attribution“Ak chcete zaručiť úspech, venujte 95% svojho času definovaniu problému a 5% času riešeniu.”

Multi-Channel Attribution je horúcou témou v našom obore, a napriek tomu stále zle chápaná.

 

 

Tri cesty vnímania Multi-Channel Attribution

1. Multi-Channel Attribution, From online to store (MCA-O2S)

Je to pokus marketérov a analytikov pochopiť dopad on-line marketingu a reklamy na offline (príjmy, hodnota značky, návštevy, telefonáty, atď..).

 

Schéma pri plánovaní MCA-O2S – červené bodky predstavujú činnosť ktorú by sme chceli merať – pomôže pochopiť princíp

 

2. Multi-Channel Attribution, Across Multiple Screens (MCA-AMS)

S nástupom masívneho používania mobilných telefónov a tabletov sme všetci stále viac “four-screen” (TV, desktop, tablet, smartphone). Takto by sa dala nazvať táto nasledovná situácia. To, čo by sme mali naozaj pochopiť je, ako jednotlivci vnímajú rôzne marketingové reklamy a kanály prostredníctvom ich zariadení a aké výsledky sa prostredníctvom nich dostavujú.

Príkladom MCA-AMS je schopnosť pochopiť nasledovnú situáciu: hľadal som na mojom tablete práve vysielaný produkt pri sledovaní televíznej reklamy, čo malo za následok kliknutie na platenú reklamu na fotoaparát vo vyhľadávacej sieti, ktoré zostala samozrejme v pamäti, ktorá neskôr spôsobila že som si prečítal recenzie na tento fotoaparát na mojom smartfóne, pokým som sa zdržal v zápche a že nakoniec to spôsobilo že som sa rozhodol pre kúpu fotoaparátu hneď ako som prišiel domov a náhodou som bol vtedy na svojom notebooku.

Vieme potom v tomto prípade rozdeliť „vplyv“ postupne cez televíznu reklamu, platené reklamy vo vyhľadávacej sieti na tablete, recenzie čítané ďalej na mobilnom telefóne a nakoniec samotné vykonanie “priamej” konverzie na PC.

Hlavným problémom je, že keď budeme meniť používané zariadenia, je čoraz ťažšie sledovať „rovnakú osobou“ – online aj offline. Vlastne by sme nemali hovoriť čoraz ťažšie – skôr takmer nemožné (cookies, UUID, súkromie, legislatíva…).

Snáď jedinou výnimkou by boli spoločnosti (resp. služby), kedy je užívateľ prihlásený pod jedným kontom na všetkých zariadeniach po celú dobu. V opačnom prípade sa to môže zdať ako neriešitľný problém, aspoň na teraz.

Veríme, že skutočné riešenie bude pochádzať z vývoja cookies, aktualizácie zásad ochrany osobných údajov, legislatívnych  rozhodnutí a zo zmeny užívateľských návykov.

3. Multi-Channel Attribution, Across Digital Channels (MCA-ADC)

MCA-ADC je snaha porozumieť tomu, ktoré digitálne marketingové kanály (sociálne siete, bežný displej, YouTube, odkazy, e-mail, vyhľadávanie, a pod..) prispeli k určitej konverzií (alebo ku viac konerziám). V súčasnej dobe takmer všetky web analytics nástroje berú do úvahy ako jediný vplyv na konverziu akciu tesne pred jej vykonaním. Tiež to môžeme nazvať ako vplyv posledného kliku. S MCA-ADC sa snažia ísť na „posledný klik“ a tak načrtnúť „úplné“ informácie o „celej“ marketingovej činnosti pred konverziou (vo väčšine prípadov samozrejme z Google Analytics):

Pozrime sa napríklad na vzorku 500 konverzií… Prišli od ľudí, ktorí navštívili stránky v uvedenom presnom poradií, počnúc sociálnou sieťou, potom priamou návštevou, potom organickým vyhľadávaním, potom cez click-through odporúčanie (odkaz) a nakoniec ešte posledná priama návšteva ktorá viedla ku konverziám.

Tu sa vynára otázka všetkých častí digitálneho marketingu prísť na to, ako teda rozdeľovať vplyvy na jednotlivé kanály. Mal by priamy link dostať 50%? A čo sociálne siete? 100%? Organické vyhľadávanie? 2%?

Navyše keď hovoriíme o MCA-ADC stále uvažujeme len o jednom zariadení. Pretože veľmi blízko k 0% vykonaných z týchchto prípadov mal analytický nástroj predstavu o správaní jedného reálného človeka cez viac „zariadení“ (AMS).

To, čo vidíte, sú všetky prevody, ktoré môžu byť viazané na viac návštev cez unikátne prehliadače (úmyselne som nenapísal osoba, ale prehliadač) na cieľové webové stránky (digitálny priestor všeobecne). Väčšina analytických nástrojov toto žiaľ ignoruje.

Povedzme, že organické vyhľadávanie sa udialo na mobile. Bez ohľadu na analytické nástroje používané pre väčšinu stránok by sa tak dalo povedať že to neuvidíme vo vyššie uvedenom reťazci (cookies!).

Preto je dôležité oddeliť MCA-AMS (na viac zariadeniach) od MCA-ADC (digitálne kanály) – aspoň zatiaľ, kým problémy cookies, zásady ochrany osobných údajov, legislatíva a užívateľské návyky nebudú definitívne vyriešené.

Z vyššie uvedeného ale vyplýva, že nezachytávame, aký dopad tohto správania bol v režime offline existencie (O2S).  Je teda možné, že ďalších 4000 ľudí prišlo a robilo nákupy vo vašich obchodoch alebo prostredníctvom telefónneho kanála, a teda by to v našom prípade nebolo vôbec „viditeľné“. Žiaden z vyššie uvedených kanálov, či už slávne sociálne siete, priame, sprodtredkované, či odporúčané vyhľadávanie, by nemali “kredit”.

Modely pri Multi-Channel Attribution

Pre MCA-O2S a MCA-AMS je to komplexné identifikovanie, ktorá reklama a nástroj si zaslúži akú veľkú zásluhu. To si vyžaduje trpezlivosť a zručnosti. Tu prichádzajú na radu aj experimenty… Takže otázka kto si zaslúži aký „kredit“ je prinajlepšom treťoradá. Pri MCA-ADC je úloha trochu jednoduchšia, pretože máme k dispozícií viackanálový lievik. Medzi najčastejšie modely prisudzovania združené aj do tých najjednoduchších nástrojov pre analýzu webových stránok sú: posledný klik, prvotný klik, a dokonca aj distribúcia.

Aby to bolo ideálne, mali by sme mať prístup k sofistikovanejším nástrojom, ktoré by zahŕňali nastavenia na základe matematických algoritmov a „času rozpadu“ modelu a  vytvorenie vlastného modelu priraďovania. Každý z týchto modelov má prirodzene svoje klady aj zápory. Niektoré z nich majú ďalšie nevýhody a sotva nejaké výhody. Tým je potrebné sa samozrejme vyhnúť. Niekedy dokonca stačí použiť zdravý sedliacky rozum.

Ideálna situácia – zistiť ktoré prostriedky sa ako efektívne využili  v rámci marketingu a ich následné presúvanie medzi sebou – na nezaplatenie.

Ťažká úloha – jednoducho preto, že realita je komplikovaná

Skúsenosti zákazníkov sú čoraz zložitejšie, vplyvy kanálov sa oveľa viac pretínajú, je roztrieštená sila a obsah a tým pádom sú tri hlavné myšlienky modelu – zaujať, získať, udržať – rozdelené do množstva malých častí.

Žiaľ, nemáme na výber. Budeme sa musieť vysporiadať s problémami, multi-kanálovou atribúciou, ak chceme, aby mala firma efektívnu reklamu a marketingovú stratégiu.

Samozrejme, nedá sa to všetko hneď naraz. Treba sa k tomu dopracovať cez postupné kroky.

1. Objasniť, aký problém vlastne riešime – O2S? AMS? alebo ADC.

2. Použiť príslušnú sadu riešení opísané vyššie. Ak MCA-ADC, tak…

3. Začať experimentovať s jednoduchými modelmi. V prvom rade opustiť myšlienku „posledného kliku“ – čo najskôr a čo najrýchlejšie. Venovať pozornosť priebehu času rozpadu modelu (v ideálnom prípade s niekoľkými matematických algoritmami).

4. Experimentovať so zmenami v digitálnom portfóliu – na základe vašich výsledkov z časového rozpadu.

5. Zmerať výsledky. Vrátiť  sa späť. Analyzovať dáta. Prispôsobiť.

6. Nakoniec meniť usporiadanie mediamixu

Pokiaľ si v akejkoľvek fáze všimnete zníženie marží, vrátťe sa späť k predchádzajúcemu kroku a optimalizujte tak, aby sa to zmenilo a skutočne oplatilo ísť na ďalší krok, čo bude viesť k efektivite investícií. Ak ste pochopili význam a vyriešili tieto výzvy, podarí sa vám definovať a zároveň riešiť problém investície do reklamy čo najefektívnejšie.

S ktorou formou Multi-Channel Attribution sa stretávate a riešite vo vašej firme? Rozlišujete tri spôsoby popísané v tomto príspevku? Máte uplne iný pohľad na problematiku?