare i tuoi sforzi di marketing e assicurarti di raggiungere i clienti giusti al momento giusto.

Ad esempio, l'identificazione e il monitoraggio di conversioni soft come l'abbandono del carrello possono portare a informazioni cruciali ed essere il primo passo verso l'ottimizzazione continua.

Il vero scopo di una strategia di attribuzione algoritmica è aiutare i marketer a investire nelle esperienze che hanno dimostrato di guidare la crescita. Mentre la realtà è che la maggior parte dei marketer tende ad avere una comprensione incompleta (o addirittura falsa) di ciò che motiva i propri consumatori, questo approccio può aiutarli a capire con un grado di certezza molto maggiore quale ruolo hanno determinate tattiche di marketing sui loro segmenti di pubblico più ampi.

I marketer di successo approfondiscono costantemente le proprie conoscenze e sfruttano i dati per testare le prestazioni. Un framework di performance marketing basato su solide fondamenta di apprendimenti chiave e alimentato dalla continua interazione di dati e strategia farà miracoli per il marketing, le relazioni con i clienti e i profitti.

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