Atrybucja oparta na danych

W narzędziach takich jak choćby Google Ads oraz Google Analytics coraz częściej stosuje się atrybucję opartą na danych. Pozwala to marketerom podejmować bardziej świadome decyzje o inwestycjach w poszczególne kanały. Firmy mogą także efektywniej alokować budżet. Koniecznie dowiedz się, czym jest atrybucja oparta na danych oraz w jaki sposób działa. 

Czym jest atrybucja oparta na danych?

Atrybucja oparta na danych (ang. Data Driven Attribution) to sposób przypisywania zasług poszczególnym punktom styku w ścieżce zakupowej klienta. Innymi słowy, pomaga ona określić, które kanały marketingowe (np. reklamy w Google, media społecznościowe, e-mail marketing) faktycznie przyczyniły się do konwersji. To model, który jest domyślny w Google Analytics 4. 

Zdj. 1. Wskazówki Google na temat atrybucji opartej na danych

Źródło: https://support.google.com/analytics/answer/10596866?hl=pl

Zamiast przypisywać całą zasługę ostatniemu kliknięciu (jak w klasycznej atrybucji last-click), DDA wykorzystuje algorytmy i analizuje realne dane o użytkownikach. Bada, jakie kombinacje działań prowadzą do konwersji i ile „wartości” wnosi każde z nich. System na podstawie statystyk i uczenia maszynowego określa, które kanały były kluczowe. W atrybucji opartej na danych – system analizuje, że reklama Google, Facebook i e-mail miały wpływ, więc przypisuje im odpowiednie udziały w sukcesie.

Ogromnym atutem tego modelu jest zdolność do wyeliminowania uprzedzeń, które są obecne w tradycyjnych metodach atrybucji. Nie przypisuje więc całej wartości ostatniemu kliknięciu. Zamiast tego uwzględnia wszystkie ważne punkty styku. Dzięki temu marketerzy mogą precyzyjnie identyfikować najskuteczniejsze kanały. 

Jak działa atrybucja oparta na danych?

Mechanizm działania atrybucji opartej na danych można podzielić na następujące etapy:

• zbieranie danych – system analizuje interakcje użytkowników na różnych kanałach, bezpłatnych wynikach wyszukiwania, płatnych reklamach, e-mail marketingu, w mediach społecznościowych oraz kampaniach displayowych.
• analiza ścieżek konwersji – algorytmy analizują, jakie sekwencje interakcji w największym stopniu prowadzą do konwersji oraz które punkty styku odgrywają najważniejszą rolę.
• modelowanie wpływu – na podstawie wzorców zachowań algorytm przypisuje wartość kanałom, w zależności od ich rzeczywistego wkładu w osiągnięcie konwersji.
• dostosowywanie w czasie rzeczywistym – model jest dynamiczny i dostosowuje swoje przypisania w oparciu o bieżące dane. Pozwala to na stałą optymalizację kampanii.

Jakie natomiast jest zastosowanie DDA?

Jakie zastosowanie ma atrybucja oparta na danych?

Atrybucja oparta na danych jest wykorzystywana przez marketerów do: optymalizacji budżetów reklamowych, personalizacji strategii marketingowych w oparciu o preferencje oraz zachowania klientów i zrozumienia, które kanały marketingowe są najbardziej efektywne. 

Zdj. 2. Google Analytics 4 to wiele nowych możliwości z zakresu analityki

Źródło: Google Analytics

Jakie są największe zalety atrybucji opartej na danych?

Największym atutem jest większa dokładność. Atrybucja oparta na danych pozwala na zrozumienie efektywności poszczególnych działań marketingowych. Jednocześnie wspiera ona marketera przy alokacji budżetu na najbardziej efektywne kanały. Istotnym walorem jest także umożliwienie dostosowania komunikacji marketingowej do potrzeb i zachowań konkretnych segmentów klientów. 

Z jakimi wyzwaniami wiąże się ten rodzaj atrybucji?

Atrybucja, która jest oparta na danych, wymaga zaawansowanych narzędzi analitycznych oraz umiejętności interpretacji danych. Jednocześnie ważne jest też ciągle dostosowywanie modelu atrybucji oraz przestrzeganie przepisów prawnych z zakresu ochrony danych osobowych. Takich jak GDPR — inaczej RODO — Rozporządzenie o Ochronie Danych Osobowych. Aspekt RODO istotny jest także w kontekście SEO i polityki prywatności na stronach internetowych.