Атрибуция кросс-канального маркетинга: устранение разрозненности данных

Атрибуция кросс-канального маркетинга остается одной из самых сложных задач для современных маркетологов. Поскольку клиенты взаимодействуют в среднем по шести различным каналам, прежде чем принять решение о покупке, разбиение разрозненных данных стало необходимым для понимания полного пути клиента. В этом всеобъемлющем руководстве рассматривается, как организации могут преодолеть фрагментацию каналов для создания унифицированных систем атрибуции, которые обеспечивают целостное представление об эффективности маркетинга. Изучите практические стратегии интеграции данных, откройте для себя технологические решения, которые связывают разрозненные каналы, и изучите реальные примеры компаний, которые успешно внедрили кросс-канальную атрибуцию для значительного улучшения рентабельности инвестиций в маркетинг и клиентского опыта.

Оглавление

Введение

Сегодняшние пути клиентов совсем не линейны. Потенциальный клиент может узнать о вашем бренде через социальные сети, изучить ваши предложения через органический поиск, подписаться на вашу рассылку, посетить вебинар и, наконец, совершить конверсию после получения рекламного письма — и все это при переключении между мобильными и настольными устройствами.

Эта сложность создает фундаментальную проблему для маркетологов: когда клиенты взаимодействуют по нескольким каналам, прежде чем совершить конверсию, как точно приписать ценность каждой точке соприкосновения?

Проблема усугубляется хранилищами данных — изолированными хранилищами информации, которые мешают единому взгляду на путь клиента. Большинство организаций хранят данные в разрозненных системах: платформах социальных сетей, рекламных аккаунтах, системах CRM, инструментах email-маркетинга, веб-аналитике и т. д. Каждая система фиксирует только фрагмент клиентского опыта, что делает комплексную атрибуцию практически невозможной.

Последствия этих разрозненных данных серьезны. Согласно исследованию McKinsey, компании с разрозненными маркетинговыми данными достигают на 15-20% более низкой рентабельности инвестиций в маркетинг, чем компании с интегрированными кросс-канальными данными. Gartner сообщает, что руководители маркетинга называют «подключение каналов для понимания клиентских путей» своей проблемой измерения #1. А недавний опрос Ассоциации данных и маркетинга показал, что 82% маркетологов испытывают трудности с подключением данных по всем точкам соприкосновения с клиентами.

Разрушение этих разрозненных пространств — не просто техническая задача, это стратегический императив. Организации, которые успешно внедряют кросс-канальную атрибуцию, получают преобразующие идеи: понимание того, какие комбинации каналов приводят к конверсиям, понимание того, как ранние точки соприкосновения влияют на последующие решения, и оптимизация всего пути клиента, а не отдельных каналов в изоляции.

В этой статье рассматривается, как инновационные компании разрушают хранилища данных для внедрения эффективной кросс-канальной атрибуции, технологии, которые это делают возможным, и организационные подходы, которые обеспечивают успех. Для маркетологов, которые долго боролись с фрагментарными представлениями о поведении клиентов, эти стратегии предлагают путь к настоящему пониманию эффективности маркетинга по всем каналам.

Для организаций, которым требуются специализированные решения для объединения разрозненных маркетинговых данных, Attrisight предоставляет интегрированные возможности атрибуции, которые объединяют кросс-канальные данные в полезную для действий информацию.

Проблема кросс-канальной атрибуции

Прежде чем искать решения, важно понять конкретные проблемы, которые делают кросс-канальную атрибуцию столь сложной.

Распространение маркетинговых каналов

Маркетинговый ландшафт буквально взорвался каналами, каждый из которых генерирует свои собственные данные:

  • Платные медиа: Поисковая реклама, дисплейная реклама, реклама в социальных сетях, видео, нативная реклама
  • Собственные медиа: Веб-сайт, блог, электронная почта, мобильные приложения, профили в социальных сетях
  • Заработанные медиа: PR, обзоры, упоминания в социальных сетях, органический поиск
  • Партнерские каналы: Аффилированные лица, реселлеры, партнеры по каналу сбыта
  • Оффлайн точки соприкосновения: Мероприятия, прямая почтовая рассылка, печатная реклама, торговые точки

Каждый канал обычно имеет собственную систему измерения, структуру кампании и показатели успеха, что создает фрагментированную картину данных.

Технические препятствия для интеграции

Многочисленные технические проблемы затрудняют кросс-канальную передачу данных:

  • Непоследовательные идентификаторы: Разные системы используют разные идентификаторы (файлы cookie, адреса электронной почты, идентификаторы устройств)
  • Различные форматы данных: Каждая платформа структурирует данные по-разному
  • Ограничения API: Ограниченный доступ к данным из закрытых сетей, таких как Facebook и Google
  • Разница во времени: Системы регистрируют события с разными временными метками и окнами атрибуции
  • Ограничения конфиденциальности: GDPR, CCPA и другие правила ограничивают кросс-канальное отслеживание

Организационные хранилища отражают хранилища данных

Хранилища данных часто отражают организационные структуры:

  • Команды, работающие по конкретным каналам: Отдельные команды управляют поиском, социальными сетями, электронной почтой и т. д.
  • Конкурирующие приоритеты: Команды оптимизируют показатели, специфичные для канала, а не общие результаты
  • Конкурс бюджета: Каналы конкурируют за ресурсы, создавая препятствия для совместного использования авторских прав
  • Специализированные навыки: Техническая экспертиза, как правило, зависит от конкретного канала
  • Отношения с поставщиками: Разные агентства работают с разными каналами

Эти организационные подразделения создают среду, в которой команды могут активно сопротивляться интегрированной атрибуции, которая может перераспределять заслуги за конверсии.

Создание основы для кросс-канальной атрибуции

Эффективная кросс-канальная атрибуция требует прочной основы интеграции данных, единой идентификации клиентов и стандартизированных подходов к измерению.

1. Создайте единую структуру идентификации клиентов

Краеугольным камнем кросс-канальной атрибуции является способность распознавать одного и того же клиента в разных точках соприкосновения и на разных устройствах. Для этого требуется:

Стратегии разрешения идентичности

  • Детерминированное сопоставление: Подключение пользовательских данных на основе аутентифицированных идентификаторов, таких как учетные записи, адреса электронной почты или номера телефонов.
  • Вероятностное соответствие: Использование статистических методов для соединения устройств и сеансов, которые, вероятно, принадлежат одному и тому же пользователю
  • Графы идентичности: Создание или использование баз данных, отображающих связи между идентификаторами
  • Универсальные решения для идентификации: Внедрение таких технологий, как Unified ID 2.0 или IdentityLink от LiveRamp

Стратегия обработки данных первой стороны

Поскольку сторонние файлы cookie исчезают, основные данные становятся необходимыми для кросс-канальной атрибуции:

  • Реализация обмена ценностями: Создание стимулов для пользователей идентифицировать себя
  • Прогрессивное профилирование: Постепенное создание профилей клиентов посредством множественных взаимодействий
  • Подтвержденный опыт: Разработка ценного опыта входа в систему
  • Дизайн, ориентированный на конфиденциальность: Формирование доверия посредством прозрачных методов обработки данных

Технические подходы к реализации

  • Платформы клиентских данных (CDP): Внедрение систем, предназначенных для унификации данных о клиентах
  • Чистые комнаты для хранения данных: Использование сред, сохраняющих конфиденциальность, для объединения наборов данных
  • Отслеживание на стороне сервера: Переход от сбора данных на стороне клиента к сбору данных на стороне сервера
  • Сбор данных первой стороны: Улучшение собственных каналов для сбора более надежных данных

2. Стандартизируйте сбор данных и определения

Кросс-канальная атрибуция требует последовательных методологий отслеживания:

Единая система отслеживания

  • Стандартизированные параметры: Внедрение согласованных параметров UTM или кодов отслеживания
  • Таксономия событий: Создание единого определения действий пользователя по всем каналам
  • Классификация каналов: Разработка стандартной иерархии для категоризации каналов
  • Моделирование атрибуции: Создание единообразных моделей атрибуции по всем каналам

Управление данными

  • Словарь данных: Создание общих определений метрик и измерений
  • Стандарты сбора: Внедрение последовательных методологий сбора данных
  • Мониторинг качества: Установление процессов для проверки точности данных
  • Управление: Назначение четкой ответственности за качество кросс-канальных данных

3. Внедрите кросс-канальное хранилище данных

Центральный репозиторий маркетинговых данных формирует технологическую основу атрибуции:

Параметры технологии

  • Хранилища маркетинговых данных: Выделенное хранилище для данных о маркетинговой эффективности
  • Платформы клиентских данных: Системы, предназначенные для объединения профилей и маршрутов клиентов
  • Платформы маркетинговой аналитики: Инструменты со встроенными кросс-канальными возможностями
  • Озера данных: Гибкие репозитории для разнообразных наборов маркетинговых данных

Ключевые соображения по внедрению

  • Интеграция данных: Создание автоматизированных потоков из исходных систем
  • Разрешение идентичности: Внедрение процессов для соединения идентификационных данных пользователей
  • Исторические данные: Перенос исторических данных о производительности, где это возможно
  • Контроль доступа: Создание надлежащего управления для конфиденциальных данных
  • Масштабируемость: Создание инфраструктуры, которая справляется с растущими объемами данных

Модели и методологии кросс-канальной атрибуции

При наличии базовых элементов организации могут внедрять модели атрибуции, которые работают по всем каналам. Несколько подходов предлагают различные точки зрения на вклад канала:

Модели Multi-Touch на основе правил

Эти модели применяют заранее определенные правила для распределения кредита конверсии:

  • Линейная атрибуция: Равный кредит всем точкам соприкосновения на пути конверсии
  • Атрибуция на основе позиции: Более высокий кредит на первую и последнюю точки соприкосновения (обычно 40% каждая), а оставшийся кредит распределяется на средние точки соприкосновения
  • Атрибуция с учетом времени распада: Больше доверия к точкам соприкосновения, которые ближе к конверсии
  • Пользовательские правила: Модели, специфичные для организаций, основанные на понимании бизнеса

Модели атрибуции на основе данных

Более продвинутые модели используют статистический анализ для определения атрибуции:

  • Алгоритмическая атрибуция: Модели машинного обучения, которые анализируют закономерности на всех путях конверсии
  • Модели цепей Маркова: Вероятностные модели, которые рассчитывают эффект удаления каждой точки соприкосновения
  • Модели стоимости Шепли: Подходы теории игр, которые вычисляют предельный вклад каждой точки соприкосновения
  • Регрессионные модели: Статистические модели, определяющие корреляции между точками соприкосновения и конверсиями

Подходы к инкрементальному измерению

Эти подходы направлены на измерение приростного воздействия маркетинга:

  • Контролируемые эксперименты: A/B-тестирование для изоляции влияния канала
  • Гео эксперименты: Тестирование в определенных географических регионах
  • Тесты на отсрочку: Отказ от маркетинга в контрольных группах
  • Моделирование медиамикса: Эконометрические подходы к оценке вклада канала

Единые рамки измерения

Ведущие организации сочетают несколько подходов:

  • Атрибуция + Моделирование медиамикса: Сочетание детальной атрибуции с нисходящими эконометрическими моделями
  • Атрибуция Multi-Touch с тестированием инкрементальности: Проверка результатов атрибуции с помощью контролируемых экспериментов
  • Аналитика пути клиента: Сосредоточение внимания на путях взаимодействия, а не только на атрибуции конверсий

Технологические решения для кросс-канальной атрибуции

Различные технологии помогают объединить хранилища данных для обеспечения кросс-канальной атрибуции:

Платформы клиентских данных (CDP)

CDP специализируются на создании единых профилей клиентов по всем каналам:

  • Ключевые возможности: Разрешение личности, объединение данных, создание профиля, построение сегмента
  • Преимущества атрибуции: Единый вид клиента, связанные точки соприкосновения, единая история
  • Ведущие поставщики: Сегмент, Tealium, Adobe Real-Time CDP, Amperity, BlueConic
  • Соображения по реализации: Требования к гигиене данных, сложность интеграции, потребности управления

Платформы маркетинговой аналитики

Эти платформы предоставляют встроенные возможности атрибуции:

  • Ключевые возможности: Многоканальные соединения данных, моделирование атрибуции, визуализация, рекомендательные системы
  • Преимущества атрибуции: Более быстрое получение прибыли, готовые модели, удобные интерфейсы
  • Ведущие поставщики: Google Analytics, Adobe Analytics, Амплитуда, Mixpanel
  • Соображения по реализации: Право собственности на данные, ограничения настройки, алгоритмы «черного ящика»

Платформы интеграции данных

Эти инструменты специализируются на объединении данных между системами:

  • Ключевые возможности: процессы ETL/ELT, соединения API, преобразование данных, автоматизация рабочих процессов
  • Преимущества атрибуции: Гибкие конвейеры данных, возможности индивидуальной интеграции, возможность работы в режиме реального времени
  • Ведущие поставщики: Fivetran, Matillion, Alteryx, Talend, Informatica
  • Соображения по реализации: Требования к технической экспертизе, потребности в обслуживании, масштабируемость

Решения по маркетинговой атрибуции

Специализированные платформы атрибуции сосредоточены исключительно на решении задачи атрибуции:

  • Ключевые возможности: Расширенные модели атрибуции, анализ эффективности маркетинга, рекомендации по оптимизации
  • Преимущества атрибуции: Специально разработанные функции, экспертиза атрибуции, кросс-канальный подход
  • Ведущие поставщики: Neustar, Nielsen, AppsFlyer (мобильный), Rockerbox, Windsor.ai.
  • Соображения по реализации: Стоимость, требования к интеграции, сложность

Индивидуальные решения

Многие организации создают индивидуальные системы атрибуции, соответствующие их конкретным потребностям:

  • Ключевые возможности: Полностью настраиваемые модели, бизнес-специфическая логика, фирменные преимущества
  • Преимущества атрибуции: Полный контроль, конкурентное превосходство, никаких черных ящиков
  • Технологический стек: Обычно облачные хранилища данных, инструменты бизнес-аналитики и платформы для обработки и анализа данных.
  • Соображения по реализации: Требования к ресурсам, затраты на обслуживание, сроки разработки

Организационные стратегии по преодолению разрозненности

Технология сама по себе не может решить проблему кросс-канальной атрибуции. Успешное внедрение требует организационных изменений:

Межканальное управление

Создайте формальные структуры для управления атрибуцией по каналам:

  • Совет по атрибуции: Создайте кросс-функциональную команду, отвечающую за стратегию атрибуции
  • Общие метрики: Разработайте общие ключевые показатели эффективности, охватывающие каналы
  • Единая отчетность: Внедрение последовательных структур отчетности
  • Исполнительное спонсорство: Обеспечьте поддержку руководства для кросс-канальных подходов

Выравнивание стимулов

Изменить порядок оценки и вознаграждения команд:

  • Общие цели: Создавайте цели, требующие кросс-канального сотрудничества
  • Вознаграждение команды: Привяжите стимулы к общей эффективности маркетинга, а не только к показателям канала
  • Распределение кредита: Внедрите модели атрибуции, которые учитывают вклад нескольких каналов
  • Совместное планирование: Разрабатывайте кампании, которые намеренно используют несколько каналов

Развитие навыков

Развивайте способности, необходимые для кросс-канального мышления:

  • Кросс-тренинг: Помогите специалистам понять другие каналы
  • Атрибуция Образование: Обучение команд концепциям и методологиям атрибуции
  • Грамотность в области данных: Развивайте навыки интерпретации кросс-канальной информации
  • Системное обучение: Обеспечить командам доступ и использование интегрированных платформ данных

Интеграция процессов

Создавайте рабочие процессы, поддерживающие кросс-канальную атрибуцию:

  • Интегрированное планирование: Разрабатывайте кампании с учетом кросс-канальных измерений
  • Унифицированная маркировка: Внедрить последовательное отслеживание по всем каналам
  • Совместный анализ: Анализ результатов по всем каналам
  • Совместная оптимизация: Внесение улучшений на основе комплексных данных о производительности

Практические примеры: успешное внедрение кросс-канальной атрибуции

Розничный бренд трансформирует эффективность маркетинга

Многоканальный ритейлер с годовым доходом $500 миллионов боролся с разрозненными данными в своем цифровом маркетинге, электронной почте, мобильном приложении и операциях в магазине. Каждый канал работал независимо с отдельными системами измерения, что приводило к дублированию таргетинга, кредитным спорам и неэффективным расходам.

Подход:

  1. Внедрили платформу данных о клиентах для объединения профилей клиентов во всех точках соприкосновения
  2. Создана стандартизированная система измерений с последовательными определениями
  3. Разработаны индивидуальные модели атрибуции с несколькими касаниями для онлайн- и офлайн-конверсий.
  4. Реструктуризация маркетинговых команд вокруг сегментов клиентов, а не каналов

Результаты:

  • Обнаружено, что социальные сети, которым ранее приписывали только 10% дохода, на самом деле повлияли на 35% покупок
  • Установлено, что кампании по электронной почте наиболее эффективны при координации с целевой медийной рекламой.
  • Сокращение затрат на привлечение клиентов на 28% за счет устранения избыточности
  • Увеличение рентабельности рекламных расходов на 42% за счет оптимизированного распределения каналов
  • Улучшение удержания клиентов компанией 18% за счет лучшей организации кросс-канального взаимодействия

Наиболее революционные выводы были сделаны в результате связывания онлайн-поведения с покупками в магазине, что показало, что определенные модели исследования продуктов с большой долей вероятности предсказывают дорогостоящие покупки в магазине.

Компания-разработчик программного обеспечения B2B объединяет данные по маркетингу и продажам

Поставщик программного обеспечения B2B с 10-месячным циклом продаж внедрил кросс-канальную атрибуцию, чтобы лучше понять сложные пути своих закупочных комитетов, которые обычно включали более 7 заинтересованных сторон на одного клиента.

Подход:

  1. Интеграция автоматизации маркетинга, CRM, веб-аналитики и рекламных платформ в единое хранилище данных
  2. Реализована атрибуция на основе аккаунтов, которая объединяет точки соприкосновения по всем контактам в целевых аккаунтах.
  3. Разработаны индивидуальные модели атрибуции, включающие в себя как маркетинговые, так и торговые точки соприкосновения.
  4. Создан совместный совет по атрибуции маркетинга и продаж для управления измерениями

Результаты:

  • Обнаружено, что технические вебинары инициировали 40% успешных в конечном итоге отношений по продажам, что намного выше, чем считалось ранее
  • Установлено, что контент, направленный на продажи и предоставленный потенциальным клиентам, имел в 3 раза больше влияния, если дополнялся соответствующим цифровым маркетингом.
  • Определены конкретные комбинации контента, которые значительно ускоряют возможности в ходе продаж.
  • Снижение стоимости каждой квалифицированной возможности на 35% за счет лучшего таргетинга и оптимизации развития
  • Сокращение циклов продаж на 22% за счет удовлетворения конкретных информационных потребностей для различных ролей в закупках

Прорывное понимание возникло в результате выявления комбинаций «каталитического контента», которые продвигали сделки вперед при использовании их несколькими заинтересованными сторонами в рамках одного аккаунта, что привело к полной реструктуризации их контентной стратегии.

Организация финансовых услуг разрушает онлайн- и офлайн-разрозненность

Компания, предоставляющая финансовые услуги, столкнулась с трудностями при попытке связать свои усилия по цифровому маркетингу с деятельностью колл-центра и филиалов, что не позволило ей точно измерить маркетинговое воздействие на дорогостоящие продукты, которые обычно продаются через офлайн-каналы.

Подход:

  1. Реализовано отслеживание вызовов с динамическими номерами для подключения цифровых точек соприкосновения к телефонным разговорам.
  2. Созданы уникальные QR-коды и персонализированные URL-адреса для прямой почтовой рассылки и печатных кампаний.
  3. Разработана единая платформа данных о клиентах, которая связывает онлайн-идентификаторы с офлайн-аккаунтами.
  4. Разработаны индивидуальные модели атрибуции с расширенными окнами ретроспективного анализа, подходящими для циклов рассмотрения финансовых услуг.

Результаты:

  • Обнаружено, что платный поиск, который казался неэффективным при измерении только онлайн-конверсий, на самом деле привел к 45% ценных телефонных запросов
  • Установлено, что клиенты, которые взаимодействовали с образовательным контентом до общения с представителями, конвертировались в 3 раза чаще
  • Установлено, что рассылка писем по электронной почте после первых посещений филиалов увеличила принятие продукта на 37%
  • Оптимизированные цифровые кампании для привлечения качественных звонков, а не просто заполнения онлайн-форм
  • Увеличение общей рентабельности инвестиций в маркетинг на 52% за счет лучшего соответствия инвестиций в каналы с реальным поведением клиентов

Наиболее ценной информацией стало выявление того, какие конкретные темы цифрового контента существенно повышали качество последующих офлайн-общений, что позволяло разрабатывать точно таргетированные контент-пути, которые значительно повышали показатели конверсии.

Практические шаги по внедрению кросс-канальной атрибуции

Организациям, желающим избавиться от разрозненных данных для атрибуции, следует выполнить следующие шаги по внедрению:

Этап 1: Оценка и основа (1-3 месяца)

  1. Аудит текущего состояния

    • Составьте карту существующих источников данных и систем
    • Документировать текущие подходы к атрибуции по каналам
    • Определите ключевые хранилища данных и пробелы в интеграции
    • Оцените готовность организации к кросс-канальной атрибуции

  2. Определить требования

    • Установить бизнес-вопросы, на которые должна ответить атрибуция
    • Определите ключевые события конверсии и показатели успеха
    • Определите необходимые окна ретроспективного анализа и область атрибуции
    • Определите заинтересованные стороны и потребности в отчетности

  3. Разработать стратегию атрибуции

    • Выберите подходящую модель(и) атрибуции
    • Определить классификации и иерархии каналов
    • Создать структуру управления данными
    • Разработка подхода к кросс-канальной отчетности

Фаза 2: Техническая реализация (3–6 месяцев)

  1. Создание базы данных

    • Внедрить единую систему отслеживания
    • Разработать последовательные соглашения об именовании и параметрах
    • Создать подход к разрешению идентификации клиентов
    • Создание процессов проверки качества данных

  2. Подключить источники данных

    • Интеграция платформ, ориентированных на конкретные каналы, с центральным репозиторием
    • Создание автоматизированных конвейеров данных
    • Реализуйте логику преобразования для согласованных форматов
    • Проверка точности и полноты данных

  3. Построить механизм атрибуции

    • Развертывание выбранных моделей атрибуции
    • Создавайте возможности кросс-канальной отчетности
    • Разработка визуализационных панелей
    • Установите регулярные графики обработки

Фаза 3: Организационная поддержка (продолжается)

  1. Принятие драйвера

    • Обучайте команды новым подходам к атрибуции
    • Разработать руководства и варианты использования для конкретных ролей
    • Создавайте механизмы обратной связи для постоянного совершенствования
    • Демонстрируйте ранние победы, чтобы набрать обороты

  2. Усовершенствовать процессы

    • Обновите рабочие процессы планирования, включив в них информацию об атрибуции
    • Пересмотреть процессы распределения бюджета
    • Согласуйте стимулы с эффективностью кросс-канальной работы
    • Организуйте регулярные межкомандные обзоры атрибуции

  3. Непрерывная оптимизация

    • Регулярно проверяйте точность модели атрибуции
    • Тестирование и совершенствование подходов к атрибуции
    • Расширить область атрибуции на дополнительные каналы
    • Разрабатывать все более сложные модели

Поскольку атрибуция продолжает развиваться, ее будущее определяют несколько тенденций:

Атрибуция Privacy-First

По мере исчезновения сторонних файлов cookie и ужесточения правил конфиденциальности атрибуция развивается:

  • Совокупное измерение: Переход от атрибуции на уровне пользователя к атрибуции на уровне когорт
  • Статистическое моделирование: Использование выводных подходов там, где прямое отслеживание невозможно
  • Акцент на данных первой стороны: Создание надежных собственных данных
  • Чистые комнаты для хранения данных: Использование сред, сохраняющих конфиденциальность, для анализа
  • Управление согласием: Внедрение подходов к отслеживанию на основе разрешений

Достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Искусственный интеллект трансформирует возможности атрибуции:

  • Автоматизированный выбор модели: ИИ, который определяет лучшую модель атрибуции для конкретных сценариев
  • Предиктивная атрибуция: перспективные модели, которые предвидят будущие воздействия
  • Понимание естественного языка: Сгенерированные ИИ объяснения результатов атрибуции
  • Обнаружение аномалий: Автоматическое определение проблем с данными атрибуции
  • Предписывающие рекомендации: предложения по оптимизации, созданные искусственным интеллектом

Кросс-платформенная и кросс-устройственная унификация

Атрибуция становится все более комплексной:

  • Интеграция потокового вещания и CTV: Лучшее измерение потокового мультимедиа
  • Соединение онлайн-офлайн: Улучшенная связь цифрового влияния с физическими действиями
  • Кроссплатформенная идентификация: Улучшенное распознавание пользователей на разных платформах
  • Интеграция огороженного сада: Лучшее включение данных закрытой экосистемы
  • Интернет вещей и новые каналы: Расширение измерения на новые точки соприкосновения

Атрибуция за пределами приобретения

Область атрибуции выходит за рамки первоначальной конверсии:

  • Атрибуция пожизненной ценности: Соединение ранних точек соприкосновения с долгосрочной ценностью
  • Атрибуция клиентского опыта: Измерение влияния опыта на лояльность
  • Атрибуция использования продукта: Связь маркетинга с моделями принятия продукта
  • Измерение влияния бренда: Связь маркетинга бренда с результатами бизнеса
  • Немаркетинговые точки соприкосновения: Включение опыта обслуживания и продукта в атрибуцию

Вопросы и ответы

Как вы атрибуируете конверсии по устройствам?

Атрибуция между устройствами требует соединения идентификаторов пользователей на нескольких устройствах. Наиболее эффективные подходы сочетают детерминированное сопоставление (когда пользователи явно идентифицируются через логины или электронную почту) с вероятностным сопоставлением (использование статистических моделей для соединения вероятно связанных устройств). Платформы данных клиентов (CDP) обычно предоставляют эти возможности, используя графы идентификации для поддержания связей между устройствами. Для достижения оптимальных результатов организации должны внедрять как сильные стимулы аутентификации, которые побуждают пользователей идентифицировать себя на разных устройствах, так и сложные методы моделирования, которые могут устранить пробелы, когда явная идентификация невозможна.

Как связать онлайн-маркетинг с офлайн-конверсиями?

Подключение онлайн-маркетинга к офлайн-конверсиям требует создания идентифицируемых мостов между каналами. Эффективные методы включают: (1) внедрение уникальных промокодов, отображаемых в цифровых каналах и собираемых при конверсии, (2) использование отслеживания вызовов с динамическими телефонными номерами для подключения цифровых точек соприкосновения к телефонным разговорам, (3) создание персонализированных URL-адресов или QR-кодов для физических материалов, (4) сбор адресов электронной почты как в Интернете, так и в точках продаж, и (5) анализ данных matchback, которые сравнивают записи офлайн-транзакций с воздействием онлайн-маркетинга. Наиболее сложные подходы объединяют несколько методов для создания комплексной атрибуции онлайн-офлайн.

Как работает кросс-канальная атрибуция в закрытых сетях, таких как Facebook и Google?

Атрибуция между закрытыми садами представляет собой существенные проблемы, поскольку эти платформы ограничивают обмен данными. Эффективные подходы включают: (1) использование инструментов атрибуции, предоставляемых платформой, таких как API конверсии Google и Facebook, (2) внедрение согласованных параметров UTM на всех платформах для анализа целевых страниц, (3) создание чистых комнат данных, которые позволяют проводить анализ, соответствующий требованиям конфиденциальности, (4) использование отслеживания на стороне сервера для сбора данных о конверсии перед отправкой их на платформы и (5) проведение тестирования инкрементности для измерения истинного влияния платформы. Поскольку сторонние файлы cookie исчезают, стратегии работы с данными первой стороны становятся еще более важными для кросс-платформенного измерения.

Какие навыки необходимы для внедрения кросс-канальной атрибуции?

Успешная кросс-канальная атрибуция требует разнообразного набора навыков: (1) экспертиза в области инжиниринга данных для соединения разнородных источников данных, (2) аналитические знания для интерпретации кросс-канальных шаблонов, (3) статистическое понимание для оценки моделей атрибуции, (4) опыт маркетинговых технологий для внедрения инструментов отслеживания и измерения, (5) деловая хватка для перевода идей атрибуции в действия и (6) коммуникативные навыки для объяснения сложных результатов заинтересованным сторонам. Обычно организациям требуется сочетание специалистов: инженеры по данным, занимающиеся технической реализацией, и специалисты по аналитике, переводящие данные в маркетинговые идеи.

Как получить поддержку кросс-канальной атрибуции от команд, работающих с конкретными каналами?

Чтобы заручиться поддержкой команд каналов, необходимо решить их естественные проблемы с тем, как атрибуция может изменить воспринимаемую эффективность. Успешные подходы включают: (1) Начинать с метрик «и», которые дополняют, а не заменяют специфичные для канала показатели, (2) Привлекать лидеров каналов к разработке модели атрибуции, (3) Подчеркивать, как атрибуция раскрывает кросс-канальное влияние каждого канала, а не только прямые конверсии, (4) Реализовать поэтапные переходы, которые постепенно меняют оценку эффективности, и (5) Создавать общие метрики успеха, которые вознаграждают кросс-канальное влияние. Самое главное, позиционировать атрибуцию как инструмент оптимизации, а не оценки.

Академические ссылки

  1. 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.

  2. Берман, Р. (2018). «За пределами последнего прикосновения: атрибуция в интернет-рекламе». Marketing Science, 37(5), 771-792.

  3. Абишек, В., Фейдер, П. и Хосанагар, К. (2015). «Воздействие СМИ через воронку: модель многоэтапной атрибуции». Доступно на SSRN: https://ssrn.com/abstract=2158421

  4. Де Хаан, Э., Визель, Т. и Пауэлс, К. (2016). «Эффективность различных форм интернет-рекламы для конверсии покупки в многоканальной структуре атрибуции». Международный журнал исследований в области маркетинга, 33(3), 491-507.

  5. Андерл, Э., Шуманн, Дж. Х. и Кунц, В. (2016). «Помощь фирмам в снижении сложности многоканальных онлайн-данных: новый подход к клиентскому опыту на основе таксономии». Журнал розничной торговли, 92(2), 185-203.

Заключение

Разрушение хранилища данных для кросс-канальной атрибуции больше не является необязательным для организаций, стремящихся понять истинную эффективность маркетинга. Поскольку клиентские пути становятся все более сложными — охватывая несколько каналов, устройств и онлайн/офлайн взаимодействия — традиционные подходы к измерению, специфичные для каналов, просто не могут обеспечить точную картину эффективности маркетинга.

Преимущества успешной кросс-канальной атрибуции существенны:

  1. Оптимизированные маркетинговые инвестиции: Понимание истинного влияния каждого канала позволяет более эффективно распределять бюджет
  2. Улучшенный клиентский опыт: Понимание того, как каналы работают вместе, обеспечивает более бесперебойный путь клиентов
  3. Улучшенная гибкость маркетинга: Комплексная информация об атрибуции обеспечивает более быструю оптимизацию по всем каналам
  4. Повышение ответственности в маркетинге: Более точное измерение демонстрирует истинный вклад маркетинга в результаты бизнеса
  5. Конкурентное преимущество: Поскольку возможности атрибуции становятся отличительным фактором, ранние последователи получают значительные преимущества

Однако достижение этих преимуществ требует преодоления значительных проблем. Организации должны создать прочные основы данных, внедрить соответствующие технологии и — возможно, самое главное — устранить организационные разрозненности, которые часто отражают разрозненности данных.

Наиболее успешные внедрения следуют сбалансированному подходу: начиная с доступных данных и достижимой интеграции, демонстрируя ранние победы для наращивания импульса и постепенно увеличивая сложность по мере созревания возможностей. Хотя идеальная кросс-канальная атрибуция остается амбициозной целью, даже постепенные улучшения приносят существенную ценность.

Поскольку изменения в сфере конфиденциальности продолжают нарушать традиционные методы отслеживания, дальновидные организации готовятся к этому, укрепляя собственные активы данных, внедряя более сложные методы моделирования и разрабатывая подходы к измерению, которые могут успешно работать в цифровой экосистеме, в большей степени ориентированной на конфиденциальность.

Для руководителей отделов маркетинга, ориентирующихся в этой сложной ситуации, посыл ясен: разрушение разрозненных данных для кросс-канальной атрибуции — это не просто техническая задача, это стратегический императив, который будет все больше отделять процветающие маркетинговые организации от тех, которые испытывают трудности в условиях все более сложного многоканального мира.

Организации, стремящиеся ускорить свой путь к интегрированной атрибуции, могут изучить специализированные решения от таких поставщиков, как Attrisight которые предназначены для объединения разрозненных маркетинговых данных в полезную кросс-канальную информацию.