Моделирование атрибуции

Моделирование атрибуции дает маркетологам возможность увидеть, какое влияние компоненты маркетинговой кампании оказывают на клиента и, таким образом, какова их ценность. Можно оценивать эффективность одного отдельно взятого канала. Например, если речь идет о дисплейной рекламе, нужно быть уверенным, что маркетинговая кампания по привлечению внимания к продукту затрагивает в основном новых клиентов. Чаще всего специалисты по рекламе используют кроссканальную атрибуцию, которая отслеживает взаимодействие людей друг с другом и с каждым элементом цифрового маркетингового комплекса. Таким образом, создается картина того, какую роль каждый канал играет и насколько он ценен или эффективен по сравнению с другим.

Специалисты по рекламе используют моделирование атрибуции, чтобы понять значимость того или иного канала или какой-либо маркетинговой деятельности. Также эта информация позволяет лучше планировать бюджет. Есть две основные разновидности атрибуции: на основе данных и на основе правил. Имеются различия в методологии, определяющей, какие средства выделять каждому каналу за ту роль, которую он играет в продаже (или другой цели кампании) в сравнении с другими использующимися каналами. Атрибуция на основе правил проще, и, хотя она еще очень важна, иногда выбор наилучшего набора правил и показателей отчетности для получения полной картины кампании происходит методом проб и ошибок. Атрибуция на основе правил очень похожа на отчетность о «пути к конверсии». У нее будут незначительные отличия в зависимости от поставщика услуг, но есть несколько отчетов, которые рекламодатели обычно применяют по умолчанию. Их обычно используют в комбинации. Данные отчеты рассматривают отчисление средств на конверсию следующим образом:

• Линейную модель можно использовать, если маркетинговая кампания ставит цель поддержать контакт с потенциальными клиентами и освежить память о продукте в сознании потребителя. Такой метод оценки успеха может быть особенно важен для продукта с длительной фазой исследования или для рекламодателя с продуктом в высококонкурентном поле. В линейной модели атрибуции всем элементам кампании присваивается одинаковая ценность. Если маркетолог использует атрибуцию для оценки дисплейной рекламы, нужно выстроить рейтинг сайтов или сетей, где размещается реклама, или она может отображать различные креативные сообщения. В случае кроссканальной атрибуции сегменты будут представлять различные каналы и/или ключевые стратегии в этих каналах.

• Модель «по первому взаимодействию» помогает понять, какие кампании создают первоначальную осведомленность о вашем бренде или продукте. Сто процентов ценности взаимодействия присваивается компоненту кампании, который пользователь видит первым. Таким образом, эту модель полезно использовать в кампании, перед которой стоят задачи повысить осведомленность о продукте и найти новых клиентов.

• Модель «на основе позиции» полезна для понимания того, как элементы кампании можно использовать, чтобы скорректировать бюджет для различных частей «путешествия покупателя», таких как раннее взаимодействие, которое создает осведомленность, и позднее взаимодействие, которое закрывает продажу. Если рекламодатель пытается повысить осведомленность о продукте и в то же время продавать товары, имея ограниченный бюджет, может быть полезно выделять бюджет только тем партнерам в медиаплане, которые повышают осведомленность клиентов и закрывают сделку, создавая продажи.

• Пользовательская модель атрибуции потенциально очень полезна для маркетолога, который уже использовал комбинацию моделей с готовыми вариантами настроек, знает их работу и обладает системой, помогающей уверенно обозначить путь, пройдя который большинство пользователей становятся покупателями. Обычно такой рекламодатель постоянно активен в сфере дисплейной рекламы (или многоканальной цифровой деятельности). Его система будет учитывать, насколько один элемент кампании ценнее, чем другой. Эту модель можно использовать для проверки, имеет ли смысл текущая маркетинговая активность. При разработке пользовательской модели атрибуции на основе правил лучше всего учитывать нюансы любого взаимодействия компании с клиентами.

Из сравнения распространенных моделей атрибуции на основе правил видно, что маркетолог может сочетать их друг с другом и часто использует несколько моделей для каждого элемента текущей активности, будь то сайты, где размещается реклама, или, в случае планирования, для различных стратегических планов и элементов кампании: например, осведомленность, действие и стратегии ретаргетинга. Подбор верной методики может занять длительное время и, хотя атрибуция на основе правил представляет собой жизненно важный шаг вперед в понимании рекламодателями покупательского поведения в многоканальном мире, она всё еще носит гадательный характер, основана на предположениях и не дает идеальной оценки эффективности распределения бюджетных средств. С другой стороны, атрибуция на основе данных полностью ориентирована на то, чтобы полностью решить эту проблему. Сложно рассказать, как именно работает модель атрибуции на основе данных. Компании, предоставляющие эту услугу, собирают все возможные данные о кампании и сайте рекламодателя и применяют математические модели, чтобы проанализировать важность каждой точки взаимодействия. Алгоритмы, которые они используют, являются интеллектуальной собственностью и потому держатся в строжайшей тайне. Однако об этих методах можно узнать ровно столько, сколько нужно для выбора компании, осуществляющей атрибуцию.

По сути дела, каждое «путешествие пользователя» и точка взаимодействия платного (и бесплатного) медиа сравниваются со всеми другими «путешествиями», и набор алгоритмов определяет, насколько эффективен вклад различных компонентов рекламной кампании и маркетинга, что позволяет специалистам по рекламе и маркетологам оценивать продуктивность отдельных компонентов и разрабатывать наилучшие пути планирования бюджета в будущем.

Создание систем моделирования атрибуции, а также техническая поддержка и обучение персонала тому, как интерпретировать результаты, требуют значительных ресурсов. У атрибуции на основе данных высокая цена. Как и в случае с другими технологиями, она будет снижаться по мере того, как атрибуция станет более распространенной, а реализация упростится, – потому что маркетологи и компании, моделирующие атрибуцию, станут опытнее. Несмотря на эти ограничения, атрибуция на основе данных по-прежнему дает наилучшую картину ценности маркетинговой деятельности.

В конечном счете моделирование атрибуции позволяет маркетологам с максимальной надежностью избегать конфликта каналов. Опытные маркетологи всегда воспринимали свою деятельность как единое целое, но доступные данные заставляли их, часто непреднамеренно, инициировать конфликт между каналами и по отдельности рассматривать ценообразование и ценность различных каналов, а не то, как они взаимодействуют друг с другом и какое влияние друг на друга оказывают.