Čo je to atribúcia?
Cesta, počas ktorej sa používateľ dostane do kontaktu s reklamou býva zložitejšia, ako len kliknutie na reklamu a nákup. V marketingu je za atribúciu, teda pripisovanie, považovaná akási skupina aktivít používateľa, ktoré vedú k želanému výsledku a následnému priradeniu hodnoty ku každej z týchto udalostí.
Tieto aktivity sú označované aj ako “touchpoints” (dotyky s reklamou), ktorých je počas nákupnej cesty zákazníka viac. Sú to napr. reklamy, ktoré vidíte na Instagrame, vo vašej prijatej e-mailovej pošte alebo ich vidíte pri surfovaní po internete. Tieto kontaktné body sú väčšinou vzájomne prepojené a spolupracujú, aby doviedli používateľa k želanému bodu a tým je konverzia (nákup, odoslanie kontaktného formulára a pod..).
Prečo je atribúcia dôležitá a na čo sa používa?
Pochopenie, ako používatelia prechádzajú zákazníckou cestou je kľúčové pre následné vyhodnocovanie a stanovenie celkovej návratnosti (ROI) takisto ako stanovenie návratnosti z reklám (ROAS).
V marketingu sa používajú rôzne analytické nástroje, ktoré dokážu zaznamenať a vyhodnocovať jednotlivé udalosti, ktoré sa počas zákazníckej ceste udiali na rôznych platformách. Atribúcia v marketingu umožňuje pochopiť, ako ktorá kombinácia udalostí a ich poradie ovplyvňuje používateľov tak, aby sa dosiahli požadované ciele, ktoré nazývame konverzie.
Čím lepšie vieme vyhodnotiť výkonnosť minulých kampaní, tým lepšie vieme následne rozdeliť rozpočet na plánované kampane a kanály, ktoré prinášajú najväčší výnos.
S pojmom atribúcia v marketingu úzko súvisí aj výraz atribučné okno.
Atribučné okno predstavuje dobu, počas ktorej sa pripisujú výsledky k danej reklame alebo kampani. Ak napr. používateľ uvidí alebo klikne na reklamu 28. januára (obrázok č. 1), pri atribučnom okne 30 dní sa jeho aktivity zaznamenávajú počas nasledujúcich 30 dní, počnúc dňom, kedy na reklamu klikol alebo ju videl. Teda pokiaľ klikol na reklamu 28. januára a nakúpil až 26. februára, bude jeho nákup ešte k danej reklame alebo kampani zaznamený. Ak by ale nakúpil 27. februára, nákup by sa už k tejto reklame alebo kampani nezarátal, pretože sa nevykonal počas 30 dňového atribučného okna. Dĺžka atribučného okna sa v jednotlivých systémoch líši.
Atribučné modely
predstavujú pravidlá alebo zoskupenia týchto pravidiel, na základe ktorých sú následne pripisované konverzné udalosti na zákazníckej ceste aj s ich hodnotou pre konkrétny “touchpoint”.
Atribučné modely v Google Ads
- Pripisovanie podľa prvého dotyku s reklamou
Tento model pripisuje všetku zásluhu prvej interakcii používateľa s reklamou. - Posledný dotyk s reklamou
Ako už názov napovedá, kredit je pripisovaný poslednému bodu kontaktu používateľa s reklamou. - Lineárny atribučný model
Kredit sa rozdelí rovnomerne medzi všetky interakcie medzi reklamami počas nákupnej cesty. - Rastový atribučný model
Väčšia časť kreditu sa pripíše interakciám s reklamou, ktoré nastali bližšie ku konverzii. - Na základe pozície
Prvej a poslednej interakcii s reklamou sa pripisuje 40 % kreditu a ostatným interakciám s reklamami, ktoré sa udiali na ceste, sa rozdelí zvyšných 20 %. - Atribúcia na základe dát
Kredit za konverziu sa rozdelí na základe minulých údajov danej konverznej akcie. Kredit za konverzie sa pripisuje teda na základe toho, ako ľudia interagovali s rôznymi reklamami a rozhodovali sa, že sa stanú vašimi zákazníkmi.
Atribučné modely v najčastejšie používaných analytických systémoch
Google Analytics 4
Google Analytics patrí medzi najčastejšie využívané systémy pre vyhodnocovanie marketingových kampaní.
- Pracuje s atribúciou na základe dát (data driven).
- Používa predvolene 30 dňové atribučné okno po kliknutí.
Google Ads
- Takisto pracuje predvolene s atribúciou na základe dát.
- Atribučné okno 30 dní po kliknutí a 1 deň po zobrazení reklamy.
Meta Business Manažér
- Pracuje s atribúciou posledného kliknutia, čiže výsledok sa pripíše reklame, na ktorú používateľ klikol ako poslednú alebo ktorá sa mu zobrazila ako posledná.
- Atribučné okno je predvolené na 7 dní po kliknutí a 1 deň po zobrazení reklamy.
Pri vyhodnocovaní výsledkov z týchto systémov dochádza k rôznym nezrovnalostiam, keďže každý z týchto systémov pracuje s atribúciou inak. Preto je potrebné tieto rozdiely a nezrovnalosti systémov poznať a podľa toho k vyhodnocovaniu pristupovať.