Модели атрибуции на основе данных: будущее маркетинговых измерений

Модели атрибуции на основе данных представляют собой передовую технологию маркетинговых измерений, использующую передовые алгоритмы и машинное обучение для точного кредитования конверсий в сложных клиентских циклах. В отличие от традиционной атрибуции на основе правил, эти сложные модели анализируют огромные объемы данных для определения фактического воздействия маркетинговых точек соприкосновения. В этой статье рассматривается, как работает атрибуция на основе данных, ее преимущества по сравнению с обычными моделями, стратегии внедрения и будущие тенденции, предоставляя маркетологам действенные идеи для оптимизации их подхода к маркетинговым измерениям и максимизации возврата инвестиций.

Оглавление

Введение

В сегодняшнем сложном цифровом ландшафте становится все сложнее понять, что действительно движет конверсиями. Клиенты взаимодействуют с брендами по многочисленным каналам и устройствам, прежде чем принять решение о покупке, создавая сложные клиентские пути, которые традиционные модели атрибуции с трудом могут точно интерпретировать.

Атрибуция на основе данных представляет собой значительную эволюцию в маркетинговых измерениях, выходя за рамки произвольных правил и переходя к научному анализу моделей поведения клиентов. Согласно Google Analytics, маркетологи, использующие модели атрибуции на основе данных, могут увеличить конверсии до 30% без увеличения расходов, что демонстрирует преобразующий потенциал этого подхода.

По мере развития правил конфиденциальности и постепенного отказа от сторонних файлов cookie модели атрибуции на основе данных становятся все более важными для маркетологов, стремящихся понять эффективность кампаний. Эти модели используют алгоритмы машинного обучения для анализа шаблонов конверсии, учитывая все точки соприкосновения в пути клиента и адаптируясь к меняющемуся поведению потребителей и рыночным условиям.

Для организаций, стремящихся оптимизировать эффективность и распределение маркетинговых ресурсов, Attrisight предоставляет передовые решения в области атрибуции, которые используют науку о данных для предоставления действенной информации по всей воронке маркетинга.

Понимание атрибуции на основе данных

Атрибуция на основе данных — это методология атрибуции, которая использует алгоритмы машинного обучения для определения того, сколько кредита следует присвоить каждой маркетинговой точке соприкосновения в пути клиента. В отличие от традиционных моделей атрибуции, которые следуют предопределенным правилам (например, атрибуция первого соприкосновения, последнего соприкосновения или линейная атрибуция), модели на основе данных анализируют ваши конкретные данные о конверсии, чтобы рассчитать фактический вклад каждой точки соприкосновения.

Традиционные модели атрибуции включают в себя:

Атрибуция первого касания: Назначает кредит 100% первому взаимодействию
Атрибуция последнего касания: Отдает все должное последней точке контакта перед конверсией
Линейная атрибуция: Равномерно распределяет кредит по всем точкам соприкосновения
Атрибуция на основе позиции: Присваивает большее значение определенным точкам соприкосновения (обычно первой и последней)

Фундаментальное ограничение этих моделей заключается в том, что они применяют одни и те же правила к каждому клиентскому пути, независимо от уникальных закономерностей в ваших данных. Атрибуция на основе данных, напротив, изучает пути конверсии, характерные для вашего бизнеса, и определяет распределение кредита на основе статистического анализа того, что фактически влияет на решения клиентов.

Как работает атрибуция на основе данных

Модели атрибуции на основе данных используют сложные алгоритмы для анализа шаблонов конверсии в тысячах клиентских циклов. Вот как обычно работают эти модели:

Сбор данных: Модель собирает информацию обо всех взаимодействиях клиентов по всем каналам, включая просмотренные объявления, открытые электронные письма, посещения веб-сайтов и офлайн-точки соприкосновения, если таковые имеются.
Анализ закономерностей: Используя методы машинного обучения, система анализирует закономерности конверсии, сравнивая пути клиентов, совершивших конверсию, с теми, кто этого не сделал.
Контрфактуальный анализ: Модель реализует сценарии «что если», чтобы понять, как удаление определенных точек соприкосновения влияет на вероятность конверсии.
Кредитная уступка: На основе этого анализа модель распределяет кредит конверсии по каждой точке соприкосновения в соответствии с ее фактическим влиянием на стимулирование конверсий.
Непрерывное обучение: По мере поступления новых данных модель совершенствует свое понимание и соответствующим образом корректирует распределение кредитов.

Такой подход дает гораздо более точную картину эффективности маркетинга по сравнению с традиционными моделями, которые опираются на заранее определенные правила, а не на фактические закономерности данных.

Преимущества атрибуции на основе данных

Внедрение атрибуции на основе данных дает маркетологам ряд существенных преимуществ:

1. Более точное измерение

Атрибуция на основе данных обеспечивает гораздо более точное представление ценности точки соприкосновения, анализируя фактические модели поведения клиентов, а не применяя произвольные правила. Это приводит к лучшему пониманию истинной эффективности маркетинга и рентабельности инвестиций.

2. Целостный взгляд на путь клиента

Учитывая все точки соприкосновения на пути конверсии, атрибуция на основе данных помогает маркетологам понять весь путь клиента и то, как различные каналы работают вместе для стимулирования конверсий.

3. Оптимизированное распределение бюджета

Имея более точные сведения о том, какие каналы и кампании способствуют конверсиям, маркетологи могут более эффективно распределять бюджеты, что часто приводит к значительному повышению рентабельности инвестиций в маркетинг.

4. Персонализированные маркетинговые стратегии

Атрибуция на основе данных позволяет выявить, какие комбинации точек соприкосновения наиболее эффективны для различных сегментов клиентов, что позволяет применять более персонализированные маркетинговые подходы, адаптированные к конкретным группам аудитории.

5. Адаптируемость к изменениям рынка

В отличие от статических моделей атрибуции, подходы, основанные на данных, постоянно обучаются и адаптируются по мере изменения поведения клиентов, рыночных условий и маркетинговых стратегий.

Исследования Marketing Evolution показывают, что организации, использующие модели атрибуции на основе данных, сообщают о более высокой эффективности маркетинга по сравнению с теми, кто использует традиционные модели атрибуции (Marketing Evolution, 2023).

Внедрение атрибуции на основе данных

Успешное внедрение атрибуции на основе данных требует тщательного планирования и выполнения. Вот пошаговое руководство:

1. Оценка и подготовка

Перед внедрением оцените ваши текущие методы сбора данных и возможности измерения. Убедитесь, что вы отслеживаете все соответствующие точки соприкосновения и имеете надлежащие теги на всех маркетинговых каналах.

Основные требования включают в себя:

Комплексное отслеживание по цифровым каналам
Достаточный объем конверсии для статистической значимости
Возможности интеграции между маркетинговыми платформами
Чистые, непротиворечивые данные из разных источников

2. Выбор правильной технологии

Существует несколько технологических вариантов реализации атрибуции на основе данных:

Платформы маркетинговой аналитики: Такие решения, как Google Analytics 4, Adobe Analytics и другие, предлагают встроенные возможности атрибуции на основе данных.
Специализированные решения по атрибуции: Специализированные платформы атрибуции обеспечивают более сложные возможности моделирования и кросс-канального взаимодействия.
Индивидуальные решения: Организации, обладающие ресурсами в области науки о данных, могут создавать собственные модели атрибуции, соответствующие их конкретным потребностям.
Интеграция моделирования маркетингового микса: Некоторые организации сочетают атрибуцию на основе данных с моделированием маркетингового комплекса для получения как тактических, так и стратегических идей.

3. Процесс внедрения

Типичный процесс внедрения включает в себя:

Аудит данных: Просмотрите существующие источники данных и выявите пробелы
Настройка отслеживания: Внедрить последовательное отслеживание по всем каналам
Конфигурация модели: Настройте модели атрибуции с соответствующими окнами ретроспективного анализа и событиями конверсии
Проверка: Сравните результаты с существующими методами атрибуции и подтвердите их с помощью контролируемых экспериментов.
Организационное выравнивание: Убедитесь, что заинтересованные стороны понимают новый подход и показатели

4. Организационные вопросы

Успешная реализация также требует организационной координации:

Межфункциональное сотрудничество: Обеспечьте совместную работу отделов маркетинга, аналитики и ИТ
Образование и обучение: Помогите заинтересованным сторонам понять новый подход к атрибуции
Интеграция процессов: Интеграция данных атрибуции в процессы маркетингового планирования и оптимизации
Управление изменениями: Устранение сопротивления новым подходам к измерению, особенно со стороны команд, чья производительность может оцениваться по-другому в рамках новой модели.

Соответствующая статистика

Эффективность атрибуции на основе данных подтверждается убедительной статистикой:

Организации, использующие модели атрибуции на основе данных, достигают рентабельности инвестиций на 27% выше, чем те, которые используют традиционные методы атрибуции (Google)
72% маркетологов сообщают о проблемах с точной атрибуцией маркетинговых усилий (Gartner)
Маркетологи, использующие атрибуцию на основе данных, могут выявить на 140% больше конверсий, на которые повлияли маркетинговые мероприятия в верхней части воронки продаж, по сравнению с атрибуцией по последнему клику (Microsoft Advertising)
Компании со зрелыми практиками атрибуции имеют на 45% больше шансов превысить целевые показатели выручки (Forrester)
61% маркетологов называют «улучшение маркетинговых измерений» своим главным приоритетом (eMarketer)
Только 17% организаций достигли продвинутого уровня зрелости атрибуции (Analytic Partners)

Эти статистические данные подчеркивают как ценность атрибуции на основе данных, так и значительные возможности для организаций по улучшению своих возможностей измерения.

Советы экспертов

Эксперты отрасли предлагают ценные мнения по эффективному внедрению атрибуции на основе данных:

Доктор Анджали Лай, главный аналитик Forrester Research, подчеркивает важность целостного подхода: «Атрибуция на основе данных касается не только самой модели — речь идет о создании экосистемы измерений, которая включает в себя несколько аналитических подходов: от атрибуции до тестирования инкрементальности и моделирования маркетингового микса. Наиболее успешные организации используют эти подходы взаимодополняющими способами».

Нил Хойн, главный стратег по измерениям в Google, советует: «Начните с бизнес-вопросов, на которые вы пытаетесь ответить, а не с модели атрибуции. Понимание того, какие решения вам необходимо принять, поможет вам выбрать наиболее подходящий для вашей организации подход к атрибуции».

Мэтт Вода, генеральный директор OptiMine Software, отмечает: «Самая распространенная ошибка, которую мы видим, — это то, что компании парализуются в погоне за идеальной атрибуцией. Начните с того, что вы можете измерить сегодня, установите базовый уровень и постоянно улучшайте свои возможности измерения с течением времени».

Практические советы по внедрению

Для маркетологов, внедряющих атрибуцию на основе данных, эти практические советы могут помочь обеспечить успех:

Начните с четких бизнес-целей: Определите, чего вы хотите добиться с помощью атрибуции, прежде чем выбирать модель или технологию.
Установить управление измерениями: Разработать четкие процессы сбора данных, проверки и принятия решений на основе данных об атрибуции.
Сосредоточьтесь на постепенном улучшении: Вместо того чтобы ждать идеальной атрибуции, реализуйте то, что можете сегодня, и со временем наращивайте сложность.
Сочетание с экспериментированием: Используйте контролируемые эксперименты и A/B-тесты для подтверждения результатов атрибуции и установления причинно-следственной связи, а не только корреляции.
Учетная запись для офлайн-каналов: Не игнорируйте точки соприкосновения офлайн-маркетинга — по возможности включайте их в свою модель атрибуции.
Подготовьтесь к изменениям в политике конфиденциальности: Разработайте свой подход к атрибуции для работы в мире с более строгими правилами конфиденциальности и меньшими возможностями отслеживания.
Создавайте эффективные панели мониторинга: Убедитесь, что данные об атрибуции представлены таким образом, чтобы они способствовали четким маркетинговым действиям, а не просто в виде сложных данных.
Регулярно обновляйте: Пересматривайте и обновляйте свою модель атрибуции по мере развития вашего маркетингового комплекса, поведения клиентов и бизнес-целей.

Пример из практики: компания, предоставляющая финансовые услуги, трансформирует эффективность маркетинга

Ведущая компания финансовых услуг пыталась понять истинную эффективность своих маркетинговых кампаний по цифровым и традиционным каналам. Компания использовала атрибуцию последнего клика, которая значительно переоценивала действия в нижней части воронки, недооценивая усилия по повышению осведомленности и рассмотрению.

После внедрения модели атрибуции на основе данных, которая включала как онлайн-, так и офлайн-точки соприкосновения, компания обнаружила несколько важных выводов:

Кампании по электронной почте, которые ранее приписывались привлечению 35% конверсий по последнему клику, на самом деле влияли только на 18% конверсий при точных измерениях.
Медийная реклама, которая получила минимальный кредит по последнему клику, на самом деле инициировала 22% клиентских циклов, которые в конечном итоге привели к конверсии.
Определенные комбинации каналов (например, социальные сети, а затем поиск) давали показатели конверсии в 3 раза выше, чем каждый канал по отдельности.

На основе этих идей компания перераспределила свой маркетинговый бюджет в размере $50 миллионов, сократив частоту рассылки электронной почты и увеличив инвестиции в высокоэффективные кампании в области отображения и социальных сетей. Они также создали новые кросс-канальные кампании, призванные использовать синергетические эффекты, обнаруженные с помощью анализа атрибуции.

Результаты оказались значительными:

24% увеличение общего коэффициента конверсии
18% снижение стоимости привлечения клиентов
31% улучшение рентабельности инвестиций в маркетинг в течение шести месяцев

Этот случай демонстрирует, как атрибуция на основе данных может преобразовать эффективность маркетинга, предоставляя точную информацию о том, что на самом деле стимулирует конверсию клиентов.

Вопросы и ответы

Что такое атрибуция на основе данных?

Атрибуция на основе данных — это передовая методология атрибуции, которая использует машинное обучение и статистические алгоритмы для определения того, сколько кредита следует присвоить каждой маркетинговой точке соприкосновения в пути клиента. В отличие от моделей атрибуции на основе правил, атрибуция на основе данных анализирует ваши конкретные шаблоны конверсии клиентов для расчета фактического влияния каждой точки соприкосновения.

Чем атрибуция на основе данных отличается от традиционных моделей атрибуции?

Традиционные модели атрибуции следуют предопределенным правилам (например, первое касание или последнее касание), которые применяют одинаковое распределение кредита независимо от ваших конкретных данных. Модели на основе данных анализируют ваши фактические шаблоны конверсии, чтобы определить истинное влияние каждой точки соприкосновения на основе статистического анализа ваших клиентских путей.

Какие данные необходимы для атрибуции на основе данных?

Эффективная атрибуция на основе данных требует комплексного отслеживания всех точек соприкосновения маркетинга, взаимодействий с клиентами и событий конверсии по всем каналам. Обычно это включает в себя данные цифрового маркетинга (показы рекламы, клики, посещения веб-сайта), данные CRM и, в идеале, данные точек соприкосновения офлайн, если они доступны. Большинство платформ также требуют минимального объема конверсий для достижения статистической значимости.

Насколько точна атрибуция на основе данных?

Хотя ни одна модель атрибуции не идеальна, атрибуция на основе данных значительно точнее, чем модели на основе правил, поскольку она основывает распределение кредитов на статистическом анализе фактических шаблонов конверсии, а не на произвольных правилах. Исследования показывают, что атрибуция на основе данных может идентифицировать на 20-30% больше точек соприкосновения, влияющих на конверсию, по сравнению с традиционными моделями.

Как атрибуция на основе данных может повысить рентабельность инвестиций в маркетинг?

Атрибуция на основе данных повышает рентабельность инвестиций в маркетинг, предоставляя более точные сведения о том, какие каналы, кампании и точки соприкосновения действительно влияют на конверсии. Это позволяет более эффективно распределять бюджет, оптимизировать кампании и лучше понимать, как каналы работают вместе на протяжении всего пути клиента.

Академические ссылки

Андерл, Э., Беккер, И., фон Вангенхайм, Ф. и Шуманн, Дж. Х. (2016). «Картирование пути клиента: уроки, извлеченные из графического моделирования атрибуции в Интернете». Международный журнал исследований в области маркетинга, 33(3), 457-474.
Ли, Х. и Каннан, П.К. (2014). «Атрибуция конверсий в многоканальной среде онлайн-маркетинга: эмпирическая модель и полевой эксперимент». Журнал маркетинговых исследований, 51(1), 40-56.
Абишек, В., Фейдер, П. и Хосанагар, К. (2015). «Воздействие СМИ через воронку: модель многоэтапной атрибуции». Доступно на SSRN: https://ssrn.com/abstract=2158421
Барахас, Дж., Акелла, Р., Холтан, М. и Флорес, А. (2016). «Экспериментальные разработки и оценка атрибуции онлайн-рекламы на рынках». Marketing Science, 35(3), 465-483.
Зантедески, Д., Фейт, Э.М. и Брэдлоу, Э.Т. (2017). «Измерение отклика на многоканальную рекламу». Наука управления, 63(8), 2706-2728.

Заключение

Атрибуция на основе данных представляет собой будущее маркетинговых измерений в условиях все более сложной многоканальной среды. Используя алгоритмы машинного обучения для анализа фактических шаблонов конверсии, эти модели обеспечивают гораздо более точное понимание эффективности маркетинга, чем традиционные подходы, основанные на правилах.

Преимущества внедрения атрибуции на основе данных существенны — более точное измерение, оптимизированное распределение бюджета, лучшее понимание синергии каналов и, в конечном счете, улучшенная окупаемость инвестиций в маркетинг. Организации, которые успешно внедряют атрибуцию на основе данных, могут получить значительное конкурентное преимущество за счет более эффективных маркетинговых решений.

По мере развития правил конфиденциальности и постепенного отказа от сторонних файлов cookie важность сложной атрибуции будет только возрастать. Маркетологи должны подготовиться к этому будущему, приняв подходы на основе данных, которые могут адаптироваться к изменяющимся условиям измерения, предоставляя ценную информацию об эффективности маркетинга.

Для организаций, стремящихся расширить свои возможности маркетинговых измерений и максимизировать рентабельность инвестиций по всем каналам, атрибуция на основе данных предлагает мощное решение, которое согласует измерения с реальностью сегодняшних сложных клиентских путей. Те, кто примет этот подход, будут в выгодном положении, чтобы добиться успеха в будущем маркетинга, все больше ориентированном на данные. Для получения дополнительных ресурсов и инструментов для внедрения передовых решений атрибуции для вашей организации, Attrisight предоставляет всестороннюю поддержку и экспертные знания в области маркетинговых измерений на основе данных.

Модели атрибуции, основанные на данных: Будущее маркетинговых измерений