Con i cambiamenti in termini di privacy e con le quotidiane abitudini sempre più digitali, per le attività diventa fondamentale ridefinire il proprio approccio all'attribuzione e segnare un vero e proprio punto di svolta nell’analisi dei dati.
Il modello di attribuzione dell'ultimo clic oramai non riflette più il vero comportamento di acquisto dei consumatori reali. Può alterare le allocazioni dei budget e le pianificazioni del media buying, portando i brand a destinare una porzione esagerata del budget a canali in cui il modello basato sull'ultimo clic è vantaggioso, sottovalutando però altri canali che possono generare risultati incrementali.
L'attribuzione basata sui dati, infatti utilizza il machine learning per decifrare i diversi touchpoint in tutto il percorso di acquisto del cliente, come essi influiscono sui risultati in termini di conversioni, facendo sì che il modello distribuisca il merito di conversione di conseguenza.
Questo modello è disponibile in Google Ads dal 2014, ma ora è stato incorporato anche nella nuova piattaforma Google Analytics4. Funziona su vari device, come smartphone e tablet, e su differenti canali, come la rete di ricerca, i social media, le app, la Rete Display e YouTube.
Un esempio lampante di questo nuovo approccio è stato sperimentato da uno dei brand italiani più famosi: Geox.
Geox ha iniziato a raggruppare set di dati frammentati per comprendere meglio il contributo di ciascun canale di marketing per la crescita dell'azienda. In particolare, l'azienda ha voluto capire come le campagne social a pagamento contribuissero alle vendite e ottimizzare di conseguenza.
Riunendo una quantità considerevole di dati grezzi relativi ai social media e caricarli nella piattaforma Search Ads 360 di Google, l'azienda ha potuto migliorare i report e le decisioni in termini di offerte ad alto livello.
Vedendo il contributo che le campagne social a pagamento apportavano alle conversioni su vari dispositivi, Geox ha lavorato a una strategia di promozione incrociata: agli utenti che vedevano le campagne social a pagamento venivano mostrati anche annunci della rete di ricerca a pagamento e a quelli che vedevano gli annunci della rete di ricerca venivano mostrati post a pagamento. Questa strategia ha portato a un aumento del 6% del ritorno sulla spesa pubblicitaria (ROAS). Inoltre, questo sistema semplificato ha consentito di ridurre del 30% il tempo dedicato alla gestione delle campagne.
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