Atrybucja w marketingu: klucz do zrozumienia ścieżki klienta

Wyobraź sobie, że każdy krok, który klient wykonuje na drodze do zakupu, to jeden element układanki. Kliknięcie w reklamę, przeczytanie newslettera, wizyta na stronie internetowej – wszystkie te działania tworzą skomplikowaną sieć interakcji, ostatecznie prowadzącą do podjęcia decyzji o finalizacji zamówienia. Jak zrozumieć, który z wielu punktów styku miał kluczowy wpływ na użytkownika? Tu właśnie wkracza atrybucja w marketingu. Pozwala ona rozwikłać zagadkę konsumenckich wyborów, przypisując właściwą wartość każdej interakcji na ścieżce klienta. Zrozumienie atrybucji to podstawa efektywnej strategii promocyjnej, która nie tylko zwiększa sprzedaż, ale także optymalizuje działania reklamowe. Chcesz dowiedzieć się czegoś więcej na ten temat? Zostań z nami!

Czym jest atrybucja w marketingu?

Aby łatwiej zrozumieć, czym jest atrybucja w marketingu (lub inaczej: marketing atrybucji), warto na początek przytoczyć definicję samej atrybucji. W najogólniejszym znaczeniu pojęcie to odnosi się do przypisywania komuś lub czemuś pewnych cech – polega na identyfikacji, co dokładnie doprowadziło do konkretnego zdarzenia. Może dotyczyć zarówno zachowań ludzi, jak i innych zjawisk, w zależności od kontekstu. W marketingu atrybucją nazywamy proces analizowania i przypisywania wartości poszczególnym działaniom prowadzącym do konkretnego rezultatu. Te poszczególne działania określamy mianem punktów styku (ang. touchpoints), a rezultat – mianem konwersji. Atrybucja w marketingu może pomóc w zrozumieniu, jakie strategie są najbardziej efektywne w prowadzeniu klientów do podejmowania oczekiwanych decyzji zakupowych. W każdym przypadku kluczową kwestią jest odpowiedź na pytanie, co faktycznie wpłynęło na wynik, który widzimy? Dzięki kontroli, jaką daje atrybucja, łatwiej optymalizować swoje poczynania.

Najważniejsze modele atrybucji w marketingu

Atrybucja ostatniego kontaktu (ang. last-click)

W modelu last-click cała wartość konwersji przypisywana jest ostatniemu punktowi styku przed podjęciem decyzji. Zakłada on, że finalna interakcja klienta z matką miała decydujący wpływ na wykonanie przez niego pożądanej akcji. Choć atrybucja ostatniego kontaktu jest prosta do wdrożenia i powszechnie wykorzystywana, ma swoje ograniczenia. Najlepiej sprawdza się w przypadku krótkich i prostych ścieżek zakupowych, ponieważ pomija wcześniejsze interakcje, które mogły odegrać istotną rolę, co prowadzi do niepełnego obrazu efektywności kampanii marketingowych.

Atrybucja pierwszego kontaktu (ang. first-click)

Ten model przypisuje największe znaczenie pierwszej interakcji klienta z marką, czyli początkowemu punktowi styku. Odznacza to, że pierwszy krok na ścieżce zakupowej uznawany jest za najważniejszy, ponieważ właśnie on rozpoczął całą podróż konsumencką. Atrybucja first-click jest podobna do wcześniej omawianego modelu last-click, ponieważ opiera się na tych samych zasadach, jednak kładzie nacisk na działania prowadzące użytkownika na ścieżkę zakupową. Jest szczególnie przydatna w przypadku kampanii mających budować świadomość marki i pozyskiwać nowych klientów, ale – znowu, dokładnie tak samo jak last-click – nie daje pełnego obrazu, ponieważ pomija późniejsze interakcje.

Atrybucja liniowa (ang. Z-shaped)

W modelu liniowym wszystkie punkty styku klienta na ścieżce zakupowej są traktowane równorzędnie, co oznacza, że wartość konwersji zostaje rozdzielona między wszystkie touchpointy. Każdy kontakt klienta z marką, od pierwszego do ostatniego, otrzymuje taką samą rangę, niezależnie od tego, w jakim stopniu wpłynął na decyzję zakupową. Przykładowo, jeśli użytkownik zetknął się z marką poprzez reklamę w mediach społecznościowych, następnie kliknął w newsletter, a na końcu odwiedził stronę internetową i dokonał zakupu, każdy z tych trzech punktów styku otrzymałby 1/3 wartości konwersji. Atrybucja liniowa jest bardziej sprawiedliwa niż modele first-click i last-click, ponieważ uwzględnia całą ścieżkę klienta i przyznaje zasługę wszystkim kanałom, które odegrały rolę w procesie decyzyjnym. Lepiej oddaje złożoność wieloaspektowej podróży klienta, jednak ma także swoje wady, ponieważ bazuje na przekonaniu, że każda z interakcji oddziałuje na użytkowników równie mocno, co nie zawsze jest prawdą.

Koniecznie przeczytaj: Outbound i inbound marketing – różnice i podobieństwa

Atrybucja rozkładu czasowego (time-decay)

Model time-decay zakłada, że punkty styku bliżej momentu konwersji mają większą wartość niż te, które miały miejsce wcześniej. Oznacza to, że im bliżej dany kontakt z marką znajduje się w czasie do momentu zakupu lub innej pożądanej akcji, tym większe znaczenie mu się przypisuje. Dla przykładu, jeżeli klient kliknął w reklamę dwa tygodnie temu, otworzył wiadomość e-mail tydzień temu, a ostatecznie sfinalizował transakcję po kliknięciu w reklamę dzień przed konwersją, to ta ostatnia interakcja będzie w modelu atrybucji rozkładu czasowego najważniejsza. Bazuje na poprawnym przekonaniu, że zazwyczaj końcowe punkty styku są kluczowe w procesie decyzyjnym, jednak może nie doceniać znaczenia wcześniejszych akcji.

Atrybucja pozycji (ang. U-shaped)

Model atrybucji pozycji jest uznawany za nieco bardziej skomplikowany i trudniejszy do wdrożenia. Wartość konwersji rozkłada się w następujący sposób: 40% znaczenia dla pierwszego punktu styku, 40% dla ostatniego oraz 20% dla pozostałych. Zakłada on, że początkowy kontakt klienta z marką (który buduje świadomość) oraz finalna interakcja (która prowadzi do konwersji) są najbardziej znaczące. Model U-spahed jest szczególnie użyteczny, gdy chcemy zrozumieć, jakie działania przyciągają nowych klientów i co ostatecznie przekonuje ich do zakupu. Pomaga też w zarządzeniu kampaniami, w których chcemy postawić na dwie różne interakcje. Warto pamiętać, że atrybucja pozycji czasami poświęca za mało uwagi środkowym punktom styku.

Atrybucja w kształcie litery W (ang. W-shaped)

Model ten przypisuje największe znaczenie pierwszemu i ostatniemu punktowi styku, ale bierze pod uwagę również touchpointy w połowie ścieżki. Na początkową i końcową interakcję przypada 90% wartości (dzielone po równo), a pozostałe 10% otrzymuje drugi i czwarty punkt styku. Oznacza to, że wyróżnia się dokładniejszą analizą wpływu poszczególnych działań marketingowych na wielu etapach podróży klienta, co pozwala na lepszą optymalizację strategii. Jest bardziej złożony niż pozostałe modele, ponieważ poświęca uwagę aż czterem punktom styku.

Atrybucja niestandardowa

Atrybucja niestandardowa to zindywidualizowany, elastyczny model atrybucji, który jest dostosowany do specyficznych potrzeb i celów danej marki. W przeciwieństwie do standardowych modeli, atrybucja niestandardowa umożliwia samodzielne definiowanie, jakie punkty styku są najważniejsze i jaką wartość im przypisywać, co prowadzi do bardziej precyzyjnego odwzorowania rzeczywistej ścieżki klienta. Warto jednak pamiętać, że ten rodzaj atrybucji wymaga dogłębnej analizy danych, wiedzy i doświadczenia, a często również zaawansowanych narzędzi.

Atrybucja algorytmiczna

Najbardziej nowoczesnym, bazującym na technologii modelem atrybucji jest atrybucja algorytmiczna. Wykorzystuje ona algorytmy i uczenie maszynowe do analizy danych o ścieżkach klientów. W przeciwieństwie do statycznych modeli atrybucji, ten model w sposób dynamiczny ocenia wpływ poszczególnych interakcji w oparciu o zebrane wcześniej informacje. Atrybucja algorytmiczna analizuje duże ilości danych dotyczących zachowań użytkowników i punktów styku z różnymi kanałami marketingowymi. Na tej podstawie dokonuje oceny, które interakcje mają największy wpływ na konwersję, a które są mniej istotne, po czym przypisuje odpowiednie wartości do każdego touchpointu, uwzględniając, jak każde działanie przyczyniło się do ostatecznej decyzji zakupowej.

Meta Ads a Google Analytics – rozbieżności w wynikach

Zdarza się, że wyniki, które widzimy w Menedżerze Reklam Meta, są inne niż dane widoczne w Google Analytics. Zastanawiasz się, skąd biorą się te różnice? Chodzi przede wszystkim o modele atrybucji na Facebooku. Domyślnym modelem w Menedżerze Reklam Meta jest atrybucja łącząca kliknięcia i wyświetlenia – oznacza to, że konwersje są przypisywane do reklamy, jeżeli miały miejsce w ciągu siedmiu dni od kliknięcia w reklamę lub jeden dzień od jej wyświetlenia. Google Analytics z kolei nie ma wglądu w to, kto wyświetlił bądź kliknął w taką treść. Warto również odnotować, że GA mierzy wyniki w oparciu o pliki cookies, ID użytkownika oraz dane z logowań Google. System nie zawsze identyfikuje użytkownika jako jedną osobę, ponieważ nie rozpoznaje aktywności z różnych urządzeń. Z kolei Meta rozpoznaje, że jeden użytkownik może wykonywać różne akcje z kilku urządzeń.

Marketing atrybucji – najważniejsze korzyści

Dzięki odpowiedniemu przypisywaniu wartości działaniom marketingowym możliwe jest dokładne określenie, które kanały i kampanie są najbardziej efektywne. Odtworzenie rzeczywistej ścieżki klienta i dostrzeżenie wszystkich istotnych punktów styku pozwala na identyfikację najskuteczniejszych akcji, a co za tym idzie – właściwą alokację zasobów i nieprzepalanie budżetów. Atrybucja w marketingu pomaga też zwiększyć wskaźnik ROI (zwrot z inwestycji), przenosząc środki z mniej dochodowych kampanii na te, które generują wyższe przychody. Lepsze zrozumienie decyzji i działań podejmowanych przez użytkowników prowadzi do większej personalizacji, czyli indywidualnego podejścia do klientów. Personalizacja we współczesnym e-commerce jest potężną siłą i bardzo ważnym trendem, któremu warto poświęcić uwagę. Atrybucja umożliwia także sprawniejszą koordynację działań wielokanałowych, mających różne rozgałęzienia i odnogi. Marketing atrybucji ułatwia też identyfikację najsłabszych i najmocniejszych stron w kampaniach promocyjnych.

Wyzwania związane z marketingiem atrybucji

Marketing atrybucji, choć niesie za sobą mnóstwo korzyści, wiąże się również z kilkoma wyzwaniami, które mogą utrudniać skuteczną implementację i interpretację wyników. Ścieżka klienta jest często wieloetapowa – użytkownicy mają kontakt z marką na różnych platformach, w różnych momentach, co sprawia, że śledzenie wszystkich interakcji jest trudne. Nie zawsze możemy też uzyskać pełny obraz podróży konsumenckiej, co czasami prowadzi do błędnych wniosków, a prawidłowa analiza danych wymaga wiedzy i doświadczenia. Jak już wcześniej wspomnieliśmy, istnieje kilka modeli atrybucji, a każdy ma swoje wady i zalety. Wybór odpowiedniego modelu dla konkretnej firmy lub kampanii niewątpliwie stanowi wyzwanie, ponieważ nie ma jednego uniwersalnego rozwiązania. Dlatego najlepiej skorzystać z usług profesjonalnej agencji marketingowej, takiej jak Medializer, aby uniknąć błędów. Pamiętajmy też, że niektóre działania, takie jak budowanie świadomości marki czy public relations, mogą mieć długoterminowy, ale nie natychmiastowy wpływ na klientów, trudny do zmierzenia za pomocą standardowych metod.