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Attribution modelling, come ottenere la migliore conversione del customer journey



Quanto la lunghezza e il numero di canali del customer journey influenzano il tasso di conversione? Quali sono i percorsi e i punti di contatto che convertono di più? Quanto ciascun canale contribuisce alla conversione? Sono alcune delle domande a cui le persone del marketing tentano di dare risposta per capire se le strategie messe in atto siano  davvero efficaci o se vadano riviste 

Un rilevante aiuto per ottenere le risposte giuste può arrivare dall’attribution modelling messa a punto da Moxoff attraverso la soluzione MTM.

Il peso di ogni canale nel customer journey 

MTM (MultiTouch analysis, attribution and simulation by Moxoff) è un prodotto sviluppato nel corso degli ultimi anni proprio con l’obiettivo di fornire supporto all’analisi e alla previsione degli investimenti nell’ambito del marketing digitale. Nello specifico, MTM è una piattaforma web che analizza i customer journey.  

Durante il percorso che ha portato un potenziale cliente alla conversione, per esempio all’acquisto di un prodotto, sono raccolti dei cookie. Questi vengono mappati all’interno dei canali visitati e vengono fatte delle statistiche sulla loro distribuzione tra le diverse tipologie di canale. La parte innovativa sta nel fatto che sono analizzate proprio le singole storie degli utenti, fornendo un’indicazione di quale peso ciascun media digitale ha avuto nell’arrivare a una conversione, come appunto a un acquisto. 

Attribution modelling

Una pratica consolidata che Moxoff ha migliorato il concetto di attribution modelling non è in realtà una novità. Infatti, già da tempo nell’ambito del marketing viene applicato tramite tecniche differenti. Un esempio abbastanza comune è quello del last click, ovvero di analizzare qual è stato l’ultimo canale, l’ultima pagina web che l’utente ha visitato prima di acquistare un determinato prodotto presso un rivenditore digitale.  

Quello in cui si differenzia la proposta di Moxoff è che utilizza tecniche avanzate di elaborazione, in particolare di teoria dei giochi. In questo modo, calcola il diverso peso di ciascuno dei media utilizzati, fornendo quindi maggiori indicazioni sulla cooperazione che può avvenire tra media differenti.  

Facciamo un esempio per chiarire il concetto. Siamo quotidianamente sottoposti a innumerevoli banner pubblicitari su ciascun sito web che visitiamo. Utilizzando un’analisi dei cookies basato su un classico approccio last click, il media che viene “premiato” nel caso di una conversione da parte di un utente è l’ultimo che è stato visitato. Viceversa, l’approccio del modello di attribuzione di Moxoff è quello di pesare tutti i canali che sono stati visualizzati fino ad arrivare alla conversione. 

Esaminando tutte le informazioni che, in generale, possono essere raccolte dal singolo cookie, è possibile avere differenziazioni sia per canali sia per strumenti. Inoltre, si possono anche filtrare a seconda del device utilizzato, che può essere un cellulare, un tablet o un computer. 

 

Una interfaccia web per svelare quale canale finalizza di più 

Oltre a fornire un’indicazione del grado di cooperazione dei singoli canali digitali, MTM consente di stabilire tramite i modelli di attribution quali canali svolgano meglio il ruolo di attrattore iniziale e quali, invece, di finalizzatore.  

Va precisato, però, che non deve necessariamente essere l’acquisto l’obiettivo dell’analisi. Può anche essere la richiesta di un contatto, di un appuntamento o qualsiasi altro elemento che rappresenti la finalizzazione del customer journey. 

Siccome lo scopo di MTM è fornire risposte precise a interrogazioni non standard, è anzitutto necessario effettuare una personalizzazione che lo “adatti” all’ambito di impiego. Una volta effettuata questa operazione, i risultati ottenuti possono essere facilmente fruiti attraverso un browser web 

Da sottolineare che MTM non si limita a proporre una statica rappresentazione grafica, ma offre insight più profondi. Presenta, infatti, informazioni dettagliate che consentono di analizzare gli eventi che si sono succeduti, in modo da favorire decisioni migliori e basate su dati oggettivi. 

 

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