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 jest to j...