Dołącz do czytelników
Brak wyników

Temat numeru

21 lutego 2020

NR 50 (Luty 2020)

Atrybucja w modelu last click się nie sprawdza, ale idealnej alternatywy nie ma. Jak mierzyć konwersję w erze omnichannel?

51

Omnichannel, jak wskazuje sama nazwa (omni – łac. wszystko), zakłada sprzedaż za pośrednictwem jak największej liczby kanałów. Coraz większą rolę odgrywają cyfrowe kanały, na które idą niemałe środki. Większość tych pieniędzy trafia do kieszeni Google i Facebooka1, jednak kolejka chętnych, by uszczknąć coś z tego tortu ciągnie się w nieskończoność. Liczba danych oraz ich rozrzut w różnych systemach utrudnia podjęcie decyzji, komu warto powierzyć swój budżet. Jak zatem zmierzyć faktyczny udział poszczególnych kanałów w konwersji?

Poszukiwanie odpowiedzi na powyższe pytania, czyli idealnego modelu atrybucji, trwa od co najmniej dekady i co najmniej od dekady jasne jest, że model last click (w polskojęzycznej nomenklaturze – ostatnie kliknięcie), w którym zasługi za konwersję przypisuje się wyłącznie ostatniemu punktowi styku, powinien odejść do lamusa. Dlaczego? Jest on zwyczajnie zbyt prosty, by odzwierciedlić kręte ścieżki, jakimi porusza się konsument.

Nie tylko ostatnia interakcja się liczy

Podróż klienta, czyli wszystkie etapy interakcji kupującego z produktem prowadzące do podjęcia decyzji o zakupie, dawno już przestała być linearna. Punkty kontaktowe ze świata offline, takie jak wizyta w sklepie czy kontakt z reklamą zewnętrzną, przeplatają się z online’owymi, np. wiadomościami e-mail, reklamą w mediach społecznościowych albo w wyszukiwarce. A każda z tych interakcji może dodatkowo odbywać się na różnych urządzeniach.
Przykładowa podróż – klient może np. zetknąć się z danym produktem przelotnie, na Instagramie, ponownie zobaczyć go na ulicznym billboardzie, wtedy dopiero przeczytać opinie na jego temat w sklepie internetowym, ale tylko po to, by opuścić witrynę bez podejmowania decyzji o zakupie i zdecydować się później, po otrzymaniu maila z ofertą, która ostatecznie skłoni go do wizyty sklepie stacjonarnym. A to tylko jeden ze scenariuszy. Może przecież nawet nie otworzyć maila, który i tak doprowadzi do sprzedaży w sklepie. Albo odczytać wiadomość na prywatnym smartfonie i dokonać zakupu na firmowym komputerze. 
Wszystkie aktywności marketingowe, które dzieją się „po drodze” wpływają na to, że klient kupił produkt, czego model last click w ogóle nie odzwierciedla. Przedsiębiorstwa, by skutecznie zachęcać klienta do pokonywania kolejnych kroków, muszą więc patrzeć bardziej kompleksowo i zrozumieć, w jaki sposób poszczególne etapy procesu są ze sobą powiązane. 
Model atrybucji to zbiór reguł opisujących wpływ, jaki mają na wygenerowanie konwersji poszczególne punkty styku na ścieżce zakupowej klienta. Punkty, w których klient wchodzi w interakcję z marką lub produktem, to np. reklamy display, e-maile, reklamy lub posty w mediach społecznościowych, ale także obecność w bezpłatnych wynikach wyszukiwania.
 

TABELA 1. Zestawienie najpopularniejszych modeli atrybucji
Model Który punkt styku odpowiada za konwersję? Graficzne przedstawienie modelu
Ostatnie kliknięcie
(last click)
Cała zasługa za konwersję przypisana zostaje ostatniemu kanałowi.
Nie bierze pod uwagę żadnych innych interakcji użytkownika z marką
Pierwsze kliknięcie
(first click)
Odwrotność modelu last click; bierze pod uwagę jedynie pierwszy
punkt styku, który sprawił, że klient ostatecznie dokonał konwersji
Liniowy
(linear)
Oddaje równe zasługi wszystkim punktom styku na ścieżce
użytkownika
Rozkład czasowy
(time decay)
Premiuje te interakcje, które nastąpiły najbliżej momentu konwersji
Uwzględnienie pozycji
(position based)
W tym modelu pierwszy i ostatni punkt styku uzyskują największe
uznanie


Klient to coś więcej niż ciasteczko w przeglądarce

Technologia daje marketerom ogromne możliwości śledzenia poczynań klientów w internecie, jednocześnie jednak zmienia zachowania konsumenckie tak szybko, że trudno je zmierzyć uniwersalną metryką. 
Narzędzia służące do modelowania atrybucji bazują przede wszystkim na ciasteczkach – jak w powyższym cytacie wspomniano, każde urządzenie to przynajmniej jedno unikalne ciasteczko. Dlaczego przynajmniej? Korzystanie z trybu incognito, z różnych przeglądarek (także tych wbudowanych np. w Messengera, Facebooka, Gmaila) generuje kolejne unikalne identyfikatory cookies.
Rynkowi giganci zdają sobie z tego sprawę. Dlatego Google, które przez długie lata deklarowało pełną transparentność opartą na plikach cookies, już w 2018 roku rozpoczęło prace nad innym podejściem. Bazując na badaniach mówiących, że aż 75% osób swoją ścieżkę zakupową zaczyna na jednym urządzeniu, a kończy na kolejnym2, Google uznało, że pliki cookies zakrzywiają obraz podróży, jaką pokonują kupujący na drodze do konwersji. 
Jeśli działamy w krajach o dużej penetracji urządzeń mobilnych, model last click, który premiuje wyłącznie komputery, wydaje się podcinaniem gałęzi, na której się siedzi. Na przykład w Azji Południowo-Wschodniej użytkownicy spędzają już średnio prawie cztery godziny dziennie, korzystając ze smartfona, a mobilny ruch internetowy stanowi ponad 72% ogólnego ruchu w e-commerce. 
Zaproponowane przez amerykańskie przedsiębiorstwo rozwiązanie to Google Signals. Jest to narzędzie wbudowane w Google Analytics, które generuje raporty cross-device (działań na różnych urządzeniach), ułatwiające prowadzenie np. działań remarketingowych i właśnie modelowanie atrybucji. 
 

By wykorzystać w pełni możliwości Google Signals, zadbaj o jak najbardziej kompletne i czytelne dane w Google Analytics. Pamiętaj o:

  • poprawnej implementacji Google Analytics – najlepiej z użyciem Google Tag Managera,
  • włączeniu śledzenia cross-domain3 – w przypadku posiadania wielu domen i subdomen, które występują razem w ścieżkach klientów,
  • stosowaniu UTM-ów – by śledzić źródło ruchu i zminimalizować wystąpienia direct/(not set) w raportach źródła ruchu. Szczególnie przydatne w przypadku plików PDF, kodów QR i maili, które bez tego są raportowane jako ruch bezpośredni,
  • imporcie danych offline4 – szczególnie przydatne w przypadku posiadania sklepów stacjonarnych,
  • utworzeniu własnego grupowania kanałów5 – jeśli korzystasz z niestandardowych UTM-ów, jest to must-have!

Bonus – aby uzyskać jeszcze więcej danych na temat źródeł ruchu, można zaimplementować niestandardowy wymiar „Rzeczywiste odesłanie”. Instrukcja znajduje się na YouTube: http://bit.ly/real-referrer.


Jak wybrać model atrybucji?

Idealnego modelu atrybucji nie ma i ze względu na rosnące obawy konsumentów o prywatność raczej taki nie powstanie. Sęk więc w tym, by wybrać taki, który najlepiej dopasowany jest do podróży klienta, unikalnej w przypadku każdego biznesu. 
Model atrybucji powinien uwzględniać wszystkie kanały marketingowe w całym cyklu zakupowym i trafnie oceniać, jak bardzo każdy z nich wpływa na ostateczną decyzję o zakupie. Model multi-touch, bo o nim mowa, jest dużo bardziej wyrafinowany niż modele oparte o pojedyncze zdarzenia (single-touch), takie jak last czy first click i – przynajmniej w założeniu – ma szanse powiedzieć dużo więcej o tym, co faktycznie napędza sprzedaż. 
W założeniu, bo jak każdy inny model upraszcza on mocno już skomplikowaną i nadal komp...

Pozostałe 70% treści dostępne jest tylko dla Prenumeratorów.

Masz już prenumeratę? Zaloguj się, aby przeczytać artykuł.
Zaloguj się
Nie masz jeszcze prenumeraty? Nic straconego! Dołącz do grona stałych Czytelników już dziś i miej pewność, że żadne treści już Cię nie ominą.
Co zyskasz, kupując prenumeratę?
  • 6 drukowanych wydań magazynu Online Marketing
  • Dodatkowe artykuły niepublikowane w formie papierowej
  • Dostęp do czasopisma w wersji online
  • Dostęp do wszystkich archiwalnych wydań magazynu oraz dodatków specjalnych
  • ... i wiele więcej!
Sprawdź szczegóły

Przypisy