Priskyrimo modeliavimas: Rinkodaros kanalų analizės įvaldymas siekiant pasaulinės sėkmės

Šiuolaikiniame sudėtingame skaitmeniniame pasaulyje kaip niekad svarbu suprasti, kurie rinkodaros kanalai iš tiesų duoda rezultatų. Klientams bendraujant su prekių ženklais per daugybę sąlyčio taškų – nuo socialinių tinklų iki el. pašto ir paieškos sistemų – tikslus konversijų priskyrimas tinkamiems kanalams gali atrodyti kaip adatos ieškojimas šieno kupetoje. Būtent čia ir pasitarnauja priskyrimo modeliavimas. Šis išsamus vadovas suteiks jums žinių ir strategijų, kaip įvaldyti priskyrimo modeliavimą, kad galėtumėte optimizuoti savo rinkodaros investicijas ir pasiekti pasaulinės sėkmės.

Kas yra priskyrimo modeliavimas?

Priskyrimo modeliavimas – tai procesas, kurio metu nustatoma, kuriems kliento kelionės sąlyčio taškams priskirti nuopelnus už konversiją, nesvarbu, ar tai būtų pardavimas, potencialus klientas ar kitas norimas rezultatas. Užuot visus nuopelnus priskyrus paskutiniam paspaudimui prieš konversiją, priskyrimo modeliai paskirsto nuopelnus įvairiems sąlyčio taškams, remdamiesi iš anksto nustatytomis taisyklėmis ar algoritmais. Tai leidžia rinkodaros specialistams gauti holistinį požiūrį į savo rinkodaros veiklą ir priimti labiau pagrįstus sprendimus, kur skirti savo išteklius.

Kodėl priskyrimo modeliavimas yra svarbus?

Efektyvaus priskyrimo modelio įdiegimas suteikia daugybę privalumų, ypač įmonėms, veikiančioms pasauliniu mastu:

• Geresnė investicijų grąža (ROI): Tiksliai nustatę kanalus, kurie skatina konversijas, galite skirti savo biudžetą efektyviausiems kanalams ir sumažinti išlaidas prastai veikiantiems. Įsivaizduokite, kad pasaulinė e. komercijos įmonė supranta, jog jos investicijos į nuomonės formuotojų rinkodarą Pietryčių Azijoje ženkliai prisideda prie pardavimų, o vaizdinė reklama Europoje – ne. Priskyrimo modeliavimas tai atskleidžia, leisdamas strategiškai koreguoti biudžetą.
• Gilesnis kliento supratimas: Priskyrimo modeliai suteikia įžvalgų apie kliento kelionę, atskleisdami, kaip skirtingi sąlyčio taškai veikia klientų elgseną ir sprendimų priėmimą. Pavyzdžiui, SaaS įmonė, orientuota į pasaulinius verslo klientus, gali atrasti, kad per „LinkedIn“ kampanijas atsisiųstos baltosios knygos atlieka lemiamą vaidmenį ugdant potencialius klientus, prieš jiems pradedant bendrauti su pardavimų komandomis.
• Optimizuotos rinkodaros kampanijos: Suprasdami, kaip sąveikauja skirtingi kanalai, galite optimizuoti savo kampanijas siekdami maksimalaus poveikio. Galite pritaikyti savo pranešimus, tikslinę auditoriją ir kūrybinius sprendimus, atsižvelgdami į kiekvieno kanalo vaidmenį kliento kelionėje. Apsvarstykite kelionių agentūrą, reklamuojančią keliones visame pasaulyje. Priskyrimo duomenys gali parodyti, kad pradinis žinomumas yra kuriamas per vizualiai turtingas „Instagram“ reklamas, o išsami užsakymo informacija dažniausiai pasiekiama per el. pašto rinkodaros kampanijas.
• Duomenimis pagrįstų sprendimų priėmimas: Priskyrimo modeliavimas perkelia rinkodaros sprendimus nuo nuojautos prie duomenimis pagrįstų įžvalgų. Tai leidžia objektyviau vertinti ir optimizuoti rinkodaros strategijas.
• Geresnis bendradarbiavimas tarp kanalų: Suteikdamas bendrą supratimą apie tai, kaip skirtingi kanalai prisideda prie konversijų, priskyrimo modeliavimas gali paskatinti geresnį bendradarbiavimą tarp rinkodaros komandų, dirbančių su skirtingais kanalais.

Dažniausiai naudojami priskyrimo modeliai

Yra keletas priskyrimo modelių, kurių kiekvienas turi savo stipriąsias ir silpnąsias puses. Geriausias modelis jūsų verslui priklausys nuo jūsų konkrečių tikslų, kliento kelionės ir duomenų prieinamumo.

Vieno sąlyčio priskyrimo modeliai

Šie modeliai priskiria 100 % nuopelnų vienam sąlyčio taškui. Juos paprasta įdiegti, tačiau jie dažnai pateikia nepilną kliento kelionės vaizdą.

• Pirmojo sąlyčio priskyrimas: Visi nuopelnai atitenka pirmajai kliento sąveikai su jūsų prekės ženklu. Naudinga siekiant suprasti, kurie kanalai efektyviausiai generuoja žinomumą. Pavyzdys: potencialus klientas Pietų Amerikoje paspaudžia „Google“ reklamą, o vėliau atlieka konversiją apsilankęs tiesiogiai. Pirmojo sąlyčio modelis visą konversiją priskiria „Google“ reklamos paspaudimui.
• Paskutiniojo sąlyčio priskyrimas: Visi nuopelnai atitenka paskutinei kliento sąveikai prieš konversiją. Tai dažniausiai naudojamas modelis, tačiau jis dažnai pervertina kanalus, kurie yra arčiau pirkimo taško. Pavyzdys: klientas Japonijoje paspaudžia „Facebook“ reklamą, tada užsiprenumeruoja naujienlaiškį ir galiausiai atlieka pirkimą paspaudęs nuorodą el. laiške. Paskutiniojo sąlyčio modelis visą konversiją priskiria el. laiško nuorodos paspaudimui.

Daugelio sąlyčių priskyrimo modeliai

Šie modeliai paskirsto nuopelnus keliems sąlyčio taškams, suteikdami niuansuotą kliento kelionės supratimą.

• Linijinis priskyrimas: Kiekvienam kliento kelionės sąlyčio taškui suteikia vienodą nuopelnų dalį. Lengva suprasti ir įdiegti, tačiau gali netiksliai atspindėti tikrąjį kiekvieno sąlyčio taško poveikį. Pavyzdys: klientas Vokietijoje pamato vaizdinę reklamą, paspaudžia paieškos reklamą ir tada atlieka konversiją apsilankęs svetainėje tiesiogiai. Linijinis priskyrimas kiekvienam sąlyčio taškui priskiria 33,3 % nuopelnų.
• Laikui bėgant mažėjančios vertės priskyrimas: Suteikia daugiau nuopelnų tiems sąlyčio taškams, kurie yra arčiau konversijos taško. Šis modelis pripažįsta, kad sąlyčio taškai, esantys arčiau pirkimo sprendimo, dažnai yra įtakingesni. Pavyzdys: klientas Australijoje sąveikauja su tinklaraščio įrašu trys mėnesiai prieš konversiją, tada dalyvauja internetiniame seminare mėnuo prieš tai, ir galiausiai dieną prieš konversiją paspaudžia mokamą paieškos reklamą. Šis modelis daugiausiai nuopelnų priskirtų mokamai paieškos reklamai, mažiau – internetiniam seminarui ir mažiausiai – tinklaraščio įrašui.
• U formos (pagal poziciją) priskyrimas: Didelę dalį nuopelnų priskiria pirmajam ir paskutiniam sąlyčio taškams, o likusius nuopelnus paskirsto kitiems sąlyčio taškams. Šis modelis pripažįsta tiek pradinio žinomumo, tiek galutinės konversijos svarbą. Pavyzdys: klientas Kanadoje pirmiausia paspaudžia socialinės medijos reklamą, sąveikauja su keliomis el. pašto rinkodaros kampanijomis, o tada atlieka konversiją per nukreipimo nuorodą. U formos modelis galėtų priskirti 40 % nuopelnų pradiniam socialinės medijos paspaudimui, 40 % – nukreipimo nuorodai ir 20 % paskirstyti tarp el. pašto sąveikų.
• W formos priskyrimas: Panašus į U formos, tačiau didelę dalį nuopelnų priskiria pirmajam sąlyčiui, potencialaus kliento sukūrimo sąlyčiui (pvz., formos užpildymui) ir galimybės sukūrimo sąlyčiui (pvz., pardavimams kvalifikuotam potencialiam klientui). Naudinga siekiant suprasti potencialių klientų generavimo kampanijų efektyvumą.
• Algoritminis (duomenimis pagrįstas) priskyrimas: Naudoja mašininio mokymosi algoritmus istoriniams duomenims analizuoti ir optimaliam nuopelnų paskirstymui kiekvienam sąlyčio taškui nustatyti. Tai sudėtingiausias modelis, tačiau reikalaujantis daug duomenų ir ekspertinių žinių. „Google Analytics 360“ siūlo duomenimis pagrįstą priskyrimo modelį. Pavyzdys yra milijonų klientų kelionių analizė visame pasaulyje, siekiant nustatyti dėsningumus ir priskirti dalinius nuopelnus kiekvienam sąlyčio taškui, atsižvelgiant į jo faktinį indėlį į konversiją, neatsižvelgiant į jo vietą sekoje.

Tinkamo priskyrimo modelio pasirinkimas

Tinkamo priskyrimo modelio pasirinkimas yra lemiamas žingsnis optimizuojant jūsų rinkodaros pastangas. Štai sistema, padėsianti jums priimti sprendimą:

1. Apibrėžkite savo tikslus: Ką bandote pasiekti priskyrimo modeliavimu? Ar siekiate pagerinti investicijų grąžą, optimizuoti kampanijas ar geriau suprasti kliento kelionę?
2. Supraskite savo kliento kelionę: Kaip klientai paprastai sąveikauja su jūsų prekės ženklu prieš atlikdami konversiją? Ar tai trumpas ir tiesus kelias, ar ilgas ir sudėtingas?
3. Įvertinkite savo duomenų prieinamumą: Ar turite pakankamai duomenų, kad galėtumėte naudoti sudėtingą priskyrimo modelį, pavyzdžiui, algoritminį priskyrimą? Apsvarstykite savo analizės platformos sekimo galimybes ir duomenų išsamumą.
4. Pradėkite paprastai: Jei esate naujokas priskyrimo modeliavime, pradėkite nuo paprastesnio modelio, pavyzdžiui, linijinio ar laikui bėgant mažėjančios vertės, ir palaipsniui pereikite prie sudėtingesnių modelių, kai įgysite patirties.
5. Testuokite ir kartokite: Nebijokite eksperimentuoti su skirtingais modeliais ir stebėti, kurie iš jų suteikia daugiausiai veiksmingų įžvalgų. Nuolat stebėkite savo rezultatus ir prireikus koreguokite modelį.
6. Atsižvelkite į savo verslo modelį: B2B verslui su ilgais pardavimo ciklais, W formos arba duomenimis pagrįsti modeliai gali būti efektyviausi. E. komercijos verslams su trumpesniais ciklais gali tikti laikui bėgant mažėjančios vertės arba U formos modeliai.
7. Atitiktis teisės aktams: Sekdami klientų duomenis, atsižvelkite į pasaulinius privatumo reglamentus, tokius kaip BDAR ir CCPA. Gaukite reikiamus sutikimus ir užtikrinkite, kad duomenys būtų tvarkomi atsakingai.

Pavyzdiniai scenarijai:

• Startuolis, paleidžiantis mobiliąją programėlę visame pasaulyje: Sutelkite dėmesį į pirmojo sąlyčio priskyrimą, kad suprastumėte, kurie kanalai skatina pradinius programėlės atsisiuntimus.
• Tarptautinis e. komercijos verslas: Naudokite laikui bėgant mažėjančios vertės arba U formos priskyrimą, kad suprastumėte, kaip įvairūs kanalai (socialinė medija, el. paštas, mokama paieška) prisideda prie internetinių pardavimų.
• Pasaulinė B2B SaaS įmonė: Įdiekite W formos arba algoritminį priskyrimą, kad suprastumėte, kaip rinkodara veikia potencialių klientų generavimą ir pardavimo galimybes.

Priskyrimo modeliavimo įdiegimas

Priskyrimo modeliavimo įdiegimas apima kelis pagrindinius žingsnius:

1. Pasirinkite savo įrankius: Pasirinkite tinkamą analizės platformą pagal savo poreikius. Populiarūs variantai yra „Google Analytics 360“, „Adobe Analytics“ ir trečiųjų šalių priskyrimo platformos, tokios kaip „AppsFlyer“ (mobiliųjų programėlių priskyrimui) ir „Adjust“. Apsvarstykite platformas, kurios siūlo tvirtas integracijos galimybes su jūsų esamais rinkodaros įrankiais.
2. Nustatykite sekimą: Užtikrinkite, kad turite tinkamą sekimą, kad užfiksuotumėte visus svarbius kliento kelionės sąlyčio taškus. Tai apima svetainės apsilankymų, reklamų paspaudimų, el. laiškų atidarymų ir socialinės medijos sąveikų sekimą. Įdiekite UTM parametrus, kad galėtumėte sekti srauto į jūsų svetainę šaltinį ir terpę.
3. Konfigūruokite savo priskyrimo modelį: Savo analizės platformoje sukonfigūruokite pasirinktą priskyrimo modelį. Tai gali apimti taisyklių nustatymą nuopelnų paskirstymui arba mašininio mokymosi algoritmo apmokymą.
4. Analizuokite savo duomenis: Kai jūsų priskyrimo modelis sukonfigūruotas, pradėkite analizuoti savo duomenis, kad nustatytumėte tendencijas ir dėsningumus. Ieškokite įžvalgų apie tai, kurie kanalai skatina konversijas ir kaip sąveikauja skirtingi sąlyčio taškai.
5. Optimizuokite savo kampanijas: Naudokite savo įžvalgas optimizuodami rinkodaros kampanijas. Koreguokite biudžeto paskirstymą, tikslinę auditoriją ir pranešimus, atsižvelgdami į skirtingų kanalų ir sąlyčio taškų našumą.
6. Rengti ataskaitas ir dalintis: Reguliariai teikite ataskaitas apie savo priskyrimo rezultatus ir dalinkitės savo išvadomis su komanda. Tai padės puoselėti duomenimis pagrįstą kultūrą jūsų organizacijoje.

Priskyrimo modeliavimo iššūkiai

Nors priskyrimo modeliavimas teikia didelę naudą, jis taip pat kelia keletą iššūkių:

• Duomenų tikslumas: Tikslūs duomenys yra būtini efektyviam priskyrimo modeliavimui. Nepilni ar netikslūs duomenys gali lemti klaidinančias įžvalgas.
• Sekimas tarp skirtingų įrenginių: Klientų sekimas per kelis įrenginius gali būti sudėtingas, nes reikalauja sudėtingų sekimo mechanizmų ir vartotojo identifikavimo.
• Privatumo problemos: Priskyrimo modeliavimas remiasi klientų elgsenos sekimu, o tai kelia privatumo problemų. Svarbu būti skaidriems su klientais apie tai, kaip naudojami jų duomenys, ir gauti jų sutikimą, kai to reikalaujama. Laikykitės pasaulinių reglamentų, tokių kaip BDAR (Europoje), CCPA (Kalifornijoje) ir PIPEDA (Kanadoje).
• Priskyrimo šališkumas: Net ir patys sudėtingiausi priskyrimo modeliai gali būti šališki, nes jie pagrįsti prielaidomis apie klientų elgseną. Svarbu žinoti apie šiuos šališkumus ir atitinkamai interpretuoti rezultatus.
• Sudėtingumas: Priskyrimo modeliavimo diegimas ir valdymas gali būti sudėtingas, reikalaujantis specializuotų žinių ir išteklių.
• Neprisijungusios (offline) konversijos: Užfiksuoti neprisijungusias konversijas ir priskirti jas internetinės rinkodaros pastangoms gali būti sunku. Tam reikalinga CRM duomenų integracija ir galbūt metodų, tokių kaip reklamos kodai ar apklausos, naudojimas.

Pasauliniai aspektai priskyrimo modeliavimui

Diegiant priskyrimo modeliavimą pasaulinei auditorijai, atsiranda keletas papildomų aspektų:

• Kultūriniai skirtumai: Klientų elgsena ir pageidavimai gali labai skirtis įvairiose kultūrose. Svarbu pritaikyti savo priskyrimo modelį ir rinkodaros strategijas, kad atspindėtų šiuos skirtumus. Pavyzdžiui, pageidaujamos socialinės medijos platformos ir apsipirkimo internetu įpročiai gali labai skirtis Azijoje, Europoje ir Šiaurės Amerikoje.
• Kalbos barjerai: Užtikrinkite, kad jūsų sekimo ir analizės įrankiai palaikytų kelias kalbas. Išverskite savo rinkodaros medžiagą ir pranešimus, kad jie rezonuotų su vietos auditorijomis.
• Duomenų privatumo reglamentai: Būkite susipažinę su duomenų privatumo reglamentais kiekvienoje šalyje, kurioje veikiate. Gaukite reikiamus sutikimus ir užtikrinkite, kad jūsų duomenų tvarkymo praktika atitiktų vietos įstatymus.
• Valiuta ir mokėjimo būdai: Sekite konversijas skirtingomis valiutomis ir atsižvelkite į skirtingus mokėjimo būdus, naudojamus kiekviename regione.
• Laiko juostos: Analizuodami duomenis ir planuodami rinkodaros kampanijas, atsižvelkite į laiko juostų skirtumus.
• Skirtingas rinkodaros kanalų paplitimas: Konkrečių rinkodaros kanalų dominavimas labai skiriasi priklausomai nuo regiono. Pavyzdžiui, „WeChat“ yra nepaprastai svarbus Kinijoje, o „WhatsApp“ – Lotynų Amerikoje. Pritaikykite savo priskyrimo modelį, kad atspindėtų vietos rinkodaros kanalų kraštovaizdį.

Geriausios priskyrimo modeliavimo praktikos

Norėdami maksimaliai padidinti savo priskyrimo modeliavimo pastangų efektyvumą, laikykitės šių geriausių praktikų:

• Pradėkite nuo aiškios strategijos: Apibrėžkite savo tikslus, supraskite savo kliento kelionę ir pasirinkite tinkamą priskyrimo modelį prieš pradėdami diegti sekimą ir analizę.
• Investuokite į kokybiškus duomenis: Užtikrinkite, kad jūsų duomenys būtų tikslūs, išsamūs ir nuoseklūs. Įdiekite patikimus duomenų patvirtinimo procesus, kad nustatytumėte ir ištaisytumėte klaidas.
• Sutelkite dėmesį į veiksmingas įžvalgas: Neįklimpkite į detales. Sutelkite dėmesį į įžvalgų, kurias galima panaudoti gerinant rinkodaros rezultatus, nustatymą.
• Bendradarbiaukite tarp komandų: Atsisakykite izoliacijos ir skatinkite rinkodaros, pardavimų ir analizės komandų bendradarbiavimą.
• Nuolat stebėkite ir optimizuokite: Priskyrimo modeliavimas yra nuolatinis procesas. Nuolat stebėkite savo rezultatus ir prireikus koreguokite modelį.
• Viską dokumentuokite: Tvarkykite išsamią savo priskyrimo modelio, duomenų šaltinių ir analizės metodų dokumentaciją. Tai padės išlaikyti nuoseklumą ir skaidrumą laikui bėgant.

Priskyrimo modeliavimo ateitis

Priskyrimo modeliavimas nuolat tobulėja, skatinamas technologijų pažangos ir vartotojų elgsenos pokyčių. Kai kurios iš pagrindinių tendencijų, formuojančių priskyrimo modeliavimo ateitį, yra šios:

• Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis: DI ir mašininis mokymasis atlieka vis svarbesnį vaidmenį priskyrimo modeliavime, leidžiant atlikti sudėtingesnę ir tikslesnę analizę.
• Klientų duomenų platformos (CDP): CDP suteikia vieningą klientų duomenų vaizdą iš kelių šaltinių, leidžiantį atlikti išsamesnį priskyrimo modeliavimą.
• Privatumą išsaugantis priskyrimas: Didėjant susirūpinimui dėl privatumo, didėja paklausa priskyrimo modeliams, kurie saugo klientų privatumą. Šiam iššūkiui spręsti tiriamos tokios technologijos kaip diferencialinis privatumas ir federacinis mokymasis.
• Priskyrimas tarp kanalų ir įrenginių: Pažangios technologijos leidžia sklandžiau sekti klientų keliones per įvairius įrenginius ir kanalus.
• Priskyrimas realiuoju laiku: Galimybė priskirti vertę realiuoju laiku tampa vis svarbesnė norint nedelsiant koreguoti rinkodaros kampanijas.

Išvada

Priskyrimo modeliavimas yra galingas įrankis, galintis padėti rinkodaros specialistams visame pasaulyje suprasti tikrąjį savo rinkodaros kanalų poveikį ir optimizuoti strategijas siekiant pasaulinės sėkmės. Pasirinkę tinkamą priskyrimo modelį, įdiegę tinkamą sekimą ir efektyviai analizuodami duomenis, galite atskleisti vertingas įžvalgas, kurios padidins investicijų grąžą, pagerins klientų supratimą ir optimizuos rinkodaros kampanijas. Priimkite iššūkius, prisitaikykite prie besikeičiančio kraštovaizdžio ir atskleiskite visą duomenimis pagrįstos rinkodaros potencialą.

Suprasdami ir įgyvendindami veiksmingas priskyrimo strategijas, verslai, nesvarbu, ar tai būtų didelės tarptautinės korporacijos, ar mažesnės įmonės, besiplečiančios visame pasaulyje, gali priimti duomenimis pagrįstus sprendimus, kurie maksimaliai padidina rinkodaros investicijų grąžą ir skatina tvarų augimą vis konkurencingesnėje pasaulinėje rinkoje. Svarbiausia yra pasirinkti priskyrimo modelį, atitinkantį jūsų verslo tikslus, duomenų prieinamumą ir kliento kelionės supratimą.