{"id":7661,"date":"2018-09-11T16:02:28","date_gmt":"2018-09-11T16:02:28","guid":{"rendered":"http:\/\/www.criteo.com\/it\/?p=7661"},"modified":"2020-06-23T19:29:37","modified_gmt":"2020-06-23T19:29:37","slug":"i-5-modelli-di-attribuzione-piu-diffusi-per-un-roi-cross-channel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/it\/blog\/i-5-modelli-di-attribuzione-piu-diffusi-per-un-roi-cross-channel\/","title":{"rendered":"I 5 modelli di attribuzione pi\u00f9 diffusi per un ROI cross-channel"},"content":{"rendered":"

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Nel\u00a0secondo webinar della nostra serie \u201cThe Data-Centric Revolution,\u201d<\/a>\u00a0il Vice Presidente e Responsabile di Analytics e Data Science di Criteo, Jaysen Gillespie e il responsabile di Product Marketing di Live Ramp, Darren Moore, hanno parlato dell\u2019attuale panorama dei consumatori e hanno messo in luce alcuni modelli di attribuzione di cui oggi i marketer possono disporre.<\/p>\n

In particolare, hanno trattato in modo approfondito i diversi metodi di monitoraggio del ROI sul cross-channel.<\/p>\n

Gillespie afferma che la vera sfida \u00e8 connettere tutti i dati che provengono da sistemi diversi: \u201cCome possiamo chiudere il ciclo tra quello che il marketing sta facendo e la relativa spesa?\u201d<\/p>\n

Citando lo studio pi\u00f9 recente di Millward Brown,\u00a0\u201cGetting Digital Right\u201d<\/a>, Moore sottolinea che il \u201c40% dei marketer \u00e8 convinto che gli investimenti nei media dovrebbero essere assegnati al marketing cross-channel e cross-device, superando qualsiasi singolo canale\u201d.<\/p>\n

Per i marketer questo rappresenta un investimento critico perch\u00e9, afferma Moore, \u201cSe qualcosa non la misuri, non la puoi capire. Se non puoi capirla, non puoi controllarla. E se non puoi controllarla, non sai come migliorare il ROI, le tattiche di marketing o l\u2019esperienza che i tuoi consumatori hanno con il tuo brand\u201d.<\/p>\n

Quindi, come posso conoscere il ROI di tutti i canali? Prima di tutto, diamo un\u2019occhiata ai modelli di attribuzione pi\u00f9 diffusi per comprenderne meglio vantaggi e svantaggi.<\/p>\n

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Attribuzione 101: i modelli <\/strong><\/h3>\n
1. First-Click<\/strong><\/h5>\n

Il modello First-Click (Primo clic) misura una conversione tracciandone la prima interazione con un canale e valuta la scoperta e la consapevolezza come gli elementi di maggior valore del percorso del consumatore.<\/p>\n

\u00c8 un modello utile per coloro che si concentrano unicamente sulla creazione di esigenze o sulla crescita della brand awareness. Anche se facile da misurare, \u00e8 per\u00f2 difficile da ottimizzare per le conversioni, dal momento che non c\u2019\u00e8 consumatore che non effettua quel primo clic.<\/p>\n

Il modello First-Click, secondo Moore, pu\u00f2 rendere molto pi\u00f9 semplice la visione che i marketer hanno del ROI. Lo paragona, infatti, a un discorso tenuto alla cerimonia degli Oscar, in cui si ringrazia solo la propria maestra delle elementari, ma ci si dimentica delle decine di altre persone che hanno reso possibile il premio.<\/p>\n

In breve, osservando troppo da vicino il primo punto di contatto, si rischia di perdere di vista l\u2019importanza degli altri, durante il percorso di acquisto.<\/p>\n

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2. Last-Click<\/strong><\/h4>\n

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Il modello Last-Click, monitora l\u2019ultima interazione di un consumatore con un canale, attribuendo la vendita a quel canale. Questo modello \u00e8 adatto a marketer a cui importa solo stimolare le conversioni, e che ignorano invece le azioni che non portano direttamente ad esse.<\/p>\n

Come l\u2019attribuzione del First-Click, tuttavia, il Last-Click semplifica eccessivamente il percorso del consumatore, dal momento che i marketer perdono di vista i punti di contatto che contano e che portano alla conversione, concentrandosi solo nell\u2019ultimo.<\/p>\n

Ancora una volta, Moore ricorre al paragone dell\u2019Oscar, ringrazia solo l\u2019ultimo regista con cui si \u00e8 lavorato, invece di tutti quelli che hanno dato un contributo prima di lui.<\/p>\n

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3. Lineare<\/strong><\/h5>\n

Nel mondo di oggi, una transazione media pu\u00f2 avere pi\u00f9 di 30 touch point. Il modello di attribuzione lineare d\u00e0 a ciascun canale del percorso d\u2019acquisto del consumatore lo stesso valore, per cui se i punti di contatto che portano a una conversione sono cinque, ciascuno di essi conta il 20% del totale dell\u2019attribuzione.<\/p>\n

Anche se l\u2019attribuzione lineare \u00e8 un primo passo verso l\u2019attribuzione multi-touch (data l\u2019ottimizzazione dell\u2019intero customer journey rispetto a un singolo touch point), questo non aiuta ancora i marketer a sapere quali sono i punti di contatto pi\u00f9 utili per stimolare le conversioni.<\/p>\n

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4. Time Decay<\/strong><\/h5>\n

Nel modello Time Decay (Decadimento temporale), l\u2019attribuzione viene valutata a seconda del momento dell\u2019interazione del cliente con essa. I touch point pi\u00f9 validi sono considerati quelli pi\u00f9 vicini alla conversione. Per semplificare: immaginiamo di avere tre touch point nell\u2019ordine che segue: Google, Facebook e Instagram. Instagram, essendo l\u2019ultimo touch point, riceverebbe il 50% dell\u2019attribuzione, Facebook il 30% e Google il 20%.<\/p>\n

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Il vantaggio del modello Time Decay \u00e8 che d\u00e0 maggior peso all\u2019ultimo clic, quello che stimola la conversione, riconoscendo per\u00f2 l\u2019importanza di tutti gli altri punti di contatto. Questo modello \u00e8 utile per i marketer che cercano clic con maggiori probabilit\u00e0 di stimolare o incrementare le conversioni, ma attenzione, perch\u00e9 questo modello non dice quali sono i clic che hanno generato una significativa brand awareness.<\/p>\n

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5. Position-Based<\/strong><\/h5>\n

Il modello di attribuzione Position-Based (In base alla posizione) combina i modelli Lineare e Time-Decay, dando maggior valore ai primi clic e agli ultimi, e assegnando a quelli centrali il resto del valore dell\u2019attribuzione. Il modello Position-Based consente ai marketer di assegnare il maggior valore al primo clic che ha creato brand awareness e all\u2019ultimo clic che ha portato alla conversione.<\/p>\n

Lo svantaggio \u00e8 che attribuendo la maggior parte del valore della conversione al primo e all\u2019ultimo touch point, non si considera che a volte questi clic non sono quelli che l\u2019hanno maggiormente stimolata.<\/p>\n

Ad esempio, se il primo clic era un annuncio paid search, ha senso assegnargli un valore simile a quello di una offerta via email che ha generato una conversione?<\/p>\n

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Il Criteo Shopper Graph<\/strong><\/h3>\n

Quello di cui hai davvero bisogno per perfezionare il tuo modello di attribuzione sono i dati, e una tecnologia che li metta in connessione.<\/p>\n

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Come si pu\u00f2 fare e da dove cominciare? E com\u2019\u00e8 possibile competere con aziende che non solo hanno consistenti quantit\u00e0 di dati ma possiedono anche la struttura adatta per monitorare e misurare i loro utenti all\u2019interno dei loro \u201ctracking wall\u201d zeppi di dati?<\/p>\n

In Criteo, aiutiamo i nostri clienti ad acquisire una comprensione unificata del percorso online del consumatore e forniamo dati in tempo reale sulle sue intenzioni di acquisto , grazie al Criteo Shopper Graph<\/a>, che offre:<\/p>\n