Cos'è l'Attribuzione Multi-Touch?

L'attribuzione multi-touch è la prassi di distribuire il merito di una conversione su tutti i touchpoint di marketing con cui un cliente ha interagito, invece di assegnare l'intero valore al primo o all'ultimo clic. Cerca di rispondere alla domanda su quali canali abbiano effettivamente contribuito a una vendita e in che proporzione, il che diventa fondamentale quando i customer journey si estendono su settimane e più dispositivi.

Definizione

Un modello di attribuzione multi-touch prende la sequenza ordinata di touchpoint che portano a una conversione, clic su ricerca a pagamento, apertura di email, visita organica, impression di retargeting, e assegna un peso a ciascuno. I modelli lineari distribuiscono il merito in modo uniforme, i modelli a decadimento temporale danno più peso ai touchpoint recenti, i modelli position-based premiano la prima e l'ultima interazione, e i modelli data-driven usano algoritmi per stimare il contributo marginale per canale. L'accuratezza di qualsiasi modello dipende dall'identity stitching tra sessioni e dispositivi, che a sua volta dipende da dati first-party con consenso e da una raccolta di eventi affidabile. Senza questa base, i modelli si limitano a ridistribuire rumore.

Perché è importante

Negli ambienti di composable commerce, l'attribuzione multi-touch si trova all'intersezione tra storefront, customer data platform e data warehouse analitico. Poiché uno storefront headless emette eventi da molte superfici, web, app, voce, chioschi in negozio, il modello di attribuzione funziona solo se questi eventi condividono uno spazio identitario comune. I team composable in genere inviano i dati di evento grezzi in un warehouse, eseguono la logica di attribuzione in dbt o in uno strumento dedicato, e riportano i pesi di merito risultanti alle piattaforme di bidding tramite connettori server-side, in modo che il bidding automatico ottimizzi rispetto al ROAS multi-touch e non al last-click.

Casi d'uso

Un retailer di mobili premium esegue un modello di attribuzione data-driven sui dati di warehouse e scopre che il video di upper-funnel, tradizionalmente accreditato a zero con il last-click, contribuisce a un quarto delle entrate incrementali. Un brand in abbonamento combina l'attribuzione multi-touch con test di incrementalità per validare gli output del modello rispetto a esperimenti su gruppi di controllo. Un operatore di marketplace usa i pesi dei canali attribuiti per fissare limiti di budget specifici per piattaforma, sostituendo la pianificazione media basata sull'intuito con un modello continuamente aggiornato.

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