Comprendere l’influenza di molti touchpoint sul comportamento dei clienti \u00e8 fondamentale nel mondo del marketing in continua evoluzione per ottimizzare le campagne e allocare le risorse in modo efficace. I modelli di attribuzione forniscono un quadro di riferimento per l’attribuzione del credito ai vari canali di marketing o punti di contatto lungo il percorso del cliente. <\/p>\n\n\n\n
Tuttavia, la scelta di quello giusto pu\u00f2 essere difficile con i tanti modelli disponibili. In questo articolo del blog analizzeremo i vari modelli di attribuzione e ti offriremo consigli per scegliere quello migliore per la tua azienda. <\/p>\n\n\n\n
I modelli di attribuzione sono quadri o approcci utilizzati nel marketing e nell’analisi per assegnare il credito o il valore a numerosi touchpoint o canali di marketing che contribuiscono a un risultato desiderato, come una conversione, una vendita o un’altra azione quantificabile. <\/p>\n\n\n\n
Aiuta gli addetti al marketing a identificare e misurare l’impatto dei diversi sforzi di marketing lungo il percorso del cliente.<\/p>\n\n\n\n
Un modello di attribuzione risponde alla domanda su quali touchpoint o canali di marketing hanno influenzato un determinato risultato. I marketer possono ottimizzare l’allocazione delle risorse, le prestazioni delle campagne e la strategia di marketing valutando e assegnando i crediti. <\/p>\n\n\n\n
Le aziende e i marketer possono trarre vantaggio dai modelli di attribuzione in diversi modi. Ecco alcuni importanti vantaggi dell’adozione del modello di attribuzione:: <\/p>\n\n\n\n
I modelli di attribuzione incorporano molti punti di contatto lungo il ciclo di vita del cliente per fornire una visione completa delle performance di marketing. Aiutano a determinare quali sono i canali o i punti di contatto pi\u00f9 efficaci per ottenere le conversioni o i risultati desiderati. <\/p>\n\n\n\n
I modelli di attribuzione si basano sull’analisi dei dati e sugli approfondimenti per consentire ai marketer di prendere decisioni basate sui dati. I marketer possono allocare meglio le risorse, ottimizzare le campagne e concentrarsi sui metodi che producono i risultati migliori se comprendono l’impatto dei diversi touchpoint. <\/p>\n\n\n\n
Le aziende possono migliorare i loro budget di marketing individuando i canali o i punti di contatto pi\u00f9 efficaci grazie ai modelli di attribuzione. I marketer possono aumentare il ritorno sull’investimento (ROI) ed evitare spese inutili su canali poco performanti, allocando le risorse ai canali che contribuiscono maggiormente alle conversioni o ai risultati desiderati. <\/p>\n\n\n\n
Evidenzia i punti di contatto chiave che influenzano il comportamento dei clienti e le conversioni. Aiuta gli esperti di marketing a ottimizzare il customer journey dando priorit\u00e0 ai touchpoint. I touchpoint di alto valore aumentano l’esperienza del cliente e i tassi di conversione. <\/p>\n\n\n\n
I modelli di attribuzione rivelano il comportamento e i percorsi dei clienti. Le aziende possono comprendere meglio le preferenze e le decisioni dei clienti valutando le interazioni dei touchpoint. Questa conoscenza pu\u00f2 migliorare le tattiche di marketing, le esperienze dei clienti e il loro coinvolgimento. <\/p>\n\n\n\n
Nel marketing e nell’analisi vengono utilizzati vari tipi di modelli di attribuzione per assegnare il credito o il valore ai vari punti di contatto lungo il percorso del cliente. Ogni modello ha una propria serie di regole o principi per la distribuzione dei crediti. Vediamo alcuni tipi di modelli popolari: <\/p>\n\n\n\n
Il modello di attribuzione della prima interazione, come suggerisce il nome, assegna le conversioni al momento iniziale in cui un cliente entra in contatto con la tua azienda.<\/p>\n\n\n\n
Il modello di attribuzione del primo contatto \u00e8 utile per tracciare i tempi di conversione degli utenti tra i vari canali.<\/p>\n\n\n\n
Il primo modello di interazione non tiene conto della provenienza dell’utente prima della conversione.<\/p>\n\n\n\n
L’ultimo modello di interazione attribuisce le conversioni al contatto pi\u00f9 recente dell’utente con il tuo brand. <\/p>\n\n\n\n
Nella maggior parte dei casi, questo viene fatto osservando il sito o l’app su cui la persona si trovava al momento della conversione e calcolando che questo \u00e8 stato il suo ultimo clic prima della conversione.<\/p>\n\n\n\n
Il modello di attribuzione dell’ultimo contatto analizza il percorso del cliente.<\/p>\n\n\n\n
Il pi\u00f9 grande difetto dell’ultimo modello di interazione \u00e8 che non tiene conto del momento in cui un utente entra in contatto con il tuo marchio prima di effettuare un acquisto.<\/p>\n\n\n\n
L’ultimo modello di interazione non diretta con i clic attribuisce le conversioni all’ultima volta che un utente ha interagito con il tuo marchio in modo non correlato a una pubblicit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n
Questo pu\u00f2 essere fatto guardando su quale sito o app si trovavano al momento della conversione e capire che questo \u00e8 stato il loro ultimo clic prima della conversione.<\/p>\n\n\n\n
L’ultimo modello di interazione non diretta \u00e8 ottimo per analizzare il viaggio del cliente, e questo \u00e8 uno dei suoi vantaggi.<\/p>\n\n\n\n
Lo svantaggio principale del precedente modello di interazione non diretta con i clic \u00e8 che non considera quando un utente si \u00e8 collegato per la prima volta al tuo marchio prima di acquistare.<\/p>\n\n\n\n
La metodologia di attribuzione lineare distribuisce le conversioni in modo uguale su tutte le interazioni degli utenti con la tua azienda.<\/p>\n\n\n\n
Ad esempio, se un utente si \u00e8 avvicinato al tuo marchio tramite un annuncio e poi successivamente tramite una ricerca organica prima di convertire, questo modello di attribuzione mostrer\u00e0 il 50% per gli annunci a pagamento e il 50% per quelli organici.<\/p>\n\n\n\n
L’approccio di attribuzione lineare \u00e8 semplice da utilizzare perch\u00e9 non devi considerare quanto ogni canale abbia contribuito alla conversione.<\/p>\n\n\n\n
Lo svantaggio pi\u00f9 significativo dell’approccio di attribuzione lineare \u00e8 che per molte aziende non \u00e8 accurato, perch\u00e9 le conversioni sono raramente distribuite in modo uniforme tra i vari canali e possono addirittura essere fortemente sbilanciate verso un singolo canale.<\/p>\n\n\n\n
Simile all’attribuzione lineare, l’attribuzione a decadimento temporale tiene conto della tempistica di queste conversioni (invece di dividerle in parti uguali).<\/p>\n\n\n\n
Ad esempio, se un utente interagisce con il tuo brand tramite un annuncio e poi successivamente tramite una ricerca organica prima di convertire, questo modello di attribuzione mostrer\u00e0 il 25% per gli annunci e il 75% per la ricerca organica (la pi\u00f9 recente).<\/p>\n\n\n\n
Un vantaggio del time decay \u00e8 che tiene conto del momento in cui gli utenti hanno convertito, permettendoti di determinare quante conversioni sono riconducibili a ciascun canale da parte di un singolo utente.<\/p>\n\n\n\n
Il principale svantaggio del modello di attribuzione a decadimento temporale \u00e8 che \u00e8 pi\u00f9 complesso del modello lineare (poich\u00e9 considera il momento in cui avvengono le conversioni).<\/p>\n\n\n\n
L’attribuzione basata sulla posizione \u00e8 uno dei migliori modelli di attribuzione che classifica le conversioni in base alla posizione dell’utente nell’imbuto di conversione al momento della conversione.<\/p>\n\n\n\n
Ad esempio, se un utente arriva al tuo sito web tramite un annuncio e poi tramite una ricerca organica prima di convertire, questo modello di attribuzione mostrer\u00e0 il 50% per gli annunci e il 50% per la ricerca organica.<\/p>\n\n\n\n
Un vantaggio dell’attribuzione basata sulla posizione \u00e8 che considera quando un utente si trova nell’imbuto di conversione, ad esempio quando si trova sulla pagina di un prodotto o nel carrello.<\/p>\n\n\n\n