Baptiste Amar, starszy analityk danych, zaprojektował ułamkowy model atrybucji, aby dokładniej przypisać kanałom marketingowym ich wpływ na generowanie przychodów. Ten artykuł jest częścią 1 z 3-częściowej serii o tym, jak zaprojektował i zrealizował ten model. W pierwszej części Baptiste tworzy podstawy, przedstawiając podstawy i wyzwania związane z modelami atrybucji.
W części 2 Baptiste kontynuuje proces projektowania modelu, zbierając i formatując dane oraz modyfikując model łańcuchów Markowa. W części 3 zagłębia się w wyzwania związane z wdrażaniem modelu opartego na danych w systemach oraz testowaniem go na rzeczywistych kampaniach marketingowych, aby zapewnić jego przydatność. Jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś, śledź nas na LinkedIn, aby być na bieżąco z częścią 2 i 3.
Dlaczego potrzebujemy modeli atrybucji opartych na danych?
Czasy alokacji budżetu w marketingu opartej na wierze lub wiedzy eksperckiej dawno się skończyły. Wraz z coraz większym przenikaniem danych i analityki do strategii biznesowych, menedżerowie marketingu stają przed jeszcze większymi wyzwaniami: Teraz muszą stale udowadniać wartość swoich działań.
Ale marketerzy nie są jedynymi, przed którymi stoi to nowe wyzwanie. Specjalizujący się w marketingu analitycy danych, tacy jak ja, są odpowiedzialni za dostarczanie wartościowych i użytecznych treści dla marketerów, niezależnie od tego, czy są to szybkie spostrzeżenia, czy też ciężkie modelowanie. Ostatecznie pomaga to zespołom marketingu operacyjnego podejmować lepsze decyzje, takie jak budowanie optymalnego zestawu mediów, uruchamianie bardziej wydajnych kampanii lub tworzenie bardziej angażujących treści.
Bez tego fundamentalnego zrozumienia problemu biznesowego, zaprojektowanie i wdrożenie odpowiedniego modelu atrybucji frakcyjnej jest praktycznie niemożliwe.
W dojrzałych organizacjach marketingowych, takich jak GetYourGuide, analityka jest niezbędna, jeśli chodzi o alokację zasobów: Menedżerowie mediów potrzebują materiałów, aby uzyskać kupno od interesariuszy finansowych i ostatecznie odblokować budżet operacyjny.
Jednym z największych wyzwań w tym kontekście jest pomiar zwrotu z inwestycji w media: Ile przychodów wygenerowały inwestycje wydane na konkretne kanały lub kampanie? Na to strukturalne pytanie można odpowiedzieć w ramach kilku podejść, z których wszystkie wymagają wiarygodnych danych i zaawansowanego modelowania.
Jednym ze standardowych sposobów radzenia sobie z tym problemem jest podział przychodów na kanały marketingowe w zależności od wpływu, jaki miały na ich wygenerowanie. Na tym właśnie polega modelowanie atrybucji.
Może Cię również zainteresować: How a display marketer and his small team make a big impact
Marketing i konwersja
Przed zakupem produktu online, klienci mogą być narażeni na szeroki wachlarz aktywów marketingowych. Przykładem ścieżki do konwersji może być:
1. Klient widzi baner na stronie internetowej, który łączy się z rezerwacją biletu na wycieczkę Tour Eiffel w GetYourGuide (reklama display) i klika go. Przegląda nasze zasoby bez konwersji.
2. Kilka dni później wyszukują w wyszukiwarce Google bilety na wycieczkę do Eiffel i klikają reklamę GetYouGuide (płatne wyszukiwanie), aby ponownie wejść na naszą platformę i odświeżyć pamięć o oferowanych przez nas atrakcjach. Podczas przeglądania strony, klient zapisuje się do naszego newslettera.
3. Tydzień po ostatniej wizycie klienta, otrzymuje on e-mail oparty na akcji przypominający mu o bilecie na wycieczkę Tour Eiffel, klika na e-mail, wyszukuje na naszej stronie wycieczkę, którą miał na oku i rezerwuje atrakcję.
W tej podróży ku konwersji uczestniczyły trzy kanały marketingowe: display, płatne wyszukiwanie i e-mail.
Jeśli chcemy przypisać te trzy kanały do odpowiedniej części przychodów – w zależności od wpływu, jaki miały na konwersję – który kanał przypisalibyśmy najbardziej?
a. Reklama display, ponieważ doprowadziła naszego klienta do witryny po raz pierwszy i sprawiła, że rozważył on naszą markę? Płatne kliknięcie w wyszukiwarce, ponieważ prawdopodobnie popchnęło klienta znacznie dalej w kierunku zamiaru zakupu?
c. Punkt kontaktu z e-mailem, ponieważ dzięki niemu klient dokonał konwersji?
c.