Informazioni Adobe Analytics pannello attribuzione e intervalli di lookback
Quando ho pensato per la prima volta al pannello attribuzione e intervallo di lookback, mi è stato subito ricordato il concetto di 'viaggio nel tempo"; poi, ovviamente, mi è stato anche ricordato che la nostra risposta tipica a molti nuovi strumenti come questi è semplicemente di rimandare il tentativo di usarli, perché sembrano così complicati.
Voglio dire, onestamente, guardate tutte quelle opzioni, interruttori, pannelli, letture e manopole. E seriamente, parliamo di quelle complicate luci lampeggianti, tubi, strumenti… ASPETTA!! Non è il momento di distrarsi parlando di macchine del tempo, semplicemente non abbiamo il tempo… o no?
Ammetterò il pannello attribuzione è uno strumento abbastanza complesso; tuttavia, il nostro lavoro tipico come analisti, giorno dopo giorno, è quello di utilizzare un altro dei nostri strumenti preferiti e altamente complessi per dare un'occhiata anche a ciò che è successo in passato. Tale strumento è denominato Adobe Analytics! Quindi sì, per rispondere alla nostra domanda molto rilevante, credo che queste due cose dicano che abbiamo molto tempo.
Quindi, perché dovremmo lasciare che qualcosa come un po' di paura si frapponga alla strada di strumenti così incredibili, sofisticati e potenti come questi che ci permettono letteralmente di guardare indietro nel tempo, ogni singolo giorno?
Dopotutto - questo è TIME TRAVEL, gente!! Ci occupiamo di questo genere di cose. Right???!!
Quindi, cosa stiamo aspettando - un'auto di metallo lucido, una cabina di polizia, o una cabina telefonica vintage utilizzando il cablaggio di un vecchio ombrello come antenna per apparire sulla nostra porta?
No! Abbiamo qualcosa di ancora meglio, quindi entriamo e resistiamo!
Beh… hai capito l'idea.
Ora che siamo tutti entusiasti dei viaggi nel tempo, facciamo un respiro profondo, facciamo un passo indietro un po', stabiliamo che cosa… pannello attribuzione davvero è, e scomporre un po' le cose:
Figura 1 - Numeri visualizzati in linea con il testo riportato di seguito
In entrata attribuzione, è sufficiente considerare il modo in cui gli eventi/azioni possono essere causati da un individuo, da più individui o da uno qualsiasi dei diversi eventi nel tempo.
Secondo Adobe, attribuzione consente agli analisti di personalizzare come Dimension gli oggetti ricevono credito per eventi di successo.
Di fatto, raramente un dato percorso di clienti è realmente lineare e anche meno spesso prevedibile. Inoltre, ogni cliente procederà secondo il proprio ritmo; spesso, può tornare indietro, fermarsi, uscire o impegnarsi in altri comportamenti non lineari. Queste azioni organiche rendono difficile o praticamente impossibile conoscere l’impatto delle attività di marketing in tutto il percorso di clienti. Inoltre, ostacola gli sforzi volti a collegare più canali di dati tra loro.
Esatto. Lasciate alle porte le vostre analogie "domino" e aprite le vostre menti a concetti più simili all'effetto farfalla e alla teoria delle stringhe - ma come tutto il resto, dobbiamo iniziare con alcune delle basi.
Modelli di attribuzione
Quando si utilizza pannello attribuzione, possiamo iniziare a osservare diverse cose. Ad esempio, modelli di attribuzione dimostraci in che modo conversioni (ad esempio, ❶ metriche di successo) può essere distribuito tra hit in un dato gruppo.
In breve, se 10 persone premere a PULSANTE ROSSO GRANDE per varcare una porta, il nostro modelli di attribuzione ci dirà quali di queste 10 persone vogliamo assegnare il "credito" - o meglio ancora, come molto "merito" che vogliamo assegnare loro - per aver premuto detto pulsante.
Tenendo presente questo aspetto, ecco alcuni esempi di come la ❸ modelli di attribuzione potrebbero influire su 10 persone:
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Primo contatto: questo modello funziona esattamente come se suonasse dando 100% di credito al primo persona che ha varcato la porta. È più probabile che gli addetti al marketing utilizzino questo approccio per tattiche come social media o visualizzare; tuttavia, è anche un'ottima tattica da utilizzare spesso per l'efficacia delle raccomandazioni sui prodotti in loco.
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Ultimo contatto: questa tattica funziona esattamente come sembra, ma offre 100% di credito all'ULTIMA persona che ha varcato la porta. Questo modello viene generalmente utilizzato per analizzare elementi come ricerca naturale (organica) e altro a breve termine campagne del ciclo di marketing.
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Lineare: questo modello distribuisce lo stesso credito a OGNI SINGOLA PERSONA che ha camminato attraverso la porta.
note caution CAUTION Tuttavia, si consiglia cautela in questo caso, perché è possibile diffondere i risultati molto rapidamente quando si applica questa tattica, considerando il tempo di esecuzione e l’ampiezza del pubblico che raggiunge. -
A forma di U: questo approccio assegna 40% del credito al prima persona nella porta, si allarga 20% del credito in tutti nel mezzo, e quindi dà 40% al ultimo/a attraverso. Questo modello viene utilizzato il più delle volte in situazioni in cui lungo ciclo di conversione/vendita contenente diversi punti di contatto lungo la strada. In questo caso, l’obiettivo è principalmente quello di evidenziare primo e ultimo tattiche di marketing che hanno contribuito alla conversione del cliente.
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J-A forma di e J inversa:
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Pensa a A forma di U, ma questo modello assegna 60% accreditare al ultima persona passeggiando attraverso la porta, 20% al primo, e quindi divisioni il rimanente 20% in orizzontale tutti gli altri al centro. J inversa fa esattamente l'opposto.
L'obiettivo è quello di mettere la maggior parte della vostra enfasi, o al inizio o fine della tua campagna; tuttavia, desideri comunque assegnare un certo importo di credito all’elemento contribuente all’estremità opposta, riconoscendo i "ragazzi piccoli" lungo il percorso.
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Decadimento nel tempo: Ora, sarei un rimprovero se non condividessi questo. Questo modello ha letteralmente un'emivita che decade esponenzialmente - nel tempo! In questo caso, il predefinito Il parametro per l'emivita di questo modello è 7 giorni. Il modo in cui funziona è applicare peso a ciascuno canale di marketing, in base al tempo che passa dopo il punto di contatto iniziale e quando il cliente effettua la conversione.
Decadimento nel tempo e Modelli di attribuzione a U vengono entrambi utilizzati in genere per misurare le campagne a più lungo termine, ma come puoi vedere, hanno obiettivi leggermente diversi, in base a come alla fine pesare il valore del risultato.
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Personalizzato: scegli chi avrà il merito. È la tua campagna!
Per ulteriori informazioni su questi e altri modelli di attribuzione, fai clic qui
Per rendere questo ancora più interessante, parliamo di tornare indietro l'orologio!
Intervalli di lookback
Ora è il momento di iniziare a portare la tua mente al livello successivo. In questo ambito aggiungiamo letteralmente l’elemento del viaggio nel tempo alla nostra analisi, e di nuovo iniziamo con le nozioni di base.
Adobe definisce ❹ intervalli di lookback come "la quantità di tempo che una conversione deve recuperare per includere i punti di contatto. I modelli di attribuzione che attribuiscono maggiore credito alle prime interazioni visualizzano differenze più importanti quando si visualizzano diversi intervalli di lookback."
In altre parole, intervalli di lookback determinare il periodo di tempo durante il quale conversioni vengono considerati e forniscono contesto all’analisi di attribuzione. Adobe Analytics offre tre tipi di intervalli di lookback:
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Intervallo di lookback su visita: Torna all'inizio di un visita quando si verifica una conversione, fornendo informazioni sulle interazioni immediate che portano alle conversioni.
Tieni presente che in genere si tratta del più breve intervallo di lookback da utilizzare.
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Intervallo di lookback su visitatore: Guarda tutti visite esegui il backup fino al primo del mese entro il intervallo date, offrendo una visione molto più ampia delle interazioni del cliente e aiutando a identificare i modelli nel tempo.
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Finestra di lookback personalizzata: Consente di espandere finestra di attribuzione oltre il reporting intervallo date fino a un massimo di 90 giorni. Fornisce flessibilità acquisizione dei punti di contatto che si sono verificati esterno la selezione intervallo date, garantendo un'analisi completa.
Regolando un dato intervallo di lookback Gli analisti possono quindi esaminare l’impatto di uno o più punti di contatto in intervalli di tempo specifici e ottenere informazioni più approfondite su come le diverse durate influiscono sui risultati di attribuzione.
Riunire tutto
Cosa significa tutto questo per noi analisti?
Il pannello attribuzione e intervallo di lookback consentici di guardare oltre i dati mondani a livello di superficie e di approfondire il percorso dei clienti. Capendo quali punti di contatto hanno avuto il maggiore impatto su conversioni In questo modo possiamo prendere decisioni informate sulle nostre strategie di marketing e allocare le risorse in modo più efficace.
Ricorda, dopo aver ricevuto modelli di attribuzione e intervalli di lookback selezionato, puoi comunque manipolare ulteriormente i dati filtrandoli con un ❺ segmento, o qualsiasi altro componente desiderato a questo punto. Inoltre, dopo il rendering del pannello, avrai a disposizione tutte le funzionalità di un’area di lavoro tradizionale.
Infine, la sua applicazione pratica
Ora che hai i concetti, immagina di condurre una campagna di marketing e di cercare di determinare quale canale è il più efficace per favorire le conversioni. Con l'aiuto del pannello attribuzione, non solo è possibile visualizzare ultimo contatto, ma anche primo contatto, stesso contatto, e qualsiasi altro modello scegliere quale canali sono più efficace nel guidare il conversioni. Quindi, queste informazioni possono essere utilizzate per ottimizzare campagne e migliorare le prestazioni complessive semplicemente tornando indietro nel tempo con intervallo di lookback a tua scelta!
Ora che hai visto cosa può fare, non farti ingannare o intimidire dalle caratteristiche apparentemente complesse del pannello attribuzione. Affrontalo. Abbraccia … Comprendere …
MA SOPRATTUTTO - Usatela a vostro vantaggio. Il pannello attribuzione e intervallo di lookback sono le chiavi per comprendere meglio i tuoi clienti e il loro percorso con il tuo marchio.
Ora possiamo viaggiare ".indietro nel tempo" con fiducia e utilizzare la potenza della nostra fidata macchina del tempo (alias Adobe Analytics) per prendere decisioni basate sui dati.
Autore
Questo documento è stato scritto da:
Jeff Bloomer, Manager, Digitale Analytics alla Kroger Personal Finance
Adobe Analytics Campione