Una delle sfide più grandi per i professionisti del marketing di oggi è la creazione di modelli di attribuzione accurati. Devi sapere quali canali di marketing sono più efficaci per allocare il tuo budget in modo ottimale, ma è difficile ottenere dati che riflettano davvero il percorso del cliente.
È frustrante dedicare tempo all’implementazione dei modelli di attribuzione e alla configurazione dei pannelli di controllo di analisi, solo per scoprire che i dati in realtà non dicono nulla. Quando succede questo, non è detto che sia un problema del modello di attribuzione o degli strumenti che hai scelto. Probabilmente si tratta di un problema legato ai link che stai utilizzando nelle tue campagne di marketing.
Molti modelli di attribuzione non funzionano perché i link condivisi tramite newsletter via e-mail, campagne sui social media e messaggi SMS non hanno parametri UTM coerenti. Senza questi tag, non potrai capire da dove proviene realmente il tuo traffico web.
In questa guida parleremo delle principali strategie di modellizzazione dell’attribuzione, del perché non sempre funzionano e di come puoi risolvere il problema con i parametri UTM e la gestione dei link.
*I marchi e gli esempi citati di seguito sono stati individuati durante la nostra ricerca online per questo articolo.
Punti chiave:
- L’accuratezza dei modelli di attribuzione dipende interamente dalla qualità dei dati sui link che li alimentano, e la maggior parte dei problemi di attribuzione non sono altro che problemi di link mascherati.
- Ogni modello di attribuzione principale parte da un presupposto diverso su come distribuire il merito; per scegliere quello giusto, devi prima capire quale domanda strategica stai effettivamente cercando di risolvere.
- La governance UTM non è un’infrastruttura facoltativa; è il presupposto fondamentale affinché qualsiasi modello di attribuzione possa produrre dati comparabili e affidabili su tutti i canali.
- Le campagne Bitly, i link Bitly e Bitly Analytics offrono ai team di marketing una piattaforma centralizzata per gestire la creazione dei link, garantire la coerenza degli UTM e ottenere dati sui clic senza dover contare sul fatto che ogni membro del team inserisca sempre i tag correttamente.
- L’errore di attribuzione più comune non è un problema di modellizzazione. È un problema di qualità dei dati che nessuna piattaforma di analisi può risolvere a posteriori.
Cos’è davvero il modello di attribuzione (e cosa non è)
La modellizzazione dell’attribuzione consiste nell’attribuire il merito delle conversioni a specifiche iniziative di marketing o punti di contatto. Questo aiuta i team di marketing a capire quali strategie generano più entrate e favorisce decisioni basate sui dati per le campagne future.
Ci sono tanti modelli di attribuzione tra cui scegliere, e tutti hanno bisogno di dati di marketing precisi per funzionare bene. Due team potrebbero utilizzare gli stessi modelli di attribuzione di marketing, ma ottenere risultati completamente diversi a seconda dei dati inseriti inizialmente.
Quando i team di marketing sono molto impegnati, la modellizzazione dell’attribuzione può passare in secondo piano, rendendo difficile comprendere appieno il percorso dell’acquirente. La modellazione dell’attribuzione non è una singola funzionalità del tuo strumento di analisi di marketing, un report da generare alla fine di ogni campagna o una funzione automatizzata nelle piattaforme pubblicitarie collegate.
Affinché la modellizzazione dell’attribuzione dia risultati concreti, è necessaria una strategia di raccolta dati continua che funzioni per tutte le campagne. Invece di cercare di risolvere i problemi di attribuzione dopo il lancio delle campagne, i team di marketing devono collaborare con gli esperti di dati per creare in anticipo una solida infrastruttura di tracciamento.
Agendo in modo proattivo, puoi raccogliere dati accurati sui clienti fin dall’inizio. Bitly Analytics ti aiuta in questo processo offrendoti una visibilità completa sul coinvolgimento generato dai tuoi link. Potrai vedere i dati che alimentano i tuoi modelli di attribuzione e individuare eventuali problemi prima che causino imprecisioni.
I principali modelli di attribuzione e quando usarli
Ci sono diversi modelli di attribuzione di marketing tra cui scegliere, e ognuno utilizza una metodologia diversa per determinare quali attività di marketing generano conversioni. Non esiste un unico modello di attribuzione ideale: la scelta giusta per te dipenderà dai canali di marketing che utilizzi, dalla lunghezza del tuo funnel di vendita e dai tuoi obiettivi aziendali.
Anche se hai già un modello di attribuzione, potrebbe non essere adatto a tutte le situazioni. Ecco i modelli di attribuzione di marketing più comuni e quando usarli.
Attribuzione al primo e all’ultimo contatto
Con l’attribuzione al primo contatto, il primo punto di contatto di marketing con cui un potenziale cliente interagisce riceverà tutto il merito per la conversione. Questo approccio funziona bene per i marchi con cicli di vendita brevi, come i marchi di vendita al dettaglio B2C. È utile anche quando devi capire quali strategie generano coinvolgimento del pubblico e attirano i potenziali clienti nella parte superiore del funnel di vendita.
Tuttavia, i modelli di attribuzione al primo contatto non funzionano bene per i marchi con funnel di vendita lunghi e complessi. Ad esempio, gli acquirenti B2B interagiscono in media con 10 canali di marketing prima di effettuare un acquisto. In questo scenario, l’attribuzione al primo contatto racconta solo una piccola parte della storia.
L’attribuzione all’ultimo clic è esattamente il contrario. Questo modello attribuisce tutto il merito all’ultimo punto di contatto con cui un potenziale cliente ha interagito prima di convertirsi. Questo approccio è efficace quando hai bisogno di capire cosa porta alla conclusione di un affare o cosa spinge a compiere azioni specifiche.
Ma un modello basato sull’ultimo contatto non tiene conto dei canali di marketing che aumentano la visibilità del marchio e coltivano i potenziali clienti, entrambi elementi essenziali per mantenere piena la tua pipeline di vendita. Se utilizzi solo modelli di attribuzione basati sull’ultimo contatto, finirai per avere un budget di marketing distorto che non favorisce la notorietà del marchio.
I modelli di attribuzione “first-touch” e “last-touch” sono semplici e facili da implementare, il che li rende una scelta molto diffusa tra molti marchi. A prima vista, entrambi sembrano dare risultati precisi e sono facili da spiegare ai vertici aziendali. Tuttavia, oggi la maggior parte dei marchi dispone di percorsi di vendita multicanale, in cui diversi canali di marketing collaborano per convertire i clienti.
Un modello di attribuzione basato sul primo o sull’ultimo contatto sopravvaluta alcuni punti di contatto, quindi non avrai una visione accurata del tuo funnel di vendita. Inoltre, questi modelli di attribuzione funzionano anche con un solo parametro UTM, quindi potresti non accorgerti dei problemi nella struttura dei tuoi link finché non sarà troppo tardi.
Attribuzione lineare, basata sul tempo e basata sulla posizione
L’attribuzione lineare, quella basata sul decadimento temporale e quella basata sulla posizione sono tutti modelli di attribuzione multi-touch molto diffusi che offrono una visione più approfondita dei complessi funnel di vendita moderni.
L’attribuzione lineare attribuisce lo stesso peso a tutti i punti di contatto nel funnel di vendita, quindi funziona bene quando vuoi avere una visione chiara di ogni fase. Tuttavia, un modello di attribuzione lineare non distingue tra punti di contatto ad alto impatto e quelli a basso impatto, quindi potresti finire per investire troppo in canali di marketing che non generano grandi entrate.
L’attribuzione basata sul decadimento temporale assegna il merito maggiore ai punti di contatto più vicini alla conversione, mentre il primo punto di contatto riceve il merito minore. Un modello di attribuzione basato sul decadimento temporale funziona bene quando il ciclo di vendita è breve e i clienti prendono decisioni di acquisto poco dopo aver scoperto il tuo marchio. Ma non è l’ideale per i cicli di vendita lunghi, in cui i contenuti nella fase iniziale del funnel sono necessari per instaurare un rapporto di fiducia con il tuo pubblico.
L’attribuzione basata sulla posizione (chiamata anche attribuzione a U) assegna il merito maggiore al primo e all’ultimo punto di contatto nel tuo funnel di vendita, mentre il resto viene distribuito tra i punti di contatto a metà funnel. Di solito, alla prima e all’ultima interazione viene attribuito il 40% del merito per la conversione, mentre i restanti punti di contatto si dividono il restante 20%. Tuttavia, puoi adattare il peso esatto in base al tuo modello di business.
Questo modello attribuisce lo stesso peso sia alla consapevolezza del marchio nelle fasi iniziali che alle conversioni finali, e tiene conto della fidelizzazione dei lead nella fase intermedia del funnel senza dare un peso eccessivo a questi punti di contatto. Tuttavia, dato che i modelli di attribuzione basati sulla posizione sono complessi, per funzionare correttamente hanno bisogno di dati puliti provenienti da ogni punto di contatto.
Detto questo, affinché uno qualsiasi di questi modelli di attribuzione funzioni, dovrai monitorare ogni singolo punto di contatto lungo il percorso che va dalla scoperta alla conversione. Se anche solo un punto di contatto non ha un link UTM tracciabile, questo comprometterà il tuo modello di attribuzione e la tua futura strategia di marketing.
Attribuzione basata sui dati
L’attribuzione basata sui dati utilizza l’apprendimento automatico per analizzare i dati storici di conversione del tuo marchio, quindi attribuisce il merito ai punti di contatto di marketing presenti in quei dati che hanno generato le conversioni. Il vantaggio principale di questo modello è che non è rigido. Assegna il merito ai punti di contatto in base al percorso di conversione effettivo del tuo marchio.
Ma un modello basato sui dati ha bisogno di un volume di conversioni consistente per funzionare correttamente. Sebbene i requisiti esatti in termini di volume varino a seconda della piattaforma, di solito sono necessarie almeno 200 conversioni al mese.
Molte piattaforme di analisi di marketing, tra cui Google Analytics, dispongono ormai di strumenti di attribuzione basati sui dati. Tuttavia, l’accuratezza dei risultati dipende da quella dei dati su cui si basano.
Un’attribuzione efficace basata sui dati inizia con una struttura dei link coerente e parametri UTM chiari. Bitly Analytics fornisce una fonte diretta di dati verificati relativi a clic e scansioni per questo modello, garantendo che l’attribuzione si basi su un monitoraggio completo e accurato.
Si può essere tentati di automatizzare l’attribuzione senza capire davvero da dove provengano i dati. Ma affinché l’attribuzione basata sui dati produca risultati concreti, il tuo team di marketing deve sapere cosa succede dietro le quinte ed essere in grado di spiegare i cambiamenti significativi nell’attribuzione dei meriti alla dirigenza aziendale.
L’attribuzione in un mondo basato sui dati di prima mano
In passato, molti modelli di attribuzione nel marketing si basavano in gran parte su dati di terze parti. Tuttavia, i dati di terze parti stanno diventando sempre meno accessibili per i team di marketing. Molti browser web stanno gradualmente eliminando i cookie di terze parti per adeguarsi alle nuove leggi sulla privacy dei dati e soddisfare le mutevoli aspettative dei consumatori.
Questo cambiamento significa che i modelli di attribuzione nel marketing potrebbero diventare meno precisi. I dati comportamentali provenienti da siti web di terze parti e dai canali di marketing non sono sempre disponibili, il che rende difficile ottenere una trasparenza totale sul funnel di vendita. Questo rappresenta una sfida particolarmente ardua se il tuo modello di attribuzione si basa in gran parte sui dati comportamentali cross-site, il cui monitoraggio richiede l’uso dei cookie.
I dati di prima mano rappresentano un’alternativa più sostenibile. Invece di affidarsi a piattaforme esterne, i dati di prima mano provengono dalle interazioni dirette con il tuo marchio online. Con i dati di prima parte, non dovrai preoccuparti che le restrizioni dei browser influenzino i tuoi modelli di attribuzione. Avrai il pieno controllo dei tuoi dati, il che ti consentirà di avere una visione più precisa delle interazioni con i tuoi clienti.
I link Bitly con parametri UTM incorporati ti aiutano a raccogliere dati di prima mano provenienti da tutta la tua strategia di marketing. Puoi inserire i link Bitly nelle e-mail, negli annunci digitali, nei post sui social media, nei messaggi SMS e in molti altri contesti. Quando gli utenti cliccano sul link che porta al tuo sito web, potrai tracciare con precisione da dove provengono quei clic, per un’attribuzione più chiara.
Perché l’attribuzione continua a fallire (e dove sta il vero problema)
L’attribuzione è uno strumento potente per ottimizzare la tua strategia di marketing. Eppure, solo il 31% dei professionisti del marketing dichiara di avere «estrema fiducia» nei propri modelli di attribuzione attuali.
Quando l’attribuzione non funziona, molti professionisti del marketing pensano di aver bisogno di un altro tipo di modello di attribuzione o di una piattaforma di analisi diversa. Ma il problema spesso nasce proprio dai dati che alimentano il tuo modello di attribuzione.
È normale che i professionisti del marketing si ritrovino a gestire campagne di content marketing e configurazioni pubblicitarie già esistenti che generano dati inaffidabili. Per risolvere il problema, dovrai ricominciare da capo e dare un’occhiata alla tua infrastruttura. Ecco alcuni dei problemi di attribuzione più comuni che i professionisti del marketing devono affrontare e come risolverli.
Il problema dell’etichettatura dei link
I link con tag di tracciamento UTM costituiscono la base di molti modelli di attribuzione. Ma nella fretta di pubblicare nuovi contenuti di marketing, molti team non applicano i parametri UTM seguendo convenzioni di denominazione coerenti, oppure si dimenticano del tutto di applicarli. Questo porta ad avere dati frammentati che non rispecchiano le reali prestazioni di marketing.
Immagina di lanciare una campagna e-mail che genera 10.000 clic sul tuo sito web. Metà dei link è contrassegnata con “utm_source=email”, mentre l’altra metà con “utm_source=Email”.
Le piattaforme di analisi considereranno questi tag come due fonti distinte, quindi la tua campagna email riceverà solo metà del merito che le spetta per il traffico sul tuo sito web. Basta una sola maiuscola per influire negativamente sui tuoi dati di rendimento e sulle decisioni future.
Questo non è un problema che puoi risolvere a posteriori nella tua piattaforma di analisi. Devi evitare che ciò accada fin dall’inizio, stabilendo e applicando convenzioni di denominazione coerenti per i tuoi link. Bitly Analytics ti permette di visualizzare facilmente tutti i tuoi tag in un unico posto, così puoi risolvere i problemi prima che influenzino negativamente il tuo modello di attribuzione.
Il problema del multiutensile
Nei team di grandi dimensioni, spesso i professionisti del marketing finiscono per creare e abbreviare i link per i diversi canali di marketing utilizzando lo strumento che preferiscono, invece di avvalersi di un’unica piattaforma dotata di una governance dei link ben definita. Questo porta rapidamente alla creazione di link con strutture UTM contrastanti, che gli strumenti di analisi non riescono a valutare in modo efficace.
Una gestione centralizzata dei link in tutta la tua organizzazione è fondamentale per modelli di attribuzione accurati. Puoi utilizzare i link Bitly e le campagne Bitly come infrastruttura di attribuzione integrata. Insieme, ti permettono di creare, organizzare e monitorare ogni link, rendendo più facile attuare una strategia uniforme.
Per ridurre al minimo gli attriti tra i team e i fusi orari, crea un documento di governance dei link a cui tutti possano accedere. Fai in modo che le regole siano semplici e logiche, così chiunque possa seguirle con il minimo aiuto.
Il problema del traffico notturno
Il traffico oscuro si verifica quando i clic sul sito web vengono registrati nel tuo strumento di analisi di marketing senza alcuna fonte di referrer. Questo rende impossibile capire da dove proviene il tuo pubblico e se la tua strategia di marketing sta funzionando.
Alcune app di messaggistica, client di posta elettronica e ambienti web mobili rimuovono le intestazioni referrer prima che i clic vengano registrati, causando così il traffico oscuro. Gli strumenti di analisi spesso registrano questi clic come traffico diretto sul sito web, sminuendo il valore di tutto il tuo traffico proveniente da campagne di marketing esterne.
Questo fenomeno è diventato più comune negli ultimi anni. Uno studio del 2023 ha rilevato che TikTok, WhatsApp, Slack e Discord hanno tutti nascosto il traffico proveniente dai link di riferimento nel 100% dei casi.
Aggiungere i parametri UTM ai tuoi link risolve questo problema, perché gli strumenti di analisi potranno rilevare i clic anche se l’intestazione referrer viene rimossa. È indispensabile se comunichi con il pubblico tramite SMS, WhatsApp o Slack.
Creare il livello di governance dei collegamenti che rende possibile l’attribuzione
Una solida infrastruttura di link costituisce la base per un’attribuzione di marketing efficace. Anche se ci vuole un po’ di tempo per mettere a punto una strategia di gestione dei link, questa ti aiuterà a capire meglio il tuo pubblico e a prendere decisioni di marketing basate sui dati per aumentare il tuo ROI. Ecco come impostare livelli di governance dei link che garantiscano un’attribuzione accurata.
Definizione di una convenzione di denominazione UTM
Se hai bisogno di migliorare in modo significativo la qualità dei tuoi dati di attribuzione, definire delle convenzioni di denominazione UTM è una delle misure più efficaci che puoi adottare. L’uso coerente dei tag UTM garantisce che ogni clic venga registrato con una fonte di provenienza accurata.
Esistono quattro tipi di parametri UTM:
- utm_source: Indica da dove proviene il traffico dei link, ad esempio da Google Ads o Facebook.
- utm_medium: Indica la strategia di marketing utilizzata, ad esempio social media, e-mail o CPC.
- utm_campaign: Indica la campagna di marketing specifica da cui proviene il clic, ad esempio “holiday_sale”.
- utm_content: Identifica tipi di contenuto specifici in un test A/B o in una risorsa della campagna con più link.
Stabilisci delle convenzioni di denominazione UTM valide a livello aziendale per garantire che i tuoi strumenti di analisi possano leggere ogni link. Ecco alcune buone pratiche di base per iniziare:
- Usa sempre le lettere minuscole.
- Usa i trattini al posto degli spazi per i tag composti da più parole.
- Usa abbreviazioni standard per le fonti ricorrenti, come “em” per e-mail e “pd” per social a pagamento.
Documenta accuratamente le convenzioni di denominazione UTM e integrale nel tuo flusso di lavoro per la creazione dei link, in modo che i team non possano ignorare le linee guida. Se devi modificare le convenzioni di denominazione, prevedi il tempo necessario per aggiornare il tuo team e modificare i link di conseguenza.
Usa le campagne di Bitly per organizzare e gestire i link delle campagne
Bitly Campaigns ti aiuta a tenere in ordine i link raggruppandoli in campagne specifiche. In questo modo, il tuo team potrà consultare rapidamente i dati relativi alle interazioni di una campagna nel suo complesso, invece di dover confrontare i dati provenienti da canali e piattaforme diversi.
Per garantire che i link delle campagne siano coerenti e strutturati in modo adeguato ai modelli di attribuzione di marketing, chiedi ai responsabili delle campagne di generare link con i parametri UTM appropriati per ogni canale all’interno della campagna. Quindi, invia questi link ai proprietari dei canali, invece di lasciare che siano loro a creare i propri link.
Bitly Campaigns ti permette inoltre di controllare facilmente i tuoi link e individuare eventuali errori prima del lancio delle campagne. Una volta terminate le campagne, puoi confrontare i risultati dell’attribuzione con il volume dei clic e le metriche di coinvolgimento delle campagne per verificarne l’accuratezza.
Utilizzo di Bitly Analytics per verificare i dati di attribuzione
Bitly Analytics ti aiuta a monitorare diversi dati importanti, tra cui:
- Numero di clic a livello di link e di campagna
- Clic per tipo di dispositivo (Android vs. iOS, dispositivi mobili vs. computer)
- Clic per area geografica (città/paese)
- Clicca sulla fonte di provenienza del referrer
- L’andamento del coinvolgimento nel tempo
(Per monitorare questi dati, tutti i link devono essere generati su Bitly e devi avere un piano a pagamento idoneo.)
Con queste informazioni, puoi verificare i dati nel tuo strumento di analisi. Ad esempio, se noti che un link della campagna registra 5.000 clic su Bitly, ma solo 2.000 su Google Analytics, è il momento di controllare le tue campagne. Cerca eventuali link configurati in modo errato, pixel di tracciamento non funzionanti o problemi con le pagine di destinazione che potrebbero causare questo divario.
Ripartizione per canale: E-mail, SMS e social a pagamento
Le strategie di attribuzione funzionano in modo diverso a seconda dei canali e dei punti di contatto. Oltre alle convenzioni di denominazione UTM, ci sono alcune best practice specifiche per ciascun canale che dovrai applicare in modo coerente per ottenere risultati di attribuzione accurati.
Attribuzione dell’e-mail
Le newsletter e le promozioni via e-mail sono un modo efficace per generare traffico sul sito, ma la maggior parte dei client di posta elettronica blocca le intestazioni referrer dei link. Questo significa che devi usare i parametri UTM per evitare che i clic provenienti dalle tue e-mail vengano registrati come traffico diretto nella tua piattaforma di analisi. I parametri UTM ti aiutano anche a monitorare il traffico proveniente dalle email inoltrate.
Quando configuri i tag UTM per questo canale:
- utm_medium dovrebbe essere sempre “email”.
- utm_source dovrebbe indicare il tipo di email, ad esempio “newsletter” o “nurture”.
- Se nella stessa email sono presenti più link, usa utm_content per distinguerli.
Assicurati di creare link Bitly con tag distinti per ogni posizione all’interno dell’e-mail e di raggrupparli in una campagna per facilitarne la gestione.
Attribuzione per SMS e app di messaggistica
Le app di messaggistica come WhatsApp, Slack e iMessage eliminano quasi sempre le intestazioni di referrer dal traffico web, quindi il rischio di traffico oscuro è elevato rispetto ad altri canali di marketing. L’uso coerente dei parametri UTM ti aiuta a garantire una corretta attribuzione.
Per questo canale
- utm_medium dovrebbe essere sempre “sms”.
- utm_source dovrebbe identificare la piattaforma di messaggistica specifica.
- Il parametro utm_campaign dovrebbe includere un identificatore della campagna coerente con gli altri tuoi canali di marketing.
Quando scrivi i tuoi messaggi SMS, dovrai rispettare un limite massimo di caratteri. Bitly ti aiuta ad accorciare gli URL, così puoi inserire i link senza sprecare spazio prezioso. I domini brevi personalizzati (disponibili nei piani a pagamento di Bitly) conferiscono ai link un aspetto coerente e professionale.
Attribuzione dei social a pagamento
L’attribuzione dei risultati dei social a pagamento è un processo complesso. Molte piattaforme di social media, tra cui Meta, TikTok e LinkedIn, hanno i propri algoritmi e modelli di attribuzione, che probabilmente differiscono dagli attuali modelli di attribuzione della tua organizzazione. Quando ottieni risultati contrastanti, è difficile capire quale contenuto stia davvero generando coinvolgimento.
Invece di affidarti esclusivamente alle funzionalità di attribuzione di ciascuna piattaforma social, prova a inserire link con parametri UTM nei tuoi annunci a pagamento sui social. In questo modo avrai a disposizione dati indipendenti e di prima mano da utilizzare nei tuoi modelli di attribuzione esistenti.
Molte piattaforme di social media aggiungono automaticamente dei parametri di identificazione dei clic ai tuoi post sui social, il che può creare conflitti con i tuoi parametri UTM. Per evitare che ciò accada, inserisci manualmente i parametri UTM in ogni URL dell’annuncio, invece di affidarti al tagging automatico. Usa i link Bitly per accorciare gli URL di destinazione lunghi per l’uso su dispositivi mobili senza alterare i parametri UTM.
Come scegliere e passare modelli di attribuzione
Tieni presente che il tuo attuale modello di attribuzione potrebbe non essere più adeguato alla strategia a lungo termine della tua organizzazione. Una volta che avrai messo in piedi una solida infrastruttura di link e una governance efficace, potrai scegliere un modello di attribuzione che si adatti meglio ai tuoi obiettivi di marketing.
Ecco come scegliere il modello di attribuzione più adatto e passare a quello nuovo senza interrompere le tue attività.
Adattare il modello al tuo funnel e ai tuoi obiettivi
Inizia con un’analisi globale del tuo attuale funnel di vendita per capire quali modelli di attribuzione si adattano meglio al comportamento del tuo pubblico:
- Quanto dura in media il tuo ciclo di vendita? Qual è l’intervallo di tempo medio tra il primo punto di contatto e l’ultimo?
- Quanti punti di contatto distinti comprende in genere il tuo percorso di conversione? Questi punti di contatto sono tutti ugualmente importanti?
- Il tuo obiettivo principale è aumentare la notorietà del marchio, ottenere conversioni o favorire il coinvolgimento lungo tutto il percorso di acquisto?
- Hai un volume di conversioni mensile sufficiente affinché l’attribuzione basata sui dati sia affidabile?
Se hai un funnel di vendita breve e semplice, un modello di attribuzione a contatto singolo potrebbe essere sufficiente per identificare i canali di marketing più efficaci. Tuttavia, se hai un funnel di vendita complesso con diversi punti di contatto, ti servirà un modello che supporti l’attribuzione cross-channel o cross-device.
Per scegliere tra i modelli di attribuzione lineare, a decadimento temporale e a U, pensa a come i consumatori interagiscono solitamente con i tuoi contenuti di marketing e a come questo si ricollega ai tuoi obiettivi. Il percorso attraverso il funnel è abbastanza semplice, o dipende da un livello elevato di notorietà del marchio?
Se hai un volume elevato di conversioni e uno strumento di analisi che lo supporta, puoi anche implementare un modello di attribuzione basato sui dati. Questo approccio è molto efficace per i funnel di vendita complessi e non lineari, ma per un’attribuzione accurata sono necessarie una solida infrastruttura di link e dati puliti.
Rivedi i tuoi modelli di attribuzione ogni tre mesi per assicurarti che siano ancora accurati e forniscano informazioni utili ai tuoi team.
Come cambiare modello senza compromettere i tuoi report
Il modello di attribuzione più adatto alla tua organizzazione potrebbe cambiare man mano che esplori nuovi canali di marketing o lanci nuovi prodotti. Se in passato hai avuto problemi con attribuzioni errate o tag non funzionanti, questa è anche un’ottima occasione per sistemare la tua infrastruttura di link.
Tuttavia, il passaggio a un nuovo modello interferirà temporaneamente con le tue analisi. Se analizzi i tuoi dati storici con un nuovo modello di attribuzione, otterrai risultati diversi rispetto alla prima volta. Questo rende molto difficile monitorare la crescita nel tempo.
Per evitare interruzioni, fai funzionare il tuo nuovo modello di attribuzione in parallelo con quello vecchio per almeno un ciclo completo di campagna. Documenta le differenze nei risultati tra i due modelli in questo periodo: così sarà più facile spiegare i cambiamenti alle principali parti interessate.
Un riassunto di una pagina che spieghi perché hai cambiato modello di attribuzione, cosa è cambiato nel processo e cosa aspettarsi in futuro può aiutarti a mantenere tutti allineati in vista delle prossime campagne di marketing.
Trasformare i dati di attribuzione in decisioni di bilancio e report per la dirigenza
I team dirigenziali, sempre molto impegnati, spesso si basano sui recenti rapporti di attribuzione di marketing quando devono prendere decisioni sul budget. Quando avrai a disposizione dati di attribuzione chiari provenienti dalla tua infrastruttura di link, avrai più tempo da dedicare all’analisi e alla creazione di report.
Per ottenere i finanziamenti necessari per le campagne future, il tuo team di marketing deve trasformare i dati di attribuzione in report che rispondano alle domande degli stakeholder e forniscano consigli concreti su cui basare la strategia futura. Ecco come presentare i tuoi dati di attribuzione alla dirigenza.
Collegare l’attribuzione alle decisioni di investimento nei canali
I tuoi report di attribuzione dovrebbero indicare alla dirigenza quali canali di marketing sono necessari per mantenere attivo il funnel di vendita, invece di limitarsi a evidenziare il canale che ha generato il clic finale.
Invece di limitarti a classificare i canali di marketing, mostra in che modo ciascuno di essi contribuisce alle conversioni e come interagiscono tra loro. Individua quali canali generano maggiore visibilità, quali portano solitamente alla conversione finale e quali compaiono più spesso nella fase intermedia del funnel. Questo aiuta i dirigenti a capire perché ogni canale è fondamentale per la crescita.
Se hai cambiato modello di attribuzione, i tuoi report dovrebbero illustrare in dettaglio le modifiche apportate e come queste influiranno sul tuo budget. Corredate la vostra analisi dell’attribuzione con i dati sui clic delle vostre campagne Bitly per fornire un contesto più completo, soprattutto se c’è qualche dubbio sui risultati.
Creare report di attribuzione che i dirigenti useranno davvero
I dati grezzi sull’attribuzione non sono utili per i dirigenti, soprattutto se presentati senza contesto. I report di attribuzione più utili rispondono a domande specifiche relative all’attività e mettono in evidenza le metriche chiave.
Prova questo modello per creare report di attribuzione che aiutino i dirigenti a prendere decisioni efficaci:
- Inizia indicando il numero totale di conversioni relative al periodo in questione per mettere in evidenza l’impatto commerciale delle tue iniziative di marketing.
- Suddividi i crediti di conversione per canale, mettendo in evidenza alcuni canali in cui i livelli di contributo sono cambiati durante questo periodo.
- Fornisci consigli concreti basati sui dati, come ad esempio aumentare o ridurre il budget per determinati canali, oppure provare una nuova strategia per incrementare le conversioni.
I resoconti mensili funzionano bene per la maggior parte dei team, perché tengono aggiornata la dirigenza senza sommergerla di dati. I rapporti trimestrali possono includere analisi più approfondite sull’accuratezza dei modelli di attribuzione.
Affinché l’analisi dei dati sia utile, i parametri UTM, la gestione dei link e i modelli di attribuzione devono rimanere coerenti nel tempo. Documenta accuratamente le modifiche nel rapporto per fornire il contesto.
L’attribuzione nella pratica: Come sono davvero i dati di qualità
Quando tutte le tue campagne di marketing sono collegate tra loro, l’attribuzione dei dati non è più un problema. Ecco come funziona nella pratica:
Prima: Il tuo team di marketing gestisce campagne tramite e-mail, social a pagamento e SMS. Ogni canale è gestito da un membro diverso del team, quindi i link vengono creati utilizzando tre strumenti diversi e non esiste un sistema di denominazione standard.
Nella tua piattaforma di analisi, vedi 4.200 sessioni attribuite e 3.800 sessioni dirette perché i link delle e-mail non sono stati taggati correttamente. Il modello di attribuzione indica che l’email ha dato risultati inferiori alle aspettative e che il traffico diretto ha generato la maggior parte delle conversioni, il che non rispecchia il comportamento effettivo dei clienti.
Dopo: Lanci la stessa campagna sugli stessi tre canali, ma il tuo team crea ogni link su Bitly nell’ambito di un’unica campagna Bitly, utilizzando convenzioni di denominazione UTM coerenti.
Bitly Analytics mostra un totale di 8.000 clic per la campagna su tutti i canali, mentre il tuo strumento di analisi riporta 8.000 sessioni attribuite, ciascuna delle quali è correttamente identificata. Il modello di attribuzione fornisce risultati accurati che aiutano a prendere decisioni intelligenti.
La modellizzazione dell’attribuzione funziona solo se i dati su cui si basa sono validi
La sfida più grande nella modellizzazione dell’attribuzione non è scegliere il modello giusto o lo strumento di analisi giusto. Si tratta di raccogliere dati che riflettano accuratamente il comportamento del tuo pubblico. Adottare fin da ora una solida gestione dei link può aiutarti a evitare di dover correre ai ripari alla fine della tua prossima campagna. Puoi invece prendere decisioni strategiche lungimiranti basandoti su dati di cui ti fidi.
Bitly offre ai team di marketing gli strumenti per creare un’infrastruttura di link e verificare i dati di attribuzione, senza bisogno di soluzioni personalizzate. Con Bitly Links puoi generare link per le tue campagne in blocco, assicurandoti che seguano tutte le stesse regole di denominazione. Nel frattempo, Bitly Campaigns ti aiuta a tenere in ordine i link, mentre Bitly Analytics ti permette di monitorare il coinvolgimento generato dai link in tempo reale.
Insieme, gli strumenti di Bitly ti aiutano a creare una rete di link accurata e affidabile che garantisce una chiara attribuzione. Invece di cercare di adattare dati disordinati e incompleti al modello di attribuzione che sembra dare loro più senso, puoi scegliere il modello che sostiene davvero la tua strategia a lungo termine.
Sei pronto a scoprire cosa sta davvero generando le tue conversioni? Inizia oggi stesso a usare Bitly.
Domande frequenti
Cos’è la modellizzazione dell’attribuzione nel marketing?
La modellizzazione dell’attribuzione è il metodo che gli esperti di marketing utilizzano per attribuire il merito di una conversione ai punti di contatto che l’hanno preceduta. Il modello stabilisce la logica di distribuzione del merito, che si tratti di attribuire tutto il merito alla prima interazione, all’ultima o di distribuirlo lungo l’intero percorso. L’utilità del modello dipende interamente dalla qualità dei dati che lo alimentano: link con tag incoerenti e parametri UTM mancanti producono risultati di attribuzione che nessun modello può rendere affidabili.
Qual è il modello di attribuzione modello di attribuzione?
L’attribuzione basata sui dati è generalmente considerata la più accurata perché assegna il merito in base a ciò che ha effettivamente portato a una conversione nel tuo specifico funnel, anziché applicare una regola fissa. Per essere statisticamente affidabile, richiede un volume di conversioni sufficiente e dipende interamente da dati di input puliti e correttamente etichettati. Per i team che non dispongono ancora del volume o della qualità dei dati necessari per supportare l’attribuzione basata sui dati, un modello basato sulla posizione rappresenta spesso la soluzione intermedia più pratica.
Qual è la differenza tra l’attribuzione al primo contatto e quella all’ultimo contatto?
L’attribuzione al primo contatto attribuisce tutto il merito alla prima interazione che un potenziale cliente ha avuto con il tuo marchio, rendendola utile per valutare la notorietà del marchio e i canali nella parte iniziale del funnel. L’attribuzione all’ultimo tocco attribuisce tutto il merito all’ultima interazione prima della conversione, rendendola utile per capire cosa porta alla chiusura delle trattative. Entrambi sono semplici da implementare e da spiegare, ma entrambi distorcono sistematicamente le decisioni di budget quando vengono utilizzati come unico modello in un funnel multi-touch.
Perché i miei dati di attribuzione mostrano così tanto traffico diretto?
I picchi di traffico diretto sono solitamente un segno di traffico oscuro: clic provenienti da canali come SMS, client di posta elettronica o app di messaggistica che rimuovono le intestazioni referrer prima che il clic raggiunga la tua piattaforma di analisi. I parametri UTM incorporati nel link stesso vengono trasmessi al clic indipendentemente dall’eliminazione dell’intestazione referrer, ed è per questo che l’assegnazione dei tag a livello di link è l’unica soluzione affidabile. Se le tue campagne inviano link senza tag o con tag non uniformi, il traffico diretto risulterà sempre gonfiato.
In che modo i parametri UTM migliorano i modelli di attribuzione?
I parametri UTM associano direttamente al link gli identificatori relativi a fonte, canale, campagna e contenuto, così ogni clic arriva alla piattaforma di analisi già contrassegnato con le informazioni necessarie al modello di attribuzione per distribuire correttamente il merito. Senza i parametri UTM, i clic provenienti da canali diversi non si distinguono tra loro e il modello assegna il merito sulla base di dati incompleti. Una convenzione di denominazione UTM coerente, applicata tramite un flusso di lavoro centralizzato per la creazione dei link, è il modo più diretto per migliorare la qualità dei dati di attribuzione all’interno di un team di marketing.
