Best practice di attribuzione

La scelta del modello di attribuzione corretto per l’organizzazione dipende da una serie di considerazioni. Questo articolo esplora una metodologia e alcune best practice generali.

Passaggio 1: Analisi esplorativa

NOTA

Questa analisi deve essere eseguita prima di scegliere un modello di attribuzione.

Questa fase consiste inizialmente nel comprendere il comportamento del cliente e definire le metriche di conversione. In base alle metriche di conversione, strumenti come Analysis Workspace e l’estrazione di origini dati da più canali (come i dati delle impression) possono facilitare la comprensione di

  • Quanti clienti toccano diversi canali di marketing prima della conversione?
  • La proporzione/distribuzione di questi comportamenti.

Ad esempio, se il 50% dei clienti tocca 3 canali prima della conversione, esiste un’interazione tra questi 3 canali?
Puoi quindi eseguire un’analisi funnel superiore e inferiore per espandere la comprensione.

Analisi Upper funnel

L’analisi dell’imbuto superiore analizza i canali utilizzati per creare brand o consapevolezza del prodotto. Ad esempio, l'obiettivo della maggior parte degli annunci TV è la brand awareness. È possibile utilizzare il modello di attribuzione "Decadimento nel tempo", dal momento che le persone dimenticheranno il tuo annuncio TV nel tempo.

Analisi a basso funnel

In questa analisi, il presupposto è che le persone già sanno del tuo marchio e che tu vuoi che convergano. Utilizza notifiche e-mail o push o annunci Facebook.

Passaggio 2: Attribuzione basata su regole

Lo scopo di questo passaggio è quello di convalidare le tue ipotesi.

Esempio 1

Supponiamo che la tua ipotesi sia "Il mio canale di primo contatto ha un impatto maggiore sulla conversione rispetto al mio canale di ultimo contatto. Quindi, per testare questa ipotesi, utilizza il modello di attribuzione "A forma di J inversa". Questo modello attribuisce il 60% del credito al primo punto di contatto.

Esempio 2

La tua ipotesi potrebbe essere: "Nel nostro settore (come quello dei viaggi), la finestra di attribuzione è 60 o 90 giorni, non 30 giorni, perché i clienti fanno molta ricerca prima di acquistare un prodotto. Successivamente, cambierai l' intervallo di lookback in 90 giorni.

Passaggio 3: Utilizzare l’attribuzione algoritmica

Poiché è molto difficile convalidare un gran numero di ipotesi e combinazioni possibili, puoi utilizzare l' attribuzione algoritmica per lasciare questo lavoro agli algoritmi incorporati. Se hai già trovato il modello di attribuzione perfetto che risponde a tutte le tue domande ed è perfetto, allora ovviamente non devi fare questo passo.

Altre considerazioni

  • Potrebbe essere necessario utilizzare i servizi di uno scienziato dei dati invece di affidarsi solo ad Analysis Workspace.

In questa pagina