Барт — внутренний руководитель Модели маркетинговой по росту бренда DTC, и он сокрушает. Он улучшил доход и ROAS от Meta три месяца подряд.
Но новый вице-президент по электронной коммерции только что начал работу. Она спрашивает Барта: «Если мы отчитываемся о доходе/ROAS из Meta, как мы можем быть уверены, что он инкрементальный? Получили бы мы часть этого дохода органически в любом случае?»
Барт не знает. Его работа — стимулировать рост через Meta. Настройка Meta была настроена маркетологом до него, и он никогда не смотрел на нее так пристально. Но теперь он слышит: «Нам нужно воздержаться от увеличения расходов, пока мы не будем уверены в нашей модели атрибуции».
Ошибка Барта? Он полагался на модель атрибуции платформы без четких предположений.
Как создать модель атрибуции
Модель атрибуции подобна окну в дом.
Если у вас широкое, чистое окно, вы можете получить хорошее представление о том, что происходит внутри. Но одно окно само по себе не может дать вам полной картины. Поэтому, так же как вам нужно заглянуть в несколькоМодели маркетинговой окон, чтобы действительно увидеть, что внутри дома, вам нужно сбалансировать дополнительные модели атрибуции, чтобы действительно понять эффективность маркетинга.
Я рекомендую каждому бизнесу рассматривать атрибуцию тремя способами:
Одноканальная атрибуция
Атрибуция записи продаж/CRM
Многоканальная атрибуция
Одноканальная атрибуция
Это когда вы полагаетесь на данные, предоставленные самим каналом. Например, отчеты по Meta Ads из Meta или по SEO из Google Analytics.
Они могут быть надежными, но обязательно учтите два ключевых фактора: настройку конверсии и предположения о приращении.
Настройка преобразования
Чтобы использовать данные на платформе, вам необходимо отправлять данные о конверсиях как из браузера (на стороне клиента), так и из вашего приложения или CRM (на стороне сервера).
Возьмем, к примеру, событие покупки в GA4. Если событие запускается на стороне клиента, это означает, что событие было отправлено в GA4 из HTML и JavaScript веб-сайта. Если то же самое событие запускается на стороне сервера, это означает, что событие было отправлено в GA4 напрямую из платежного процессора (например, Shopify или Stripe) через API.
Оба источника предоставляют ценный контекст для использования рекламными платформами при оптимизации. Событие на стороне сервера действует как отказоустойчивое в случае блокировки Библиотека телефонных номеров Исландии клиентского события. И рекламные платформы знают, что нужно дедуплицировать между источниками, используя идентификаторы событий/пользователей и временные метки.
Такая двойная настройка обеспечивает Модели маркетинговой вашим объявлениям максимальную оптимизацию и дает вам наилучшие шансы получить максимально точные данные о конверсиях.
Предположения о приращении
Маркетологи, естественно, хотят предположить, что все маркетинговые усилия являются постепенными, особенно платный маркетинг . В действительности, некоторые из конверсий, о которых сообщалось из платного, могли произойти в любом случае.
Иногда платная реклама просто прокрадывается в конце с ретаргетинговой или брендированной поисковой рекламой, чтобы закрыть сделку, и платформа отчитается обо всем.
Я называю это платным «черновиком»: ваши платные объявления черчат работу ваших других маркетинговых усилий, присваивая себе заслуги за маркетинговую работу, которую они сделали лишь Стратегический и тактический маркетинг частично. Это маркетинговая версия украденной доблести. Ваши объявления похожи на того ребенка в вашем групповом проекте, который ничего не делает, но все равно получает ту же оценку, что и вы.
Эту проблему можно решить двумя способами:
Различные настройки атрибуции для разных кампаний. Для объявлений о перспективах вы можете установить настройки «7 дней клика, 1 день просмотра», а для ретаргетинга — «1 день клика только».
Применение предположения о приращении к отчетности/целевой CPA . Если вы предполагаете, что конверсии Бизнес-каталог Кубы ваших брендированных поисковых объявлений приращены только на 50%, а ваша обычная целевая CPA составляет 50 долларов США, вы можете установить целевую CPA на уровне 25 долларов США и в таблице, из которой вы составляете отчет, применить модификатор 50%.
Правильная атрибуция платформы начинается с правильных предположений.
Атрибуция записи продаж/CRM
В 2024 году вам понадобится источник данных, который связывает эффективность канала конкретно с продажами или записями CRM. Обойти его просто невозможно.
Обычно это означает отслеживание и отчетность по данным в вашей CRM или платформе электронной почты. Примерами таких платформ являются Hubspot, Klaviyo, Shopify или Salesforce. Поначалу это может пугать, поскольку маркетологи обычно не создают там отчеты, а платформы часто имеют менее надежные функции отчетности, чем маркетинговые инструменты.
атрибуция записи crm продаж
Пример отчета по атрибуции продаж в Shopify.
Но как только вы сможете указать на клиентов и лиды, которые пришли благодаря вашим маркетинговым усилиям, — вплоть до их адресов электронной почты, — вы обретете опьяняющую уверенность и ясность. Руководство будет любить вас. Вы никогда не вернетесь назад.
Атрибуция на этих платформах будет менее детализированной, чем атрибуция вашей платформы. Они будут использовать простую модель последнего касания или первого касания. Но они предоставят ценную проверку цифр, которые вы видите на платформе.
Многоканальная атрибуция
Многоканальная атрибуция — это практика распределения всех ваших продаж по разным источникам трафика. Это упражнение по распределению кредита.
Отчеты о трафике Google Analytics — это версия многоканальной атрибуции. Это отличное место для построения вашей модели. Но будьте осторожны: стандартный отчет о сеансе — это «последний непрямой клик» — это сильно смещает в нижнюю часть воронки. Вот как я оцениваю многоканальную отчетность GA4:
Хорошо : Получение трафика: Группа каналов сеанса по умолчанию
Лучше : Привлечение пользователей: Первая группа каналов пользователя по умолчанию
Лучшее : отчет на основе данных (в разделе Реклама > Атрибуция > Модели атрибуции)
Используйте один из них для определения ценности конверсии по каналам.
Собираем все воедино: разрыв определенности
Вы набрали данные своей платформы, проверили источники с помощью записей продаж или CRM и выбрали многоканальную модель в GA4. Отлично сделано .
Теперь пришло время отчитаться о ежемесячных результатах. Как вы оформляете данные? Какой источник атрибуции вы выбираете?
Вот краткая схема:
Вам нужен единый источник истины. Иначе люди сойдут с ума, и у вас не будет выравнивания.
Если ваши записи продаж/CRM (например, Shopify, Hubspot, Amplitude и т. д.) имеют сильные функции атрибуции, используйте их. Вы будете выглядеть лучше, когда сможете связать данные о конверсиях с реальными записями клиентов.
Если ваши записи продаж/CRM слишком простые, используйте многоканальный или одноканальный вариант — в зависимости от того, сколько платного в вашем миксе. Если ваш маркетинговый микс сосредоточен на рекламе, вам следует сосредоточиться на вашей одноканальной модели атрибуции.
Последний шаг, в ваших отчетах сравните ваш источник истины с двумя другими моделями атрибуции. Разница между ними — это ваш разрыв определенности.
многоканальная атрибуция
Многоканальная атрибуция (649 конверсий из платного поиска)
одноканальная атрибуция
Одноканальная атрибуция (649 конверсий из платного поиска)
Атрибуция CRM (619 конверсий из платного поиска)
Пример: Атрибуция в 3 источниках (некоторые данные отредактированы). Каждый источник сообщает немного разные цифры (642, 649, 619). Это нормально. Эта компания использует свою атрибуцию CRM как источник истины, но может обоснованно сказать: «Мы считаем, что платный поиск привел по меньшей мере к 619 конверсиям на основе нашей модели атрибуции, поскольку другие модели сообщают о более высоких конверсиях».
У вас всегда будет пробел в уверенности.
Эти 3 метода основаны на разных основах. Это разные окна в дом. Ваша задача — определить зазор между ними, удерживать его напряжение и принимать решения на его основе.
Если все три модели дают Meta одинаковое количество кредита, это просто. Вы можете быть абсолютно уверены, что ROAS, который вы сообщаете в Meta, является правильным, и тратить соответственно.
Если ваш CRM является вашим источником правды, а ваши внутриплатформенные данные сообщают о конверсиях на 20% выше, чем CRM, это полезная информация. Вы знаете, что есть большая вероятность, что ваши отчеты CRM консервативны. Вам не обязательно увеличивать свои расходы, но когда вы представляете свои цифры, вы можете сказать: «Это консервативная оценка».
В качестве альтернативы, если ваша многоканальная модель приписывает метаданным на 20% меньше конверсий, чем метаданным, вы можете более консервативно расходовать средства на метаданные и устанавливать внутренние ожидания вокруг этого числа.
Составляйте бюджет на основе вашего источника правды, но принимайте решения с учетом разрыва определенности. Если вы сделаете это, вы опередите 95% предприятий.
Хотите узнать больше об атрибуции и моделировании CAC? Получите мое бесплатное руководство , включающее изменения в 2024 году, контрольные списки отслеживания и отраслевые бенчмарки.