Successfully reported this slideshow.
Your SlideShare is downloading. ×

Ihász Ingrid - Attribúciós modellek (Evolution konferencia)

Ad
Ad
Ad
Ad
Ad
Ad
Ad
Ad
Ad
Ad
Ad

Check these out next

1 of 18 Ad

More Related Content

More from Ingrid Ihasz (20)

Advertisement

Ihász Ingrid - Attribúciós modellek (Evolution konferencia)

  1. 1. Attribúciós modellek Ihász Ingrid, Head of Digital Evolution, 2015. március 3.
  2. 2. 2
  3. 3. 3 Ki rúgta a gólt?
  4. 4. 4 De ki(k)nek köszönhető? 1 2 3
  5. 5. 5 Az attribúciós modellek arra a kérdésre keresik a választ, hogy a különböző forrásoknak vagy lépéseknek mekkora értéket tulajdonítsunk egy folyamat, jelen esetben egy vásárlással végződő fogyasztói döntés során.
  6. 6. 6 Mit értünk alatta? 1 2 3
  7. 7. 7 1 2 3 klubkártyák, hűségprogramok +36-30-EGYEDI-SZÁM, kuponok eladáshelyi kérdőívek
  8. 8. 8 1 2 3 4
  9. 9. 9 Mikor nem kell? 1 2 3 4 Ha (szinte) csak offline költesz Ha csak 1-2 digitális csatornát használsz Ha a forgalom nagy része egy forrásból jön Ha már az első látogatáskor konvertálnak
  10. 10. Milyen modellek vannak? 10 szabály vs. algoritmus átkattintás vs. megtekintés MÉRÉSCÉL
  11. 11. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 1 2 3 4 5 11 Utolsó interakció
  12. 12. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 1 2 3 4 5 12 Első interakció
  13. 13. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 1 2 3 4 5 13 Lineáris
  14. 14. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 1 2 3 4 5 14 Idő eloszlásos
  15. 15. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 1 2 3 4 5 15 Pozíció alapú
  16. 16. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 1 2 3 4 5 16 Egyedi
  17. 17. 17 Mire való? 2 3 1 Segít megérteni a fogyasztót Támogatja vagy igazolja a büdzsé megosztását Segít a kampány optimalizálásában
  18. 18. ingrid.ihasz@mecglobal.com

Editor's Notes

  • Az attribúciós modellezést legegyszerűbben talán egy focis példával lehet szemléltetni.
  • Ha csak az a kérdésünk, hogy ki lőtte a gólt, egészen egyszerű a válasz.
  • Ha azonban azt keressük, hogy kiknek köszönhető, akkor még legalább két másik, passzt adó játékosnak is kell adnunk valamennyi kreditet.
  • Azaz azzal kecsegtetnek, hogy végre megtudjuk, a hirdetésre költött összeg melyik fele volt a kidobott pénz.
    A megfelelő büdzsé megosztás kialakítása mellett az attribúciós modellezés legfontosabb célja a fogyasztó útjának feltérképezése.
    Ennek fényében nem csoda, hogy az attribúció felkapott témává vált az elmúlt években.
  • 1. Lehet szó az online hirdetések offline hatásáról, azaz arról, hogy az online aktivitások nyomán mennyi telefonhívás, offline bolti bevétel stb. keletkezett.
    2. Vizsgálhatjuk a képernyők - tévé, asztali gép, laptop, mobil - közötti megoszlást.
    3. Illetve az egyes digitális csatornák - display, kereső, social, email stb. - közötti megoszlást is.
    Legegyszerűbben az utóbbit lehet mérni, de ma már egyre több szó esik az offline adatok visszacsatornázásáról, illetve a képernyők közötti mérésről is.
    Az 1-2. mérés egyrészt modellezés, másrészt a felhasználó tényleges azonosítása révén történhet.
    Ajánlott olvasmány:
    http://www.kaushik.net/avinash/multi-channel-attribution-definitions-models/
  • Az online hirdetések offline hatását jó pár, mára már hagyományosnak számító eszközzel mérhetjük.
    1. A különböző klubkártyák és hűségprogramok mindig is remek lehetőséget adtak az azonosításra.
    3. Szintén régi bevált eszköznek számítanak az online felületen használt egyedi telefonszámok, kuponok.
    3. Illetve akár az eladáshelyi gyors kérdőívek is.
    Ma már nincsen arra szükség, hogy ezeket az adatokat utólag rögzítsük, a fejlettebb analitikai rendszereket közvetlenül is össze lehet kötni különböző eladáshelyi eszközökkel, de akár beérkező hívásokat is tudnak mérni.
    Ha van egy egyedi azonosítónk, akkor minden az adott felhasználóhoz tartozó aktivitást tudunk rögzíteni, függetlenül attól, hogy milyen eszközön vagy akár offline történt a tranzakció.
    Ajánlott olvasmányok:
    http://www.kaushik.net/avinash/tracking-offline-conversions-hope-seven-best-practices-bonus-tips/
    http://www.kaushik.net/avinash/multichannel-analytics-tracking-online-impact-offline-campaigns/
  • Példa a digitális csatornák közötti megoszlásra:
    Láttam egy Galaxy S5 hirdetést a HVG online-on, de nem kattintottam rá.
    Találkoztam Galaxy S5 ajánlattal az Index mobil verzióján, rákattintottam, megnéztem a landing oldalon az ajánlatot.
    Majd találkoztam a hirdetéssel a Facebookon is.
    Végül rákerestem a Google-ben és egy fizetett hirdetésről érkeztem a termékoldalra és vásároltam.
    Ha csak az utolsó AdWords hirdetésnek tulajdonítok minden értéket, elég nagy baklövést követek el, hiszen az előző touch pointok is szerepet játszhattak a végső konverzióban.
  • Akkor tudunk attribúciós modellt használni, hogy minden forrást mérünk, pontosan felparaméterezünk.
    Szükség van valamilyen célra (pl. konverzió), ami alapján az attribúciót vizsgáljuk.
    Meg kell határozni, hogy milyen időszakot nézünk (átlagos sales ciklus).
    Alapvetően kétféle modell van, a szabály alapú és az algoritmikus.
    Szabályok: attól függően adnak kreditet egy csatornának, hogy hol helyzkednek el a fogyasztó útja során.
    Ajánlott olvasmányok:
    https://econsultancy.com/blog/63690-three-ways-to-approach-advanced-attribution
    http://www.kaushik.net/avinash/multi-channel-attribution-modeling-good-bad-ugly-models
  • Az utolsó interakció csak az utolsó lépésnek ad értéket, nem foglalkozik a korábbi touch pointokkal.
    Ebben a modellben könnyen túlértékelődnek azok a csatornák, amelyek jellemzően közel szoktak lenni a konverzióhoz, pl. a direkt forgalom, ill. a keresőhirdetések, míg más elemek alulértékelődnek.
  • Az utolsó interakció ellentéte, itt minden értéket az a csatorna kap, ahol először találkozott az ajánlattal a felhasználó.
    Ez azoknak a csatornáknak kedvez, melyek jellemzően a folyamat elején hatnak, pl. a display hirdetéseknek.
  • Ebben a modellben minden lépés azonos értéket kap.
    Nem nehéz belátni, hogy ez a modell alul- vagy túlértékel bizonyos touchpointokat.
  • Ebben a modellben az a touchpoint kapja a legnagyobb értéket, amely a legközelebb volt a konverzióhoz.
    Ez a modell rövid idő alatt lezajló kampányokhoz, promóciókhoz egészen jól használható.
    Nem tökéletes, de a szabály alapú modellek közül ez a leginkább használható.
  • A pozíció alapú modellnél az első és az utolsó lépés egyforma, magas értéket kap, a fennmaradó részt pedig egyenlő arányban osztja el a közbeeső lépések között.
    Az arányokkal lehetnek problémák, és eleve nem túl sok kredit juthat a közbeeső részeknek.
  • Ezeket egyelőre csak egy elenyésző kisebbség - még az USA-ban is csupán az attribúciós modelleket alkalmazók 5%-a – használja (forrás: http://www.emarketer.com/Article.aspx?R=1011766).
    Egyedi modellek:
    Jellemzően az utolsó touch point nagyon értékes.
    Az első is értékes, de nem akkora súlyú, mint egyes közbeeső csatornák.
    A vizsgált időszakot a sales ciklus felső határához közel érdemes meghatározni, lenyesve az extremitásokat.
    Több kreditet kaphat egy olyan touchpoint, ami nagyobb bevonódású felhasználókat hozott.
    Kevesebb kreditet az olyan forgalom, ami jellemzően visszafordulással végződött.
    Szintén több kreditet kaphat az olyan hirdetés, amire kattintottak, mint amire nem.
    Szintén kaphatnak kevesebb vagy több kreditet az általános brand kulcsszavak.
    Algoritmikus: matematikai modellek alapján történik az értékek meghatározása.
    Ajánlott olvasmány:
    http://www.kaushik.net/avinash/multi-channel-attribution-modeling-good-bad-ugly-models/
  • Adatok: http://totalaccess.emarketer.com/Chart.aspx?R=164439
    Szolgáltatók: Abakus, AOL/Convertro, eBay Enterprise, Google/Adometry, Marketing Evolution, MarketShare, Rakuten DC Storm, Visual IQ
    http://adexchanger.com/platforms/forrester-wave-platforms-commerce-companies-vie-for-top-attribution-vendor-title/

×