Attributie modellen voor een E-commerce

Weet u echt wat uw marketing kanalen bijdragen?

Wanneer u het beheer van een e-commerce heb je meerdere marketing kanalen waarin de gebruiker is voorbij voordat u een conversie naar de website: betaald zoeken, betaalde sociale, organische zoekopdrachten (SEO), organische sociale, affiliatie, programmatische, verkeer Direct op het web, onder anderen. Dus je moet de Attributie modellen Om de controle te nemen.

 

Gebruikers interageren met het merk of bedrijf meer dan een keer tot de beslissing om de actie die wordt verwacht van hen uit te voeren. Om deze reden, met de attributie modellen zullen ze u helpen om de manier waarop de marketing kanalen interactie te begrijpen. Het zou niet eerlijk zijn dat het laatste kanaal waarmee de gebruiker binnenkomt om de conversie uit te voeren neemt de waarde volledig (hoe is de laatste-interactiemodel), omdat zij kunnen hebben beïnvloed andere kanalen om het doel te bereiken. Dit is ook een andere reden waarom een aantal kanalen te implementeren en te beheren in koor, zoals ze zijn SEO en SEM. Vrijwel alle bedrijven gebruiken meer dan één marketingkanaal.

 

Dus, als een gebruiker een website bezoekt van verschillende kanalen om het gewenste doel te bereiken, is het belangrijk om te begrijpen hoe elk kanaal deelneemt aan het bereiken van dat doel, hetzij een aankoop, download of vorm en hebben een volledig beeld van wat er in ons marketing ecosysteem gebeurt.

 

Belangrijkste types van attributie modellen

De volgende attributie modellen zijn te vinden in de web analytics tools:

Lineair Naamsvermelding model

De tool stelt het krediet of de waarde billijk op elk kanaal waarmee de klant heeft interactie met het bedrijf. Dat is, als de klant heeft gezien mijn advertentie in betaald zoeken en later dagen koopt me door het invoeren van direct het domein van het web, de conversie toe te wijzen in een 50% aan elk kanaal.

• Voordeel: het is nuttig wanneer in de aankoop cyclus of Reis van de klant Van een gebruiker is ontworpen om hun contact en bekendheid te behouden.
• Contra: laat niet zien welk kanaal een hoger inkomen heeft of meer potentie heeft.

Eerste Klik Naamsvermelding model

Dit model geeft de volledige waarde van de conversie naar het eerste kanaal dat de gebruiker heeft gebruikt, ongeacht het bereik van de volgende kanalen.

• Voordeel: het is zeer goed om te weten de kanalen die de interactie van de gebruiker met het merk te initiëren.
• Cons: alle klant reis contact punten worden niet in aanmerking genomen en daarom ingewikkelder optimalisatie.

Laatste Klik Naamsvermelding model

Het is het standaardmodel in veel web analytics tools. Het verleent alle krediet van de conversie naar het laatste kanaal waarmee de gebruiker interactie, ongeacht de reikwijdte van de vorige kanalen.

• Voordeel: als al uw inspanningen zijn om verkeer naar uw website of verkoop aan te trekken, kan dit model gelijk.
• Cons: de laatste klik kan een van de belangrijkste, maar zoals in het vorige model, is het niet goed voor alle kanalen voorafgaand aan de conversie kanaal.

Tijd bijzondere waardevermindering model

Het is een exponentiële model, dat wil zeggen, de kanalen die het dichtst bij de conversie meer waarde te nemen en dan de rest van de kanalen minder waarde te ontvangen volgens de tijd die verstreken sinds de laatste interactie van de gebruiker met dat kanaal. En hoe wordt elke waarde ingesteld? Nou, zeven dagen voor de interactie die de conversie gemaakt, dat wil zeggen, de voorlaatste interactie, krijgt de helft van de waarde van de interactie die de conversie gemaakt. Dan, veertien dagen tot de laatste interactie die de conversie gemaakt, krijgt u een kwart van de conversiewaarde. Dit model heeft een 30-dagen venster.

• Voordeel: het is ideaal wanneer u wilt een promotie te lanceren voor een beperkte tijd, waardoor meer waarde aan de interacties dicht bij de conversie in de promotionele periode.
• Contra: Ga nooit de juiste waarde geven aan de marketing kanalen in de Top van de trechter.

Naamsvermelding model volgens positie of U- vormige attributie

Het is een mengsel van de modellen Eerste klik En Laatste klik. Het verleent 40% aan het eerste en laatste kanaal; De resterende 20% wordt verdeeld tussen de tussenliggende kanalen.

• Voordeel: meestal de eerste en laatste contactpunten zijn de belangrijkste, aangezien de eerste zijn het eerste contact van de gebruiker met uw merk, terwijl de laatste is degene die rekening zal houden met alle de verkoop. Dan, als deze twee functies zijn belangrijk voor uw bedrijf, kan dit uw attributie model.
• Cons: het houdt geen rekening voor marketing inspanningen voorbij het bereiken van potentiële klanten omzettingen.

 

Andere types van attributie modellen

Indirecte laatste klik Naamsvermelding model

Is het standaardmodel van Google Analytics en, in tegenstelling tot het model Laatste klik, zal dit de volledige waarde van de omzetting aan het laatste kanaal van interactie toewijzen zonder rekening te houden met het directe kanaal.

• Voordeel: het kan nuttig zijn wanneer u denkt dat het directe verkeer van klanten is die u reeds door andere kanalen hebt bereikt.
• Contra: uw merkcampagnes kunnen echt worden aangetast.

Google Ads laatste klik Naamsvermelding model

Dit model is alleen te vinden in het Google Ads-hulpprogramma en is het toekennen van de totale conversie naar de laatste advertentie waarin de gebruiker heeft geklikt.

• Voordeel: het kan nuttig zijn om te weten welke advertenties het meest relevant zijn in termen van conversies.
• Cons: het is niet goed voor de rest van de kanalen.

Logaritmisch Naamsvermelding model (data gedreven)

Mogelijk het beste model van attributie bestaande omdat het de meest accurate en aangepast aan elk bedrijf. De waarde toegewezen aan elk contactpunt wordt toegeschreven logaritmisch door middel van een matching leren van tool gegevens. Daarom heb je veel verzamelde gegevens nodig. Dit model is onder andere beschikbaar in Google Analytics 360 of SAS Customer Intelligence 360.

• Voordeel: het past zich aan uw bedrijf op een zeer efficiënte manier om een reële waarde van elk kanaal te verkrijgen.
• Cons: de hulpmiddelen die dit model hebben zijn hoog in prijs, plus het is een langzaam implementatieproces.

Een voorbeeld om te proberen de theorie te nemen om de praktijk van de belangrijkste modellen van attributie is als volgt:

 

“Een gebruiker wordt geraakt met een vertonings advertentie toen hij een blog over huis decor las, aangezien hij enkel aan zijn nieuw huis bewoog en op zoek naar ideeën om te verfraaien. Klik op de advertentie om het merk te leren kennen en een paar pagina’s te bezoeken en eruit te komen. Een week later voert hij een Google-zoekopdracht van “Keukenmeubels”, zoals hij voornemens is om een bordspel en stoelen te kopen, en klik op de advertentie van ons merk. Zie de producten en stap uit. Hoewel hij heeft gezien een model dat hij graag, hij geeft de voorkeur aan om te kijken naar andere concurrenten. Tot slot, dagen later is hij beïnvloed in zijn mail met een Remarketing campagne met het product dat hij zag van ons merk en dat hij graag. Ik besluit om de aankoop te doen, voer via ons domein en kopen.»

 

Dan is de voorbeeld klant reisschema zou als volgt:

 

Display > betaald zoeken > Remarketing direct

 

• Lineair: het krediet van de conversie tussen de vier kanalen zou worden gedeeld, dus het zou 25% voor elk een.
• Eerste klik: 100% van het krediet van de conversie naar het display kanaal zou worden verleend.
• Laatste klik: 100% van het krediet van de omzetting in het directe kanaal zou worden verleend.
• Verslechtering in de tijd: in dit geval, het directe kanaal zou het maximale krediet van de conversie te ontvangen, zou Remarketing ontvangen de helft van het krediet en zo verder als het zich verplaatst van het laatste kanaal van de conversie.
• U-vormige attributie: a het display en de directe kanalen zou worden toegewezen 40% aan elk, omdat zij de kanalen die zijn geopend en gesloten de verkoop, terwijl betaalde zoek kanalen en remarketing zou worden verleend 10% voor elk een.

 

Daarom is er geen beter of slechter Naamsvermelding model, maar als het geschikt is voor uw zakelijke doelstellingen. Het eerste wat je moet weten is hoe de gebruiker reis is, wat contactpunten die u wilt meten, want hoe meer je hebt, hoe complexer uw optimalisatie zal zijn. U wilt altijd het nauwkeurigst zijn en de meest echte gegevens krijgen, maar u zou zich ook van de kennis en de middelen moeten bewust zijn die u hebt.