Avem nevoie de acceptul tau!
GUN.ro utilizeaza fisiere de tip cookie pentru a personaliza si imbunatati experienta ta pe Website-ul nostru.

Te informam ca ne-am actualizat politicile pentru a integra in acestea si in activitatea curenta a gun.ro cele mai recente modificari propuse de Regulamentul (UE) 2016/679 (GDPR) privind protectia persoanelor fizice in ceea ce priveste prelucrarea datelor cu caracter personal si privind libera circulatie a acestor date.

Inainte de a continua navigarea pe Website-ul nostru te rugam sa aloci timpul necesar pentru a citi si intelege continutul Politicii de Cookie.

Iti multumim pentru acest accept si iti reamintim ca iti poti schimba in orice moment setarile acestor fisiere cookie urmand instructiunile din Politica de Cookie.

Politica de confidentialitate & Cookies

Data driven – Descopera modelul de atribuire menit sa clarifice contributia canalelor de trafic in conversia finala

 

In lupta pentru suprematia si eficienta canalelor utilizate intr-o campanie, modelele de atributie dezvoltate de Google au incercat sa devoaleze reala contributie a fiecarui canal din mixul de marketing. Pornind de la premisa eficientei unui canal in functie de pavarea drumului spre conversie, in partea superioara a funnel-ului, in zona mediana sau ca touchpoint final, ne confruntam in multe campanii cu sincope in incercarea de a intelege din analiza datelor, influenta canalelor, precum Display, E-mail sau programmatic, asupra canalelor carora le revine creditul de a converti prin ultimul click.

Modele de atribuire clasice

Clasicele modele de atribuitie, daca le putem defini astfel, utilizeaza reguli de asignare a contributiei unui canal in functie de momentul interactiunii. In principiu, avem cinci modele utilizate, First Interaction, Position based, Time decay, Linear si desigur, modelul care este in pragul abolirii, Last Click.

First Interaction – atribuie creditul integral primului canal de interactiune

Position based – atribuie 40% pentru primul respectiv ultimul canal si 20% pentru canalele intermediare

Time decay – atribuie gradual creditul dimuand contributia pentru canelele de interactiune initiala

Linear – atribuie nivelat creditul pentru fiecare canal

Last Click – atribuie creditul ultimului canal

Desigur, modelul de atribuire este specific campaniei, obiectivelor vizate, si devine o unealta puternica atunci cand includem in analiza si zona de Assisted conversions, Multi-channel conversion si Top conversion paths. Demersurile de analiza ne pot oferi suport in intelegerea modului in care canalele coopereaza, asista si influenteaza conversiile, dar inca nu ne pot puncta cu certitudine matematica, procentual, modul in care si-au adus aportul.

Introducerea modelelor de atribuire a fost un prim pas in conturarea unei imagini mai clare asupra modului in care canalele contribuie in funnel-ul conversiilor.

Introducere Data Driven

In 2013, Google a introdus in suita Analytics 360, modelul de atribuire Data Driven, menit sa lumineze zonele neclare de contributie a canalelor. Desi discutam despre un model de atribuire, Data Driven se distinge fata de predecesoarele modele, ce utilizau reguli predefinite sau customizate, prin faptul ca utilizeaza puterea algoritmilor machine learning in livrarea unei imagini precise a valorii reale prin care contribuie fiecare canal.

Atribuire prin Machine learning

Mai exact, Data Driven utilizeaza toate caile care au generat conversii, precum si caile care nu au livrat conversii in vederea construirii de modele probabilistice, ulterior fiind aplicat un set de “algoritmi sofisticati” pentru datele probabilistice, in vederea stabilirii contributiei fiecarui canal. Suna destul de complicat, dar la suprafata, metodologia de functionare poate fi inteleasa.

Detalii algoritmi utilizati

Practic, setul de algoritmi este extras din teoria colaborativa a jocurilor, dezvoltata de Laureatul Nobel, Lloyd S. Shapley, ca o abordare a distribuirii echitabile a rezultatelor unei echipe in randul membrilor echipei constitutive, de exemplu intr-un joc de Blackjack la Casino. Abakus prezinta in video-ul de mai jos o explicatie simpla a modului in care este aplicata valoarea Shapley.

Algoritmul Data Driven calculeaza castigurile contrafactuale pentru fiecare marketing touchpoint, si anume, compara probabilitatea de conversie a utilizatorilor similari care au fost expusi touchpoint-urilor la probabilitatea in care unul dintre touchpoints nu apare in calea de conversie.

Am insistat pe detalierea modului de functionare in speranta de a va convinge ca masinaria computationala din spatele modelului Data Driven utilizeaza matematica de vaza in atributie.

Vizualizare contributie canale

Asadar, contributia canalelor de advertising (Search, Display, E-mail, Direct Traffic. Etc.) va putea fi vizualizata, facilitand procesul decizional in efortul de marketing.Pentru accesarea Data Driven e necesar sa aveti cel putin 400 de conversii per tip de conversie si 10.000 de cai de conversie, totodata, modelul va fi amprentat pentru fiecare client.

Data Driven, la dispozitia marketerilor

La Summit-ul Marketing Next din Martie 2017, Google a anuntat ca va pune la dispozitie gratuit Solutia Data Driven, ceea ce evident este o veste buna, ce marcheaza dorinta de a oferi suport cat mai larg advertiserilor in intelegerea reala a interactiunii utilizatorilor in calea spre conversie.

Beneficiul este clar, canale care anterior se aflau in umbra si nu primeau creditul cuvenit in efortul de marketing, vor putea fi evaluate la un nivel superior de analiza, advertiserii avand acum posibilitatea de a investi cu mai multa siguranta in canale, care in aparenta deschid frontul conversiilor, dar a caror contributie reala era dificil de stabilit. Astfel, campanii de GDN isi pot demonstra capacitatea de influenta asupra recoltei de vanzari realizata de campanile Search, putand fi decisive in deciziile de business si implicit in cresterea si productivitatea campaniilor.

 

Surse pe care le recomandam pentru a citi mai multe despre Data Driven:

https://support.google.com/analytics/answer/3191594

https://searchengineland.com/google-attribution-search-marketers-need-know-275751

https://adwords.googleblog.com/2017/05/powering-ads-and-analytics-innovations.html

articol scris deGun Media

vezi articolele scrise de Gun