De ce nu există precizie absolută în PPC?

Salutare,

‍

Atât noi, cât și clienții și marketerii online cu care discutăm, avem o frustrare: lipsa de precizie în atribuirea conversiilor din marketingul online. Nu știm cu precizie de 100% care conversie de unde vine și nici cu cât a contribuit un canal de promovare din acea conversie.

‍

Acest lucru este o problemă pentru că ne afectează deciziile de alocare a bugetului. Cea mai mare parte din buget trebuie să meargă pe cea mai bună sursă a conversiilor, dar dacă nu știm precis care este aceasta, nu putem aloca precis cât buget i se cuvine.

‍

Sursa problemei este atribuirea

‍

Pentru a răspunde problemei de mai sus există un corp de cunoștințe numit “atribuire” (în engleză, attribution), care încearcă să identifice toate canalele de promovare cu care a interacționat un client înainte de a converti și a estima cât a contribuit fiecare canal din acea conversie.

‍

Numai că atribuirea nu se bazează pe ceva absolut, matematic, imuabil. Ea se bazează pe convenții. Tot așa cum un metru este lung cât un metru prin convenție, pentru că așa s-a convenit în Franța la finalul secolului al XVIII-lea.

‍

Aceste convenții de alocare a meritului pentru o conversie se numesc “modele de atribuire” și sunt câteva la număr.

‍

Modele de atribuire

‍

Pe scurt, un model poate da 100% din conversie canalului care a inițiat-o, ignorându-le pe celelalte (numit First Click, sau primul click). Altul poate da 100% ultimului canal (acesta era cel implicit în Universal Analytics, precursorul actualului Google Analytics 4, numit Last Click, sau ultimul click). Alt model poate da un procent egal canalelor (numit Linear, sau liniar), etc.

‍

Dacă am avea fiecare câte un client cu aceeași succesiune de interacțiuni înainte să convertească, prin convenție, acea succesiune de interacțiuni poate fi atribuită într-un fel mie și în altul ție. Depinde de ce model de atribuire folosim. 

‍

Poate în raportarea mea canalul publicitar care inițiază conversia o primește pe toată după alocare, în raportarea ta o primește ultimul. Aceeași succesiune de pași, atribuiri diferite, rezultate diferite.

‍

Mai nou Google Analytics 4 și alte platforme încearcă să folosească un singur model personalizat pentru fiecare site, așa numitul “Data Driven”. 

‍

Dar chiar și acesta, deși are un nume care induce obiectivitate (fiind “bazat pe date”), tot se bazează pe niște convenții neobiective, decise de Google. Cea mai importantă este că o interacțiune este mai valoroasă dacă este mai aproape de momentul conversiei. 

‍

Nu este mare diferență între Data Driven și Last Click (Ultimul Click), din testele noastre, poate 10%. Deci Google Analytics 4 ne obligă să judecăm marketingul nostru online după convenția lor!

‍

Diversitate

‍

Dar dacă noi vrem să lansăm un produs nou? În cazul acesta ne trebuie un model care dă  mai mult canalului care inițiază conversia, care îl face cunoscut. 

‍

Sau dacă vrem să facem maketing full-funnel (pe toată pâlnia de vânzări) ne este mai util un model care dă o pondere egală canalelor de marketing, decât unul care îl preferă pe ultimul.

‍

Alți factori

‍

La această lipsă de precizie mai contribuie și alți factori:

• Este imposibil să urmărești toți utilizatorii tot timpul, deci să ai fiecare șir de interacțiuni intact;
• Este imposibil să estimezi impactul canalelor off-line, de exemplu TV, print, etc.
• Platformele nu sunt conștiente de ecosistemul de marketing, nu se recunosc una pe alta. Dacă un om dă click pe reclame din TikTok, Google și Facebook, atunci TikTok, Google și Facebook vor raporta fiecare o conversie, deși în total în admin-ul magazinului apare una singură.
  
  Google Analytics încearcă să rezolve problema, dar este prin convenție ponderat masiv spre canalul care este mai aproape de conversie, în acest caz Facebook - deși, fără ca ea să fie inițiată TikTok și susținută de Google, nu ar fi avut loc!

‍

De notat că această problemă apare doar în cazul în care avem mai mulți pași în procesul de conversie sau activitate pe mai multe canale de marketing. Dacă oamenii cumpără toți după un click pe un singur canal de promovare, atribuirea e evidentă: 100% din ea are acel canal unic și acel click unic.

‍

Dar dacă dă două click-uri, chiar și în același canal (de exemplu două click-uri pe anunțuri Google Ads), deja intervin toate problemele menționate mai sus, pentru că trebuie să decidem noi cât contează primul click vs. al doilea în acea conversie, ce pondere să aibă.

‍

‍Ce putem face?

‍

‍Deși nu putem schimba felul în care funcționează Google Analytics 4, putem să avem în vedere următoarele:

• Să înțelegem că în atribuire totul este volatil și că trebuie să folosim acele convenții care ne sunt cele mai favorabile, în funcție de contextul afacerii;
• Să acceptăm imprecizia, mai ales că aceasta vine când avem activitate pe mai multe canale, deci afacerea noastră se dezvoltă.
  
  Crește incertitudinea privind sursa conversiilor, dar avem mai multe conversii. Până la urmă, e mai bine să avem 100 de lei fără să știm exact de unde ne vin decât să avem 2 lei dar cu sursa clar determinată.
  
  
• Dacă avem o promovare foarte avansată, cu zeci de mii de conversii pe lună, poate merită investit într-o soluție software de atribuire.
  
  Aceasta costă de la câteva mii la câteva zeci de mii de euro, dar ajută la evaporarea parțială a acestei pâcle care se așterne peste căile parcurse de clienți. Subliniez parțială, pentru că precizie de 100% am stabilit că nu există, din cauză că trebuie să apelăm la convenții, din cauză că platformele de marketing online pot raporta fiecare aceeași conversie și din cauză că Analytics penalizează masiv canalele care inițiază sau susțin conversia.

‍

‍Concluzie

‍

‍Precizia absolută în marketing online este imposibilă, dar dacă vânzările cresc, acest lucru nu contează atât de mult. 

‍

Este mai util să ne concentrăm pe creșterea vânzărilor decât pe atribuire, atâta timp cât folosim o convenție de atribuire care se potrivește cel mai bine contextului actual al afacerii (First Click pentru lansare de produse noi, Linear pentru marketing full-funnel, Last-Click sau Data-Driven pentru conservare buget, etc.).