Informazioni sul pannello di attribuzione e sugli intervalli di lookback di Adobe Analytics
Quando ho pensato per la prima volta al pannello di attribuzione e all'intervallo di lookback, mi è stato subito ricordato il concetto di 'viaggio nel tempo'; poi, ovviamente, mi è stato anche ricordato che la nostra tipica risposta a molti nuovi strumenti come questi è semplicemente di rimandare il tentativo di utilizzarli, 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?
Ammetto che il pannello di attribuzione è uno strumento piuttosto complesso; tuttavia, il nostro lavoro tipico in qualità di 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. Lo 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 permettere a qualcosa come un po' di paura di ostacolare questi strumenti 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. Giusto???!!
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 del viaggio nel tempo, facciamo un respiro profondo, facciamo un passo indietro un po', stabiliamo cos'è il pannello di attribuzione realmente e analizziamo un po' le cose:
Figura 1 - I numeri visualizzati sono allineati con il testo più sotto
In attribuzione, considera semplicemente il modo in cui gli eventi/azioni possono essere causati da un singolo, da più singoli utenti o da uno qualsiasi dei diversi eventi nel tempo.
In base all'Adobe, l'attribuzione consente agli analisti di personalizzare il modo in cui Dimension elementi 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 il pannello di attribuzione, è possibile osservare diverse cose. Ad esempio, i modelli di attribuzione ci dimostrano come le nostre conversioni (ovvero, ❶ metriche di successo) possono essere distribuite tra hit in qualsiasi gruppo.
In poche parole, se 10 persone premete un BIG RED BUTTON per varcare una porta, i nostri modelli di attribuzione ci diranno a quali di queste 10 persone vogliamo assegnare il "credito" - o meglio ancora, a quale molto "credito" vogliamo assegnare - per aver premuto detto pulsante.
Tenendo presente questo aspetto, ecco alcuni esempi di come i modelli di attribuzione ❸ potrebbero influenzare queste 10 persone:
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Primo contatto: questo modello funziona esattamente come sembra concedendo 100% di credito alla prima persona che ha attraversato la porta. È più probabile che gli addetti al marketing utilizzino questo approccio per tattiche come social media o display; tuttavia, è anche un'ottima tattica da utilizzare spesso per garantire l'efficacia dei consigli sui prodotti nel sito.
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Ultimo contatto: questa tattica funziona esattamente come se suonasse, ma attribuisce invece un credito del 100% all'ULTIMA persona che ha attraversato la porta. Questo modello viene in genere utilizzato per analizzare elementi come ricerca naturale (organica) e altre campagne a breve termine 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 il 40% del credito alla prima persona sulla porta, distribuisce il 20% del credito tra tutti tra e quindi assegna il 40% al ultimo tramite. Questo modello verrà utilizzato il più delle volte in situazioni in cui si dispone di un lungo ciclo di conversione/vendita contenente diversi punti di contatto lungo il percorso. In questo caso, l'obiettivo è quello di evidenziare principalmente le tattiche di marketing first e last che hanno contribuito alla conversione del cliente.
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J-A forma e J inversa:
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Pensa a A forma di U, ma questo modello assegna il credito 60% alla ultima persona che cammina attraverso la porta, 20% alla prima, quindi divide il resto 20% in tutti gli altri al centro. J inversa esegue l'esatto contrario.
L'obiettivo è quello di mettere la maggior parte della tua enfasi, sia al inizio o al fine della tua campagna; tuttavia, desideri comunque assegnare un certo importo di credito all'elemento che contribuisce sul lato opposto, riconoscendo i "ragazzi piccoli" lungo il percorso.
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Decadimento nel tempo: se non lo condividessi, verrei licenziato. Questo modello ha letteralmente un'emivita che decade esponenzialmente - nel tempo! In questo caso, il parametro default per l'emivita di questo modello è 7 giorni. Funziona in modo da applicare peso a ciascun canale di marketing, in base al tempo trascorso dopo il punto di contatto iniziale e al momento della conversione del cliente.
I modelli di attribuzione Decadimento nel tempo e A forma di U sono entrambi utilizzati in genere per misurare campagne a più lungo termine, ma come puoi vedere, hanno obiettivi leggermente diversi, in base a come alla fine pesano il valore del risultato.
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Personalizzato: scegli chi riceverà il credito. 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.
L'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 grandi quando si visualizzano diversi intervalli di lookback."
In altre parole, intervalli di lookback determinano il periodo di tempo durante il quale vengono considerate le conversioni e forniscono contesto all'analisi dell'attribuzione. Adobe Analytics offre tre tipi di intervalli di lookback:
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Intervallo di lookback su visita: considera l'inizio di una visita in caso di conversione, fornendo informazioni sulle interazioni immediate che hanno portato alle conversioni.
Ricorda che in genere si tratta dell'intervallo di lookback più breve da utilizzare.
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Intervallo di lookback su visitatore: esamina tutte le visite fino al primo del mese all'interno dell'intervallo di date selezionato, offrendo una visualizzazione molto più ampia delle interazioni del cliente e aiutando a identificare i pattern nel tempo.
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Intervallo di lookback personalizzato: Consente di espandere la finestra di attribuzione oltre l'intervallo di date di reporting fino a un massimo di 90 giorni. Offre flessibilità nell'acquisizione dei punti di contatto che si sono verificati al di fuori dell'intervallo di date selezionato, garantendo un'analisi completa.
Regolando un determinato intervallo di lookback, gli analisti possono quindi esaminare l'impatto di uno o più punti di contatto all'interno di intervalli di tempo specifici e ottenere informazioni più approfondite su come le diverse durate influiscono sui risultati di attribuzione.
Raggruppamento di tutti i componenti
Cosa significa tutto questo per noi analisti?
Il pannello di attribuzione e l'intervallo di lookback ci offrono la possibilità di guardare oltre i dati mondani a livello di superficie e approfondire il percorso dei clienti. Capendo quali punti di contatto hanno avuto il maggiore impatto sulle conversioni, possiamo prendere decisioni informate sulle nostre strategie di marketing e allocare le risorse in modo più efficace.
Ricorda che dopo aver selezionato modelli di attribuzione e intervalli di lookback, puoi manipolare ulteriormente i dati filtrandoli con un ❺ segmento, o qualsiasi altro componente desiderato a questo punto. Inoltre, una volta eseguito il rendering del pannello, avrai a disposizione tutte le funzionalità di un Workspace tradizionale.
Implementazione completata
Ora che hai i concetti inattivi, immagina di eseguire una campagna di marketing e di provare a determinare quale canale è il più efficace per stimolare le conversioni. Con l'aiuto del pannello di attribuzione, non solo puoi visualizzare l'ultimo contatto, ma anche il primo contatto, stesso contatto e qualsiasi altro modello scelto per determinare quali canali sono i più efficaci per le conversioni. Queste informazioni possono quindi essere utilizzate per ottimizzare le campagne e migliorare le prestazioni complessive semplicemente ripristinando l'orologio con l'intervallo di lookback scelto.
Ora che hai visto cosa può fare, non farti ingannare o intimidire dalle caratteristiche apparentemente complesse del pannello attribuzione. Affrontalo. Abbraccia. Comprendi.
MA SOPRATTUTTO - Utilizzalo a tuo vantaggio. Il pannello di attribuzione e l'intervallo di lookback sono le chiavi per una comprensione più approfondita dei tuoi clienti e del loro percorso con il tuo marchio.
Ora possiamo viaggiare "indietro nel tempo" con sicurezza e utilizzare la potenza della nostra affidabile macchina del tempo (alias Adobe Analytics) per prendere decisioni basate sui dati.
Autore
Questo documento è stato scritto da:
Jeff Bloomer, Manager, Digital Analytics presso Kroger Personal Finance
Adobe Analytics Champion