Attribuzione analitica con Customer Journey Analytics

L’attribuzione analitica consiste nel valutare e assegnare un valore a ciascun punto di contatto di marketing lungo il customer journey, per comprenderne il contributo al raggiungimento di obiettivi aziendali specifici, come una conversione, un lead o un aumento dei ricavi. L’obiettivo è misurare influenza e impatto di ciascuna e-mail letta, video visto o report scaricato.

Man mano che l’attribuzione analitica si evolve per affrontare nuove sfide, come normative più severe sulla privacy dei dati e customer journey sempre più frammentati, migliora anche la sua capacità di fornire insight approfonditi. L’attribuzione moderna, soprattutto quando supportata da machine learning e modelli statistici avanzati, va oltre il semplice assegnare un peso a eventi specifici, permettendo di comprendere l’impatto incrementale preciso di ciascun punto di contatto. Questa comprensione più approfondita offre importanti vantaggi strategici: consente di personalizzare in modo più efficace mostrando i fattori che favoriscono le conversioni, aumenta il ritorno sull’investimento (ROI) del marketing identificando i canali e le strategie più performanti, supporta lo sviluppo dei prodotti mettendo in evidenza le funzionalità apprezzate dai clienti e fornisce dati concreti per giustificare le spese di marketing agli stakeholder.

L’attribuzione analitica si avvale di modelli strutturati per assegnare sistematicamente un peso o un valore ai diversi punti di contatto lungo il customer journey. L’obiettivo fondamentale è misurare l’influenza di punti di contatto come e-mail, visualizzazioni di video, display advertising o download di contenuti durante il percorso di conversione. Questi modelli forniscono modalità strutturate per interpretare dati complessi sulle interazioni, pur differenziandosi nell’approccio. I modelli di attribuzione rientrano generalmente in due categorie principali: modelli a singola fonte (o single-touch) e modelli a più fonti (o multi-touch).

È fondamentale comprendere che i modelli basati su regole forniscono linee guida, non regole rigide. Molte piattaforme di analisi consentono di personalizzare o creare modelli di attribuzione su misura per le esigenze specifiche dell’azienda. La scelta del modello più adatto, o di una combinazione di modelli, dipende da diversi fattori:

• Ciclo di vendita e complessità dei punti di contatto. Le aziende con cicli di vendita brevi e poche interazioni con i clienti potrebbero trovare adeguati modelli più semplici a fonte singola. Al contrario, cicli più lunghi con numerosi punti di contatto su diversi canali richiedono in genere approcci multi-touch più sofisticati.
• Obiettivi aziendali e strategia dei canali. La scelta del modello dovrebbe tenere conto dell’obiettivo principale da misurare (come promuovere l’awareness o generare vendite immediate) e dei canali su cui l’azienda investe di più (top-of-funnel o bottom-of-funnel). Ad esempio, se una quota significativa del budget è destinata ad attività mid-funnel ad alto impatto, come le conferenze, un modello a W che tiene conto delle tappe chiave nel processo decisionale può risultare più adatto di un modello lineare o a U.
• Mix di canali online e offline. Quando una parte significativa delle interazioni con i clienti avviene offline (pubblicità su carta, visite in negozio o call center), risulta difficile tracciare questi punti di contatto con modelli di attribuzione esclusivamente digitali. Per compensare queste lacune, potrebbe essere necessario adattare i modelli o ricorrere a metodi complementari, come l’integrazione dei dati offline aggregati, quando possibile, o l’adozione di approcci statistici più ampi, come la modellazione del marketing mix.
• Funzionalità del software. I diversi strumenti di analisi offrono modelli integrati e opzioni di personalizzazione differenti. È fondamentale conoscere capacità e limiti della piattaforma scelta, inclusi parametri predefiniti come i tassi di decadimento temporale. Alcune piattaforme propongono un’ampia gamma di modelli per diversi casi d’uso, tenendo conto del fatto che utenti diversi all’interno dell’azienda, come analisti digitali, media buyer e marketer B2B, possono avere esigenze di attribuzione differenti.

I modelli di attribuzione basati su regole offrono un punto di partenza, ma le loro limitazioni intrinseche spesso impediscono ai marketer di ottenere insight accurati e approfonditi per gestire percorsi cliente complessi. La natura arbitraria dei modelli single-touch e le assunzioni semplicistiche dei modelli multi-touch di base non riflettono l’effettivo impatto delle interazioni. Per avere una visione completa dell’efficacia del marketing, le aziende devono adottare metodologie avanzate, supportate da rigore statistico, machine learning e intelligenza artificiale (IA).

Automatizzando calcoli complessi, integrando dati da fonti disparate e fornendo le interfacce necessarie per ricavare informazioni actionable, le piattaforme di analisi avanzata sono il motore dell’attribuzione moderna. Nello scegliere strumenti o piattaforme di attribuzione o soluzioni complete per l’analisi del customer journey, le aziende dovrebbero guardare oltre le funzionalità superficiali e valutare le capacità chiave offerte.

• Flessibilità e complessità dei modelli. La piattaforma dovrebbe supportare diversi approcci standard di attribuzione (primo contatto, ultimo contatto, lineare, decadimento temporale e basato sulla posizione) per rispondere a differenti esigenze analitiche. Per ottenere insight più approfonditi, è utile che supporti tecniche avanzate come la modellazione del marketing mix. La possibilità di creare modelli personalizzati secondo la logica aziendale rappresenta un ulteriore valore aggiunto.
• Integrazione completa dei dati. Una piattaforma efficace deve saper combinare dati provenienti da tutti i canali di marketing e di interazione con il cliente, sia online che offline, includendo media di tipo paid, owned e earned. Inoltre, è importante che offra un’ampia gamma di integrazioni predefinite con tecnologie di marketing standard (ad esempio, CRM come Salesforce, piattaforme pubblicitarie come Google Ads e fornitori di servizi e-mail) e API robuste per connessioni personalizzate.
• Funzionalità di IA e machine learning. Le piattaforme più avanzate sfruttano IA e machine learning per migliorare le capacità analitiche, dai modelli di attribuzione algoritmica all’analisi predittiva (per stimare risultati, anticipare l’abbandono, ecc.) fino alle raccomandazioni prescrittive, come consigli per riallocare i budget in un’ottica di ottimizzazione.

• Supporto omnicanale. Le aziende con attività cross-channel necessitano di piattaforme che offrano capacità avanzate di attribuzione marketing omnicanale, con funzionalità per la definizione delle identità multidispositivo, l’integrazione tra comportamenti online e interazioni offline (call center o acquisti in negozio) e una visione completa del customer journey su tutti i punti di contatto.
• Rispetto della privacy e governance dei dati. Le piattaforme devono offrire funzionalità che garantiscano il rispetto delle normative sulla privacy, come strumenti per la gestione del consenso degli utenti e l’adeguamento a regolamenti come GDPR e CCPA. Può essere utile anche il supporto a tecniche di protezione della privacy, come il tracciamento lato server.
• Reportistica, visualizzazione e usabilità. I dati sono preziosi solo se possono essere compresi e utilizzati. Assicurati che la piattaforma offra report e dashboard chiari e intuitivi, capaci di rappresentare i dati complessi in modo efficace. Pur essendo utile avere competenze analitiche, la piattaforma dovrebbe risultare accessibile ai marketer con una curva di apprendimento ridotta.
• Supporto del fornitore, competenze e community. Valuta la disponibilità di servizi professionali, supporto tecnico, documentazione completa, risorse di formazione e di una community attiva di utenti, poiché tutti questi elementi possono essere determinanti per implementare con successo e massimizzare il valore di una piattaforma di attribuzione avanzata.
• Revisione e adattamento continui. L’attribuzione analitica richiede un monitoraggio costante. Le strategie di marketing si evolvono, emergono nuovi canali e il comportamento dei clienti cambia nel tempo. Pertanto, i modelli e le configurazioni di attribuzione dovrebbero essere riesaminati e adeguati regolarmente (ad esempio, ogni trimestre) per garantire rilevanza e precisione.