Cum să utilizați atribuirea algoritmică pentru a optimiza conversia și pentru a genera o creștere completă

Cum să generați o creștere profitabilă dacă nu sunteți sigur unde să vă alocați banii de marketing? În lumea din ce în ce mai fragmentată de astăzi, unde călătoriile cumpărătorilor se întind pe mai multe dispozitive, canale și puncte de contact înainte de a duce la o conversie, această întrebare rămâne mai importantă ca niciodată.

Răspunsul este atribuirea algoritmică.

Odată cu creșterea accelerată a noilor canale și tehnologii digitale, consumatorii au devenit mai pricepuți (cu intervale de atenție din ce în ce mai scurte). Potrivit unui studiu Cisco, unui client este nevoie de o medie de 56 de puncte de contact pentru a face o achiziție. Pentru agenții de marketing care doresc să obțină o imagine completă a performanței, acum este momentul să facă trecerea către forme mai cuprinzătoare de măsurare a marketingului.

Ce este un model algoritmic de atribuire multi-touch (MTA)?

Atribuirea cu o singură atingere a fost modelul principal de câțiva ani; ușurința sa de utilizare și popularitatea provine din legăturile sale cu Google Analytics. Cu toate acestea, un model de atribuire cu o singură atingere oferă 100% din credit de conversie unui singur punct de contact, fără a putea evalua impactul fiecărui punct de contact individual (și acțiunile pe care utilizatorul le-a întreprins în timpul acelei sesiuni) care a condus la o conversie. Mai jos sunt câteva exemple de modele de atribuire cu o singură atingere:

• Ultima atingere: acordă 100% din credit ultimului punct de contact de marketing înainte de conversie
• Ultimul clic: acordă 100% din credit „ultimului clic” înainte de conversie
• Prima atingere: acordă 100% din credit primului punct de contact de marketing (canalul sau activitatea care a dobândit clientul)
• Primul clic: acordă 100% din credit „primului clic”

Pe scurt, pur și simplu nu are sens să atribui orbește credit unui singur punct de contact de conversie fără rimă sau motiv. Probabil că vă investiți deja banii publicitari în diferite canale și campanii, așa că de ce să nu fiți acel agent de marketing cu gândire de viitor și să începeți să acordați credit, pe baza datelor, fiecărei acțiuni a utilizatorului, pe baza contribuției reale la conversie?

Modelele algoritmice MTA sunt noua cea mai bună practică pentru atribuirea celui mai precis și relevant credit posibil punctelor de contact ale clienților, prin extinderea înțelegerii specialiștilor în marketing cu privire la modul în care interacțiunile diferitelor canale influențează direct performanța de marketing. Iată un exemplu despre cum ar putea arăta o călătorie tipică a clientului:

Prin măsurarea optimă a performanței fiecărui punct de contact (și a acțiunilor utilizatorului în timpul acelor puncte de contact) — MTA algoritmic s-a dovedit a fi mult mai superior în comparație cu modelele cu prima atingere sau cu ultima atingere.

Mergând mai în profunzime, atribuirea algoritmică caută diferențe în modurile în care clienții care efectuează conversii interacționează cu marketingul față de cei care nu efectuează conversii, permițând specialiștilor în marketing să își aducă în mod obiectiv creditul pentru acele angajamente cu conversii mai mari. În esență, caută modele între publicul profitabil, spre deosebire de publicul neprofitabil. Când găsește modele consecvente în succesiunea de persoane care fac conversie, se concentrează mai mult pe acele modele.

Considerații cheie în alegerea unui model de atribuire care funcționează pentru afacerea dvs. de bază

În prezent, Google Ads și Google Analytics utilizează o abordare bazată pe date (DDA) pentru atribuirea multi-touch, care acordă credit pentru conversii în funcție de modul în care oamenii interacționează cu diversele dvs. anunțuri și decid să vă devină clienți. Dar nu ar trebui să luați în considerare doar utilizarea unui model DDA sau a unui model MTA terță parte, ar trebui să faceți un pas mai departe și să adăugați „conversii soft” ca puncte de contact care se alimentează în platformele dumneavoastră. O conversie soft obișnuită ar fi un client care adaugă la coș, arătând un interes demonstrabil pentru produsul sau serviciile dvs. În timp ce mulți specialiști în marketing urmăresc deja acel eveniment în Google Analytics pentru a ajuta la remarketing, s-ar putea să sape mai profund, atribuind abandonul coșului ca obiectiv în platformă pentru a urmări unde pierd clienți. Iată un exemplu de interacțiune a unui vizitator cu mai multe conversii soft înainte de a face în cele din urmă o achiziție:

Am petrecut 30 de secunde pe site→ am vizitat peste 3 pagini cu detalii despre produse→ m-am uitat la recenzii pentru produse de pe pagină→ au fost adăugate în coș→ a început finalizarea → achiziționarea

În loc să aloce 100% din valoare punctului de contact final (achiziție), specialiștii în marketing trebuie să se orienteze către un model algoritmic MTA care ia în considerare alte conversii soft care au existat în acea cale de conversie. Anumite metrici și caracteristici care sunt esențiale pentru nucleul algoritmului includ:

• Luând în considerare toate canalele de marketing active
• Natura punctului de contact (de exemplu, clic, descărcare, înscriere)
• Nivelul de implicare a utilizatorilor pe site (de exemplu, timpul petrecut pe pagină)
• Adaptarea atunci când mixul media evoluează

Având această viziune mai holistică asupra clienților dvs., puteți introduce aceste date atât în ​​tehnicile dvs. de licitare automată, cât și în cele manuale și puteți optimiza campaniile în consecință. Combinația de distribuire a creditului prin MTA, precum și de atribuire a valorilor conversiilor soft prin atribuire algoritmică poate duce la gamificarea finală a marketingului de performanță.

Utilizarea unui model algoritmic MTA pentru a maximiza rentabilitatea investiției de marketing

În timp ce comanda rapidă este să utilizați Google Analytics gratuit și să funcționeze pe baza modelului de ultimul clic pentru a determina de unde provin conversiile, aceasta pur și simplu nu este o reflectare adevărată a călătoriei clienților de astăzi.

Un model algoritmic MTA vă permite să identificați mai mult decât canalele care funcționează bine la orice punct de contact dat. Adevărata putere a acestei abordări este capacitatea ei de a ajuta marketerii să înțeleagă modul în care canalele lor funcționează mână în mână pentru a muta clienții de-a lungul canalului către o eventuală conversie. Alte avantaje includ:

• Măsurare unificată: informații mai bune asupra eforturilor de marketing pentru o viziune holistică și integrată a angajamentelor clienților
• Optimizare în timp real: o înțelegere granulară a ceea ce funcționează pentru a ajunge la publicul potrivit la momentul potrivit cu mesajul potrivit
• Investiții mai inteligente: informații de marketing puternice pentru a lua decizii mai inteligente de cheltuieli și pentru a obține o rentabilitate mai mare a investiției (ROI)

Mai simplu spus: îi ajută pe specialiști în marketing să descopere ce funcționează și ce nu și să aloce fonduri canalelor care oferă cea mai mare rentabilitate a investiției. Dacă oricare dintre următoarele se aplică afacerii dvs., ar trebui să utilizați MTA algoritmic calificat:

1. Faceți marketing prin mai multe canale și rețele: atribuirea algoritmică nu va avea o valoare adăugată mult decât dacă faceți marketing prin mai multe platforme publicitare. În acest moment, calea de cumpărare a clienților dvs. nu este la fel de simplă, ceea ce înseamnă că aveți nevoie de un mod mai sofisticat de a informa alocarea bugetului pe platformele publicitare.
2. Luați în considerare sau cumpărați în mod activ canale offline: momentul în care vă implicați în marketing offline, cum ar fi presa scrisă, expoziții comerciale etc., este momentul în care Google Analytics devine inadecvat pentru a furniza date relevante. Dacă nu vă puteți măsura marketingul offline, nu aveți de unde să știți unde să creșteți sau să reduceți cheltuielile.
3. Echipa ta și-a stabilit obiective și așteptări realiste: beneficiile unui model algoritmic sunt rareori realizate peste noapte. Toate echipele implicate ar trebui să înțeleagă că construiți fundația de marketing necesară pentru următorii doi ani, nu mâine. Este posibil ca în primele luni, campaniile dvs. să fie difuzate fără optimizari algoritmice pentru a stabili un etalon de referință de performanță.
4. Trebuie să arătați modul în care marketingul dvs. produce rezultate: într-o lume ideală, ar fi bine să canalizați dolari de marketing în fiecare canal posibil. Dar, în realitate, agenții de marketing au un buget limitat și trebuie să maximizeze rentabilitatea investiției în general. Soluția: o strategie de atribuire algoritmică face posibil ca echipele de marketing să își optimizeze campaniile pentru a aduce mai multe venituri pentru fiecare dolar cheltuit și pentru a elimina orice tactici care sunt sub-performante.

Cum să alegeți software-ul de atribuire potrivit care se potrivește nevoilor dvs

Următorul pas este să căutați un software de atribuire de marketing care vă va permite să măsurați mai mult decât clicurile, să adune conversii de la platforme individuale și să le integrați pentru a obține date exacte privind conversiile generale. Iată câteva sfaturi pentru a începe:

• Luați în considerare instrumente software care gestionează și urmăresc modele MTA complicate, cum ar fi un tablou de bord de analiză sau un mecanism de raportare care oferă atât detalii la nivel înalt, cât și detalii detaliate despre performanța fiecărui canal și punct de contact.
• Căutați soluții care oferă posibilitatea de a vedea cum se comportă clienții și cum interacționează cu marca dvs. pe mai multe canale. Având un tablou de bord centralizat, oferă informațiile precise necesare pentru analiza pe mai multe canale.
• Cel mai important, asigurați-vă că sistemul trimite datele înapoi în platforme. Deși un model sofisticat MTA ar putea ajuta oamenii să înțeleagă mai bine ce funcționează și ce nu, trebuie să informăm și licitarea automată care are loc în timpul licitației, pentru a debloca cu adevărat beneficiile MTA.

Amintiți-vă că datele în sine sunt în mod inerent inutile; Conducerea către informații utile este obiectivul final pentru orice afacere.

Aplicați și aprofundați informațiile despre clienți prin optimizare continuă

MTA algoritmic nu este un eveniment de tip set-it-and-uita-l. Pentru a-și elibera întregul potențial, este esențial să testați, să analizați și să vă optimizați în continuare modelul pentru a vă informa eforturile de marketing și pentru a vă asigura că ajungeți la clienții potriviți la momentul potrivit.

De exemplu, identificarea și urmărirea conversiilor ușoare, cum ar fi abandonarea coșului de cumpărături, poate duce la informații esențiale și poate fi primul pas către optimizarea continuă.

Scopul real al unei strategii de atribuire algoritmică este acela de a ajuta marketerii să investească în experiențele despre care s-a dovedit că stimulează creșterea. În timp ce realitatea este că majoritatea marketerilor tind să aibă o înțelegere incompletă (sau chiar falsă) a ceea ce își motivează consumatorii, această abordare îi poate ajuta să înțeleagă într-un grad mult mai mare de certitudine ce rol au anumite tactici de marketing pe segmentele lor mai largi de audiență.

Specialiștii în marketing de succes își aprofundează în mod constant cunoștințele și folosesc date pentru a testa performanța. Un cadru de marketing de performanță construit pe o bază solidă de învățături cheie – și alimentat de interacțiunea continuă a datelor și strategiei – va face minuni pentru marketingul, relațiile cu clienții și rezultatul final.

Dacă sunteți pregătit pentru o abordare mai agilă, intenționată și mai integrată a marketingului bazat pe date în 2022, descărcați raportul complet al sondajului Wpromote acum.