Modelli di attribuzione

Marketing Analytics per il business

Sarah DeAtley

Principal Data Scientist

Che cos'è l'attribution modeling?

immagine intitolata "Percorsi di acquisto" che mostra il percorso 1 e il percorso 2 che terminano con icone del simbolo del dollaro

Attribution modeling: stabilire quanta parte del merito assegnare alle attività di marketing a monte della decisione

Gli/le analyst scelgono la metodologia di attribuzione per il loro programma di marketing
L'attribuzione influenza ottimizzazione, modello di ROI e investimenti di marketing

Last touch attribution (LTA): il 100% del merito va all'ultimo canale/tattica/campagna

Metodo molto semplice da capire e con cui spiegare le tendenze
I canali con impatto Direct ottengono naturalmente più merito
I canali indiretti ricevono poco merito perché raramente sono gli ultimi nel processo d'acquisto

icone che mostrano percorso search poi email poi search con 100%, quindi conversione

Multi-touch attribution (MTA): assegnare merito a più attività di marketing che hanno portato all'acquisto

percorso con crediti al 30%, 10%, 10% e 50% poi simbolo del dollaro

La MTA può essere euristica (basata su regole) o algoritmica (basata su modelli statistici), sempre sommando al 100%

Esempio euristico: la ripartizione lineare divide il merito in parti uguali tra tutti i canali

icona che mostra una suddivisione in 3 parti

Esempio algoritmico: il modeling di regressione classifica l'influenza dei canali in base alla forza della relazione con la KPI

icona che mostra una distribuzione normale

Time decay attribution: MTA euristica in cui le regole assegnano più merito man mano che aumenta la recenza

grafico di Time Decay attribution che mostra credito crescente dal 10% al 20% al 30% al 40%

"Tutti i modelli di attribuzione sono sbagliati."

Non esiste un modello unico corretto: valuta i compromessi di ciascuno
Considera bisogno di precisione, facilità d'interpretazione, comportamento cliente, mix di canali e disponibilità dei dati
Impatto delle normative sulla privacy: l'algoritmico può aiutare quando i dati non sono legati direttamente al cliente

icone che rappresentano Last Click, Time Decay, Lineare e MTA Algoritmica

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