Раскрываем путь клиента с помощью передовых моделей маркетингового измерения

В статье обсудим, почему стоит выйти за рамки атрибуции последнего касания, чтобы понять полный эффект маркетинговых каналов и повысить эффективность.

Традиционные методы отслеживания маркетинга, такие как уникальные телефонные номера и купоны, становятся менее эффективными. Из-за более строгих норм конфиденциальности и возросшего контроля потребителей над своими данными маркетологи перешли к цифровой атрибуции с использованием пиксельного отслеживания. Однако этот подход упускает весь путь клиента, концентрируясь лишь на последнем взаимодействии перед конверсией. Чтобы лучше понимать влияние маркетинга, важно различать атрибуцию и измерение.

Гайд по CJM (карта пути клиента)

Виды исследований

36 уроков

2 недели

Купить курс 7 900 руб.

Добавить в избранное

Ограничения цифровой атрибуции

Цифровая атрибуция распределяет заслуги за конверсии между конкретными точками контакта, обычно акцентируя внимание на последнем взаимодействии. Однако это упрощает поведение потребителей, предполагая, что именно последние каналы становятся основными драйверами конверсий. При этом игнорируется влияние других маркетинговых каналов, влияющих на принятие решений в течение всего пути клиента — от осведомленности до конверсии.

Путь клиента редко бывает линейным: он включает множество точек контакта через разные каналы. В исследовании с потребительским брендом традиционные методы атрибуции не смогли учесть влияние оффлайн-медиа на продажи. Зато продвинутая байесовская статистика показала, что оффлайн-медиа и PR значительно повышали запросы на брендированный и небрендированный поиск. Это подчеркивает недостатки атрибуции последнего касания и необходимость более комплексного подхода к измерению.

Передовые модели измерения: целостный взгляд

Атрибуция обычно приписывает заслуги отдельным взаимодействиям, в то время как измерение оценивает общее влияние маркетинга на весь путь клиента. Продвинутые модели, такие как байесовское моделирование, предоставляют более глубокие инсайты, учитывая взаимодействие каналов. Эти модели превращают данные в полезные выводы, помогая компаниям оценивать совокупное влияние всех маркетинговых усилий.

Практические примеры от потребительских брендов

В работе с потребительскими брендами байесовское моделирование выявило, что даже после прекращения оффлайн-рекламы она продолжала стимулировать действия, такие как регистрации или покупки. Это доказывает, что влияние каналов остается даже после последнего взаимодействия. Важные роли играли такие цифровые каналы, как Connected TV и реклама в поисковиках — инсайты, которые традиционная атрибуция не смогла бы уловить.

Исследования с использованием корреляционного и регрессионного анализа подтвердили, что расходы на оффлайн-медиа значительно влияют на продажи несмотря на то, что они часто не получают признания в простых моделях атрибуции. Байесовское моделирование с высокой точностью показало, что оффлайн-медиа и PR были основными драйверами продаж в кампании потребительских технологий.

Модели медиамикса подтвердили ценность комплексного подхода к измерению. Даже после отключения оффлайн-медиа оно продолжало положительно влиять на действия потребителей. Каналы, такие как Connected TV и дисплейная реклама, демонстрировали сильный рост, причем Connected TV превосходило онлайн-видео. Поиск по бренду оставался основным драйвером конверсий последнего касания, что подчеркивает необходимость измерения производительности по всем каналам.

Преодоление сложностей маркетинга с помощью передовых моделей

Для маркетологов, стремящихся оптимизировать свои стратегии, понимание разницы между атрибуцией и измерением крайне важно. Ориентируясь на измерение, компании могут раскрыть скрытые взаимодействия между каналами и выявить истинные движущие силы успеха.

Переходя к фокусу на более высокую пожизненную ценность клиента (LTV), потребительские бренды начинают пересматривать важность таких каналов, как Connected TV и социальные сети. Кривые насыщения показывают, что TikTok отлично подходит для повышения осведомленности, но оказывает ограниченное прямое влияние на конверсии. Эти инсайты позволяют брендам корректировать свои медийные инвестиции, перераспределяя бюджеты с перенасыщенных каналов на более эффективные стратегии, например ретаргетинг.

Основные выводы для маркетологов

1. Влияние конфиденциальности и изменений на рынке
   С ростом требований к конфиденциальности традиционные методы отслеживания теряют эффективность. Продвинутые модели измерения предлагают альтернативу, обеспечивая глубокое понимание маркетингового воздействия.
2. Недостатки атрибуции
   Фокус цифровой атрибуции на последних точках контакта упускает из виду весь путь клиента. Игнорируя сложные связи между каналами, атрибуция может привести к ложным выводам о результатах.
3. Роль передовых моделей
   Байесовское моделирование и другие статистические подходы предоставляют целостный взгляд на маркетинг, помогая точнее понять, что действительно влияет на поведение потребителей.
4. Применение в реальном мире
   Примеры из практики показывают, как переход к измерению помог компаниям лучше понять свои маркетинговые успехи и оптимизировать результаты.

В итоге, вместо того чтобы полагаться только на атрибуцию, современным маркетологам стоит использовать комплексные модели, которые раскрывают все детали взаимодействий на пути клиента.