Un marketing mul­ti­ca­na­le ben ponderato rap­pre­sen­ta spesso la base per aver successo nel­l'on­li­ne business. So­prat­tut­to i negozi online devono trovare il mix ideale per potersi affermare sulla con­cor­ren­za nell'e-commerce. Così ogni canale ha la propria le­git­ti­ma­zio­ne. Infatti durante il customer journey ci sono spesso molti diversi punti di contatto pub­bli­ci­ta­ri in cui il cliente s’imbatte nel prodotto o nel marchio. Perciò una strategia di marketing che si basa su un preciso modello di at­tri­bu­zio­ne risulta par­ti­co­lar­men­te pro­met­ten­te.

De­fi­ni­zio­ne

I modelli di at­tri­bu­zio­ne: sono uno strumento di online marketing che con­sen­to­no, grazie ai risultati pre­ce­den­ti, ma anche da pro­no­sti­ci e rac­co­man­da­zio­ni, di trarre delle con­clu­sio­ni per future misure di marketing. Perciò il principio del­l'at­tri­bu­zio­ne segue l'ap­proc­cio di assegnare con­ver­sio­ni o entrate di de­ter­mi­na­ti canali o di­men­sio­ni del­l'in­te­ro processo di con­ver­sio­ne/di vendita per in­di­vi­dua­re il loro concreto valore ai fini del marketing.

Il modello di at­tri­bu­zio­ne giusto dovrebbe infine con­tri­bui­re al fatto che il budget riservato al marketing sia di­stri­bui­to nel miglior modo possibile e permetta di far aumentare il Return on In­vest­ment (ROI). Nei prossimi paragrafi scoprite come funziona esat­ta­men­te e come si di­stin­guo­no i diversi modelli tra di loro.

Che cos'è un modello di at­tri­bu­zio­ne?

La maggior parte delle aziende si basa su un marketing mix variegato, composto da E-Mail Marketing, SEA (pub­bli­ci­tà per i motori di ricerca), SEO (ot­ti­miz­za­zio­ne per i motori di ricerca), link di af­fi­lia­zio­ne e social media. I punti prin­ci­pa­li si adattano al target e vengono di­stri­bui­ti in base al budget a di­spo­si­zio­ne. È chiaro che in qualità di re­spon­sa­bi­li del marketing si vuole ricavare il più possibile da ogni canale; la mo­del­la­zio­ne dell’at­tri­bu­zio­ne do­vreb­be­ro fa­ci­li­ta­re tutto questo: oltre ad avere una visione d'insieme grazie al customer journey, anche i diversi punti di contatto ("tou­ch­point"), in cui il cliente entra in contatto con il brand, si possono infatti re­gi­stra­re e ana­liz­za­re grazie ai modelli di at­tri­bu­zio­ne. Nel migliore dei casi si ottengono in questo modo delle co­no­scen­ze su quali tou­ch­point sono stati rilevanti per la decisione d'ac­qui­sto e quale per­cen­tua­le di ricavato hanno avuto le singole misure.

N.B.

I tou­ch­point di un customer journey si dif­fe­ren­zia­no a seconda dei marchi ma anche in base alle campagne. Un customer journey con il Social Media Marketing, il re­tar­ge­ting o la pub­bli­ci­tà display e la SEO o AdWords (SEA) come punti di contatto si pre­sen­te­reb­be come nel­l'e­sem­pio qui di seguito:

Un utente...

- nota un prodotto tramite un post spon­so­riz­za­to in una rete social,

- un po' di tempo dopo tramite re­tar­ge­ting gli viene mostrato un annuncio,

- in seguito ricerca in modo mirato su Google questo specifico fornitore e il relativo prodotto,

- tramite una ricerca organica o un annuncio arriva al negozio online, dove acquista infine il prodotto e diventa un cliente (con­ver­sio­ne).

Quali tipi di modelli di at­tri­bu­zio­ne esistono?

A seconda del modello di at­tri­bu­zio­ne si assegnano diversi valori ai dif­fe­ren­ti punti di contatto. Così i modelli aiutano a stabilire quali sono i canali più im­por­tan­ti e quali sono da prio­riz­za­re.

A ogni canale, in­di­pen­den­te­men­te dalla per­cen­tua­le di successo, viene assegnato un valore monetario. Il peso ponderato è stabilito poi dalla di­stri­bu­zio­ne del budget del marketing. Di seguito vi in­di­chia­mo alcuni modelli di at­tri­bu­zio­ne comuni nel marketing:

At­tri­bu­zio­ne prima in­te­ra­zio­ne

In questo classico modello di at­tri­bu­zio­ne si assegna il 100 percento del valore della con­ver­sio­ne al primo clic (“first click”) o al primo canale con il quale il cliente ha in­te­ra­gi­to.

  • Vantaggi: si adatta meglio per le campagne con l’obiettivo di rendere noto un marchio o un prodotto.
  • Svantaggi: lascia poco spazio alle ot­ti­miz­za­zio­ni e offre pochi dettagli sugli effetti della con­ver­sio­ne e sul ricavato; non considera tutti gli altri canali e mezzi pub­bli­ci­ta­ri.

At­tri­bu­zio­ne ultima in­te­ra­zio­ne

In questo caso si valuta l’ultima in­te­ra­zio­ne o l’ultimo canale come il punto di contatto più im­por­tan­te e gli si assegna il 100 percento dell’intero valore della con­ver­sio­ne.

  • Vantaggi: uno strumento utile per i marketer che si con­cen­tra­no esclu­si­va­men­te sulle con­ver­sio­ni e perciò non devono con­si­de­ra­re le azioni in cui non si è ve­ri­fi­ca­ta alcuna con­ver­sio­ne.
  • Svantaggi: ignora tutte le influenze degli altri canali e i mezzi pub­bli­ci­ta­ri impiegati nel customer journey che entrano in gioco prima della con­ver­sio­ne.

At­tri­bu­zio­ne lineare

Nel modello di at­tri­bu­zio­ne lineare una parte di con­ver­sio­ni e di ricavato viene assegnata in egual misura a tutti i canali del customer journey.

  • Vantaggi: il modo più semplice per ana­liz­za­re campagne di marketing con un approccio mul­ti­ca­na­le; adatto per l’ot­ti­miz­za­zio­ne dell’intero customer journey.
  • Svantaggi: a tutti i tou­ch­point viene assegnato esat­ta­men­te lo stesso valore, anche se la loro parte di con­ver­sio­ne è pro­ba­bil­men­te molto diversa. Dif­fi­cil­men­te si avrà la pos­si­bi­li­tà di ot­ti­miz­za­re in modo mirato delle de­ter­mi­na­te aree.

At­tri­bu­zio­ne de­ca­di­men­to temporale

Nel modello di de­ca­di­men­to temporale che si basa sul concetto di di­mi­nu­zio­ne espo­nen­zia­le, la di­pen­den­za temporale determina il valore del canale. Più un canale o un punto di contatto è tem­po­ral­men­te vicino al momento della con­ver­sio­ne, maggiore sarà la relativa quota monetaria. So­li­ta­men­te il tempo di di­mez­za­men­to si calcola in questo caso a sette giorni, quindi un tou­ch­point avvenuto sette giorni prima della con­ver­sio­ne ottiene la metà del valore rispetto a un punto di contatto ve­ri­fi­ca­to­si il giorno della con­ver­sio­ne.

  • Vantaggi: registra la rilevanza di ogni in­te­ra­zio­ne avvenuta durante il customer journey, ma dà maggiore valore a quei tou­ch­point che hanno realmente in­cen­ti­va­to la con­ver­sio­ne.
  • Svantaggi: adattato troppo alla con­ver­sio­ne; tou­ch­point im­por­tan­ti all’inizio del customer journey ottengono molta meno at­ten­zio­ne se il ciclo di vendita comprende una lunga fase di decisione.

At­tri­bu­zio­ne basata sulla posizione

Questo modello di at­tri­bu­zio­ne, che è un mix tra la first click e la last click at­tri­bu­tion e viene spesso chiamato anche modello a U, si valuta con un valore più alto rispetto agli altri il primo e l’ultimo punto di contatto. Sia all’inizio che alla fine del processo di vendita si assegnano delle quote monetarie fisse (di solito ognuna al 40 percento). I punti intermedi si dividono il resto del valore di con­ver­sio­ne.

  • Vantaggi: si assicura che vengano con­si­de­ra­ti tutti i tou­ch­point, con­cen­tran­do­si sull’ot­ti­miz­za­zio­ne della prima e dell’ultima in­te­ra­zio­ne; il peso ponderato di ognuno si può adattare in­di­vi­dual­men­te.
  • Svantaggi: c’è il rischio che due punti di contatto, in realtà con valori molto bassi, vengano valutati come di grande im­por­tan­za.

At­tri­bu­zio­ne basata sui dati

I modelli di at­tri­bu­zio­ne basati sui dati do­vreb­be­ro ri­pro­dur­re il com­por­ta­men­to dei clienti nella maniera più esatta e det­ta­glia­ta possibile. Per questo scopo gli algoritmi in­tel­li­gen­ti elaborano in tempo reale i dati raccolti del cliente, per de­ter­mi­na­re sulla loro base il valore dei singoli tou­ch­point e adattarli re­go­lar­men­te.

  • Vantaggi: un modello molto dinamico, che comprende tutti gli sviluppi del customer journey e adatta re­go­lar­men­te il peso ponderato delle singole in­te­ra­zio­ni.
  • Svantaggi: prevede un grande database di dati; non c’è davvero un controllo sulla gerarchia dei tou­ch­point.
N.B.

Potete ov­via­men­te definire anche un vostro modello, adatto per gli obiettivi aziendali e quelli delle campagne che pro­muo­ve­te e non è con­trol­la­to da un algoritmo. Nel caso di questa at­tri­bu­zio­ne per­so­na­liz­za­ta (“Custom At­tri­bu­tion”) stabilite il peso ponderato dei singoli canali in­di­vi­dual­men­te, a seconda di diversi fattori come la posizione, la di­pen­den­za temporale o il traffico corrente. Inoltre si possono definire dif­fe­ren­ti modelli di at­tri­bu­zio­ne per diversi gruppi di clienti (nuovi clienti vs clienti fissi) o gruppi di prodotti.

Mo­del­la­zio­ne dell’at­tri­bu­zio­ne: esempio di ap­pli­ca­zio­ne dei modelli

Nei paragrafi pre­ce­den­ti è stato spiegato che cos’è la mo­del­la­zio­ne dell’at­tri­bu­zio­ne e quali tipi di modelli ci sono. Ma in pratica come si possono applicare al processo di ot­ti­miz­za­zio­ne nel marketing o nelle campagne? Per ri­spon­de­re a questa domanda dovreste uti­liz­za­re i modelli di at­tri­bu­zio­ne il­lu­stra­ti prima nel seguente scenario esem­pli­fi­ca­ti­vo, in cui i termini inseriti per la ricerca dall’utente rap­pre­sen­ta­no i tou­ch­point re­gi­stra­ti:

Nei singoli modelli di at­tri­bu­zio­ne il ri­spet­ti­vo peso ponderato delle quattro keyword si presenta così:

  • At­tri­bu­zio­ne prima in­te­ra­zio­ne: la prima in­te­ra­zio­ne è il criterio decisivo per cui la con­ver­sio­ne al 100 percento è stata assegnata alla prima keyword “per­not­ta­men­to roma”.
  • At­tri­bu­zio­ne ultima in­te­ra­zio­ne: l’ultima in­te­ra­zio­ne è il criterio de­ter­mi­nan­te per cui l’ultima keyword “hotel 4 stelle roma linda” ottiene il 100 percento del valore di con­ver­sio­ne.
  • At­tri­bu­zio­ne lineare: tutte le quattro keyword con­tri­bui­sco­no esat­ta­men­te con la stessa quota di con­ver­sio­ne, quindi il 25 percento.
  • At­tri­bu­zio­ne de­ca­di­men­to temporale: il peso ponderato delle quattro keyword aumenta in ordine di in­se­ri­men­to. Mentre “per­not­ta­men­to roma” quasi non concorre all’at­tri­bu­zio­ne della con­ver­sio­ne, il modello de­ca­di­men­to temporale assegna all’ultima frase ricercata “hotel 4 stelle roma linda” la quota prin­ci­pa­le.
  • At­tri­bu­zio­ne basata sulla posizione: se si opta per l’approccio standard per il modello basato sulla posizione, la con­ver­sio­ne è da fare risalire al 40 percento ri­spet­ti­va­men­te a “per­not­ta­men­to roma” e a “hotel 4 stelle roma linda”. “Hotel roma” e “hotel 4 stelle roma” con­cor­ro­no invece alla con­ver­sio­ne con il 10 percento ciascuno.
  • At­tri­bu­zio­ne basata sui dati: con­si­de­ran­do che le di­stri­bu­zio­ni in questo modello di at­tri­bu­zio­ne sono create in maniera in­di­vi­dua­le e possono cambiare con­ti­nua­men­te, per questo punto non si possono nominare valori concreti o rilevanti.
N.B.

La mo­del­la­zio­ne dell’at­tri­bu­zio­ne sulla base delle keyword, come in­tro­dot­ta nell’esempio, è possibile so­li­ta­men­te con Google Ads: se quindi attivate la pub­bli­ci­tà con il servizio di in­ser­zio­ni di Google, non avete bisogno di strumenti ag­giun­ti­vi per applicare i modelli nominati alle vostre campagne. Un’eccezione è rap­pre­sen­ta­ta dalle in­te­ra­zio­ni con le in­ser­zio­ni della rete display, non di­spo­ni­bi­li per i modelli di at­tri­bu­zio­ne.

Quali vantaggi offrono i modelli di at­tri­bu­zio­ne?

Molti marketer nell’analisi delle proprie campagne si con­cen­tra­no sull’ultimo clic o sull’ultima in­te­ra­zio­ne del cliente. I canali at­tra­ver­sa­ti in pre­ce­den­za e le azioni compiute durante il customer journey, oltre che il loro influsso sulle con­ver­sio­ni, non vengono perciò spesso con­si­de­ra­ti suf­fi­cien­te­men­te nella va­lu­ta­zio­ne. La mo­del­la­zio­ne dell’at­tri­bu­zio­ne offre un modo elegante per uscire da questa uni­di­men­sio­na­li­tà e ha, tra gli altri, i seguenti vantaggi:

  • La mo­del­la­zio­ne dell’at­tri­bu­zio­ne ga­ran­ti­sce uno sguardo più det­ta­glia­to sulle singole stazioni del customer journey rispetto a quanto facciano molte forme di analisi tra­di­zio­na­li.
  • I modelli di at­tri­bu­zio­ne con­sen­to­no l’ot­ti­miz­za­zio­ne dell’intera customer journey dalla prima all’ultima in­te­ra­zio­ne.
  • I modelli di at­tri­bu­zio­ne coprono l’intera gamma di pos­si­bi­li­tà tra l’os­ser­va­zio­ne e l’ot­ti­miz­za­zio­ne delle campagne inserite ma­nual­men­te e in­te­ra­men­te au­to­ma­tiz­za­te.
  • L’at­tri­bu­zio­ne risulta utile nel lungo periodo per di­stri­bui­re in modo ottimale il budget di­spo­ni­bi­le o dà la pos­si­bi­li­tà di investire pri­ma­ria­men­te nei canali di marketing con i migliori risultati.
  • La mo­del­la­zio­ne consente un’elevata pre­ci­sio­ne dei dati e una mi­ni­miz­za­zio­ne dei fattori di disturbo, come il cookie dropping (cookie di af­fi­lia­zio­ne inseriti senza che l’utente ne sia con­sa­pe­vo­le e senza che venga spinto a compiere una de­ter­mi­na­ta azione) grazie al tracking mul­ti­ca­na­le.
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