Come Usare i Modelli di Attribuzione per Ricostruire il Customer Journey

Arsenico e vecchi merletti – frank Capra

Perchè i modelli di attribuzione sono importanti?

Il vero successo di un’allocazione di budget efficiente sta nel riuscire a dividere le campagne per stadio del funnel, nell’analizzare con i giusti KPI e nel mettere a confronto solo campagne relative allo stesso stadio. Quello che succede nella realtà, invece, è che le aziende valutano tutte le campagne con le metriche di conversione per poi spegnere quelle che non funzionano, non considerando il fatto che possano far parte del customer journey. Questo vuol dire ragionare in un’ottica “last click”: la sorgente che produce l’ultimo click prima della conversione si prende tutto il merito. Capisci bene che si tratta di un approccio limitante, che impedisce di allocare il budget in maniera ragionata. Il modello che ti permette di evitare decisione sbagliate è proprio quello che ti accennavo, che suddivide le campagne per stadio del funnel. 

Tipologie di modelli di attribuzione

Per andare ad analizzare il ROI delle sorgenti dobbiamo, tuttavia, ragionare solo in termini di KPI di conversione, anche se lo stadio del funnel non ha questo obiettivo. Per farlo ci avvaliamo dell’aiuto dei modelli di attribuzione, che ci permettono di fare paragoni tra diverse attribuzioni delle conversioni. I modelli di attribuzione sono:

tipologie dei modelli di attribuzione

  • Last click non direct: la conversione è dell’ultima sorgente che porta il click, diretto escluso; se il diretto è l’ultimo mezzo, si attribuisce la conversione alla sorgente precedente. Ad esempio se il percorso di conversione è adwords e diretto, la conversione va ad adwords.
  • Last click: l’ultimo mezzo a portare la conversione vince
  • Last click AdWords: se AdWords è stato attivato e partecipa in qualche modo al customer journey si prende tutto il merito
  • First click: il primo mezzo a portare l’utente vince
  • Lineare: tutte le visite, di ogni mezzo, contano allo stesso modo, indipendentemente dalla posizione
  • Time decay: i mezzi più recenti assumono più valore
  • Position based: il primo e l’ultimo mezzo prendono il 40%, il 20% viene diviso tra tutte le interazioni mediane
  • Data-driven ed altri tipi di algoritmi: un algoritmo calcola tutte le combinazioni di sorgenti diverse all’interno del customer journey e decide quanto è l’impatto di quella sorgente alla conversione. Se un utente fa click su adwords e poi su facebook l’algoritmo calcola le conversioni con e senza facebook per capire quanto pesa facebook all’interno del percorso. Se quando facebook è presente le conversioni aumentano quel mezzo avrà un peso maggiore nella contribuzione. il data driven è il modello di google ma esistono altri tipi di algoritmi creati come le catene di markov che i data scientist possono usare per gli stessi scopi

data driven attribution modelling

 

Il modello data-driven ci appare come un sogno,  perché è esattamente ciò di cui abbiamo bisogno per riallocare le conversioni alle sorgenti e quindi calcolare il ROI anche per sorgenti che non fanno parte del funnel di conversione, per esempio i social media. Questo prodotto purtroppo è disponibile solo per gli account Google Analytics 360 a pagamento.

Come fare un analisi del customer journey con i modelli di attribuzione

Per tutti quelli che non hanno 150K per comprare il modello data driven o non hanno data science che creino algoritmi è possibile utilizzare lo strumento di Google Analytics per il confronto dei modelli e osservare come i canali ottimizzati  (canali custom che beneficiano degli UTM per ricostruire una classificazione per funnel) abbiano performance diverse nel modello last click e nel modello first click ricostruendo il customer joruney. Se esiste una grande variazione, allora significa che il canale, la sorgente o la campagna (a seconda della dimensione utilizzata) funziona meglio nell’upper funnel. senza i canali ottimizzati non è possiible fare l’analiis che segue. e non è possibile creare i canali senza una strategia sull’utilizzo degli UTM

Utilizzando ad esempio un confronto tra modelli first click, last click e modello lineare con tre tipi di obiettivi legati al funnel (ad esempio per un ecommerce una visualizzazione di prodotto, un’aggiunta a carrello e un acquisto) è possibile ricostruire il customer journey. Si tratta di capire quale canale funziona meglio first o in last e a quel punto ridisegnare il customer journey su questa analisi. Ricordati di aggiungere anche un peso ai canali così da leggere meglio il dato. per capire gli obiettivi è necessario pensare ai propri micromoments.

il risultato permette di comprendere se ci sono alcuni momenti di buco e quindi lo scopo di questa data vizualization è quella di controllare la strategia del media mix

analisi di attribuzione

nell’esempio superiore si nota che

  • l’organico è il primo mezzo che interviene in tutto il CJ
  • il remrketing nell’add to cart pesa troppo poco
  • il social organico non porta visualizzazioni prodotto
  • il remarketing nel purchase non è presente. mancano infatti le campagne di carrello abbandonato

il device journey

in alcuni casi è probabile trovare un alta percentuale di traffico diretto nelle azioni più importanti. questo è un dato falsato dal cambio di device e la perdita del cookie. si se calcola il device journey ovvero come cambiano il device al cambiare dei 3 obiettivi è facile notare il falso-positivo.

analisi modelli di attribuzione

  • le email funziona poco per far scoprire nuovi prodotti
  • la maggior parte delle azioni viene da chi ci conosce gjà, si punta poco ai nuovi utenti

 

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