Modelli di attribuzione: uscire dal “last click”

C’è la necessità di determinare un modello che tenga conto della navigazione degli utenti e premi al meglio tutti i touchpoint che concorrono alla determinazione della customer journey e alla conversione

di Di Gaetano Polignano, Country Manager Tradelab Italia
13 ottobre 2017
Rubrica programmatic talks 600X500

Sappiamo bene come il percorso che porta l’utente a conoscere un brand o ad acquistare un prodotto non sia quasi mai lineare e mono-canale. I canali e le campagne che percorrono la sua customer journey e ne influenzano le sue scelte di acquisto, possono essere diverse (display ADV, e-mail, search…) e multi-device (tablet, smartphone, desktop…) e quando arriva il momento di valutare che cosa ha funzionato o meno delle attività di online marketing vengono quasi sempre considerate le conversioni generate dall’ultimo player che ha portato al click e al raggiungimento degli “obiettivi” del cliente.

Questo modello di misurazione “last-click”, utilizzato da Google Analytics, non valorizza però il contributo apportato dai diversi touchpoint utilizzati nell’online marketing mix e attribuisce il merito della conversione all’ultimo attore che ha portato il cliente sul sito ad effettuare l’acquisto, senza considerare tutti gli step precedenti.

Dare però peso solo all’ultima campagna che ha generato la conversione, dà una versione miope di cosa è davvero efficace per il cliente a raggiungere i propri obiettivi di business.

Da una ricerca di AdRoll, condotta su 1300 aziende in Europa e Nord America emerge che quello di una corretta attribuzione è un tema considerato importante da circa il 75% dei brand coinvolti. Il tema è anche stato al centro dell’ultimo Programmatic Day e ha trovato concordi i player del settore sulla necessità di determinare un modello che tenga conto della navigazione degli utenti e premi al meglio tutti i touchpoint che concorrono alla determinazione della customer journey e alla conversione.

Oggi più che mai è quindi necessario passare ad un modello di attribuzione capace di dare un valore ad ogni canale che contribuisce alla conversione. Tradelab utilizza un modello di attribuzione geometrico, vale a dire un modello a decadimento temporale attraverso il quale a ciascun canale viene attribuito un credito all’interno della customer journey.

Esempio di schema di un modello geometrico Tradelab secondo la formula: Xn dove N indica la posizione nel path di conversione e X è una costante stabilita col cliente. Le impression hanno un valore 1/y dei click (nell’esempio N4 è un impression e vale 1/3 rispetto a un click)

Questo modello permette di analizzare e dare un punteggio a tutti i touchpoint che hanno contribuito alla conversione dell’utente attribuendo più crediti ai canali più vicini al click finale. Ciò permette di avere una visione sui canali e vendor che hanno performato e fare chiarezza sul valore reale effettivamente generato da campagne di retargeting spesso poco controllate e qualificate.

Un modello di attribuzione per essere efficace deve essere completo ed includere i canali sia on che offline, tenendo sempre conto delle specificità di ogni inserzionista, il suo ciclo di vendita, i diversi momenti della giornata, il tempo passato sul sito ecc… Un problema per la misurazione è l’utilizzo di diversi device: l’internauta non viene più percepito come unico e il suo percorso di navigazione frammentato è diventato difficile da tracciare. Per questo è necessario ricorrere alla riconciliazione dei dati tra device e canali differenti. Per il nostro cliente Eurobet, ad esempio, abbiamo riconciliato i dati delle persone che hanno effettuato una registrazione online ma che poi hanno convertito offline, per poterle escludere dal retargeting ed evitare una sovraesposizione del messaggio e una possibile redemption negativa del brand.

Per andare oltre, Tradelab ha sviluppato Smartvalue, un modello in grado di analizzare il valore incrementale generato dalla pubblicità a differenza di quello del retargeting generato prevalentemente su utenti “freddi”.

Il valore incrementale percentuale è maggiore in corrispondenza di un CPA più alto, ciò vuol dire che la campagna fornisce il suo apporto maggiormente nel range temporale 6-30 gg ed è addirittura negativo nella fascia -1h. Questo dato controintuitivo ci mostra come non ci sia correlazione effettiva tra l’ultimo touchpoint ed il valore della campagna e, anzi, come sia una dispersione di investimento utilizzare modelli last-click.

Tramite A/B testing, esponendo cioè due pool di audience interessati al servizio del cliente che chiameremo gruppo di controllo e gruppo test, a due banner differenti, uno “neutro” e uno con il banner del prodotto o servizio pubblicizzato, Smartvalue è in grado di misurare l’uplift generato dalla campagna, il tipo di target su cui la campagna ha avuto più efficacia, le piattaforme di acquisto più performanti, i momenti più propizi per comunicare, la probabilità naturale di conversione e molto altro.

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