התשובה הקצרה
מנהלים קמפיינים שיווקיים במספר ערוצים ורוצים לדעת מי מהם בת’כלס מייצר לכם את המכירות? שאלת מיליון הדולר של כל משווק דיגיטלי. השאלה הזו, דורשת תשובה מורכבת כיוון שניתוח נתוני הפעולות של הלקוח במסלול ההמרה וההבנה מה מבין הקמפיינים ואיזה ערוצים גרמו או תמכו בהמרה דורשת אנליזה מדויקת ומודל מדידה אפקטיבי וחכם במיוחד. כאן מצטרף לתמונה אטריביושן – מודל ייחוס שמסייע בשיוך המרה – לאינטראקציה עם פלטפורמה מסוימת.
אז מה זה בדיוק אטריביושן ואיך אתם יכולים להשתמש בו כדי לדייק את תהליכי השיווק שלכם? אם שמעתם על זה כאנשי מרקטינג ולא לגמרי הבנתם עד הסוף מה זה אטריביושן, אני כאן כדי לעשות סדר.
אז מה זה בכלל אטרוביושן?
המונח אטרוביושן בתחום השיווק מתייחס למודל ייחוס המרות לפי ערוץ טראפיק. בואו נסביר את זה בעזרת דוגמה: אני מפרסם את קורס האוטומציה שלי בגוגל ובפייסבוק, מ-2 ערוצי המדיה אני שולח טראפיק לאתר שלי ( אותו אתר ), גולש בשם ישראל ישראלי נחשף למודעה שלי מספר פעמים בפייסבוק ולא המיר, אחרי 3 ימים ישראל חיפש בגוגל “קורס אוטומציה” נכנס לאתרשלי והשאיר פרטים. למי שייכת ההמרה? זה בדיוק אטורביושן, לאיזה ערוץ אנחנו מייחסים את ההמרה שלנו.
עכשיו תשאלו אותי, עידן מה הבעיה? ישראל חיפש בגוגל והשאיר פרטים הכי הגיוני לזקוף את ההמרה לגוגל מה כל כך מסובך? אבל אתם מסכימים איתי שהגיוני שישראל לא המיר “סתם” ( אין סתם בחיים ) באתר שלי ושיש קשר ישיר לכך שישראל פגש את הפרסומות שלי לפני זה בערוצי מדיה אחרים נכון? הרי ישראל יכל לבחור באתר אחר אבל הוא בחר להקליק ולהשאיר פרטים אצלי. אבל למה שפייסבוק יזקפו את ההמרה אליהם עם הלקוח לא הגיע דרכם ועוד אחרי 3 ימים? טיזר קטן להסבר מעמיק בהמשך –
“חלון המרה”. בהמשך המאמר אנחנו נלמד איך לייחס נכון המרות, גם ברמה הטכנית וגם ברמת ההבנה לפי “הפנאל” שעובר הלקוח. נשמע מגניב נכון? בואו נמשיך.
מה כל כך חשוב בייחוס המרות נכון?
ברמה הבסיסית ביותר בתור מנהלי שיווק או בעלי עסקים אנחנו רוצים לדעת האם ההשקעה שלנו בערוץ מסויים היא אפקטיבית. השקענו X כסף בפרסום בגוגל כמה כסף הכנסתי מגוגל? בעזרת המידע הזה נוכל לדעת לנתב את התקציב שלנו לערוצי הפרסום האפקטיביים ביותר וכך לשפר את הביצועים שלנו ואת יעילות השיווק שלנו. כמה פשוט כמה חשוב!
עכשיו בואו נעלה רמה, עד כאן הכל היה פשוט אבל מה עוד נרצה לדעת בתור מנהלי שיווק? אנחנו נרצה לדעת איך כל חלק בפאנל/ ערוץ פרסום השפיע על המכירות גם אם מדובר באופן עקיף. בואו ניקח דוגמה לחנות איקומרס שמוכרת טבעות אירוסין יקרות בעשרות אלפי שקלים. אתם מסכימים איתי שתהליך המכירה כאן הוא ארוך יותר וסביר להניח שאדם לא יכנס פשוט לאתר שראה בגוגל ויזמין טבעת בעשרות אלפי שקלים מבלי שהוא נחשף לפרסומות בעוד מספר ערוצים? מבלי שהוא מכיר את המותג? אחרי שהסכמנו על זה, למי נזקוף את ההמרה באותה סיטואציה לאיזה קמפיין? לאיזה פלטפורמה? כאן הכל מתחיל להיות מורכב ברמה האסטרטגית. עכשיו אני הולך לספר לכם משהו שהמון משווקים ואנשי אוטומציה לא מודעים אליו: לכל עסק מודל ייחוס משלו! בהתאם למוצר/שירות, למחיר ובהתחשב באורך תהליך המכירה.
פייסבוק, גוגל, טאבולה – פליז, לא לריב!
מה שקורה במערכות הפרסום השונות הוא סלט שלם, כל מערכת טוענת לכתר וזוקפת לזכותה את ההמרה של ליד או מכירה באתר. איך תוכלו לאבחן מי מבין הקמפיינים או הפלטפורמות עבד ומה כמות ההמרות הריאליות שכל פלטפורמה השיגה? כאן נכנס לתמונה אטריביושן – מודל השיוך. שיטת ניתוח חכמה המאפשרת לכם להבין מה עבד ומה פחות – בקמפיינים בערוצי השיווק השונים וכמה משקל יש לתת לכל פלטפורמה בה הלקוח נחשף לתוכן שלכם ביחס לפעולה אותה ביצע.
מודלי אטריביושן – הסוגים השונים
1. מודל קליק ראשון – First-Touch Attribution Model
מודל זה הוא הקל ביותר להטמעה. כאן אתם תתנו את הקרדיט לפלטפורמה בה נחשף הלקוח בפעם הראשונה לקמפיין שלכם. הרציונל מאחורי המודל הזה הוא שללא החשיפה הראשונית, הפעולה לא הייתה מתבצעת.
2. מודל קליק אחרון – Last-Touch Attribution Mode
מודל זה מתייחס לפלטפורמה האחרונה עליה הקליק הלקוח מבלי לקחת בחשבון כל פעולה אחרת שביצע לפני ההקלקה הזו. שני מודלים אלו בעייתיים כיוון שהם מתייחסים לפעולה נקודתית מבלי להתחשב במסע הלקוח השלם שהיה כרוך בביצוע הפעולה על ידי הלקוח. זוכרים את הדוגמה שלי מלמעלה על הטבעות אירוסין? יש תחומים שפשוט זה לא אפשרי לעבוד ככה.
3. מודל ייחוס רב מגע
מודל לינארי זה מעניק פרספקטיבה רחבה יותר כיוון שהוא מזהה את נקודות המגע השונות של הלקוח עם פלטפורמות הפרסום במסע הלקוח אותו עבר והוביל אותו בסופו של תהליך – לביצוע פעולה רצויה (רכישה, הרשמה לקבלת תוכן שיווקי וכדומה). האטריביושן כאן כולל ערוץ אחד או מספר ערוצים כאשר הקרדיט יחולק לפי המשקל אותו לקחה כל פלטפורמה בביצוע הרכישה בפועל. קיים מודל נוסף שמעניק חשיבות גבוהה יותר לנקודות המגע שהתרחשו בסמיכות לפעולת ההמרה וכל זה רק על קצה המזלג.
מהו חלון המרה (Attribution Window) ומדוע כדאי לצמצם אותו ככל האפשר?
בפשטות חלון המרה היא הגדרה שאנחנו מבצעים למערכת הפרסום או האנליטיקס שמגדירה כמה זמן מרגע הפעולה ( צפייה/ קליק ) עד רגע ההמרה ( הרשמה/ רכישה)
הפלטפורמה יכולה לקחת בעלות על ההמרה. לדוגמה אם נגדיר שלפייסבוק יש חלון זמן של 3 ימים מרגע שהקליק על המודעה שראה בפייסבוק, גם אם אחרי יומיים הלקוח יכנס לגוגל ויחפש את המותג שלי וישאיר פרטים פייסבוק תזקוף את ההמרה לזכותה ותציג לנו המרה במערכת האנליטיקס שלה. ( דרך אגב במצב זה גם גוגל תציג לנו את ההמרה אצלה)
כדי להימנע מסיטואציה בה כל פלטפורמה לוקחת לעצה קרדיט יתר על המידה בביצוע המרות, קיימת אפשרות להגדיר את חלון ההמרה המדויק לכל פלטפורמה כדי לבצע אטריביושן מדויק: כך למשל, להגדיר X ימים לפני התרחשות ההמרה המהווים את חלון ההמרה. במידה והלקוח הקליק בפלטפורמה לפני פרק הזמן שהוגדר, הפעולה לא תהיה משויכת להמרה בקמפיין הספציפי. ככל שגוגל, פייסבוק או כל פלטפורמה אחרת יבקשו מכם להגדיר את מספר הימים בחלון ההמרה, חשוב שתעדיפו להגדיר חלון המרה מצומצם כדי להימנע ממתן קרדיט גדול מדי לפלטפורמה שלא הייתה שותפה עיקרית במסע הלקוח.
אם תגדירו לדוגמה חלון של 30 יום, ייתכן מאוד ותקבלו מידע בלתי אמין הכולל שיוך פלטפורמה מסוימת לפעולה שבוצעה ללא שבפועל, נרקם קשר אמיץ בין הפעולות. העדיפו חלון קטן ככל האפשר שבאמת ישקף השפעה ממשית של הקמפיין על מסע הלקוח. אבל ויש פה אבל גדול, כל מה שאמרתי פה נכון אבל הוא תלוי נישה נתעמק בזה בהמשך..
איך לבחור מודל אטריביושן אופטימלי?
בחירה במודל אטריביושן נכון כרוכה בעבודת תשתית מורכבת לצורך קבלת החלטה חכמה אותה ניתן יהיה לטייב עם הזמן. השאלות שעליכם לשאול כדי לזהות מודל אטריביושן אופטימלי הן:
- כמה זמן לוקח ליוזר פוטנציאלי מרגע החשיפה לתוכן שלכם עד לרגע ההמרה (משמעותי בבחירת סוג המודל וגודל חלון ההזדמנויות)?
- כמה זמן אורך ללקוח לבצע החלטה?
- באילו צ’אנלים עבור הלקוח בדרך להמרה?
- כמה DATA יש לכם במערכת?לפעמים בשביל שמערכות הפרסום ילמדו מהר אני פותח עם מודל אטרובייושן רחב יותר ולאט לאט מצמם אותו.
כלל אצבע קובע כי כאשר מסע הלקוח הוא קצר, כדאי להשתמש במודל קליק ראשון או במודל קליק אחרון, לעומת מסע קבלת החלטות מורכב העובר דרך ערוצי תקשורת מרובים – שם יהיה מומלץ לבחור דווקא במודל Multi Touch שיספק הערכה המחלקת את משקל כל פלטפורמה בהתאם לרמת ההשפעה שלה על המרה בפועל לפי נקודת המגע השונות במסע הלקוח.
ועוד נקודה קטנה לסיום, אני בטוח שקמפיינרים שברו על זה את הראש המון פעמים. מכירים את זה שיש לכם המרה של 3.83 בגוגל?
אז תנו לי לגלות לכם, המערכת של גוגל לא ידעה לזהות בדיוק מאיזה קמפיין הגיע ההמרה אז היא חילקה את ההמרה בין מספר קמפיינים.
שאלות ותשובות בנושא מה זה אטרובייושן (Attribution)?
אטריביושן הוא מודל שיוך או מודל ייחוס לפיו יוגדר מי מבין הפלטפורמות השונות לקחה חלק פעיל במסע הלקוח והובילה להמרה. השימוש באטריביושן נעשה כאשר מנהלי שיווק מחלקים את הפרסומים והקמפיינים השונים למגוון ערוצי תקשורת ומעוניינים לנתח את ההשפעה של כל קמפיין על הלקוח. קיימים מספר סוגי מודלי שיוך המאפשרים להגדיר את רמת המעורבות של הקמפיינים בקבלת ההחלטות של הלקוח. באמצעות אטריביושן מקצועי ניתן לטייב את מערך השיווק בהמשך ולייצר קמפיינים ממירים יותר בהמשך.
קיימים מספר מודלים של אטריביושן:
אטריביושן קליק ראשון
מודל השמייך רק את הקליק הראשון של הלקוח – להמרה.
אטריביושן קליק אחרון
מודל המשייך רק את הקליק האחרון של הלקוח – להמרה.
אטריביושן נקודות מגע – Multi Touch
מודל המתייחס לנקודות המגע השונות שהיו ללקוח עם פלטפורמות וקמפיינים שונים במהלך מסע הלקוח עד לביצוע פעולה רצויה.
