Методы Multi-touch Attribution и их влияние на маркетинговые кампании

Мультитач-атрибуция (мультиканальная или Multi-touch Attribution, сокр. MTA) — это метод измерения маркетинговой эффективности, который учитывает все точки соприкосновения на пути потребителя и присваивает каждой такой точке частичную оценку, позволяя маркетологам понять влияние каждого канала на продажу.

Модель маркетингового микса (Marketing Mix Modeling, MMM) анализирует данные на общем уровне, предоставляя глобальное представление об эффективности маркетинга. Этот метод часто дает понимание на уровне отдельных каналов, определяя наиболее эффективные каналы в определенные временные рамки и регионы. В то время как атрибуция медиа трафика (MTA) фокусируется на данных индивидуального уровня пользователя, предоставляя взгляд на влияние каждого медиа-события в пути потребителя к конверсии, MMM предоставляет более широкий обзор эффективности маркетинга по нескольким каналам.

Мультитач-атрибуция собирает данные индивидуального уровня пользователя для отслеживаемых медиа и событий конверсии, чтобы определить влияние каждого медиа-события на путь клиента к конверсии. Например, если человек видит рекламу по телевизору, в ВКонтакте и в поиске Яндекса, затем кликает по ссылке под блогом инфлюенсера и становится платящим клиентом, MTA может объяснить, какой канал или шаг был ключевым в его покупательском пути.

В заключение, MTA ценна для понимания конкретного влияния каждой точки взаимодействия на пути потребителя, тогда как MMM предоставляет комплексный анализ эффективности маркетинга на более высоком уровне. Обе техники предлагают уникальные озарения, которые могут информировать маркетинговые стратегии и принятие решений.

Хотя методам атрибуции, основанным на правилах, может не хватать точности, они предлагают быструю информацию, которая все равно может быть ценной.

Этот метод приписывает полный кредит за продажи первому маркетинговому касанию, с которым столкнулся клиент перед конверсией. Хотя он помогает идентифицировать эффективные точки взаимодействия на начальном этапе пути клиента, он не учитывает вклад последующих и заключительных касаний.

Атрибуция последнего касания приписывает полный кредит за продажи последнему маркетинговому касанию перед конверсией. Этот метод часто используется маркетологами, которые стремятся понять конкретные факторы, влияющие на конверсии, вместо того чтобы сосредотачиваться на повышении осведомленности или усилиях по поддержанию взаимоотношений с клиентами.

Multi-touch Attribution анализирует каждое взаимодействие с клиентом перед конверсией и присваивает им оценку в зависимости от их влияния.

Эта модель приписывает равную ценность каждому контактному моменту на протяжении всего пути покупателя, независимо от его позиции. Хотя она обеспечивает всесторонний обзор всех точек взаимодействия на пути клиента, она одинаково оценивает каждую точку, что потенциально может упростить их относительную важность.

В этой модели 40% кредита приписывается как первой, так и последней точке контакта, приводящей к конверсии, в то время как оставшиеся 20% распределяются между промежуточными точками взаимодействия. Этот подход обеспечивает понимание как начала, так и завершения пути клиента, а также значимости промежуточных точек взаимодействия для содействия конверсиям.

Модель временного убывания приписывает больше кредита точкам взаимодействия, с которыми потребитель контактировал ближе к моменту конверсии. Хотя эта модель в первую очередь акцентирует внимание на точках взаимодействия в нижней части воронки, она также признает вклад точек в верхней и средней части воронки.

W-образная модель в основном распределяет кредит между тремя ключевыми точками в пути клиента: первое касание, создание лида и создание возможности, приписывая каждому из них около 30% кредита. Оставшиеся 10% делятся между дополнительными взаимодействиями.

В модели полной атрибуции пути равный вес (22,5%) присваивается четырем ключевым касаниям: первому касанию, созданию лида, созданию возможности и закрытию клиента. Этот подход гарантирует, что каждому из этих касаний уделяется равное внимание за их роль в пути клиента и последующей конверсии.

Индивидуальные модели атрибуции можно разработать так, чтобы они отражали ключевые этапы и их значимость в пути покупки ваших клиентов. Настраивая модели атрибуции в соответствии с конкретными бизнес-целями и поведением клиентов, маркетологи могут получить более глубокое понимание эффективности различных точек взаимодействия в стимулировании конверсий.

Существует множество алгоритмических многокасательных моделей атрибуции, каждая из которых имеет свой подход к распределению кредита между точками взаимодействия в пути клиента. Эти модели будут подробно рассмотрены в последующих статьях, предоставляя всесторонние сведения об их методиках и применении в маркетинговой аналитике.

Multi-touch Attribution (MTA) позволяет маркетологам оценить вклад каждого маркетингового контакта в конечную конверсию, принимая во внимание все точки соприкосновения клиента с брендом. В отличие от модели маркетингового микса (МММ), которая предоставляет общий обзор эффективности каналов, мультиканальная атрибуция фокусируется на детальном анализе каждого взаимодействия, что помогает оптимизировать маркетинговые усилия и повышать эффективность рекламных кампаний.

MTA использует различные методы атрибуции, включая линейную, U-образную, W-образную и модели временного убывания, каждая из которых подходит для разных маркетинговых целей и бизнес-стратегий.