Mik azok az attribúciós modellek, és miért fontosak az online marketingben?

Az attribúciós modell definíciója

Az attribúciós modellezés, azaz hozzárendelési modellezés egy olyan keretrendszer, amely segít megállapítani, hogy egy-egy konverzió mely érintkezési pontoknak vagy csatornáknak köszönhető, és hogy milyen arányban vettek részt ezek a pontok és csatornák a konverzióban.

A vásárlók az esetek többségében nem konvertálnak azonnal, amikor rátalálnak egy új termékre vagy szolgáltatásra. A legtöbben egy vásárlói utazáson mennek keresztül, amely során több csatornán és érintkezési ponton is felveszik a kapcsolatot az adott márkával. De ezek közül melyik csatornának, vagy pontnak köszönhető végül a konverzió? Erre keresik a választ az attribúciós modellek.

Minden attribúciós modell más értéket rendel hozzá a különböző csatornákhoz és érintkezési pontokhoz.

A leggyakoribb attribúciós modellek:

• Első interakció
• Utolsó interakció
• Utolsó nem közvetlen kattintás
• Lineáris
• Időkésleltetés
• Pozícióalapú

Ezen hozzárendelési modellek elemzésével egy részletesebb képet kaphatsz arról, hogy mely marketingcsatornáid milyen arányokban térülnek meg.

Fontos észben tartani, hogy nem lehet rámutatni egy attribúciós modellre, és azt mondani rá, hogy mindenkinek azt kellene használnia. Érdemes viszont választani egy elsődleges modellt az elemzésekhez, illetve a jelentések elkészítéséhez. Hogy melyik az ideális modell céged számára, azt üzleti céljaid, illetve az értékesítési ciklusod határozza majd meg.

Az elsődlegesen kívül persze több attribúciós modellen keresztül is vizsgálhatod marketinged teljesítményét, és érdemes is összehasonlítani a különböző modellek eredményeit, hogy még jobban megértsd a különböző érintkezési pontok és csatornák szerepét az ügyfél utazásában.

Az attribúciós modellek jellemzői

1. Utolsó interakciós attribúció

Az utolsó interakció (vagy „utolsó kattintás”) attribúciós modell szerint a konverzió 100%-ban az érdeklődő utolsó cégeddel való interakciójának köszönhető.

Például egy látogató egy Google keresés alatt talál rá webhelyedre és meglátogatja azt – ez az első interakció. Néhány nappal később a Facebookon lát egy reklámot webhelyedről (mert korábban járt nálad), amire rákattint. Még aznap este az érdeklődő visszatér webhelyedre, és vásárol ott valamit.

Ebben a példában az utolsó interakció a közvetlen látogatás (közvetlen forgalom) volt, tehát amikor a felhasználó este visszatért webhelyedre a vásárlás céljából. Az utolsó interakciós attribúciós modell szerint a konverzió 100%-ban ennek a közvetlen látogatásnak köszönhető.

A legtöbb analitikai platform (pl. a Google Analytics is) ezt az hozzárendelési modellt használja alapértelmezettként.

Előnyök és hátrányok

Az utolsó interakció a legegyszerűbben nyomon követhető és elemezhető attribúciós modell. Gyakran a leg pontosabb is, hiszen a mai digitális marketing rendkívül szétszórt, ami annak köszönhető, hogy az emberek többféle eszközről és platformról érik el az internetet, ráadásul sokan rendszeresen törlik vagy nem engedik tárolni a sütiket böngészőikben. Mindennek köszönhetően a teljes ügyfélutazás nagyon nehezen követhető, de az utolsó interakció mindig garantáltan rögzíthető.

Na persze, az utolsó interakciós modell figyelmen kívül hagyja az összes korábbi érintkezési pontot és csatornát, amiken a vásárló végigment, mielőtt konvertált volna, pedig ezek mind épp olyan fontosak lehetnek, mint a legutolsó interakció.

Ez az attribúciós modell tehát akkor a legideálisabb, ha rövid értékesítési ciklusod van. Ha csak kevés érintkezési pontod van a konverzió előtt, akkor az utolsó interakció segíthet rámutatni a legfontosabb csatornáidra.

Ez a modell hasznos lehet akkor is, ha értékesítési tölcséred felső szakaszai magasabbak, az alsók pedig szűkebbek.

2. Első interakciós attribúció

Az első interakció sokban hasonlít az utolsó interakciós attribúciós modellhez, azzal a különbséggel, hogy ez a modell az összes értéket az első érintkezési ponthoz rendeli hozzá az utolsó helyett.

Például ha egy látogató először a Twitteren találkozik márkáddal, akkor a Twitter kapja majd az összes „elismerést” a konverzióért, függetlenül attól, hogy konvertált-e rögtön az első interakció után, vagy sem. Meglehet, hogy az illető csak két héttel később vásárol tőled, miután megnézett néhány videót termékeidről a YouTube-on, és látott egy-két remarketing hirdetést egy webhelyen, de az első interakciós attribúciós modell szerint a konverzió érdeme teljes mértékben a Twitter lesz.

Előnyök és hátrányok

Az első attribúciós modell fő előnye, hogy rendkívül egyszerű és egyértelmű. Hátránya viszont, hogy figyelmen kívül hagyja az összes későbbi érintkezési pontot és csatornát.

Hasonlóképpen az utolsó interakciós modellhez, az első interakciós attribúciós modell is főleg azoknak a cégeknek lehet hasznos, amelyek rövidebb vásárlási ciklussal rendelkeznek. Ha jó esély van rá, hogy az érdeklődők az első interakció után rögtön konvertáljanak, akkor nagyon fontos figyelembe venni az első érintkezési pontot, tehát ez a modell kéznél kell, hogy legyen.

Továbbá, ha az elsődleges cél minél több új érdeklődőt bevonzani a tölcsér legfelső szakaszaiba, akkor szintén érdemes az első interakciós attribúciós modellt használni, hiszen megállapíthatod vele a csatornák értéket.

3. Utolsó nem közvetlen kattintásos attribúció

Az utolsó nem közvetlen kattintásos attribúciós valamivel hasznosabb lehet, mint a sima utolsó kattintásos modell. Ez a modell is egyetlen egy interakcióhoz rendeli hozzá a konverzió érdemét, azonban figyelmen kívül hagyja az utolsó közvetlen interakciókat, amelyek a konverzió előtt történnek.

Közvetlen interakciónak számít, ha valaki közvetlenül jut el webhelyedre, tehát például amikor beírja annak URL címét a böngészőjébe, vagy rákattint egy könyvjelzőre. Ezek az interakciók azt jelentik, hogy az érdeklődő már ismeri a cégedet.

A kérdés az, hogy hogyan ismerkedtek meg cégeddel, és mi vette rá őket arra, hogy közvetlenül látogassanak el webhelyedre. Ha kiiktatod a közvetlen forgalmat ezzel az utolsó kattintásos attribúciós modellel, akkor pontosabban tudsz értéket hozzárendelni ahhoz a csatornához, ami a konverzióhoz vezetett.

Előnyök és hátrányok

Az utolsó nem közvetlen kattintásos attribúciós modell előnyeit fentebb már tisztáztuk, azonban ez a modell még mindig egyetlen egy interakciót jelöl meg a konverzió okaként, figyelmen kívül hagyva az összes többi érintkezési pontot és csatornát.

4. Lineáris attribúciós modell

A lineáris attribúciós modell egyenlő arányban osztja el az érdemet minden érintkezési pont között, amelyekkel az érdeklődő találkozott a konverzió előtt.

Ha például egy ügyfél eredetileg a Facebookon talált rád, majd látott az Instagramon, aztán feliratkozott hírleveledre, és végül egy marketing emailben kapott linken keresztül vásárolt tőled, akkor összesen négy interakció történt. Ez azt jelenti, hogy a konverzió értéke 25-25-25-25%-ban oszlik el az érintkezési pontok között.

Előnyök és hátrányok

A lineáris attribúció egy sokkal kiegyensúlyozottabb hozzárendelési modell, ami az összes érintkezési pontot és csatornát figyelembe veszi ahelyett, hogy egyetlen egy interakcióhoz rendelné az összes konverziós érdemet.

Na persze, ez sem fedi teljes mértékben a valóságot, hiszen egyes marketingtevékenységek sokkal eredményesebbek lehetnek, mint mások. Ez a modell nem türközi ezeket a különbségeket, hiszen minden interakcióhoz azonos értéket rendel hozzá.

Ha egy részletesebb attribúciós modellre van szükséged, amit könnyedén elmagyarázhatsz ügyfeleidnek, akkor a lineáris modell megfelelő lehet erre a célra. Demonstrálhatod vele továbbá, hogy minden csatornának van némi értéke.

5. Időkésleltetéses attribúciós modell

Az időkésleltetéses attribúciós modell szintén minden csatornához rendel némi értéket, azonban nem egyenlő arányban, hanem az alapján, hogy mikor történt egy-egy interakció. Azok az interakciók, amik az vásárláshoz időben közelebb történtek, több értéket kapnak, mint azok, amik korábban, a vásárlási ciklus elején. így tehát az utolsó interakció kapja a legtöbb „elismerést” a konverzióért, de nem az összeset.

Előnyök és hátrányok

Ha a kapcsolatok kiépítése fontos szempont egy cég szemében, akkor az időkésleltetéses attribúciós modell nagyon hasznosnak bizonyulhat.

Fontos persze észben tartani, hogy ez a modell kevesebb értéket rendel a tölcsér felsőbb szakaszainak, ezért érdemes inkább akkor használni, ha egy kifejezetten hosszadalmas vásárlási ciklussal dolgozol (például a B2B-ben).

6. Pozícióalapú attribúciós modell

A pozícióalapú attribúciós modell (más néven U-alakú hozzárendelés) megosztja az érdemet az a konverzió előtti első és az utolsó interakció között. Az első és utolsó interakciók 40-40% érdemet kapnak, míg a maradék 20% a köztük történő interakciók között oszlik el.

Ha például egy konverziós ciklus 4 lépésből áll, akkor az első interakció 40%-ban, a második 10%-ban, a harmadik 10%-ban, és az utolsó 40%-ban részesül az érdemből.

Tegyük fel, hogy egy érdeklődő a Google találatok között talál rá cégedre, majd ránéz a cég Instagram profiljára, majd később elolvas egy vásárlói sikertörténetet blogodon, végül pedig visszatér a vásárlás céljából. A Google itt 40%-ban, a Facebook és a blog 10-10%-ban, majd a direkt látogatás 40%-ban részesül az érdemből.

Előnyök és hátrányok

A pozícióalapú attribúciós modell hasznos minden olyan cég számára, amely vásárlási ciklusa több lépésből áll a konverzió előtt. Minden interakció kap némi elismerést a konverzióért, de az első és az utolsó nagyobb súlyozásban részesül, hiszen ezek azok az esetek, amikor az ügyfél először találkozik márkáddal, és végül úgy dönt, hogy vásárol is tőle.