Modele atrybucji – jak działają? Dlaczego warto ich używać?

Modele atrybucji – definicja

Oficjalna definicja modeli atrybucji jest dość zawiła. Są to reguły, które określają sposób przypisywania konwersji do punktów styczności na ścieżkach konwersji. Nie brzmi to zbyt zrozumiale, prawda? Wyjaśnijmy więc to sobie jeszcze raz, używając tym razem prostszych słów.Zacznijmy od konwersji – w definicji modeli atrybucji termin ten pojawia się w końcu aż dwa razy. Za konwersję mogą zostać uznane różne akcje – nie tylko zakup produktu lub usługi, ale także wszystkie inne interakcje użytkownika ze stroną. Mogą to być np. kliknięcia w reklamy w wyszukiwarce i mediach społecznościowych lub w banery wyświetlające się na różnych portalach.Modele atrybucji formułuje się po to, aby doprecyzować, które z tych interakcji mają udział w sprzedaży. Dzięki tej metodzie można dokładniej przeanalizować ścieżkę zakupową klienta, która rzadko kiedy od razu prowadzi do zakupu. Zanim klient podejmie ostateczną decyzję, zazwyczaj kilkukrotnie odwiedza stronę, w międzyczasie stykając się z reklamami sklepu w różnej formie (banery reklamowe, newslettery, remarketing itd.).

Ostatnie kliknięcie – popularny model atrybucji

Systemy reklamowe, takie jak Google czy Facebook Ads ,automatycznie przypisują konwersję ostatniemu kliknięciu, które zaowocowało zakupem lub pozyskaniem leadu, całkowicie ignorując pośrednie źródła konwersji. „Ostatnie kliknięcie” nie jest jednak jedynym dostępnym modelem atrybucji. Oprócz tego mamy do wyboru jeszcze 5 innych sposobów określania konwersji. W szczegółach piszemy o nich poniżej.

Pozostałe modele atrybucji dostępne w Google Analytics

Pierwsze kliknięcie

Ten model za konwersję uznaje kliknięcie w pierwszą reklamę, która wprowadziła klienta na ścieżkę zakupową.

Jeśli założymy więc, że użytkownik 5 razy klikał w reklamę sklepu, która wyświetlała mu się na różne frazy i w różnych miejscach, i dopiero za 5. razem dokonał zakupu, pierwsze kliknięcie będzie miało 100 % udziału w konwersji.

Model liniowy

Uznaje, że wszystkie akcje, które miały miejsce na ścieżce zakupowej, mają taki sam udział w konwersji.Jeśli założymy więc, że użytkownik 5 razy klikał w reklamę, która wyświetlała mu się na różne frazy i w różnych miejscach, każda z tych akcji będzie mieć 20% udziału w konwersji.

Spadek udziału z upływem czasu

Reklamy opisane tym modelem za konwersję uznają przede wszystkim akcje, które miały miejsce niedługo przed zakupem. Te, które zdarzyły się wcześniej również mają udział w konwersji, jednak znacznie mniejszy.

Jeśli założymy więc, że użytkownik 5 razy klikał w reklamę, która wyświetlała mu się przez 8 dni na różne frazy i w różnych miejscach, i dopiero za 5. razem dokonał zakupu, akcje z pierwszego dnia będą mieć o połowę mniejszy udział w konwersji niż te występujące pod koniec ścieżki zakupowej.

Uwzględnienie pozycji

W tym modelu 40% udziału w konwersji przypisuje się pierwszej interakcji z reklamą, a kolejne 40% ostatniej interakcji, która miała miejsce tuż przed zakupem. Pozostałe 20% to udział wszystkich pozostałych konwersji na ścieżce.

Jeśli założymy więc, że użytkownik 5 razy klikał w reklamę, która wyświetlała mu się na różne frazy w różnych miejscach, i dopiero za 5. razem dokonał zakupu, pierwsze i ostatnie kliknięcia będą odpowiadać za 80% konwersji, natomiast akcje, które wydarzyły się w międzyczasie – za 20%.

Na podstawie danych

Model ten dostępny jest jedynie na kontach dysponujących wystarczającą ilością historycznych danych, na podstawie których można ocenić, jakie działania miały największy udział w sprzedaży. Jest to najdokładniejszy z dostępnych modeli, doskonały dla dużych e-commerce-ów.

Który model atrybucji wybrać?

Google sugeruje, aby jeśli tylko jest to możliwe, wykorzystywać model oparty na danych, ponieważ takie analizy są najdokładniejsze.

Nie zawsze mamy jednak wystarczająco dużo konwersji, aby móc skorzystać z tego modelu. Wtedy trzeba wybrać inny. Warto wówczas wziąć pod uwagę nadrzędny cel kampanii oraz model biznesowy firmy.

Model, który wybierzemy, powinien jasno pokazywać, jakie profity czerpiemy z poszczególnych kanałów. Dzięki temu będzie nam łatwiej ocenić, czy wszystkie z nich faktycznie są efektywne i czy nie warto byłoby zrezygnować z któregoś z nich, aby zaoszczędzone w ten sposób środki przeznaczyć na rentowniejszy kanał.

Jak można wykorzystać przykładowe modele atrybucji?

Jeżeli masz duży ruch na stronie i chcesz popracować nad kanałami, które zamykają sprzedaż, najlepsze będą dla ciebie modele konserwatywne, które większą wagę przypisują do ostatnim interakcjom.Modele konserwatywne to:

• Ostatnie kliknięcie (najbardziej konserwatywny).
• Spadek udziału z upływem czasu.

Jeżeli dopiero rozwijasz biznes i szukasz klientów w wielu kanałach, prawdopodobnie lepsze będą modele zorientowane na rozwój, które pozwalają rozpoznać momenty, w których użytkownik rozpoczyna ścieżkę zakupową.Modele zorientowane na rozwój to:

• Pierwsze kliknięcie (najsilniej skoncentrowany na rozwoju).
• Uwzględnianie pozycji.

A gdy prowadzisz równolegle działania w różnych kanałach i po prostu chcesz prześledzić ich skuteczność, wybierz model liniowy, który pozwoli ci ocenić, jak konwertuje każda z kampanii.Jednocześnie pamiętaj, że żaden z dostępnych modeli nie jest idealny. Nie sposób wybrać spośród nich taki, który pasowałby do każdego biznesu i który można by naśladować. Każdy właściciel e-biznesu musi sam wyciągnąć wnioski z zastosowanych metod, testując i porównując różne modele.

Jak znaleźć czas na modelowanie atrybucji?

Opracowanie właściwego modelu atrybucji to bardzo czasochłonne zajęcie, dlatego wielu marketerów poprzestaje na najpopularniejszym – ale jak wspominaliśmy, najmniej dokładnym – modelu last click.

A gdyby tak ograniczyć czas poświęcany na przygotowywanie feedów produktowych do wielokanałowych kampanii i przeznaczyć go na dokładniejszą analizę ścieżki konwersji?

W Feedink za pomocą jednego kliknięcia stworzysz plik produktowy dopasowany do specyfikacji technicznych Google, Facebooka, Ceneo i wielu innych partnerów. Wszystkie dane na temat twoich produktów będą zgromadzone w jednym miejscu i automatycznie aktualizowane, dzięki czemu reklamy będą zawsze pokazywać najnowsze ceny i opisy. Automatyzując w ten sposób zarządzanie plikami produktowymi, zyskasz mnóstwo czasu, który możesz poświęcić chociażby na właściwą atrybucję.