Apa yang Perlu Diketahui Pemasar Digital – Beragampengetahuan

Tahukah Anda bahwa rata-rata pelanggan berinteraksi dengan merek sebanyak 36 kali sebelum memutuskan untuk berkonversi? Apakah mereka berinteraksi melalui media sosial, situs web online, atau toko jalanan, mungkin sulit untuk memetakan titik kontak calon pelanggan di sepanjang perjalanan mereka dari kesan hingga penjualan.

Dengan begitu banyak titik interaksi di seluruh corong pembeli, mungkin sulit untuk menentukan dengan tepat titik belok yang mendorong konsumen untuk membayar.

Jika ini terdengar asing, mungkin sudah waktunya untuk mulai memeriksa atribusi pemasaran Anda. Model pengaitan pemasaran memainkan peran kunci dalam mengidentifikasi titik kontak sukses yang paling penting dalam perjalanan pembeli. Baik itu kampanye, saluran tertentu, atau hanya postingan produk yang berkinerja baik, memahami di mana pelanggan Anda mendapatkan dan kehilangan minat dapat membantu meletakkan dasar untuk strategi e-niaga yang sukses.

Posting bersponsor ini dibuat oleh mitra konten kami Solvid. Terima kasih telah mendukung mitra yang memungkinkan beragampengetahuan.

Apa itu model atribusi?

Atribusi pemasaran dapat membantu bisnis menentukan di mana harus menetapkan kredit untuk konversi konsumen.

Pertanyaannya, berapa banyak kredit yang harus didapatkan setiap touchpoint? Di sinilah model atribusi berperan. Apakah Anda memilih pendekatan klik pertama atau klik terakhir, atau memilih untuk melihat beberapa kumpulan data, memvisualisasikan pasang surut perjalanan konsumen dapat membantu membentuk kampanye pemasaran Anda di masa depan dan memastikan kampanye Anda tidak sia-sia.

Faktanya, pemodelan atribusi bertanggung jawab untuk meningkatkan alokasi anggaran dan dapat membantu pemimpin bisnis memahami peran yang dimainkan setiap saluran dalam kesuksesan mereka, menurut sebuah studi oleh Econsultancy dan Google Analytics.

Kredit gambar: Econsultancy dan Google Analytics

Seperti yang Anda lihat di sini, lebih dari setengah responden mengklaim bahwa model atribusi memungkinkan mereka mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang perilaku audiens, sementara 44% pemasar memiliki pemahaman yang lebih luas tentang interaksi media online/offline .

Jika dilakukan dengan benar, setiap saluran harus memiliki metrik biaya akuisisi yang jelas terkait dengannya. Menurut pendapat saya, jika CMO saat ini tidak dapat mengartikulasikan ROI pemasaran dari saluran perolehan prospek utamanya, maka ada yang salah dengan cara perusahaan berinvestasi dalam pemasaran. — Tim DaRosa, Kepala Bagian Pemasaran, Zadara

Cara meningkatkan model atribusi Anda

Dengan lebih dari 50% anggaran iklan terbuang sia-sia untuk kampanye berdampak rendah, inilah saatnya untuk lebih menguasai output corong Anda. Mari kita lihat lebih dekat bagaimana Anda dapat memperkenalkan dan meningkatkan model atribusi Anda sendiri untuk ROI yang lebih tinggi.

Perkenalkan beberapa model atribusi

Diversifikasi model atribusi penting jika Anda ingin mendapatkan gambaran lengkap tentang perjalanan pelanggan mulai dari impresi hingga checkout.

Sebanyak 47% CMO hanya mengandalkan model atribusi “klik terakhir”, yang hanya memberikan kredit ke poin kontak terakhir yang terlibat langsung sebelum konversi.

Meskipun model ini dapat membantu pemimpin bisnis memahami kampanye pemasaran mana yang cenderung menghasilkan penjualan, penting untuk mengumpulkan data tentang poin kontak mana yang pertama kali menarik minat calon pelanggan.

Mengapa tidak juga memperkenalkan model “klik pertama” ke dalam campuran, yang bertujuan untuk mengatribusikan kredit ke interaksi pertama pembeli dengan merek? Ini mungkin menyoroti saluran sosial atau kampanye iklan tertentu yang telah memperoleh keterlibatan online. Saat Anda memiliki pemahaman yang lebih luas tentang poin kontak awal yang mendorong kesadaran merek, akan lebih mudah untuk meniru kampanye serupa yang dapat menjangkau lebih banyak konsumen.

Jika Anda ingin membandingkan poin kontak klik pertama dan terakhir, mungkin ini juga saatnya untuk memperkenalkan model atribusi linier, yang berupaya memberikan gambaran umum tentang keseluruhan strategi Anda. Model ini sangat berguna jika Anda ingin memetakan setiap tahapan corong secara lebih mendetail.

Ambil Pendekatan Berbasis Data

Jika Anda ingin membuat pemodelan atribusi selangkah lebih maju, mengambil pendekatan berdasarkan data dapat memberikan hasil yang tepat yang tidak dimiliki oleh pendekatan berbasis aturan.

Kredit Gambar: Apa yang Mengkonversi

77% pemasar yang mengejutkan mengklaim ada kesenjangan dalam data model atribusi mereka. Menelusuri interaksi yang lebih kompleks seperti rasio klik-tayang, lamanya waktu yang dihabiskan di halaman, dan riwayat perilaku audiens dapat membantu merek memahami lebih banyak bagian dari teka-teki corong.

Kuncinya di sini adalah menggali lebih dalam sumber lalu lintas Anda, menggunakan alat analitik seperti Finteza untuk melacak keterlibatan situs web Anda di setiap tahap corong.

Finteza secara otomatis menghasilkan sampel audiens berdasarkan 15 parameter kunci, memungkinkan pemasar untuk melihat data audiens secara real-time dalam bentuk laporan visual yang mudah dibaca. Menyegmentasikan lalu lintas menurut faktor seperti geografi dan sumber kunjungan memudahkan pembuatan berbagai model atribusi yang memetakan berbagai jenis perjalanan pembeli.

Lebih baik lagi, Finteza juga ahli dalam mendeteksi lalu lintas botnet yang berpotensi berbahaya. Mendeteksi hingga 12 jenis lalu lintas berkualitas rendah di setiap halaman situs, dengan mudah mengidentifikasi sumber lalu lintas palsu yang dapat memengaruhi hasil model pengaitan berdasarkan data Anda.

Tidak ada konsumen yang sama, dan kampanye iklan Anda harus mencerminkan hal ini. Gunakan Finteza untuk membantu mengelompokkan sumber lalu lintas Anda ke dalam grup yang dapat ditargetkan dan Anda akan segera menemukan bahwa titik kontak konversi bervariasi berdasarkan banyak sumber lalu lintas, faktor, dan perilaku, yang berarti pendekatan periklanan Anda harus didasarkan pada audiens spesifik yang Anda fokuskan pada Ambil sasaran khusus.

Alat corong Finteza juga dapat menemukan potensi kelemahan dalam sistem penjualan. Meskipun atribusi adalah tentang memberikan kredit ke poin kontak konversi, penting juga untuk menyoroti area dengan keterlibatan rendah atau situs yang cenderung terpental.

Dengan lebih banyak data di ujung jari Anda, Anda dapat mengambil model atribusi berbasis analitik lebih jauh. Apakah Anda sedang mencoba kampanye baru atau bereksperimen dengan kata kunci baru, lebih dari sekadar pelaporan itu penting, terutama bila Anda memiliki alat untuk mengevaluasi prosesnya.

Jangan lupa data offline

Last but not least, jangan lupa tentang data offline saat membangun model atribusi Anda. Jika Anda juga menjalankan toko fisik atau menjalankan kampanye cetak atau TV, atribusi offline adalah metrik penting yang tidak ingin Anda lupakan.

Statistik daring tidak mempertimbangkan poin-poin kontak ini dan dapat mendistorsi hasil Anda jika Anda tidak berhati-hati.

Ada dua teknik pengukuran offline yang harus diingat oleh setiap pemasar saat membangun model atribusi:

• mengunjungi atribusi. Pengukuran ini menganalisis performa titik kontak fisik, seperti toko di jalan raya, dengan memanfaatkan statistik lokasi seluler atau pergerakan orang.
• menghabiskan atribusiSeperti atribusi kunjungan, atribusi pembelanjaan mengukur kesuksesan toko fisik, mengumpulkan data pembelanjaan di toko.

Meskipun pengumpulan data offline itu sendiri kecil, menggabungkannya dengan data online Anda dapat menciptakan model atribusi yang lebih komprehensif. Berfokus pada pelacakan titik kontak offline juga mempermudah pemimpin bisnis untuk membandingkan kesuksesan online dan offline mereka, yang dapat membantu pengambilan keputusan saat memutuskan ke mana akan membawa perusahaan mereka selanjutnya.

Masa depan multi-sentuh

Saat kita memasuki masa depan e-niaga yang kompetitif, mengoptimalkan perjalanan konsumen di berbagai titik kontak telah menjadi keharusan bagi 71% pemasar teratas.

Dengan lebih dari tiga perempat pemasar sekarang berinvestasi dalam pendekatan multi-sentuh untuk pelacakan atribusi, lebih mudah dari sebelumnya untuk memetakan data konsumen di semua tahapan corong.

Sumber gambar: Analisis Penguasa

Saat persaingan memanas dan saluran baru bergabung dengan corong e-niaga, satu hal yang pasti: Pendekatan berbasis data untuk pemodelan pengaitan sangat penting bagi merek yang ingin tetap unggul.