Какая модель атрибуции подходит для многоканального маркетинга?

Выбранная вами модель атрибуции может кардинально повлиять на понимание того, какие каналы действительно приносят результаты, что потенциально приведет к значительным изменениям в маркетинговой стратегии и распределении ресурсов.

Однако при наличии множества моделей атрибуции — от простых одноканальных подходов до сложных алгоритмов машинного обучения — выбор правильной модели для ваших конкретных бизнес-потребностей может показаться сложным. Каждая модель предлагает разные точки зрения на путь клиента, и то, что идеально подходит для одного бизнеса, может дать вводящие в заблуждение выводы для другого.

Мы рассмотрим, как многоканальный маркетинг через такие платформы, как PushEngage, вписывается в ландшафт атрибуции, предоставляя ценные данные о точках контакта, которые улучшают ваше общее понимание эффективности пути клиента.

Понимание маркетинговой атрибуции

Маркетинговая атрибуция представляет собой аналитический процесс выявления и присвоения заслуг различным маркетинговым точкам контакта, которые влияют на решение клиента о конверсии. По сути, атрибуция стремится ответить на фундаментальный вопрос, который бросает вызов маркетологам с момента зарождения рекламы: какая половина моего маркетингового бюджета работает, а какая половина тратится впустую?

Концепция атрибуции значительно эволюционировала со времен раннего цифрового маркетинга, когда большинство компаний полагались на простую атрибуцию по последнему клику, присваивая полный кредит любому каналу, который совершил последнее взаимодействие перед конверсией. Этот подход работал достаточно хорошо, когда пути клиентов были проще и существовало меньше точек контакта в цифровом пространстве, но взрыв маркетинговых каналов и растущая сложность поведения клиентов сделали одноканальные модели атрибуции неадекватными для большинства современных компаний.

Сегодня клиенты взаимодействуют с брендами в среднем через шесть-восемь точек контакта перед принятием решения о покупке. Эти взаимодействия могут охватывать недели или месяцы и включают в себя сложную комбинацию платной рекламы, органического поиска, взаимодействия в социальных сетях, email-маркетинга, push-уведомлений, прямых посещений веб-сайта и офлайн-взаимодействий. Каждая точка контакта играет потенциально важную роль в приближении клиента к конверсии, однако традиционные модели атрибуции часто не могут уловить эту нюансированную реальность.

Одноканальные модели атрибуции

Модели атрибуции с одним касанием представляют собой простейший подход к маркетинговой атрибуции, присваивая 100% кредита за конверсию одной точке контакта в пути клиента. Хотя этим моделям не хватает утонченности для охвата всей сложности современного поведения клиентов, они остаются ценными для конкретных случаев использования и дают важные сведения при надлежащем использовании.

Атрибуция по первому касанию

Атрибуция первого касания присваивает полный кредит за конверсию первоначальной точке контакта, которая познакомила клиента с вашим брендом. Эта модель основана на принципе, что привлечение клиентов начинается с осведомленности, и канал, ответственный за первое взаимодействие, заслуживает полного кредита за любую последующую конверсию, независимо от того, сколько дополнительных точек контакта происходит до покупки.

Основная сила атрибуции первого касания заключается в ее способности определять, какие маркетинговые каналы преуспевают в создании первоначальной осведомленности и привлечении новых потенциальных клиентов к вашему бренду. Для компаний, ориентированных на построение бренда и привлечение клиентов, понимание того, какие каналы последовательно представляют высококачественных потенциальных клиентов, дает ценные сведения для оптимизации верхнего уровня воронки и планирования кампаний по повышению осведомленности.

Однако атрибуция первого касания страдает от значительных ограничений, которые делают ее непригодной в качестве самостоятельного подхода к атрибуции для большинства современных компаний. Игнорируя все точки контакта после первоначального взаимодействия, эта модель не учитывает развитие, обучение и убеждение, которые обычно происходят на протяжении всего пути клиента.

Атрибуция по последнему касанию

Атрибуция последнего касания представляет собой противоположный подход по сравнению с первым касанием, присваивая 100% кредита за конверсию последней точке контакта перед тем, как клиент совершит конверсию. Эта модель предполагает, что последнее взаимодействие клиента с вашим брендом перед покупкой является наиболее влиятельным фактором в процессе принятия решений и поэтому заслуживает полного кредита за конверсию.

Привлекательность атрибуции последнего касания заключается в ее простоте и интуитивной логике — точка контакта, которая непосредственно предшествует конверсии, кажется прямой причиной решения о покупке. Для компаний с короткими циклами продаж и простыми путями клиентов атрибуция последнего касания может дать четкое представление о том, какие каналы и кампании наиболее эффективны для закрытия продаж и стимулирования немедленных конверсий.

Однако атрибуция последнего касания страдает от фундаментального недостатка полного игнорирования пути клиента, который ведет к последней точке контакта конверсии. Клиент может взаимодействовать с вашим брендом через несколько точек контакта осведомленности и рассмотрения в течение нескольких недель, прежде чем окончательно совершить конверсию через прямой визит на веб-сайт — атрибуция последнего касания даст прямой визит полный кредит, игнорируя все маркетинговые усилия, которые повысили осведомленность и интерес на протяжении всего пути.

Многоканальные модели атрибуции

Модели многоканальной атрибуции признают реальность того, что современные пути клиентов включают в себя несколько точек контакта, каждая из которых потенциально способствует принятию окончательного решения о конверсии. Эти модели распределяют кредит конверсии между несколькими взаимодействиями, а не присваивают весь кредит одной точке контакта, обеспечивая более тонкое понимание того, как различные маркетинговые каналы работают вместе для достижения результатов.

Линейная атрибуция

Линейная атрибуция представляет собой наиболее простой подход к многоканальной атрибуции, распределяя кредит конверсии поровну между всеми точками контакта в пути клиента. Если клиент взаимодействует с вашим брендом через пять различных точек контакта перед конверсией, каждая точка контакта получает 20% кредита конверсии, независимо от того, когда произошло взаимодействие или какой тип вовлеченности оно представляло.

Основное преимущество линейной атрибуции заключается в ее демократичном подходе к учету маркетинговых точек контакта. Эта модель признает, что каждое взаимодействие потенциально способствует окончательному решению клиента о конверсии, гарантируя, что ни одна точка контакта не будет полностью проигнорирована при анализе атрибуции.

Атрибуция по затуханию времени

Атрибуция с учетом временного спада действует по принципу, что точки контакта, происходящие ближе к событию конверсии, оказывают большее влияние на окончательное решение клиента о покупке, чем те, которые происходят раньше в пути. Эта модель присваивает возрастающее количество кредита конверсии точкам контакта по мере их приближения к событию конверсии, причем последние взаимодействия получают наибольший кредит, а более ранние точки контакта получают прогрессивно меньший кредит.

Логика атрибуции с учетом временного спада отражает общие закономерности в принятии решений человеком, когда недавняя информация и опыт часто имеют больший вес, чем более старые. В маркетинговом контексте это означает предположение, что точки контакта, происходящие ближе к решению о покупке, с большей вероятностью будут решающими факторами, которые подталкивают клиентов от рассмотрения к конверсии.

Позиционная (U-образная) атрибуция

Позиционная атрибуция, обычно известная как U-образная атрибуция из-за ее модели распределения кредита, представляет собой компромисс между однократными подходами и многократными подходами с равным весом. Эта модель присваивает наибольший кредит первой и последней точкам контакта в пути клиента — обычно по 40% каждой — распределяя оставшиеся 20% поровну между всеми промежуточными точками контакта.

U-образный подход отражает общепринятую маркетинговую мудрость о том, что привлечение клиентов начинается с осведомленности и заканчивается конверсией, что делает первые и последние точки контакта особенно важными на всем пути клиента. Предоставляя существенный вес обоим концам пути клиента, но при этом признавая промежуточные точки контакта, эта модель пытается сбалансировать выводы, предоставляемые атрибуцией первого и последнего касания, признавая при этом многоканальную реальность современного поведения клиентов.

Продвинутые модели атрибуции

Атрибуция на основе данных

Атрибуция на основе данных представляет собой наиболее сложный подход к атрибуции маркетинга, использующий алгоритмы машинного обучения для анализа фактического поведения клиентов и назначения кредита за конверсию на основе статистического анализа того, как различные точки контакта влияют на вероятность конверсии. Вместо того чтобы полагаться на заранее определенные правила или предположения о поведении клиентов, модели, основанные на данных, изучают исторические данные, чтобы определить, какие комбинации и последовательности точек контакта наиболее сильно коррелируют с конверсиями.

Фундаментальное преимущество атрибуции на основе данных заключается в ее способности обнаруживать фактические закономерности влияния, а не предполагать их. Традиционные модели атрибуции на основе правил делают предположения о поведении клиентов — например, о том, что недавние точки контакта более влиятельны или что первые и последние точки контакта заслуживают наибольшего кредита — но модели, основанные на данных, позволяют данным раскрывать истинные закономерности влияния в вашей конкретной клиентской базе.

Google Analytics 4 и Google Ads сделали атрибуцию на основе данных своим подходом по умолчанию, отражая признание отраслью того, что алгоритмические модели обычно предоставляют более точные выводы, чем альтернативы на основе правил. Эти платформы анализируют миллионы путей клиентов, чтобы выявить закономерности, которые люди не смогли бы обнаружить вручную.

Выбор правильной модели атрибуции

Выбор подходящей модели атрибуции для вашего бизнеса требует тщательного рассмотрения множества факторов, которые влияют как на точность выводов атрибуции, так и на их практическую полезность для оптимизации маркетинга. Правильный выбор зависит от ваших конкретных характеристик бизнеса, моделей поведения клиентов, маркетинговой стратегии и организационных возможностей.

Характеристики бизнеса и соображения по циклу продаж

Длительность и сложность вашего цикла продаж представляют собой один из наиболее важных факторов при выборе модели атрибуции. Компании с короткими циклами продаж — обычно измеряемыми в часах или днях — часто находят, что более простые модели атрибуции предоставляют достаточные выводы для принятия решений по оптимизации. Когда клиенты обнаруживают ваш бренд и быстро совершают конверсию, количество точек контакта естественно ограничено, что делает одноканальные или простые многоканальные модели разумными приближениями фактических закономерностей влияния.

И наоборот, для компаний с длительными циклами продаж требуются более сложные подходы к атрибуции, которые могут учитывать многочисленные точки взаимодействия, происходящие в течение недель или месяцев. Компании B2B, продающие корпоративное программное обеспечение, учебные заведения, набирающие студентов, и компании, предлагающие высокоценные услуги, часто сталкиваются с клиентскими путями, которые охватывают несколько месяцев и включают десятки точек взаимодействия по различным каналам.

Паттерны пути клиента и анализ точек контакта

Понимание типичных моделей клиентского пути предоставляет важную информацию для выбора модели атрибуции. Компании должны анализировать свои клиентские данные для выявления общих характеристик пути, таких как среднее количество точек взаимодействия, типичное время между первым взаимодействием и конверсией, а также наиболее распространенные последовательности каналов, ведущие к конверсиям.

Некоторые компании обнаруживают, что их клиенты следуют относительно предсказуемым моделям поведения, таким как обнаружение бренда через контент-маркетинг, взаимодействие с кампаниями по стимулированию электронной почты и конверсия через прямые посещения веб-сайта. В этих случаях атрибуция на основе позиций может дать разумное представление, присваивая соответствующий вес точкам контакта осведомленности и конверсии, признавая при этом промежуточные действия по стимулированию.

Атрибуция в различных маркетинговых каналах

Понимание того, как атрибуция работает в рамках конкретных маркетинговых каналов, помогает оптимизировать как производительность отдельных каналов, так и межканальную координацию. Каждый маркетинговый канал представляет уникальные проблемы и возможности атрибуции, требующие индивидуальных подходов для точного измерения и оптимизации.

Атрибуция push-уведомлений с PushEngage

Push-уведомления представляют собой уникальную возможность для атрибуции благодаря их немедленной доставке, высокой видимости и прямой связи с конкретными действиями клиента. PushEngage обеспечивает комплексное отслеживание атрибуции, которое помогает компаниям понять, как push-уведомления способствуют конверсиям как самостоятельные точки взаимодействия, так и в рамках более широких многоканальных клиентских путей.

Атрибуция push-уведомлений через PushEngage отслеживает не только прямые конверсии от кликов по push-уведомлениям, но и более широкое влияние push-уведомлений на поведение клиентов и намерение совершить покупку. Это включает измерение того, как push-уведомления стимулируют посещения веб-сайта, подписки на электронную почту, взаимодействие в социальных сетях и другие ценные действия клиентов, которые способствуют конечным конверсиям.

Время и контекст push-уведомлений делают их особенно мощными точками атрибуции. В отличие от электронной почты или социальных сетей, push-уведомления появляются немедленно на устройствах клиентов и могут доставляться в оптимальные моменты на основе поведения и предпочтений клиентов. Отслеживание атрибуции PushEngage фиксирует это преимущество во времени и помогает компаниям понять, как стратегическая доставка push-уведомлений влияет на вероятность конверсии.

Сегментация и возможности персонализации в PushEngage позволяют проводить сложный анализ атрибуции, который измеряет дополнительное влияние целевых сообщений. Компании могут сравнивать эффективность атрибуции общих push-уведомлений с персонализированными сообщениями на основе поведения клиентов, истории покупок и моделей взаимодействия.

Интеграция между PushEngage и другими маркетинговыми платформами предоставляет комплексное представление об атрибуции, показывающее, как push-уведомления работают в сочетании с email-маркетингом, социальными сетями, платной рекламой и другими каналами. Эта интеграция позволяет компаниям оптимизировать свои многоканальные стратегии и понять уникальную роль, которую push-уведомления играют в их общем маркетинговом комплексе.

Высокие показатели вовлеченности, типичные для push-уведомлений — часто превышающие 90% открытий — делают их ценными точками взаимодействия для атрибуции, которые могут значительно влиять на анализ клиентского пути. Когда клиенты постоянно взаимодействуют с push-уведомлениями, эти взаимодействия предоставляют сильные сигналы об интересе клиента и намерении совершить покупку, что повышает общую точность атрибуции.

Лучшие практики внедрения

Успешное внедрение маркетинговой атрибуции требует тщательного планирования, систематического выполнения и постоянной оптимизации. Технические и организационные проблемы внедрения атрибуции часто определяют, смогут ли компании реализовать полную ценность выбранных ими моделей атрибуции.

Требования к технической реализации

Эффективное внедрение атрибуции начинается с комплексного сбора данных по всем маркетинговым точкам взаимодействия. Это требует внедрения последовательных механизмов отслеживания, которые могут идентифицировать и связывать взаимодействия клиентов по различным каналам, устройствам и временным периодам. Основа точной атрибуции заключается в качестве и полноте исходных данных.

Современное внедрение атрибуции обычно включает развертывание отслеживающих пикселей, последовательное применение UTM-параметров во всех кампаниях, настройку отслеживания конверсий для всех важных бизнес-результатов и обеспечение возможности сопоставления идентификаторов клиентов по различным точкам взаимодействия. Эта техническая основа должна быть заложена до того, как любая модель атрибуции сможет предоставить точные сведения.

Управление качеством и согласованностью данных

Точность атрибуции в значительной степени зависит от качества и последовательности данных по всем точкам взаимодействия. Непоследовательные реализации отслеживания, отсутствующие данные и пробелы в атрибуции могут создавать вводящие в заблуждение сведения, которые приводят к ошибочным маркетинговым решениям.

Создание процессов управления данными гарантирует, что вся маркетинговая деятельность отслеживается последовательно, а проблемы с качеством данных выявляются и устраняются быстро. Это включает внедрение стандартизированных соглашений об именовании кампаний и каналов, регулярные аудиты внедрения отслеживания и систематические процессы для устранения расхождений в данных.

Будущее маркетинговой атрибуции

Ландшафт маркетинговой атрибуции продолжает быстро развиваться в ответ на правила конфиденциальности, технологические достижения и меняющиеся модели поведения клиентов. Понимание этих тенденций помогает компаниям подготовиться к будущему атрибуции и принимать стратегические решения относительно своих подходов к измерению.

Стратегии атрибуции с учетом конфиденциальности

Переход к маркетингу с приоритетом конфиденциальности коренным образом изменил подход компаний к отслеживанию и анализу атрибуции. Традиционные методы, которые в значительной степени полагались на сторонние файлы cookie и межсайтовое отслеживание, становятся все менее надежными, вынуждая компании разрабатывать новые подходы, которые уважают конфиденциальность клиентов, сохраняя при этом точность измерений.

Стратегии использования данных первой стороны становятся все более важными, поскольку компаниям необходимо собирать данные об атрибуции непосредственно из взаимодействий с клиентами, а не полагаться на сторонние сети отслеживания. Это включает внедрение систем входа для клиентов, поощрение подписки на электронную почту и создание обмена ценностями, которые мотивируют клиентов добровольно делиться идентифицирующей информацией.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Передовые технологии искусственного интеллекта и машинного обучения трансформируют анализ атрибуции, позволяя распознавать более сложные закономерности и прогнозировать возможности, чем традиционные модели, основанные на правилах. Эти технологии могут выявлять сложные взаимосвязи между маркетинговыми точками контакта и поведением клиентов, которые невозможно обнаружить вручную.

Предиктивные модели атрибуции используют машинное обучение для прогнозирования вероятного влияния различных маркетинговых точек контакта до наступления конверсий. Это позволяет оптимизировать маркетинговые кампании в режиме реального времени на основе прогнозируемых результатов атрибуции, а не ждать исторического анализа.

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между атрибуцией по одному касанию и многоканальной атрибуцией?

Атрибуция по одному касанию присваивает 100% кредита за конверсию одной точке контакта в пути клиента — либо первому взаимодействию (первое касание), либо последнему взаимодействию (последнее касание) перед конверсией. Многоканальная атрибуция признает, что современные пути клиента включают несколько точек контакта и распределяет кредит за конверсию между несколькими взаимодействиями на основе различных схем взвешивания.

Откуда я знаю, достаточно ли у моего бизнеса данных для атрибуции на основе данных?

Атрибуция на основе данных обычно требует тысяч конверсий и точек контакта для выявления надежных закономерностей. Google Analytics 4 рекомендует не менее 3000 конверсий и 300 конверсий в месяц для эффективной работы модели на основе данных. Бизнесы с меньшим количеством конверсий должны начинать с моделей атрибуции на основе правил, одновременно наращивая объем данных.

Как PushEngage помогает отслеживать атрибуцию?

PushEngage предоставляет комплексное отслеживание атрибуции, которое измеряет как прямые конверсии от кликов по push-уведомлениям, так и более широкое влияние push-уведомлений на поведение клиентов. Платформа интегрируется с другими маркетинговыми инструментами для предоставления унифицированного анализа атрибуции по всем точкам взаимодействия, помогая компаниям понять, как push-уведомления работают в сочетании с другими маркетинговыми каналами для достижения результатов.

Что мне делать, если мои данные атрибуции показывают противоречивые результаты?

Противоречивые данные атрибуции часто указывают на проблемы с качеством данных, несоответствия в отслеживании или необходимость применения более сложных подходов к атрибуции. Начните с аудита ваших реализаций отслеживания, чтобы обеспечить согласованный сбор данных по всем точкам взаимодействия. Подумайте, точно ли ваша текущая модель атрибуции отражает закономерности пути вашего клиента.

Как часто мне следует пересматривать и обновлять мою модель атрибуции?

Модели атрибуции следует пересматривать ежеквартально и обновлять при существенных изменениях в вашей маркетинговой стратегии, моделях поведения клиентов или бизнес-модели. Крупные изменения, такие как запуск новых маркетинговых каналов, выход на новые рынки или изменение целевой аудитории, часто требуют корректировки моделей атрибуции.

Ваши следующие шаги

Атрибуция маркетинга представляет собой один из наиболее критических, но в то же время сложных аспектов современной стратегии цифрового маркетинга. Выбранная вами модель атрибуции коренным образом влияет на то, как вы понимаете поведение клиентов, оцениваете эффективность маркетинга и распределяете ресурсы по различным каналам и кампаниям.

Для компаний, только начинающих свой путь в атрибуции, начало с более простых моделей при одновременном наращивании возможностей сбора данных и организационного понимания обеспечивает практическую основу для будущей утонченности. Атрибуция первого и последнего касания, несмотря на их ограничения, дает четкое представление об осведомленности и эффективности конверсии, которые могут направлять первоначальные усилия по оптимизации.

В любом случае, не ждите. Ваши клиенты уже используют WhatsApp. Вопрос в том: встретитесь ли вы с ними там?

Начните с любого метода, который подходит вашему бизнесу. Вы всегда можете перейти на более сложное решение позже. Важно начать и приступить к построению прямых отношений с клиентами, которые делает возможными WhatsApp.

Ваши клиенты будут благодарны вам за то, что вы облегчили им возможность связаться с вами. А ваш бизнес будет благодарен вам за увеличение вовлеченности и конверсий, которые приходят с улучшенным общением с клиентами.

• Почему push-уведомления мобильных приложений отлично подходят для вашего приложения
• Стратегия вовлечения в мобильные приложения для создателей новых приложений
• На какие метрики вовлечения в приложения следует обращать внимание
• Что такое push-уведомления? Простое руководство для эпических результатов
• Стоимость push-уведомлений: действительно ли это бесплатно? (Анализ цен)

На этом все.

Начните использовать PushEngage сегодня!