Por que a modelagem de atribuição do Google deve ser uma prioridade para afiliados

Em um mundo onde os esforços de marketing não estão focados em uma plataforma única, compreender a modelagem de atribuição o ajudará a rastrear conversões em várias plataformas e dispositivos para tomar decisões informadas sobre futuros empreendimentos de marketing. Se o jargão técnico em torno da modelagem de atribuição deixa você confuso, este artigo o ajudará a entender os diferentes tipos de modelagem de atribuição, descobrir a diferença entre conversões atribuídas e receita de atribuição e descobrir qual modelo de atribuição é melhor para afiliados.

Contente

1. Prós e contras para cada tipo de modelagem de atribuição do Google
2. Primeiro clique (primeiro toque)
3. Último clique (último toque)
4. Linear
5. Baseado na posição (em forma de U)
6. Decadência de tempo
7. Em forma de W
8. Canal único vs. multi-toque: o que é melhor para os afiliados?
9. O que é a atribuição multicanal na realidade em comparação com o Google Analytics?
10. A diferença entre conversão de atribuição e receita atribuída
11. Por que a modelagem de atribuição é importante para afiliados?

Prós e contras para cada tipo de modelagem de atribuição do Google

Estatisticamente, são necessários oito pontos de contato para fazer uma venda. Os pontos de contato são interações que as empresas têm com seus clientes em potencial por meio de anúncios, postagens em mídias sociais, outdoors, e-mails e outras formas de comunicação. Como afiliado, você pode ser o primeiro ou o último ponto de contato na jornada do cliente para comprar um produto. É importante entender como a modelagem de atribuição pode ajudar no rastreamento de vendas e na medição de sua influência para tomar decisões futuras à medida que você comercializa produtos e aumenta suas vendas.

Primeiro clique (primeiro toque)

A modelagem de atribuição de primeiro clique ou primeiro toque rastreia a primeira interação de um cliente com uma marca. No início do processo de pesquisa, os clientes normalmente pesquisam sites de comparação de preços para encontrar o melhor produto com o melhor valor. Embora as campanhas PPC e as postagens de blog de comparação baseadas em SEO possam fazer com que os produtos cheguem aos clientes, é improvável que resultem em uma venda nesta fase da jornada do cliente.

Como um comerciante afiliado responsável por um primeiro ponto de contato, essa forma de modelagem de atribuição recompensa o primeiro encontro frequentemente esquecido que apresenta um cliente potencial à marca.

Prós: este método é uma ótima opção para empresas novas ou pequenas que desejam criar consciência inicial e se concentrar na geração de demanda.

Contras: o uso desse método desconta os toques subsequentes, incluindo o toque final que, em última análise, se converte em uma venda.

Último clique (última interação)

O modelo de atribuição de último clique, ou última interação, fornece atribuição total à última interação que uma empresa tem com um cliente antes da conversão. Esse método é normalmente o método padrão de atribuição, mas muitos profissionais de marketing estão começando a se afastar desse método em favor de modelos com mais insights sobre os diferentes pontos de contato na jornada do comprador.

Se o seu produto afiliado for de baixo custo ou provável de ser comprado no local, o último modelo de interação fornece informações precisas e crédito adequado.

Prós: para campanhas que visam compradores no momento da compra ou um produto com um ciclo de vendas curto, este pode ser o modelo apropriado a ser considerado.

Contras: focar no último toque nega o caminho para a conversão e os pontos de contato que levaram à venda final.

Linear

A atribuição linear reconhece que cada ponto de contato é igualmente importante. Este modelo atribui crédito uniformemente entre cada ponto de contato na jornada do cliente. Nesse cenário, se houver um ponto de contato, ele receberá 100% do crédito. Se houver 10 pontos de contato, cada um receberá 10% do crédito.

Os afiliados apreciarão ver todos os pontos de dados para obter uma imagem completa da jornada de um cliente e os pontos de contato que levaram a uma conversão.

Prós: este modelo fornece dados sobre a jornada do cliente e permite que você rastreie cada ponto de contato.

Contras: embora cada toque seja creditado neste cenário, ele não leva em consideração a diferença entre os pontos de contato de baixo e alto impacto. Por exemplo, neste cenário, um clique de mídia social de baixo impacto recebe o mesmo crédito que um download de e-book de alto impacto ou solicitação de uma demonstração.

Baseado na posição (em forma de U)

No modelo de atribuição com base na posição ou em forma de u, 40% do crédito é dado ao primeiro e último ponto de contato, com os 20% restantes distribuídos igualmente entre todos os outros toques.

A modelagem de atribuição em forma de U é uma escolha apropriada para afiliados interessados ​​em como um cliente aprendeu sobre a marca e qual ponto de contato resultou na compra final.

Prós: a atribuição com base na posição credita cada etapa da jornada e recompensa as ações que apresentam a marca a um cliente e levam à conversão.

Contras: este modelo não leva em consideração os toques de alto impacto que ocorrem entre o primeiro e o toque final.

Decadência de tempo

O modelo de redução no tempo atribui mais crédito aos toques feitos mais próximos da conversão usando o conceito de redução exponencial. Nas configurações padrão do Google Analytic, este modelo tem meia-vida de sete dias, o que significa que um toque uma semana antes da conversão recebe 1/2 do crédito de um toque que leva à conversão, e um toque feito duas semanas antes da conversão recebe 1 / 4 créditos.

Os afiliados que usam esse modelo estão mais focados no resultado final e nas técnicas de marketing envolvidas no fechamento de uma venda do que nas estratégias iniciais envolvidas no aumento do reconhecimento da marca.

Prós: ao conceder porcentagens mais altas de crédito aos pontos de contato que levam à conversão final, os profissionais de marketing podem entender as estratégias que levam a uma compra e gastar mais tempo e dinheiro nessas estratégias no futuro.

Contras: embora este modelo reconheça vários pontos de contato, ele não consegue distinguir pontos de contato de alto impacto que aconteceram no início da jornada do cliente.

Em forma de W

Nem todo ponto de contato é igual. O modelo em forma de W leva isso em consideração e divide 90% do crédito igualmente entre o primeiro toque, o último toque e os marcos principais qualificados. Os 10% restantes são divididos igualmente entre todos os outros pontos de contato.

Uma pessoa se torna um lead qualificado quando se envolve ativamente com a intenção de compra. O modelo de atribuição em forma de W é uma estratégia importante e eficaz para afiliados que desejam marcar as três etapas mais importantes na jornada de compra de um cliente.

Prós: este modelo leva em consideração os três marcos principais do caminho de um cliente até a conversão e pondera o crédito de acordo.

Contras: as jornadas do cliente são complexas e focar em três pontos pode simplificar demais o processo de compra, fazendo com que você perca dados importantes do cliente.

Canal único vs. multi-touch: o que é melhor para os afiliados?

Como afiliado, você não pode ter certeza de onde irá cair no caminho de conversão do cliente. Se a sua postagem no blog apresenta a marca a um cliente, mas a marca emprega um modelo de atribuição de último toque, você não se beneficiará com seu trabalho árduo.

Como uma empresa que utiliza PPC e campanhas sociais além de marketing de afiliados, parece injusto pagar 100% de comissão a um afiliado cujo toque final fechou o negócio de um relacionamento que você iniciou.

Na realidade, cada ponto de contato desempenha um papel na conversão de um lead. Como nenhum ponto de contato é 100% responsável pela venda, o marketing multicanal faz mais sentido para atribuir crédito às diferentes estratégias que levaram a uma conversão. A atribuição multitoque também cria uma trilha de dados de esforços de marketing que desempenharam um papel na conversão, dando a você uma visão sobre as melhores estratégias a serem usadas no futuro.

O que é a atribuição multicanal na realidade em comparação com o Google Analytics?

Até agora, nos concentramos na modelagem de atribuição de toque único e multicanal para afiliados, mas existem quatro tipos diferentes de atribuições:

1. Atribuição multicanal - a forma mais popular de atribuição determina a relação de diferentes canais de marketing na jornada de um cliente
2. Atribuição de vários dispositivos - determine o impacto de vários dispositivos no caminho de conversão
3. Atribuição offline-online - avalie o impacto do marketing online no comportamento offline e do marketing offline no comportamento online
4. Atribuição no mundo real - um híbrido dos modelos acima para medir o comportamento em tempo real

Quando falamos sobre atribuição multicanal no Google Analytics, somos limitados pelo escopo do software. O Google Analytics não consegue rastrear boca a boca, visitas a feiras de negócios e compras na loja, portanto, um modelo de atribuição do mundo real, embora complexo para implementar totalmente, é a única maneira de realmente ver a imagem inteira.

Em termos de modelagem de atribuição por meio do Google Analytics, o marketing multicanal ou multitoque é a melhor maneira de medir o sucesso e atribuir responsabilidade pelas vendas.

A diferença entre conversão de atribuição e receita atribuída

Rastrear dados é a chave para aumentar as conversões e aumentar a receita, e o Google Analytics permite que você rastreie suas metas de conversão e receita. Usando a ferramenta de comparação de modelos do Google Analytic, você pode rastrear conversões por canal usando o modelo escolhido e experimentando modelos alternativos.

Conversão atribuída

Medir suas conversões atribuídas permite que você veja a mudança em suas metas de conversão, dependendo do método de atribuição usado.

Receita atribuída

A receita atribuída é o valor da receita atribuída a uma campanha ou fonte de tráfego específica. Ao modificar o modelo de atribuição, você pode ver a mudança na receita potencial para diferentes origens de tráfego.

Por que a modelagem de atribuição é importante para afiliados?

Como um comerciante afiliado, tempo é dinheiro e dados claros mapeando a jornada do cliente ajudam a determinar onde melhor gastar seu tempo.

A escolha de um modelo de atribuição que rastreia e recompensa vários pontos de contato permite que você obtenha uma visão real do processo de compra e modifique seu conteúdo e estratégias para apoiar os clientes no caminho para a conversão.

Se você optar por rastrear apenas os primeiros ou últimos toques, pode interromper as estratégias que desempenharam um papel fundamental no aumento das conversões.

Não importa qual modelo de atribuição do Google você escolha, é importante acompanhar seus resultados com frequência para medir o sucesso. Quando você faz da modelagem de atribuição uma prioridade, pode realizar ações calculadas para aumentar sua receita.

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