Baptiste Amar, analista dati senior, ha progettato un modello di attribuzione frazionale per accreditare in modo più accurato i canali di marketing per il loro impatto sulla generazione di entrate. Questo articolo è la parte 1 di una serie in 3 parti su come ha progettato ed eseguito il modello. In questa prima parte, Baptiste pone le basi introducendo i fondamenti e le sfide dei modelli di attribuzione.
Nella parte 2 Baptiste segue il processo di progettazione del modello, raccogliendo e formattando i dati, e modificando il modello Markov Chains. Nella parte 3 si immerge profondamente nella sfida di implementare il modello guidato dai dati nei sistemi, e di testarlo sotto pressione su campagne di marketing reali per garantire la sua rilevanza. Se non l’avete ancora fatto, seguiteci su LinkedIn per rimanere aggiornati sulle parti 2 e 3.

Perché abbiamo bisogno di modelli di attribuzione data-driven?

I giorni delle allocazioni di budget basate sulla fede o sulle competenze nel marketing sono finiti da tempo. Con l’aumento della penetrazione dei dati e dell’analitica nelle strategie di business, i marketing manager si trovano ad affrontare ancora più sfide: Ora hanno bisogno di dimostrare costantemente il valore delle loro azioni.

Ma i marketer non sono gli unici a dover affrontare questa nuova sfida. Gli analisti di dati specializzati in marketing come me hanno la responsabilità di fornire contenuti di valore e utilizzabili per i marketer, sia che si tratti di intuizioni rapide o di modellizzazioni pesanti. In definitiva, questo aiuta i team di marketing operativo a prendere decisioni migliori, come la costruzione di un media mix ottimale, il lancio di campagne più performanti o la creazione di contenuti più coinvolgenti.

Senza questa comprensione fondamentale del problema aziendale, è praticamente impossibile progettare e implementare un modello di attribuzione frazionale rilevante.

In organizzazioni di marketing mature come GetYourGuide, l’analisi è essenziale quando si tratta di allocare le risorse: I media manager hanno bisogno di materiale per ottenere il buy-in dagli stakeholder finanziari ed eventualmente sbloccare il budget operativo.

Una delle maggiori sfide in questo contesto è misurare il ritorno degli investimenti sui media: Quante entrate ha generato l’investimento speso in canali o campagne specifiche? A questa domanda strutturale si può rispondere con diversi approcci, che richiedono tutti dati affidabili e una modellazione sofisticata.

Uno dei modi standard per affrontarla è quello di dividere le entrate tra i canali di marketing a seconda dell’impatto che hanno avuto nel generarle. Questo è ciò che riguarda la modellazione di attribuzione.

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Marketing e conversione

Prima di acquistare un prodotto online, i clienti possono essere esposti a una grande varietà di risorse di marketing. Un esempio di un percorso di conversione potrebbe essere:

1. Un cliente vede un banner su un sito web che rimanda alla prenotazione di un biglietto della Tour Eiffel su GetYourGuide (annuncio display) e fa clic su di esso. Naviga nel nostro inventario senza convertire.

2. Qualche giorno dopo, interroga il motore di ricerca Google per i biglietti della Tour Eiffel e clicca sull’annuncio GetYouGuide (ricerca a pagamento) per accedere nuovamente alla nostra piattaforma e rinfrescarsi la memoria sulle attività che proponiamo. Durante la navigazione, optano per la nostra newsletter.

3. Una settimana dopo l’ultima visita del cliente, riceve un’e-mail basata sull’azione che gli ricorda il biglietto della Tour Eiffel, clicca sull’e-mail, cerca sul nostro sito il tour che aveva adocchiato e prenota l’attrazione.

In questo viaggio verso la conversione, hanno partecipato tre canali di marketing: display, ricerca a pagamento e email.

Se volessimo accreditare a questi tre canali la giusta parte di entrate – a seconda dell’impatto che hanno avuto sulla conversione – quale canale attribuiremmo di più?

a. L’annuncio display perché ha portato il nostro cliente sul sito web per la prima volta e gli ha fatto considerare il nostro marchio? Il clic di ricerca a pagamento perché ha probabilmente spinto il cliente molto più avanti nell’intenzione d’acquisto?

c. Il touchpoint e-mail perché ha fatto convertire il cliente?