Creare strategie data-driven: la guida ai modelli di attribuzione

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Creare strategie data-driven: la guida ai modelli di attribuzione.

In questo articolo vorrei darvi una panoramica completa su uno degli aspetti più importanti dell’analisi dei dati: i modelli di attribuzione.

Penso che sia uno di quei argomenti di cui non se ne parla mai abbastanza.

Ho iniziato a scrivere questo articolo per far capire ad alcuni clienti e collaborati la sua importanza, poi è diventata una vera e propria guida.

I consumatori nel 2021 sono sempre più connessi, usano dispositivi differenti, frequentano piattaforme online differenti e di conseguenza sono esposti ad un numero sempre più crescente di messaggi pubblicitari.

Questo contesto porta a due considerazioni:

Il consumatore finale diventa sempre più consapevole degli strumenti digitali, ed un consumatore consapevole è un consumatore che ricerca più informazioni. Dunque il processo d’acquisto mediamente si allunga e comprende più punti di contatto.
Un’azienda deve creare strategie di marketing che comprendano sempre più punti di contatto. Non dobbiamo limitarci per esempio a fare il remarketing solamente su Facebook, ma raggiungere il consumatore anche tramite delle campagne di remarketing con Google Display.

Queste considerazioni portano a delle strategie sempre più omnichannel e a percorsi d’acquisto sempre più differenti.

Un concetto che ci dobbiamo levare dalla mente è il Funnel lineare, come un percorso di conversione prestabilito.

Come se davvero l’utente facesse esattamente il percorso che noi abbiamo prestabilito per lui.

Vi riporto un esempio di vita vissuta:

Quando avevo circa 19 anni ero un calciatore e allenavo anche i bambini di 6-7 anni della mia società sportiva.

Alcuni esercizi che li facevo fare consistevano in un percorso con alcuni cinesini e alcuni birilli da scartare con il pallone.

Seppur spiegassi filo per segno l’esercizio, più della metà dei bambini, o per scarsa dimestichezza con il pallone o per testardaggine, saltava completamente alcune parti.

La stessa cosa avviene con le persone sul web.

Nel 99% dei casi non seguiranno il percorso che abbiamo preparato per loro.

Alcuni cliccheranno e acquisteranno subito. Altri invece avranno un percorso di conversione completamente diverso.

E ci saranno dei punti di contatto che non conosceremo mai, o quasi.

Come abbiamo detto questi percorsi di conversione si stanno evolvendo sempre di più, e di conseguenza il modo in cui analizziamo i dati dovrebbe evolversi.

Questa evoluzione avviene innanzitutto prendendo dimestichezza con i modelli di attribuzione.

Cos'é un modello di attribuzione?

Vi riporto la definizione di Google:

Un modello di attribuzione è la regola o l'insieme di regole che determina il modo in cui il credito per vendite e conversioni viene assegnato ai punti di contatto nei percorsi di conversione.

Riassumendo: è il modo in cui attribuiamo le vendite ad un determinato canale o campagna.

Risponde alla domanda: quanti soldi ci ha portato Facebook? Quanti soldi ci ha portato Google?

Le risposte a queste domande sono fondamentali per capire dove mettere o togliere budget.

Il modello di attribuzione è il modo in cui ci diamo queste risposte.

Potete capire che:

Modello di attribuzione sbagliato —> Risposte sbagliate —> Decisioni sbagliate —> Strategie sbagliate

Andiamo adesso a vedere quali sono i modelli di attribuzione più usati:

Modello ultima interazione

Il modello Ultima Interazione, o anche definito “last click” o “last touch”, attribuisce il 100% di una conversione all’ultima interazione che avuto l’utente.

Esempio: un utente cerca un prodotto su Google, trova il nostro sito e atterra sul sito. Dopo qualche giorno gli arriva una nostra sponsorizzata di Facebook, clicca e compra.

In questo caso il 100% del valore della conversione verrà attribuito a Facebook.

Questo è il modello di attribuzione predefinito per la maggior parte delle piattaforme, come Google Analytics, Facebook e anche software di email marketing come ActiveCampaign.

PRO: facile da implementare ed è molto preciso nell’attribuzione.

Le persone come abbiamo detto prima hanno percorsi d’acquisto complessi ed è difficile risalire a tutti i punti di contatto.

Invece bene o male, con i corretti tracciamenti, possiamo sempre sapere qual è stata l’ultima interazione prima di una conversione.

CONTRO: ignora completamente tutto il percorso d’acquisto che ha fatto l’utente.

QUANDO USARLO: Particolarmente adatto nei percorsi d’acquisto brevi.

Può essere anche utile per prendere decisioni veloci nell’immediato, ma se vogliamo avere una visione d’insieme e fare una piano marketing a medio/lungo termine può essere estremamente limitativo.

Modello prima interazione

Questo modello è l’esatto contrario di quello che abbiamo appena visto, in questo caso la conversione viene attribuita al 100% alla prima interazione che ha fatto l’utente.

Se un utente ci conosce da Instagram, l’intero valore della conversione viene attribuito a Instagram.

Poco importa se si è iscritto alla nostra newsletter ed ha effettuato un acquisto grazie ad una mail inviata.

PRO: anche questo è un modello semplice da applicare.

CONTRO: non ci fornisce dati su cos’è stato il fattore finale a portare la conversione. Per esempio delle campagne di retargeting su Facebook.

QUANDO USARLO: può essere utile in cicli d’acquisto brevi, dove gli utenti comprano immediatamente. Utile anche in business dove gli obiettivi principali sono in fase alta del funnel e di brand awareness.

Modello ultimo clic non diretto

Questo è un modello molto simile all’ultimo clic, l’unica differenza è che vengono esclusi i canali diretti prima dell’acquisto.

Il traffico diretto tecnicamente è quel tipo di traffico che accede direttamente inserendo manualmente l’url del tuo sito (realmente però è la “spazzatura” di molte piattaforme. Quando non capiscono da dove arriva lo assegnano al canale diretto).

Quindi se io clicco su un’inserzione di Facebook e dopo qualche ora mi ricordo del sito, ci accedo direttamente e acquisto, il valore viene assegnato a Facebook.

PRO: È un modello mediamente più preciso dell’ultima interazione, visto che esclude il canale diretto, un canale su cui non investiamo budget. Se un utente digita direttamente il nostro url vuol dire che si ricorda di noi, quindi questo modello ci fa capire meglio per quale motivo è arrivata la conversione.

CONTRO: Anche questo modello attribuisce il 100% del valore ad un singolo canale, ignorando tutti gli altri.

QUANDO USARLO: stesse situazioni del modello ultima interazione.

Modello di attribuzione lineare

In un modello di attribuzione lineare il valore della conversione viene attribuito equamente tra tutti i punti di contatto.

Esempio: se un utente ci conosce su Instagram, clicca su una nostra mail, clicca su un nostro banner Display ed infine acquista un prodotto da 100€ cliccando su un inserzione dinamica di Facebook l’attribuzione sarà:

25€ Instagram; 25€ mail; 25€ Display; 25€ Facebook.

PRO: offre una visione equilibrata dell’intera strategia di marketing.

CONTRO: assegnerà uguale valore a tutto. Alcune strategie sono più efficaci di altre, con questo modello non avremo chiaro quali sono effettivamente quelle più efficaci.

QUANDO USARLO: Anche questo è abbastanza semplice da usare e da capire. Ci fornisce una buona visione insieme dei canali. Anche utile per spiegare ai clienti che effettivamente ogni canale ha un valore.

Modello di attribuzione time decay

Nel modello Time Decay (Decadimento temporale), l’attribuzione viene valutata a seconda del momento dell’interazione del cliente. I touch point con più valore sono considerati quelli più vicini alla conversione.

È simile all’attribuzione lineare: distribuisce il valore su più eventi. Con la differenza che prende in considerazione il momento in cui avviene un’interazione.

Prendendo l’esempio di prima, passeremo da questa situazione:

25€ Instagram; 25€ Mail; 25€ Display; 25€ Facebook.

A questa situazione:

15€ Instagram; 22€ Mail; 28€ Display; 35€ Facebook.

PRO: Identifica bene l’importanza di creare relazioni con il proprio target. Inoltre ci permette di capire bene quali sono stati i canali che hanno “convinto” l’utente a comprare.

CONTRO: non tiene conto della fase Top of the Funnel (TOFU). Quindi questo modello non dice quali sono i clic che hanno generato una significativa brand awareness.

QUANDO USARLO: Questo modello risulta utile in cicli di acquisto lunghi.

Modello di attribuzione position-based

Questo Modello di attribuzione suddivide l’80% del valore di una conversione alla prima e all’ultima interazione. E distribuisce il restante 20% a tutti i punti di contatto avvenuti nel mezzo.

In questo caso l’attribuzione sarebbe:

40€ Instagram; 10€ Mail; 10€ Display; 40€ Facebook.

PRO: Da valore a tutti i punti di contatto. Attribuisce la maggior parte del valore alle due interazioni principali: la prima e l’ultima.

CONTRO: Si rischia di tagliare dei canali in mezzo al percorso d’acquisto che sono stati comunque importanti per la conversione.

QUANDO USARLO: Indicativamente è uno dei miei modelli preferiti e uno di quelli che consiglio più spesso insieme al Time Decay.

Ora però va anche contestualizzato rispetto a quello che sta succedendo con IOS 14. Capire dov’è avvenuta la prima interazione potrebbe essere sempre più complesso, soprattutto in cicli d’acquisto lunghi.

Quale modello dovresti usare?

Come puoi vedere ogni modello ha pro e contro. Non c’è una risposta corretta al 100% a questa domanda. I modello multi-touch sono in generale più precisi perché attribuiscono valore a più canali.

Indicativamente per cicli di acquisto brevi, i modelli a singola interazione funzionano bene. Per acquisti più complicati, dove ci sono strategie di marketing più complesse e su più canali e sempre bene selezionare un modello multi tocco.

Per i modelli multi tocco va tenuta sotto monitoraggio tutta la situazione riguardo IOS14 e i vari browser che bloccano i cookie o li eliminano ogni tot giorni.

Se il nostro processo d’acquisto è oltre i 7 giorni per esempio, e avviene su più canali, diventa sempre più difficile capire quali sono stati i vari punti di contatto prima di una conversione, e di conseguenza diventa molto difficile l’attribuzione.

Come mettere tutto questo in pratica?

Ci sono due strumenti in particolare che puoi utilizzare per iniziare a prendere dimestichezza con i modelli di attribuzione: lo “strumento di confronto modelli” di Google e Facebook Attribution.

Su entrambi gli strumenti c’è davvero tanto da dire, quindi se siete interessati a delle guide pratiche su questi strumenti fatemelo capire con un commento qua sotto.

Considerazioni finali

Facebook Attribution e Google Analytics sono molto intuitivi e anche facili da usare. Ma la cosa più difficile nei modelli di attribuzione a mio parere è la testa.

Ovvero il ragionamento che ci sta dietro alla creazione di dashboard e alla scelta di che modello utilizzare. Senza un ragionamento e una strategia i dati possono solo che confonderci.

Come in tanti aspetti del marketing, nessuno ha la verità in tasca e non esiste una risposta corretta.

Ciò che a mio parere è importante è: