Data-driven Attribution
Passa all'attribuzione data-driven e scopri il contributo reale dei tuoi partner pubblicitari nel generare conversioni.
Cos'è l'attribuzione multi-touch (MTA)?
Di fronte a percorsi cliente sempre più complessi, con molteplici punti di contatto tra un brand e i suoi prospect, è fondamentale discernere quali elementi di questo percorso influenzano realmente la conversione.
Se l’attribuzione single-touch offre una visione semplificata attribuendo il merito a un singolo punto di contatto, l’attribuzione multi-touch (MTA) offre una prospettiva più sfumata e completa.
L'attribuzione multi-touch è una tecnica che attribuisce il credito per una conversione (come una vendita o un lead) a più touchpoint o interazioni che il cliente ha avuto con il brand prima della conversione.
Riconoscere che il percorso del cliente è spesso complesso e che molteplici interazioni giocano un ruolo nella decisione finale.
Quali sono i vantaggi dell’MTA?
L'attribuzione multi-touch consente ai brand di:
Comprendere il percorso del cliente: mostra quali interazioni hanno la maggiore influenza sulla decisione di acquisto.
Ottimizzare la spesa: comprendendo quali interazioni sono più preziose, le aziende possono allocare il proprio budget in modo più efficiente.
Quali sono i principali modelli MTA?
Quando si analizza l'efficacia del marketing mix utilizzando il MMM, questi sono i componenti comunemente esaminati:
Data-driven: utilizza algoritmi per attribuire credito in base all'effettiva efficacia di ciascun touchpoint.
Gli algoritmi più comunemente utilizzati nel contesto della misurazione del marketing si basano sulle catene del valore di Shapley o di Markov.
Lineare: ogni touchpoint riceve lo stesso credito per la conversione.
Decadimento temporale: i touchpoint più vicini alla conversione ricevono più credito.
Comprensione dei modelli MTA:
Shapley: Il valore Shapley, che deriva dalla teoria dei giochi, è considerato un metodo di attribuzione basato sui dati quando applicato al marketing.
Viene utilizzato come modello di attribuzione multi-touch (MTA) per distribuire il credito per una conversione tra diversi touchpoint o canali di marketing.
Il valore di Shapley attribuisce un “valore” a ciascun giocatore (in questo contesto, un punto di contatto o un canale di marketing) in base al suo contributo all'insieme.
Questo metodo tiene conto di tutte le possibili combinazioni di canali per determinare il contributo marginale di ciascun canale alla conversione. In questo modo, il valore di Shapley fornisce una visione equilibrata dell’importanza di ciascun canale, evitando distorsioni che potrebbero derivare da metodi di attribuzione più semplici.
Utilizzando il valore di Shapley, i marchi possono acquisire una migliore comprensione delle prestazioni relative dei loro diversi canali di marketing, consentendo loro di ottimizzare la spesa e gli sforzi.
Markov: le catene di Markov descrivono una sequenza di eventi in cui la probabilità di transizione di ciascun evento dipende da uno o più passaggi precedenti.
Nel contesto dell'attribuzione di marketing, ogni evento può rappresentare un canale di marketing (un clic o un'impressione) e le probabilità di transizione rappresentano la probabilità che un cliente si sposti da un canale a un altro.
L'obiettivo è valutare l'importanza relativa di ciascun canale nel percorso di conversione.
Questo viene fatto esaminando le probabilità di transizione e identificando i canali che hanno il maggiore impatto sulla conversione.
Le catene di Markov possono aiutare a identificare non solo i canali che contribuiscono direttamente alla conversione, ma anche quelli che svolgono un ruolo cruciale nel viaggio, anche se non sono l’ultimo punto di contatto.
Pertanto, come il valore di Shapley, le catene di Markov offrono una prospettiva sull’attribuzione basata sui dati e più sfumata rispetto ai modelli di attribuzione più tradizionali.
Quali sono le sfide della MTA?
Complessità: l'implementazione di modelli di attribuzione multi-touch può essere complessa o soffrire del fenomeno della scatola nera.
È qui che Eulerian fornisce una risposta, facilitando la creazione “click” di modelli Default (Markov, Shapley) o Custom MTA, con completa trasparenza sul modo in cui gli algoritmi gestiscono i pesi.
Come si confronta MTA con altri metodi di analisi di marketing?
L'MTA viene generalmente distribuito agli inserzionisti che:
- Storicamente, hanno pilotato i propri investimenti di marketing con modelli single-touch avanzati.
- Vogliono ottenere una lettura più affidabile della redditività di ciascun canale di marketing e di ciascun partner pubblicitario.
- Hanno un ricco mix mediatico (numerosi partner pubblicitari attivati durante tutto l'anno).