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 Feed dati (per dati non elaborati) o Analysis Workspace facilitano la comprensione di

  • Il numero di clienti che 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?
Per comprendere meglio la situazione, puoi quindi eseguire un’analisi upper funnel o lower funnel.

Analisi upper funnel

I canali di analisi upper funnel vengono utilizzati per creare awareness del brand o del prodotto. Ad esempio, la maggior parte degli annunci TV hanno come obiettivo la brand awareness. Con il passare del tempo, le persone si dimenticheranno del tuo annuncio TV, e potresti quindi usare il modello di attribuzione Time decay (Decadimento temporale).

Analisi lower funnel

Nell’analisi lower funnel, il presupposto è che le persone conoscano già il tuo marchio e che desideri che vengano convertite. Utilizza e-mail, notifiche 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 l’ipotesi sia: "Il mio canale di primo contatto ha un impatto maggiore sulla conversione rispetto al mio canale di ultimo contatto".

In questo caso, puoi quindi utilizzare Modello di attribuzione "a J inversa" per testare questa ipotesi. Questo modello attribuisce il 60% del credito al primo punto di contatto.

Esempio 2

Supponiamo che l’ipotesi sia: "nel nostro settore (ad esempio, viaggi), la finestra di attribuzione è di 60 o 90 giorni, non di 30 giorni, perché i clienti fanno molta ricerca prima di acquistare un prodotto".

In questo caso, è necessario modificare intervallo di lookback a 90 giorni.

Passaggio 3: utilizzare l’attribuzione algoritmica

Se non disponi ancora di un modello di attribuzione che fornisca risposte soddisfacenti a tutte le domande, puoi utilizzare attribuzione algoritmica. Poiché è molto difficile convalidare un numero elevato di ipotesi e combinazioni possibili, l’attribuzione algoritmica utilizza algoritmi incorporati per allocare credito tra gli elementi dimensionali.

Altre considerazioni

  • Potrebbe essere necessario avvalersi anche di un data scientist, invece di affidarsi solo ad Analysis Workspace.
  • Puoi fare affidamento sui dati non elaborati, come nei feed di dati di Adobe.
  • Customer Journey Analytics potrebbe essere utile, ad esempio, se desideri considerare i dati relativi alle impression.

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