Modelli di attribuzione multi-touch

L'attribuzione last-click assegna il 100% del merito della conversione all'ultimo punto di contatto marketing prima dell'acquisto, ignorando completamente tutte le interazioni precedenti che hanno influenzato la decisione del cliente.

Questo crea una distorsione sistematica a favore dei canali della parte bassa del funnel, come la ricerca con parole chiave del brand e il retargeting, e a sfavore dei canali della parte alta del funnel, come display, social e contenuti di brand awareness, inducendo i brand a investire troppo poco nella notorietà e troppo nelle tattiche di conversione.

L'attribuzione first-click assegna tutto il merito al primo punto di contatto con cui il cliente ha interagito prima della conversione, concentrandosi interamente su ciò che ha generato la notorietà iniziale e la scoperta del brand.

Questo modello è particolarmente utile per i brand focalizzati sull'acquisizione, perché consente di capire quali canali introducono nuovi clienti, ma ignora tutto ciò che avviene tra la scoperta e l'acquisto, risultando altrettanto unidimensionale del modello last-click.

Il modello di attribuzione lineare distribuisce equamente il merito della conversione tra tutti i punti di contatto nel percorso del cliente: se i punti di contatto sono cinque, ciascuno riceve il 20% del merito.

L'attribuzione lineare riconosce che più canali contribuiscono alla conversione ed è facile da comunicare agli stakeholder, ma la ponderazione uniforme ignora i diversi ruoli e il diverso peso persuasivo dei punti di contatto.

Il modello basato sul decadimento temporale assegna più merito ai punti di contatto verificatisi più vicino all'evento di conversione, riducendolo esponenzialmente man mano che i punti di contatto risalgono nel tempo.

Questo modello riflette l'intuizione secondo cui le interazioni recenti sono collegate causalmente alla decisione di acquisto più di quelle iniziali, risultando utile per cicli di vendita brevi. Nei cicli di vendita B2B lunghi, può comunque sottovalutare la notorietà generata nella parte alta del funnel.

Il modello di attribuzione a U, o basato sulla posizione, assegna il 40% del merito al primo punto di contatto, il 40% al punto di contatto della conversione del lead, o all'ultimo punto di contatto, e distribuisce equamente il restante 20% tra i punti di contatto intermedi.

Questo modello riconosce l'importanza sia dell'acquisizione, rappresentata dal primo punto di contatto, sia della chiusura, rappresentata dall'ultimo, attribuendo comunque una parte del merito alle interazioni di nurturing. Per questo è diffuso tra i marketer B2B interessati sia ai canali di acquisizione sia a quelli di conversione.

Il modello a W aggiunge una terza posizione chiave al modello a U: il punto di contatto della creazione dell'opportunità, cioè il momento in cui viene aperta formalmente un'opportunità di vendita. Il merito viene suddiviso in parti del 30% tra il primo punto di contatto, quello della creazione dell'opportunità e quello della chiusura, mentre il 10% viene distribuito tra tutti gli altri.

Questo modello a tre tappe è particolarmente adatto alle organizzazioni B2B con fasi distinte di passaggio dal marketing alle vendite e account nominativi, nei quali si verificano più interazioni di marketing prima della creazione di un'opportunità formale.

L'attribuzione basata sui dati, chiamata anche attribuzione algoritmica, utilizza il machine learning per analizzare migliaia di percorsi reali dei clienti e assegnare un merito frazionario a ciascun punto di contatto in base al suo contributo calcolato alla probabilità di conversione.

A differenza dei modelli basati su regole, l'attribuzione basata sui dati deriva empiricamente dai propri dati: individua le sequenze di punti di contatto e le combinazioni di canali associate a tassi di conversione più elevati, ma richiede un volume sufficiente di conversioni, almeno 3.000 al mese, per risultare statisticamente affidabile.

Utilizzi il modello last-click per le decisioni di allocazione del budget nelle campagne orientate alla conversione. Utilizzi il modello first-click per valutare i canali di acquisizione. Utilizzi il modello lineare o quello basato sul decadimento temporale per una visualizzazione semplice del funnel.

Utilizzi il modello a U o a W per i funnel B2B a più fasi. Utilizzi il modello basato sui dati come modello principale quando dispone di un volume sufficiente di conversioni: è il riflesso più accurato del contributo effettivo di ciascun canale in tutti i tipi di percorso.

GA4 utilizza per impostazione predefinita l'attribuzione basata sui dati per le conversioni quando sono disponibili dati sufficienti, passando al modello last-click quando i dati non sono sufficienti. È possibile modificare il modello di attribuzione in Amministrazione > Impostazioni di attribuzione.

In Google Ads, ogni azione di conversione può avere un proprio modello di attribuzione. Il passaggio dal modello last-click a quello basato sui dati in Google Ads aumenta generalmente il valore riportato dei termini di ricerca della parte alta del funnel e orienta Smart Bidding verso un pubblico più ampio.

Il rapporto Confronto dei modelli di attribuzione di GA4 consente di vedere, affiancati, come i diversi modelli di attribuzione assegnerebbero il merito a ciascun canale, utilizzando gli stessi dati storici sulle conversioni.

Questo rapporto è prezioso per spiegare agli stakeholder le scelte metodologiche legate all'attribuzione e per quantificare quanta riallocazione del budget sarebbe giustificata passando dal modello last-click a quello basato sui dati.

Una finestra retrospettiva di attribuzione definisce quanto indietro nel tempo, a partire da una conversione, il modello cercherà i punti di contatto che vi hanno contribuito. Le finestre comuni sono 7 giorni per i clic, 30 giorni per i clic e 1 giorno per le visualizzazioni nell'attribuzione view-through.

Le finestre più brevi sottostimano i contributi della parte alta del funnel e favoriscono i canali utilizzati in prossimità della conversione; le finestre più lunghe possono attribuire il merito a canali così lontani nel tempo che la loro effettiva influenza sulla decisione di conversione diventa discutibile. La scelta della finestra corretta richiede di comprendere la durata effettiva del ciclo di acquisto.

Verifichi la Sua comprensione dei modelli di attribuzione multi-touch.

I modelli di attribuzione vanno dai modelli single-touch, come first-click e last-click, ai modelli multi-touch, come lineare, basato sul decadimento temporale, a U e a W, fino ai modelli algoritmici, come quello basato sui dati: ciascuno presenta punti di forza e casi d'uso appropriati diversi.

L'attribuzione basata sui dati è il modello più accurato quando si dispone di un volume sufficiente di conversioni; il rapporto di confronto dei modelli di GA4 aiuta a quantificare l'impatto aziendale della modifica della metodologia di attribuzione.