Cała prawda o atrybucji w marketingu – jak identyfikować kanały, które sprzedają?

Jak działa atrybucja?

Atrybucja to przypisanie zasług. W znanej baśni braci Grimm, aby najeść się do syta, wystarczyło krzyknąć zaklęcie „stoliczku, nakryj się!”. Takim pięknym zaklęciem w marketingu jest nadal powszechnie wykorzystywany model ostatniego kliknięcia i w zasadzie większość innych modeli jednostykowych, np. pierwsze kliknięcie, które całą zasługę przypisuje do jednego miejsca, 
np. kanału albo źródła. W modelach tych nie interesuje nas nic poza przypisaniem naszej konwersji do jakiegoś konkretnego, jednego momentu w czasie, jednego źródła/kanału i jednej akcji – konwersja zjawia się w raporcie, jak wiktuały na magicznym stoliku, nie wiadomo, skąd, i nie wiadomo, dlaczego – świat tak opisywany jest prosty, ale też zwykle nieprawdziwy – magiczne stoliki raczej nie istnieją, więc naiwnością byłoby opierać się na myśleniu magicznym przy podejmowaniu decyzji biznesowych – modele jednostkowe są użyteczne, ale zwykle trzeba traktować podejrzliwie to, co pokazują (rys. 1).

Rys. 1. Dane z konta Google Analytics – porównanie wyników w dwóch modelach atrybucji – widać, że choć sumy są takie same, to rozkład zasług jest różny. Raport ten warto oceniać wstępnie na bazie danych procentowych w ostatnich dwóch kolumnach – im większą widać różnicę, tym bardziej zmiana modelu wpływa na wyniki

Każdy, kto w życiu coś ugotował, wie, że nakrycie stoliczka to proces wymagający pracy i wykonania wielu kroków – zakupów, gotowania, nakrywania, a czasem też zmywania. Ten realistyczny obraz to atrybucja wielostykowa, uwzględniająca różne działania naszych użytkowników podczas przechodzenia ścieżki atrybucji, która finalnie w jakimś momencie daje nam zwykle tę upragnioną konwersję. Zasługa za konwersję jest tu przypisana do wielu działań (np. kanałów). W tym modelu widać też, że konwersja nie zajdzie, jeśli wszystkie kroki nie zostaną wykonane, choć też nie wszystkie one są tak samo ważne – można zjeść posiłek bez nakrycia i zmywania, jednak jego wartość będzie odmienna, dlatego różnym krokom na ścieżce przypisuje się różną wartość i dlatego tyle płaci się za posiłki w dobrych restauracjach. Na skomplikowanych ścieżkach zdarzają się akcje bardzo mało istotne i to ich znalezienie pozwala na identyfikację tych wyrzucanych w błoto dolarów – często mała istotność nie wyklucza dużych wydatków. Na tych ścieżkach zdarzają się też akcje bardzo efektywne i niedoinwestowane – ich identyfikacja pozwala zwiększać zyski (rys. 2).

Rys. 2. Dane z konta Google Analytics – zakres dat i podstawowe ustawienia są identyczne, ale na raport został nałożony dodatkowy filtr, aby uwzględnić tylko Warszawę, co pozwala przyjrzeć się węższej grupie kluczowych zdarzeń; zmieniony został też czas raportowania, tak aby bazą był czas interakcji z reklamą, a nie czas zdarzenia – widać, że tutaj już nawet suma zdarzeń kluczowych nie jest identyczna 

Ponieważ ścieżka klienta jest skomplikowana, taki wielostykowy model (optymalnie model data driven, czyli oparty na danych) lepiej oddaje rzeczywistość, nie jes...