L'attribuzione ti permette di studiare in che modo le diverse interazioni lungo l'intero customer journey influenzano la conversione. Mentre l'attribuzione tradizionale riconosce eventi specifici e arbitrari, le funzionalità di attribuzione migliori sfruttano l'apprendimento automatico e modelli statistici avanzati per comprendere l'impatto preciso di ogni singolo contatto.
Il vero obiettivo dell'analisi è ottenere conoscenze reali sui clienti. A tale scopo, le aziende raccolgono dati da un numero crescente di canali, sia online che offline. Di per sé, tuttavia, quei dati possono dirti molto su quello che stanno facendo i clienti, ma non sono in grado di dirti il perché o, cosa ancora più importante, l'effetto che quelle interazioni avranno sulla loro decisione di effettuare una conversione.
E qui entra in gioco l'attribuzione. Lo scopo dell'attribuzione è comprendere il valore di questa determinata e-mail o questa visualizzazione video o di quell'annuncio display o quel white paper nel percorso di acquisto di ciascun cliente. Ipoteticamente, questo ti permette di decidere più facilmente quali sono le tattiche e i contenuti da sviluppare. Tuttavia, molte offerte di attribuzione in passato hanno faticato a mantenere questa promessa perché misuravano solo i paid media oppure si concentravano su un solo canale, ad esempio il web. Anche se qualsiasi informazioni è preziosa, un approccio di questo genere non è sufficiente nel mondo multicanale di oggi.
Nel business di oggi serve di più. Le organizzazioni hanno bisogno di sapere cosa funziona e cosa non va, devono monitorare la complessa danza del cliente attraverso tutti i loro canali online e offline e devono avere la possibilità di confrontare quei percorsi per contestualizzare ogni singola interazione.
In altre parole, hanno bisogno che l’attribuzione faccia quello che avrebbe sempre dovuto fare.
Con Adobe Analytics, l'attribuzione mantiene le promesse. In effetti, nel report Forrester Wave 2017 sulle piattaforme di digital intelligence abbiamo guadagnato un punteggio pieno per quanto riguarda l'attribuzione cross-channel. Semplificando la raccolta e l'integrazione dei dati da qualsiasi canale e dando la priorità all'intelligenza artificiale, all'apprendimento automatico e all'analisi predittiva, trasformiamo la vera attribuzione in realtà.
Offriamo un'ampia gamma di modelli di attribuzione avanzati e basati su regole (primo e ultimo contatto, lineari, algoritmici, ecc.) che ti aiutano a comprendere i tuoi investimenti su tutti i canali: paid, owned ed earned. Ti offriamo persino la possibilità di creare modelli personalizzati in base alle esigenze specifiche del tuo business.
“Sfruttando i dati sull’attribuzione, stiamo puntando su un’analisi predittiva che ci consentirà di attuare una distribuzione ottimale del budget tra le diverse campagne e i vari canali.”
Alexander Gaertner, Responsabile dell’analisi digitale, DER Touristik
Un approccio basato sull’apprendimento automatico per assegnare i valori di attribuzione ai diversi canali che sono entrati in gioco in un evento di conversione andato a buon fine. L'analisi dell'attribuzione assegna automaticamente il giusto peso ai contatti più importanti e offre un modello ottimale per canale basato sui pattern di interazione effettivi dei clienti.
Il nostro protocollo di misurazione aperto è in grado di acquisire dati praticamente da qualsiasi fonte (ad es., voce, video, audio, auto connesse, IoT, CRM, Intranet e così via). In alternativa, usa la nostra libreria di raccolta dati per JavaScript e gli SDK per app mobile.
Integra dati provenienti da un sistema CRM o da qualsiasi altra fonte di dati aziendali online o offline (ad es., i livelli dei programmi fedeltà) come dimensione di analisi aggiunta.
