Attribution Modeling

Attribution Modeling on markkinoinnin analytiikan selkäranka, kun halutaan ymmärtää, miten eri kanavat ja toimenpiteet vaikuttavat asiakkaan päätökseen konvertoitua. Yksinkertaisesti sanottuna attribuutiomallit jakavat ”kunnian” konversiosta eri markkinointikanavien kesken sen perusteella, kuinka paljon kukin niistä vaikutti ostopäätökseen. Tämä auttaa markkinoijia arvioimaan, mitkä toimenpiteet todella toimivat ja mitkä saattavat syödä budjettia turhaan.

Yksi yleisimmistä malleista on ”last-click”-malli, jossa viimeinen kosketuspiste – esimerkiksi verkkomainos, johon asiakas klikkasi juuri ennen ostoa – saa kaiken ansion. Tämä malli on suoraviivainen, mutta yksipuolinen, koska se ohittaa täysin aiemmat kohtaamiset, kuten brändin tunnettuutta kasvattavat kampanjat tai sähköpostit, jotka ovat voineet valmistella asiakasta ostopäätökseen.

Toinen tapa katsoa asiaa on ”first-click”-malli, jossa kunnian saa ensimmäinen kohtaaminen asiakkaan ja brändin välillä. Tämä sopii tilanteisiin, joissa halutaan mitata alkuvaiheen markkinointitoimien, kuten brändin rakentamisen tai tietoisuuden herättämisen, merkitystä. Tässäkään mallissa ei kuitenkaan huomioida kaikkia kosketuspisteitä asiakkaan matkan varrella.

Jos halutaan tasapainottaa tunnustusta, voidaan käyttää lineaarista mallia, jossa jokainen kosketuspiste saa yhtä suuren osan krediitistä. Tämä malli sopii tilanteisiin, joissa kaikki asiakaspolun vaiheet halutaan arvottaa tasavertaisesti. Monimutkaisemmissa tapauksissa hyödynnetään esimerkiksi time decay -mallia, joka painottaa eniten läheisimpiä kosketuspisteitä konversiota edeltävänä aikana, tai data-driven-mallia, jossa keinoäly ja data-analytiikka määrittävät jokaisen kosketuspisteen merkityksen tilastollisten mallien avulla.