2. Czym jest Multi-Channel Attribution?
Co właściwie rozumiemy przez Multi-Channel Attribution (MCA)?
- Online2Store (Offline2Online) – jak media online wpływają na sprzedaż offline (i odwrotnie)
- Across Multiple Screens (AMS) – jak emisja na różnych urządzeniach wpływa na efektywność
kampanii (mobile, tablet, TV, web)
- Across Digital Channels (ADC) – jak różne rodzaje kampanii online wpływają na siebie nawzajem
= MCA-ADC
3. Czy powinienem myśleć o MCA?
Jak łatwo sprawdzić czy problem Multi-Channel Attribution dotyczy również mnie?
1. Assisted Conversions vs. Conversions
Conversions > Multi-Channel Funnels > Overview
63%
4. Czy powinienem myśleć o MCA?
2. Path Length
Conversions > Multi-Channel Funnels > Path Length
5. Kto powinien mi pomóc?
Analiza zaawansowana?
Wyspecjalizowana firma lub osoba zajmująca się web analytics
(INNA niż dom mediowy realizujący kampanie!)
Analiza podstawowa?
Z pomocą Google Analytics podstawową
analizę MCA może zrobić KAŻDY
6. Assisted conversions
Wskaźnik Assisted conversions vs. Last Click / Direct Conversions:
Conversions > Multi-Channel Funnels > Assisted Conversions [Assisting Interactions Analysis]
> 1 - kanał ma tendencje do pojawiania się wcześniej w komunikacji z odbiorcą
< 1 - kanał ma tendencje do zamykania komunikacji konwersji („closing deal”)
7. Top Conversion Path. Time Lag.
Conversions > Multi-Channel Funnels > Top Conversion Path
Conversions > Multi-Channel Funnels > Time Lag
630!
Zbyt wiele unikalnych ścieżek by optymalizować proces na którąkolwiek z nich!
9. Modele Atrybucji
Której interakcji przypisać kredyt za wygenerowanie konwersji?
• Last Interaction – cały kredyt przypisany ostatniej interakcji
• Last Non-Direct Click (Domyślny w GA!) – cały kredy
przypisany do ostatniej interakcji innej niż ruch bezpośredni
• Last AdWords Click – cały kredyt przypisany do ostatniej
interakcji z kampanią linków sponsorowanych AdWords
• First Interaction – cały kredyt przypisany do pierwszej
interakcji
• Linear – każda interakcja w ścieżce otrzymuje równą ilość
kredytu
• Time Decay – ostatnia interakcja w łańcuchu otrzymuje
największy kredyt, każda poprzednia coraz mniejszy
• Position Based – pierwsza i ostatnia interakcja otrzymują
40% kredytu, pozostałe otrzymują równą ilość pozostałego
kredytu
10. Własny model atrybucji
Tworząc własny model atrybucji najbezpieczniej jest wyjść z istniejącego modelu oraz uzupełnić go o
specyficzne preferencje wynikające z unikalnego charakteru naszej strony, kampanii, biznesu, celów itd.
11. Własny model atrybucji
1. Baseline – wartości dopasowane do własnej wyceny poszczególnych interakcji
2. Lookback Window – wartość dopasowana do ilości dni występujących w raporcie Time Lag
12. Własny model atrybucji
3. User engagement adjust – dopasowanie wartości kredytu w zależności od zachowań użytkownika
na stronie docelowej
4. Custom credit rules – własne zasady przyznawania kredytów
14. Optymalizacja w długim okresie czasu
Cykliczny proces eksperymentowania z podziałem budżetów
Problem: Kończące się “inventory” w danym kanale mediowym:
- Każdy kanał mediowy na limit w jakim możemy kupić daną
ilość wyświetleń/kliknięć
- Koszt zakupu kolejnych rośnie wraz ze zbliżaniem się do
tego limitu
Rozwiązanie: Regularne eksperymenty z wykorzystaniem analizy MCA:
- Analiza MCA i próba definicji kilku najbardziej optymalnych wariantów media-mix
- Przeprowadzenie eksperymentalnej emisji w każdym wariancie (na cząstkowym budżecie)
- Wybór najbardziej optymalnego wariantu i emisja budżetu głownego
- Powtórzenie całego procesu w cyklu kwartalnym lub półrocznym
15. MCA a tracking kampanii lub efektów offline
Kampanie TV, Outdoor, Radio etc.? Jak śledzić wpływ kampanii offline na efekty online?
• Vanity URL
• Phone tracking (unikalny numer telefonu)
• Ankiety (surveys)
… a następnie segmentacja ruchu w Google Analytics oraz analiza MCA tylko na wybranym
segmencie.
Kampanie online ale pomiar efektów offline?
(np. sprzedaż w sieci sklepów)
• Programy lojalnościowe, karty klubowe
• Kody zniżkowe, Vouchery
• Ankiety (surveys)
… a następnie integracja za pomocą Universal
Google Analytics.