Marketing attribution: analisi web no, analisi predittiva sì

Di Frederic Thys, Systems Engineer, SAS Belgio


Trasformare i propri lead in vendite è da sempre l'obiettivo finale di ogni marketer così come la trasformazione di metalli vili quali il piombo in oro è stato quello che gli alchimisti hanno cercato di ottenere per secoli (n.b. piombo in Inglese si dice lead). Un obiettivo fallito per una ragione molto semplice: la loro ricerca non si basava sui fatti, ma su presupposti mistici e arbitrari. Come marketer, non commettete lo stesso errore. Non valutate l'efficacia delle iniziative di marketing basandovi su supposizioni e modelli arbitrari, come l'attribuzione last-touch o i modelli lineari tipici dei tool di analisi web.

La marketing attribution consiste nell'attribuire i meriti dove questi sono dovuti: non importa quanto sia sofisticati o personalizzati i modelli delle piattaforma di analisi web, attribuire meriti a singoli touchpoint basandosi esclusivamente sulla presenza, la frequenza e l'ordine degli stessi, è decisamente sbagliato. La presenza frequente di un determinato touchpoint lungo il customer journey di un cliente, non è sufficiente a garantire il successo di un'iniziativa. Significa confondere correlazione con causalità.  

In base a questa definizione, qualsiasi approccio che non consideri la probabilità che un certo tipo di cliente acquisti indipendentemente dal canale di commercializzazione, non sarà in grado di stimare con precisione l'incremento delle vendite di tali canali.  

Questo perché il marketing non rappresenta il 100% delle nuove vendite: il marketing rappresenterà una quota diversa a seconda del segmento di clientela che state guardando. Ad esempio, i clienti molto fedeli con un'alta probabilità di acquistare hanno meno probabilità di essere influenzati dal marketing su uno dei loro canali abituali.

La marketing attribution consiste nell'attribuire i meriti dove questi sono dovuti: non importa quanto sia sofisticati o personalizzati i modelli delle piattaforma di analisi web, attribuire meriti a singoli touchpoint basandosi esclusivamente sulla presenza, la frequenza e l'ordine degli stessi, è decisamente sbagliato

Migliora la marketing attribution in due step

Attirare un cliente per la prima volta prevede un processo diverso da quello con cui si generano nuove vendite grazie ai clienti fidelizzati. Per questa ragione, prima di iniziare un esercizio di modellazione delle attribuzioni, è necessario valutare:

  1. La loro probabilità di acquisto indipendentemente dalle attività di marketing.
  2. L'effetto incrementale avuto dalle azioni di marketing, oltre quella probabilità.


Questo significa implementare un approccio in due fasi per raggiungere, perlomeno su una buona parte dei vostri clienti, una somma del 100 per cento del valore acquisito tramite le azioni di marketing.

Purtroppo, i web analytics non sono in grado di dirvi la probabilità di acquisto di uno specifico cliente o gruppo di clienti, o come si dovrebbe segmentare i vostri clienti prima di utilizzare le marketing attribution. Se volete avere gli insight giusti che vi dicano ad esempio che al segmento di clienti A i canali di marketing dovrebbero proporre solo il 20 per cento di sconto, mentre per il segmento B dovrebbero arrivare sino al 40 per cento, è necessario stabilire i profili dei clienti sulla base di analisi avanzate. Advanced analytics.

Perché la marketing attribution è fondamentale?  

La missione di un marketer è quella di comunicare il valore di un prodotto o di un servizio ai clienti allo scopo di venderlo o promuoverlo. Tuttavia, nella vostra vita lavorativa, potreste dover dedicare più tempo a comunicare internamente all'azienda il valore delle vostre attività di marketing.

Questo perché? Nella mia esperienza, la nostra missione è ostacolata dal fatto che i click-through, le conversion, le impression (in altre parole, il nostro gergo di marketing) sono attività spesso incomprese al di fuori del nostro ufficio. A causa di questo esilio auto-imposto, sono difficili da collegare alle metriche di vendita che guidano l'intera organizzazione.

Non fate errori, la storia sul valore del vostro marketing che conquista il CEO, dovrebbe essere: "In base alle nostre previsioni di vendita, in quale canale dovremmo investire al meglio, e in quale misura, se vogliamo ottenere un aumento globale del 10/20/50 per cento delle nostre vendite il mese prossimo?"

La connessione canale/metrica è fondamentale in un mondo multitouch, dove canali e interazioni con i clienti si moltiplicano. Non è possibile ottimizzare gli investimenti di marketing in modo corretto a meno che non si assegni con precisione i meriti per le nuove vendite ai vostri canali.

Quali sono i leads veramente caldi tra tutti i customer journey che state seguendo? Certamente non i marketing o sales qualified lead, piuttosto quelli che si tradurranno in nuove vendite - in oro. L'attribuzione, evidenziando i punti di contatto che contano veramente quando si parla di vendite incrementali, stabilisce un profilo comportamentale e definisce i lead corretti tra i... soliti sospetti.

Un approccio bottom-up

I customer journey comtengono una squenza di eventi o touchpoint tra i tuoi clienti e i tuoi canali. I digital touchpoints sono fondamentali in quest'ottica, ma le interazioni offline come la registrazione ad eventi, le chiamate ai call center, e tutti quei touchpoint dove i contatti vengono tracciati nel tuo CRM, devono essere integrati.

Lo screeenshot di visual analytics seguente illustra una parte del journey classico di clienti e prospect in uno specifico periodo di tempo.

marketing_attribution_screenshot1
Figure 1: A customer journey visualized

Il tuo obiettivo è quello di comprendere come cambiano i comportamenti dei clienti a seconda dei risultati di uno specifico customer journey o alla sequenza dei touchpoint con il tuo brand.

Ed è qui che subentra il tema dell'attribution. Si tratta di predire la possibilità di acquisti futuri basandosi sui comportamenti passati (con un attenzione particolare ai touchpoint). Utilizzerai per questo scopo tecniche di regressione quali alberi decisionali e regressioni logistiche per la segmentazione della clientela, così da individuare coloro che avranno la maggiore propensione a convertire poiché manterranno il medesimo comportamento che ha portato alla vendita nel passato.

Fase uno: stabilire una linea di condotta

The game of marketing investments is about precision. To maximize precision when measuring the sales created by your marketing efforts, you need a first step where you identify the sales uplift created by all the other factors at your disposal, excluding marketing.

For existing customers, you can use information about previous purchases to quantify their intrinsic likelihood to purchase. For prospects, you would typically use a global engagement score to quantify their intrinsic likelihood to purchase for the first time.

For example, you can create a decision tree using visual analytics to segment your customers and prospects as a function of their likelihood to buy:

On the first chart, the decision tree prioritizes the factors other than marketing that are contributing to a likelihood to purchase. We have in decreasing order of importance:

  • Business segment.
  • Type of product purchased.
  • Premium flag.
  • Total amount.
  • Loyalty score (at the bottom).
Figure 2: Decision tree segmenting customers and prospects.

Nel grafico successivo, grazie ad un diagramma a foglia, l'albero decisionale stabilisce 20 segmenti cratterizzati da una differente propensione all'acquisto.

Figure 3: Leaf diagram of likelihood to purchase.

Fase due: misurare l'effetto incrementale del marketing sulle nuove vendite

Di ciascun segmento (grazie al nostro albero decisionale) ora abbiamo evidenza di una diversa propensione all'acquisto (calcolata senza influenze marketing) e che sarà la nostra linea di base. Ora puoi applicare i tuoi canali marketing e visualizzare l'effetto incrementale che otterranno su quella base e sulla propensione all'acquisto.

L'esempio seguente mostra i risultati di una regressione logistica applicata sul segmento con la pià alta propensione all'acquisto, esclusa l'influenza del marketing. In queto esempio, la linea di base è del 10 percento.

The screenshot below shows that website engagement, social media and organic search contribute to a significant incremental effect on the likelihood to purchase:

  • If a customer from this segment demonstrates a high website engagement, then his or her likelihood to purchase increases from 10 percent to 35 percent.
  • If a customer from this segment demonstrates high website engagement and converted from social media, then his or her likelihood to purchase increases from 35 percent to 75 percent.

This is a great insight because you can now measure the incremental effect of your marketing in terms of sales uplift. The second takeaway is how more accurate you can be at identifying your most attractive leads when including marketing activities. The top 10 percent of marketing leads within this segment are 10 times more likely to convert as compared to randomly targeting the entire segment.

Questi sono i nostri leads trasformati in oro. E' la seconda scheda del secondo screenshot.

Figure 3: Leaf diagram of likelihood to purchase.

Mettere tutto assieme

Certo, gli advanced analytics applicati alla marketing attribution non rappresentano per i marketer quello che la Pietra Filosofale rappresenta per gli alchimisti, ma la capacità di valutare l'efficacia di un canale di marketing e il suo impatto sulle vendite, permette loro di vivere sonni più tranquilli.


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