Pannello Attribuzione
Last update: Thu May 22 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
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Il pannello Attribution permette di strutturare facilmente un’analisi confrontando diversi modelli di attribuzione. Il pannello offre un’area di lavoro dedicata per utilizzare e confrontare modelli di attribuzione.
Customer Journey Analytics migliora l’attribuzione consentendo di:
- Definisci l’attribuzione oltre ai paid media: è possibile applicare ai modelli qualsiasi dimensione, metrica, canale o evento (ad esempio, ricerca interna), non solo le campagne di marketing.
- Utilizza il confronto illimitato tra modelli di attribuzione: è possibile confrontare in modo dinamico tanti modelli quanti se ne desiderano.
- Evita le modifiche di implementazione: con l’elaborazione al momento del rapporto e le sessioni in base al contesto, è possibile integrare e applicare il contesto di Costumer Journey in fase di esecuzione.
- Costruire la sessione che si adatta al meglio allo scenario di attribuzione.
- Suddividere l’attribuzione in base ai segmenti: è possibile confrontare facilmente le prestazioni dei canali di marketing in qualsiasi segmento importante (ad es. clienti nuovi rispetto a clienti di ritorno, prodotto X rispetto a prodotto Y, livello di fedeltà rispetto a Customer Lifetime Value).
- Ispezionare l’analisi incrociata e a più contatti dei canali: è possibile utilizzare diagrammi di Venn, istogrammi e risultati di attribuzione di tendenze.
- Analizzare visivamente sequenze di marketing principali: è possibile esplorare in modo visivo i percorsi che hanno condotto alla conversione, con visualizzazioni di abbandono e di flusso a più nodi.
- Costruire metriche calcolate: è possibile utilizzare un qualsiasi numero di metodi di allocazione di attribuzione.
Utilizzo
Per usare un pannello Attribution:
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Crea un pannello Attribution. Per informazioni su come creare un pannello, consulta Creare un pannello.
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Specifica l’input per il pannello.
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Osserva l’output per il pannello.
Input del pannello
Puoi configurare il pannello Attribuzione utilizzando le seguenti impostazioni di input:
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Aggiungi Success metric e una dimensione da Channel per l’attribuzione. Alcuni esempi includono Marketing Channels o dimensioni personalizzate, ad esempio promozioni interne.
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Seleziona uno o più modelli di attribuzione da Included models e un intervallo di lookback da Lookback window che desideri utilizzare per il confronto.
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Seleziona Build per creare le visualizzazioni nel pannello.
Output del pannello
Il pannello Attribution restituisce un set completo di dati e visualizzazioni che confrontano l’attribuzione per la dimensione e la metrica selezionate.
Visualizzazioni di Attribution
La visualizzazione seguente fa parte dell’output del pannello.
- Metrica totale: numero totale di conversioni che si sono verificate nell'intervallo di tempo di reporting e sono attribuite alla dimensione selezionata.
- Barra di confronto attribuzione: confronta visivamente le conversioni attribuite per ciascun elemento dimensionale dalla dimensione selezionata. Ogni colore della barra rappresenta un modello di attribuzione distinto.
- Tabella di confronto attribuzione: mostra gli stessi dati del grafico a barre, rappresentandoli sotto forma di tabella. La selezione di colonne o righe diverse in questa tabella segmenta il grafico a barre e diverse altre visualizzazioni nel pannello. Questa tabella funziona come qualsiasi altra tabella a forma libera in Workspace e consente di aggiungere componenti quali metriche, segmenti o raggruppamenti.
- Diagramma di sovrapposizione: una visualizzazione di Venn che mostra i principali tre elementi dimensionali e la frequenza con cui partecipano congiuntamente a una conversione. Ad esempio, le dimensioni della sovrapposizione a bolla indicano quanto spesso si è verificata una conversione quando una persona è stata esposta a entrambi gli elementi dimensionali. Quando si selezionano altre righe nella tabella a forma libera adiacente, la visualizzazione viene aggiornata per riflettere la selezione.
- Dettagli delle prestazioni: una visualizzazione a dispersione per confrontare visivamente fino a tre modelli di attribuzione.
- Prestazioni con tendenze: mostra la tendenza delle conversioni attribuite per l’elemento della dimensione superiore. Quando si selezionano altre righe nella tabella a forma libera adiacente, la visualizzazione viene aggiornata per riflettere la selezione.
- Flusso: consente di visualizzare con quali canali si interagisce più comunemente e in quale ordine nel percorso di una persona.
Modelli di attribuzione
Un modello di attribuzione determina quali elementi dimensionali ricevono credito per una metrica quando vengono visualizzati più valori nell’intervallo di lookback di una metrica. I modelli di attribuzione si applicano solo quando nell’intervallo di lookback sono impostati più elementi dimensionali. Se è impostato un solo elemento dimensionale, a tale elemento viene assegnato un credito del 100% indipendentemente dal modello di attribuzione utilizzato.
Icona
Modello di attribuzione
Definizione
Ultimo contatto
Attribuisce un credito del 100% al punto di contatto che si verifica più di recente prima della conversione. Questo modello di attribuzione è in genere il valore predefinito per qualsiasi metrica in cui un modello di attribuzione non è specificato altrimenti. In genere, le organizzazioni utilizzano questo modello quando il tempo di conversione è relativamente breve, ad esempio con l’analisi delle parole chiave di ricerca interne.
Primo contatto
Attribuisce un credito del 100% al punto di contatto visualizzato per la prima volta nell’intervallo di lookback dell’attribuzione. In genere, le organizzazioni utilizzano questo modello per comprendere la consapevolezza del brand o l’acquisizione dei clienti.
Lineare
Attribuisce lo stesso credito a ogni punto di contatto che porta a una conversione. È utile quando i cicli di conversione sono più lunghi o richiedono un coinvolgimento più frequente dei clienti. In genere le organizzazioni utilizzano questo modello di attribuzione per misurare l’efficacia delle notifiche delle app mobili o con prodotti basati su abbonamento.
Partecipazione
Assegna il 100% di credito a tutti i punti di contatto univoci. Poiché ogni punto di contatto riceve un credito del 100%, i dati delle metriche in genere superano il 100%. Se un elemento dimensionale appare più volte separatamente, portando a una conversione, i valori vengono deduplicati al 100%. Questo modello di attribuzione è ideale nelle situazioni in cui desideri comprendere a quali punti di contatto i clienti sono più esposti. Le organizzazioni di media in genere utilizzano questo modello per calcolare la velocità dei contenuti. Le organizzazioni di vendita al dettaglio in genere utilizzano questo modello per comprendere quali parti del sito sono fondamentali per la conversione.
Stesso contatto
Attribuisce un credito del 100% allo stesso evento in cui si è verificata la conversione. Se un punto di contatto non si verifica nello stesso evento di una conversione, viene inserito in "None". A volte questo modello di attribuzione viene equiparato all’assenza totale di un modello di attribuzione. È utile negli scenari in cui non desideri valori da altri eventi che influiscono sul modo in cui una metrica attribuisce credito agli elementi dimensionali. I team di prodotto o di progettazione possono utilizzare questo modello per valutare l’efficacia di una pagina in cui si verifica una conversione.
A forma di U
Attribuisce il 40% di credito alla prima interazione, il 40% di credito all’ultima interazione e divide il restante 20% in qualsiasi punto di contatto intermedio. Per le conversioni con un singolo punto di contatto, viene assegnato un credito del 100%. Per le conversioni con due punti di contatto, viene assegnato un credito del 50% a entrambi. Questo modello di attribuzione è meglio utilizzato in scenari in cui si attribuisce il maggior valore alla prima e all’ultima interazione, ma non si desidera escludere completamente ulteriori interazioni intermedie.
Curva J
Attribuisce il 60% di credito all’ultima interazione, il 20% di credito alla prima interazione e divide il restante 20% in qualsiasi punto di contatto intermedio. Per le conversioni con un singolo punto di contatto, viene assegnato un credito del 100%. Per le conversioni con due punti di contatto, viene assegnato il 75% di credito all’ultima interazione e il 25% di credito alla prima. Simile al modello a forma di U, questo modello di attribuzione favorisce la prima e l’ultima interazione, ma favorisce in modo più significativo l’ultima interazione.
J inversa
Attribuisce un credito del 60% al primo punto di contatto, un credito del 20% all’ultimo punto di contatto e divide il restante 20% in qualsiasi punto di contatto intermedio. Per le conversioni con un singolo punto di contatto, viene assegnato un credito del 100%. Per le conversioni con due punti di contatto, viene assegnato il 75% di credito alla prima interazione e il 25% di credito all’ultima. Simile al modello a forma di J, questo modello di attribuzione favorisce la prima e l’ultima interazione, ma favorisce in modo più significativo la prima interazione.
Decadimento nel tempo
Segue un decadimento esponenziale con un parametro di mezza durata personalizzato, dove il valore predefinito è 7 giorni. Il valore di ciascun canale dipende dalla quantità di tempo trascorsa tra l’avvio del punto di contatto e l’eventuale conversione. La formula utilizzata per determinare il credito è
2^(-t/halflife), dove t è il tempo tra un punto di contatto e una conversione. Tutti i punti di contatto vengono quindi normalizzati al 100%. Ideale per scenari in cui desideri misurare l’attribuzione rispetto a un evento specifico e significativo. Più si verifica una conversione dopo questo evento, meno credito viene assegnato.
Personalizzato
Consente di specificare i valori da assegnare al primo punto di contatto, all'ultimo punto di contatto e a eventuali punti di contatto intermedi. I valori specificati vengono normalizzati al 100% anche se la somma dei numeri personalizzati immessi è inferiore a 100. Per le conversioni con un singolo punto di contatto, viene assegnato un credito del 100%. Per le interazioni con due punti di contatto, il parametro intermedio viene ignorato. Il primo e l’ultimo punto di contatto vengono quindi normalizzati al 100% e il credito viene assegnato di conseguenza. Questo modello è ideale per gli analisti che desiderano un controllo completo sul proprio modello di attribuzione e hanno esigenze specifiche che altri modelli di attribuzione non soddisfano.
Algoritmico
Utilizza tecniche statistiche per determinare in modo dinamico l’allocazione ottimale del credito per la metrica selezionata. L’algoritmo utilizzato per l’attribuzione è basato sul dividendo Harsanyi dalla teoria del gioco cooperativo. Il dividendo Harsanyi è una generalizzazione della soluzione del valore di Shapley (che prende il nome da Lloyd Shapley, un economista premio Nobel) per la distribuzione del credito tra i giocatori in un gioco con contributi disuguali al risultato.
Ad alto livello, l'attribuzione viene calcolata come una coalizione di giocatori a cui deve essere equamente distribuito un surplus. La distribuzione del surplus di ciascuna coalizione è determinata in base al surplus creato in precedenza da ogni subcoalizione (o dagli elementi dimensionali partecipanti in precedenza) in modo ricorsivo. Per maggiori dettagli, vedi gli articoli originali di John Harsanyi e Lloyd Shapley:
Shapley, Lloyd S. (1953). A value for n-person games. Contributions to the Theory of Games, 2(28), 307-317.
Harsanyi, John C. (1963). A simplified bargaining model for the n-person cooperative game. International Economic Review 4(2), 194-220.
Ad alto livello, l'attribuzione viene calcolata come una coalizione di giocatori a cui deve essere equamente distribuito un surplus. La distribuzione del surplus di ciascuna coalizione è determinata in base al surplus creato in precedenza da ogni subcoalizione (o dagli elementi dimensionali partecipanti in precedenza) in modo ricorsivo. Per maggiori dettagli, vedi gli articoli originali di John Harsanyi e Lloyd Shapley:
Shapley, Lloyd S. (1953). A value for n-person games. Contributions to the Theory of Games, 2(28), 307-317.
Harsanyi, John C. (1963). A simplified bargaining model for the n-person cooperative game. International Economic Review 4(2), 194-220.
Intervallo di lookback
Per intervallo di lookback si intende la quantità di tempo che una conversione deve recuperare nel passato per includere i punti di contatto. Se un elemento dimensione è impostato all’esterno dell’intervallo di lookback, il valore non viene incluso in alcun calcolo di attribuzione.
- 14 giorni: cerca fino a 14 giorni dal momento in cui si è verificata la conversione.
- 30 giorni: cerca fino a 30 giorni da quando si è verificata la conversione.
- 60 giorni: cerca fino a 60 giorni da quando si è verificata la conversione.
- 90 giorni: cerca fino a 90 giorni dal momento in cui si è verificata la conversione.
- 13 mesi B2B edition: cerca fino a 13 mesi da quando si è verificata la conversione.
- Sessione: considera fino l'inizio della sessione in cui si è verificata una conversione. Gli intervalli di lookback della sessione rispettano il Timeout sessione modificato in una visualizzazione dati.
- Persona (intervallo di reporting): esamina tutte le visite fino al primo del mese dell'intervallo date corrente. Ad esempio, se l’intervallo di date del rapporto è dal 15 settembre al 30 settembre, l’intervallo di date del lookback a persona sarà dal 1° al 30 settembre. Se utilizzi questo intervallo di lookback, puoi notare occasionalmente che gli elementi dimensionali sono attribuiti a date al di fuori dell’intervallo di reporting.
- Account globale (intervallo di reporting) B2B edition: esamina tutti gli account globali fino al primo del mese dell'intervallo di date corrente. Ad esempio, se l’intervallo di date del rapporto è dal 15 settembre al 30 settembre, l’intervallo di date del lookback globale dell’account includerà il periodo dal 1° al 30 settembre. Se utilizzi questo intervallo di lookback, puoi notare occasionalmente che gli elementi dimensionali sono attribuiti a date al di fuori dell’intervallo di reporting.
- Account (intervallo di reporting) B2B edition: esamina tutti gli account fino al primo del mese dell'intervallo di date corrente. Ad esempio, se l’intervallo di date del rapporto è dal 15 settembre al 30 settembre, l’intervallo di date del lookback dell’account includerà il periodo dal 1° al 30 settembre. Se utilizzi questo intervallo di lookback, puoi notare occasionalmente che gli elementi dimensionali sono attribuiti a date al di fuori dell’intervallo di reporting.
- Opportunità (intervallo di reporting) B2B edition: esamina tutte le opportunità fino al primo del mese dell'intervallo di date corrente. Ad esempio, se l’intervallo di date del rapporto è dal 15 settembre al 30 settembre, l’intervallo di date del lookback dell’opportunità includerà dal 1° al 30 settembre. Se utilizzi questo intervallo di lookback, puoi notare occasionalmente che gli elementi dimensionali sono attribuiti a date al di fuori dell’intervallo di reporting.
- Gruppo di acquisto (intervallo di reporting) B2B edition: esamina tutti i gruppi di acquisto fino al primo del mese dell'intervallo di date corrente. Ad esempio, se l’intervallo di date del rapporto è dal 15 settembre al 30 settembre, l’intervallo di date del lookback su gruppo di acquisto includerà dal 1° al 30 settembre. Se utilizzi questo intervallo di lookback, puoi notare occasionalmente che gli elementi dimensionali sono attribuiti a date al di fuori dell’intervallo di reporting.
- Ora personalizzata: consente di impostare un intervallo di lookback personalizzato da quando si è verificata una conversione. È possibile specificare il numero di minuti, ore, giorni, settimane, mesi o trimestri. Ad esempio, se si verificasse una conversione il 20 febbraio, un intervallo di lookback di cinque giorni valuterebbe tutti i punti di contatto delle dimensioni dal 15 febbraio al 20 febbraio nel modello di attribuzione.
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