Como entender o painel de atribuição do Adobe Analytics e as janelas de pesquisa

Quando eu pensei pela primeira vez sobre o painel de atribuição e janela de retrospectiva, eu fui imediatamente lembrado do conceito de "viagem no tempo'; então, é claro, também me lembraram que nossa resposta típica a muitas novas ferramentas como essas é simplesmente parar de tentar usá-las, porque elas parecem tão complicadas.

Quero dizer, honestamente, basta olhar para todas essas opções, interruptores, painéis, leituras, e botões. E sério, vamos falar sobre essas complicadas luzes piscando, mangueiras, medidores… ESPERE! Não é hora de distrair falando de máquinas do tempo, só não temos tempo… ou temos?

Eu vou admitir o painel de atribuição é uma ferramenta bastante complexa; no entanto, nosso trabalho típico como analistas, dia após dia, é usar outra de nossas ferramentas favoritas e altamente complexas para também dar uma olhada no que aconteceu no passado. Essa ferramenta é chamada de Adobe Analytics! Então sim, para responder a nossa pergunta muito relevante, eu acredito que estas duas coisas dizem que temos muito tempo.

Portanto, por que devemos permitir que algo como um pouco de medo interfira com ferramentas tão surpreendentes, sofisticadas e poderosas como essas que literalmente nos permitem olhar voltar a tempo, todos os dias?

Afinal - esta é a VIAGEM NO TEMPO, pessoal!! Somos todos sobre esse tipo de coisa. Direita???!!

Então, o que estamos esperando - um carro de metal brilhante, uma caixa de polícia, ou uma cabine telefônica vintage usando a fiação de um guarda-chuva velho como sua antena para aparecer em nossa porta?

Não! Temos algo ainda melhor, então vamos nos amarrar e esperar!

Bem… você entendeu a ideia.

Agora que estamos todos entusiasmados com a viagem no tempo, vamos respirar fundo, dar um passo para trás, estabelecer o que painel de atribuição realmente é e detalhar um pouco:

Figura 1: Números exibidos em linha com o texto abaixo

Entrada atribuição, basta considerar como os eventos/ações podem ser causados por um indivíduo, por vários indivíduos ou por um dentre vários eventos diferentes ao longo do tempo.

De acordo Adobe, atribuição oferece aos analistas a capacidade de personalizar como Dimension os itens recebem crédito por eventos de sucesso.

Na verdade, raramente uma determinada jornada de cliente é realmente linear e menos previsível. Além disso, cada cliente continuará em seu próprio ritmo; com frequência, ele pode voltar, parar, sair ou adotar outros comportamentos não lineares. Essas ações orgânicas dificultam ou são praticamente impossíveis de saber o impacto dos esforços de marketing na jornada do cliente. Também dificultam os esforços para unir vários canais de dados.

Isso mesmo. Deixe suas analogias "dominó" na porta e abra suas mentes para conceitos mais nos moldes do efeito borboleta e da teoria das cordas - mas como tudo o mais, precisamos começar com alguns dos fundamentos.

Modelos de atribuição

Quando usamos o painel de atribuição No entanto, podemos começar a observar várias coisas diferentes. Por exemplo, a variável modelos de atribuição demonstrar para nós como nossas conversões (ou seja, ❶ métricas de sucesso) podem ser distribuídos entre ocorrências em qualquer grupo específico.

Simplificando, se 10 pessoas pressione a BOTÃO VERMELHO GRANDE para entrar por uma porta, nosso modelos de atribuição vão nos dizer qual dessas 10 pessoas queremos atribuir "crédito" - ou melhor ainda, como muito "crédito" queremos atribuí-los - por pressionar o botão dito.

Tendo isso em mente, aqui estão alguns exemplos de como as ❸ modelos de atribuição podem afetar esses 10 pessoas:

• Primeiro contato: esse modelo funciona exatamente como parece dando 100% de crédito para o primeiro pessoa que entrou pela porta. Os profissionais de marketing têm mais probabilidade de usar essa abordagem para táticas como redes sociais ou exibição; no entanto, também é uma ótima tática para usar com frequência na eficácia das recomendações de produtos no local.

• Último contato: Essa tática também funciona exatamente como parece, mas em vez disso oferece 100% de crédito à ÚLTIMA pessoa que atravessou a porta. Normalmente, esse modelo é usado para analisar coisas como pesquisa natural (orgânica) e outros curto prazo campanhas do ciclo de marketing.

• Linear: Esse modelo distribui crédito igual para TODAS AS PESSOAS que passaram pela porta.

  ATENÇÃO

  No entanto, recomenda-se cautela aqui, porque você tem o potencial de espalhar seus resultados muito rapidamente ao aplicar essa tática, considerando quanto mais longa ela é executada e quanto maior o público em que ela é atingida.

• Forma de U: essa abordagem atribui 40% do crédito para o primeira pessoa na porta, espalha 20% do crédito em todos entre eles e então dá 40% para o último até. Esse modelo será usado com mais frequência em situações em que você tem uma ciclo longo de conversão/vendas contendo vários pontos de contato pelo caminho. Nesse caso, seu objetivo é destacar principalmente o primeiro e último táticas de marketing que contribuíram para a conversão do cliente.

• J-Em forma e J invertido:

  • Pense em Forma de U, mas em vez disso esse modelo atribui 60% crédito para o última pessoa andando pela porta, 20% para o primeiro e depois divide o restante 20% em todos os outros no meio. J invertido faz exatamente o oposto.

    O objetivo aqui é colocar a maior parte de sua ênfase, seja no início ou o fim da sua campanha; no entanto, você ainda deseja atribuir uma certa quantidade de crédito ao item de contribuição na extremidade oposta, reconhecendo os "carinhas" ao longo do caminho.

• Decaimento de tempo: Agora, eu seria negligente se não compartilhasse desse. Esse modelo tem literalmente uma meia-vida que decai exponencialmente - com o tempo! Neste caso, o padrão O parâmetro para a meia-vida deste modelo é 7 dias. A maneira como funciona é aplicar peso para cada canal de marketing, com base na quantidade de tempo que passa após o ponto de contato inicial e quando o cliente converte.

  Decaimento de tempo e Modelos de atribuição em forma de U são normalmente usados para medir campanhas de longo prazo, mas, como você pode ver, eles têm metas um pouco diferentes, com base em como elas são peso o valor do resultado.

• Personalizado: Você escolhe quem vai receber crédito. É a sua campanha!

Para obter informações adicionais sobre esses e outros modelos de atribuição, clique aqui

Para tornar isso ainda mais interessante, vamos falar sobre como retroceder o relógio!

Janelas de retrospectiva

Agora é hora de começar a levar sua mente ao próximo nível. É aqui que literalmente adicionamos o elemento de viagem no tempo à nossa análise - e, novamente, estamos começando com as noções básicas.

Adobe define ❹ janelas de retrospectiva como "o tempo que uma conversão deve retroceder para incluir pontos de contato. Os modelos de atribuição que dão mais crédito às primeiras interações veem diferenças maiores ao exibir diferentes janelas de retrospectiva."

Em outras palavras, janelas de retrospectiva determinar o período durante o qual conversões são considerados e fornecem contexto à análise de atribuição. Adobe Analytics O oferece três tipos de janelas de retrospectiva:

• Janela de retrospectiva de visita: Retroage para o início de um visita quando uma conversão ocorria, fornecia insights sobre as interações imediatas que resultavam em conversões.

  Lembre-se de que normalmente é o menor janela de retrospectiva para usar.

• Janela de pesquisa do visitante: Examina tudo visitas fazer backup até o primeiro dia do mês na pasta selecionada intervalo de datas, oferecendo uma visão mais ampla das interações do cliente e ajudando a identificar padrões ao longo do tempo.

• Janela de pesquisa personalizada: Permite expandir a variável janela de atribuição além do relatório intervalo de datas até um máximo de 90 dias. Ele fornece flexibilidade na captura de pontos de contato que ocorreram fora o selecionado intervalo de datas, garantindo uma análise abrangente.

Ao ajustar um determinado janela de retrospectiva Além disso, os analistas podem examinar o impacto de um ou mais pontos de contato em intervalos de tempo específicos e obter insights maiores sobre como as diferentes durações afetam os resultados da atribuição.

Reunindo tudo

Então, o que tudo isso significa para nós analistas?

A variável painel de atribuição e janela de retrospectiva dê-nos o poder de olhar além do mundano, dos dados de nível de superfície e mergulhar mais fundo na jornada do cliente. Ao compreender quais pontos de contato tiveram maior impacto no conversões Além disso, podemos tomar decisões conscientes sobre nossas estratégias de marketing e alocar recursos de maneira mais eficaz.

Lembre-se, depois de ter seu modelos de atribuição e janelas de retrospectiva selecionada, você ainda poderá manipular seus dados filtrando-os com um ❺ segmento, ou qualquer outro componente que desejar neste momento. Além disso, após a renderização do painel, você terá toda a funcionalidade de um espaço de trabalho tradicional à sua disposição.

Finalmente, colocando em prática

Agora que você concluiu os conceitos, imagine que está executando uma campanha de marketing e tentando determinar qual canal é o mais eficaz para gerar conversões. Com a ajuda da painel de atribuição, você não só pode ver a último contato, mas também a primeiro contato, mesmo toque e qualquer outro modelo você escolhe determinar qual canais são as mais eficaz na condução do seu conversões. Em seguida, essas informações podem ser usadas para otimizar suas campanhas e melhorar o desempenho geral simplesmente restaurando o relógio com o janela de retrospectiva de sua escolha!

Agora que você viu o que ele pode fazer, não se deixe enganar ou se intimidar pelas características aparentemente complexas do painel de atribuição. Encarar. Adotar o mesmo. Compreender o mesmo.
MAS ACIMA DE TUDO - Use-o em sua vantagem. A variável painel de atribuição e janela de retrospectiva são a chave para obter uma compreensão mais profunda dos clientes e de suas jornadas com a sua marca.

Agora, podemos viajar "voltar no tempo" com confiança e usar o poder de nossa confiável máquina do tempo (também conhecida como Adobe Analytics) para tomar decisões orientadas por dados.

Autora

Este documento foi escrito por:

Jeff Bloomer, gerente, Digital Analytics na Kroger Personal Finance

Especialista no Adobe Analytics

Recursos do Business.Adobe.com