Защо атрибуцията по последно кликване е остаряла – и какво да използвате вместо нея в съвременната електронна търговия

В продължение на години маркетолози и онлайн магазини разчитаха на атрибуция по последно кликване, за да измерват ефективността на своите кампании. Моделът е прост: заслугата за продажбата отива на последната точка на контакт преди конверсията. Но в днешния сложен дигитален свят, в който клиентите често взаимодействат с марката многократно преди покупка, този модел вече не разказва цялата история.

Тази статия разглежда защо атрибуцията по последно кликване не е достатъчна в съвременната електронна търговия — и кои модели предлагат по-точни и полезни прозрения.

Защо атрибуцията по последно кликване не е достатъчна

Прекалено опростява клиентското пътуване

Днешните потребители взаимодействат с брандовете през множество канали — търсачки, социални мрежи, имейл, реклами, съдържание от инфлуенсъри и други. Когато се отчита само последната интеракция, се пренебрегва ценният ефект на по-ранните точки на контакт, които може да са породили интерес или доверие.

Води до неправилно разпределение на маркетинговия бюджет

Когато само последното кликване получава признание, бюджетите често се насочват прекомерно към долната част на фунията — като ремаркетинг или брандови реклами в търсачките — за сметка на стратегии от горната част на фунията, като съдържателен маркетинг, социални медии или видео, които играят важна роля в изграждането на интерес.

Не отразява поведението на потребителите на различни устройства

Съвременните купувачи често разглеждат продукти на едно устройство (например мобилен телефон) и завършват покупката на друго (например лаптоп). Атрибуцията по последно кликване често не успява точно да проследи това поведение, което води до неточни данни за ефективността.

По-добри модели на атрибуция за съвременната електронна търговия

За да получат по-пълна картина на факторите, водещи до конверсии, маркетолозите се обръщат към по-усъвършенствани модели на атрибуция. Ето някои от тях, които по-добре отразяват многоканалното и мултиустройствено пътуване на купувача:

1. Линейна атрибуция

Разпределя заслугата равномерно между всички точки на контакт в клиентското пътуване. Този модел оценява целия път до покупка, а не само финала.
Подходящ за: Брандове, които искат балансиран поглед върху маркетинг фунията и работят с много канали.

2. Атрибуция с времево затихване

Придава по-голяма тежест на интеракциите, които се случват по-близо до конверсията. Все пак отчита и по-ранните контакти, но признава, че намерението и спешността нарастват с времето.
Подходящ за: Продукти с по-дълъг цикъл на покупка и вземане на решение.

3. Атрибуция по позиция (U-образна)

Обикновено дава 40% от заслугата на първата и последната интеракция и разпределя останалите 20% между средните точки на контакт. Този модел балансира откриването на бранда и самата конверсия.
Подходящ за: Брандове, които акцентират както върху привличането на нови клиенти, така и върху превръщането им в купувачи.

4. Атрибуция, базирана на данни

Използва машинно обучение, за да разпредели заслугата според реалното влияние на всеки канал върху конверсията, съобразено с уникалните данни на бизнеса.
Подходящ за: Компании с достатъчен обем данни и достъп до платформи като Google Analytics 4 или рекламни системи, които поддържат интелигентна атрибуция.

Как да изберете подходящ модел на атрибуция

Започнете с анализ на клиентското си пътуване. Задайте си въпроси като:

• Колко точки на контакт обикновено има преди конверсия?
  
• Кои канали играят роля в горната, средната и долната част на фунията? Важно е да настроите различни измервания за канал за откриване и търсачка
  
• Разполагате ли с инфраструктурата и данните за поддръжка на усъвършенстван модел?
  

Използването на по-гъвкав модел ще ви помогне да вземате по-интелигентни маркетингови решения. Ще разберете не само кой е кликнал последен, но и защо е бил там – и какво го е довело до този момент.