Atrybucja konwersji – dlaczego jest ważna?
Atrybucja konwersji a lejek zakupowy
Modele atrybucji konwersji
Atrybucja konwersji a marketing mix
Podsumowanie
Atrybucja konwersji to przypisywanie konwersji (zakupu, wypełnienia formularza itd.) do odpowiadającego za spowodowanie tej akcji źródła lub źródeł w rozumieniu kanałów marketingowych. Pozwala ona zrozumieć, które z nich mają największy wpływ na ostateczną decyzję zakupową klienta. Dzięki temu możesz lepiej planować budżet marketingowy, optymalizować kampanie i zwiększać zwrot z inwestycji (ROI).
Aby zrozumieć atrybucję w marketingu, warto najpierw zdefiniować lejek zakupowy. Co to znaczy lejek zakupowy? Wyobraźmy sobie sytuację, w której chcemy kupić telewizor. Udajemy się do galerii handlowej, gdzie znajdują się trzy sklepy RTV. Odwiedzamy każdy z nich i rozmawiamy z przedstawicielami. Przed podjęciem decyzji o zakupie telewizora, prawdopodobnie skontaktowalibyśmy się jeszcze ze znajomym, który zna się na elektronice, aby potwierdzić swój wybór i kupić produkt w najtańszym sklepie.
Taka sytuacja jest zrozumiała dla osób urodzonych przed 1990 rokiem. Obecnie proces wygląda zupełnie inaczej. Przed zakupem odwiedzamy dziesiątki stron internetowych, czytamy opinie i komentarze. Często również przeglądamy serwisy e-commerce, w których planujemy dokonać zakupu. Ostateczna decyzja zakupowa często zapada, gdy jesteśmy już przekonani i poszukujemy najniższej ceny. W dobie zakupów online, proces ten wynika z koncepcji lejka zakupowego. Istnieje wiele modeli przedstawiających, jak użytkownicy podejmują decyzje zakupowe, jednak ogólnie można wyróżnić trzy główne etapy.
Pierwszym z nich jest etap świadomości. Na tym etapie użytkownik często jeszcze nie wie, że potrzebuje produktu, na przykład telewizora. Przykładowo, podczas przeglądania wyników ostatniego meczu, użytkownik może zobaczyć reklamę telewizora idealnego do oglądania Mistrzostw Europy w piłce nożnej. Obecnie tuż po mistrzostwach w 2024 roku, co można nazwać etapem świadomości.
Drugi etap, zainteresowania, następuje, gdy uświadamiamy sobie potrzebę, w tym przypadku wiedząc, że są mecze i potrzebujemy telewizora. Wówczas zaczynamy rozmawiać ze znajomymi, przeszukiwać internet, odwiedzać różne poradniki i oglądać wideotesty.
Gdy zdecydujemy się na zakup, przechodzimy do etapu poszukiwania najlepszej oferty, która spełni naszą potrzebę. Są to tzw. etapy lejka zakupowego. Na każdym etapie użytkownik trafia do naszego serwisu za pośrednictwem różnych źródeł, mediów i kampanii.
W początkowej fazie są to głównie media społecznościowe i reklamy banerowe. W kolejnej fazie użytkownicy szukają informacji poprzez content marketing, poszukując porad i testów. Na etapie zakupu, kiedy decyzja jest już podjęta, najczęściej korzystają z porównywarek cenowych, aby znaleźć najkorzystniejszą ofertę.
Zastanówmy się, jak podejść do tematu atrybucji konwersji w praktyce. Najpierw należy zidentyfikować wszystkie punkty kontaktu klienta z Twoją marką. Może to być reklama w Google Ads, post w mediach społecznościowych, e-mail marketing czy organiczne wyniki wyszukiwania. Każdy z tych punktów ma swoje miejsce w ścieżce zakupowej i może przyczynić się do finalizacji transakcji.
Następnie warto zastosować odpowiedni model atrybucji. Modele te różnią się w zależności od tego, jak przypisują wartość poszczególnym punktom kontaktu. Różne źródła odpowiadają za różne kanały, dlatego nie można stosować jednolitej miary, takiej jak współczynnik konwersji czy przychód, do wszystkich. Systemy Digital Analytics, w szczególności Google Analytics 4, oferują różne modele atrybucji, które uwzględniają specyfikę każdego kanału.
Pierwotnym modelem w analityce internetowej, ze względu na sposób działania sieci, jest model ostatniego kliknięcia. W tym modelu cała konwersja przypisywana jest źródłu, które ostatecznie przyprowadziło użytkownika. W takim układzie bardzo doceniane są porównywarki cenowe, które przyciągają użytkowników gotowych do zakupu, a niedoceniane są źródła otwierające świadomość potrzeby, takie jak reklamy banerowe czy reklamy w mediach społecznościowych.
Drugim modelem jest model pierwszego kliknięcia. Jest on równie problematyczny jak model ostatniego kliknięcia, ponieważ przypisywanie 100% zasługi źródłom, które jedynie otwierają ścieżkę, nie oddaje pełnego obrazu. Kolejne źródła także mają istotny wpływ na proces konwersji, co nie jest widoczne w tym modelu.
Model liniowy przydziela użytkownikom lub źródłom ruchu równą wagę. Na przykład, jeśli mamy 15 wizyt z różnych źródeł ruchu, to konwersja i przychód z tej konwersji są rozkładane na 15 części. Czy jest to sprawiedliwe? Niekoniecznie. Dlaczego jedne źródła mają być traktowane na równi z innymi, skoro ich rola w podjęciu decyzji zakupowej nie jest równa?
Istnieje także model pozycji, gdzie sami decydujemy z góry, które pozycje są ważniejsze. Ten model również nie jest idealny i jest szczególnie subiektywny. Przy mnogości źródeł ruchu jest to wyjątkowo trudne, aby rzetelnie ocenić, które źródła są bardziej wartościowe w kontekście ostatecznej decyzji zakupowej.
Model czasowy przydziela wyższe wagi źródłom, które są bliżej momentu zakupu. Wartość źródeł ruchu rośnie więc wraz z każdym punktem styku klienta.
Wadą wszystkich powyżej opisanych modeli jest fakt, że z góry nakładamy warunek, ile dane źródło wniesie na danym etapie lejka.
Najlepszym modelem jest model oparty na danych, tzw. model atrybucji danych data-driven. Data-driven attribution jest dostępny w Google Analytics 4. Wykorzystuje mechanizmy statystyczne do obliczania, jak dane źródło wpływa na poszczególne etapy ścieżki użytkownika. Na tej podstawie przypisuje wagę odpowiednią dla danego źródła. W ten sposób można precyzyjnie określić rzeczywistą wartość danego źródła na całej ścieżce użytkownika.
Generalizując, należy unikać atrybucji last click oraz first click, ponieważ nie oddają one pełnego obrazu wpływu poszczególnych źródeł ruchu. Rzetelna ocena kampanii marketingowych jest możliwa tylko przy zastosowaniu modeli data-driven. Jeśli jednak konieczne jest stosowanie modeli a priori, warto wybierać model rozkładu czasowego lub model liniowy.
Model rozkładu czasowego jest bardziej rekomendowany, gdyż lepiej odzwierciedla wpływ poszczególnych działań na decyzje użytkowników. Na tej podstawie można podejmować decyzje dotyczące przesunięć budżetu. Jeżeli ostateczny zwrot z inwestycji będzie właściwy, to model oparty na danych jest zdecydowanie lepszy niż model last clickowy.
Wybór odpowiedniego modelu zależy od specyfiki Twojego biznesu i celów marketingowych. Warto również korzystać z narzędzi analitycznych, takich jak Google Analytics, które oferują zaawansowane funkcje atrybucji konwersji.
Zrozumienie atrybucji konwersji jest kluczowe dla skutecznego zarządzania kampaniami marketingowymi. Pozwala to lepiej zrozumieć, które źródła ruchu przynoszą największą wartość i jak optymalizować działania marketingowe, aby maksymalizować efektywność.
Nie da się rzetelnie ocenić marketingu mix, stosując domyślną atrybucję, najczęściej opartą na ostatnim kliknięciu. Jedynie atrybucja oparta na danych daje prawdziwy obraz wkładu poszczególnych źródeł w całościowy marketing. W przeciwnym razie, stosując najprostsze modele, możemy niewłaściwie przypisać wartość i zasługi za daną konwersję, a także błędnie ocenić źródło ruchu. W efekcie nie wykorzystujemy pełnego potencjału współdziałania elementów marketingu mix.
Odpowiednia konfiguracja i zrozumienie atrybucji konwersji w marketingu online jest jedną z kluczowych rzeczy do prowadzenia efektywnych działań i optymalnej alokacji budżetów reklamowych. Bez tego, w naszych działaniach marketingowych będzie panował chaos, a decyzje które podejmujemy nigdy nie będą optymalne.
Jeżeli masz wyzwania związane z atrybucją konwersji lub innymi aspektami analityki internetowej, sprawdź jak możemy Ci pomóc.
Tagi:
Historie sukcesów
Ostatnie wpisy na blogu
