Come usare l’attribuzione basata sui dati in Google Analytics 4
Alex GenoveseQuasi sempre, utilizzano strategie multi-canale acquisire il maggior numero di clienti possibili e di vendite, sebbene ci si rende conto che molto spesso la contribuzione delle vendite è dettata da più partner e non sempre con ROAS molto positivi. Una corretta analisi dei contributi alla vendita è di fondamentale importanza per ponderare le corrette allocazioni di budget sui diversi canali e pianificare una corretta strategia di marketing in funzione di queste.
Il famoso Messy Middle cioè comprendere bene cosa ci sia in mezzo tra l'acquisizione o il primo touchpoint e la vendita finale, sembra essere diventata una lettura fondamentale per tutti i business online.
Sembra un approccio un pò strano, ma alcune agenzie sponsorizzano il concetto, a mio avviso, estremizzato del ROAS unificato, dettato dal semplice calcolo unificato di tutti i canali utilizzati:
ROAS = Total Revenue / Total Ad Spend
Alla base di questo calcolo c'è un'assunzione oggettiva che lavorando in uno scenario multi-touch e multi canale, dovremmo considerare il ROAS ad una "vista" più alta.
Sulla base di una ricerca Ipsos, i merchant che nel 2021 ha utilizzato 5 canali per comunicare con il proprio pubblico hanno raddoppiato le vendite rispetto agli altri.
È un dato di fatto molto interessante: l'omnicanalità è un must-have. L'unica differenza sta nel come gestisci la comunicazione sui diversi canali e quale strategia adotti.
Mentre, un approccio che reputo interessante è quello di comprendere e analizzare con metodo scientifico l'attribuzione che sia unico.
Lavorando in un ambiente multi-touch e multi canale, meglio comprendere chi sta realmente contribuendo e chi invece lo fa in modo diverso o marginale, in modo da allocare meglio e con più efficienza i budget media.
Cos'è un modello di attribuzione di marketing?
Un piccolo passo dietro per introdurre il concetto di attribuzione del marketing
Il modo in cui si attribuisce ad un partner ed il suo peso nel compimento di quest'obiettivo. I modelli di attribuzione assegnano quindi valori diversi ai vari touchpoint che guidano alla vendita.
I metodi di attribuzione più diffusi attualmente e presenti tuttora in GA3 sono:
- Last Interaction Attribution. ...
- First Interaction Attribution. ...
- Last Non-Direct Click. ...
- Linear Attribution. ...
- Time Decay Attribution. ...
- Position-based Attribution
Una volta effettuato il passaggio in GA4 è possibile utilizzare un metodo di attribuzione basato sui dati e confrontarli con quelli "standard" nella lista quì sopra.
La configurazione di Google Analytics 4 non è proprio una passeggiata per chi non è avvezzo a setup di strumenti analitici o di dati, ma se configurato bene offre grandi soddisfazioni.
Perché l'attribuzione di marketing è importante?
Per valutare al meglio l'allocazione dei budget e del costo per ogni vendita, acquisizione cliente o più in generale per obiettivi.
Ad esempio, se un consumatore è esposto a un annuncio display e a una campagna e-mail, ma si converte solo dopo aver visto una promozione speciale nell'e-mail, gli esperti di marketing possono notare che questo elemento collaterale ha svolto un ruolo più importante nel guidare la vendita rispetto all'annuncio display. Possono quindi dedicare più risorse alla creazione di campagne e-mail mirate.
Google Ads ha un metodo di attribuzione diverso da quello di Facebook Ads così come quello di Pinterest, TikTok e da partner di programmatic.
Per raggiungere il livello di granularità dei dati richiesto per un'attribuzione efficace, i team di marketing necessitano di piattaforme di analisi avanzate in grado di distillare in modo accurato ed efficiente i big data in informazioni dettagliate a livello di persona che possono essere utilizzate per le ottimizzazioni all'interno della campagna.
Come si misura l'attribuzione di marketing?
L'attribuzione del marketing può essere misurata attraverso modelli che valutano diversi aspetti della campagna per determinare quali annunci sono stati più efficaci per la vendita. I modelli di attribuzione più efficaci forniranno informazioni su:
- A quali messaggi è stato esposto un consumatore e su quale canale
- Quale punto di contatto ha avuto il maggiore impatto sulla loro decisione di acquisto
- Il ruolo della percezione del marchio nella decisione di conversione
- Quale messaggio pubblicitario ha migliori risultati
- Quale formato è più performante
- L'impatto di fattori esterni (ad es. come i prezzi del gas influiscono sulle vendite di auto)
Un ampio numero di aziende si affida ancora al modello di attribuzione last click, anche se non è più in grado di riflettere il comportamento di acquisto dei consumatori reali.
Normalizzare l'attribuzione delle campagne di conversione
Configurando propriamente GA4 è possibile utilizzare l'attribuzione basata sui dati (con apprendimento automatico) per decifrare con quale impatto o priorità i diversi punti di contatto (touchpoints) hanno influito alla conversione nel percorso dell'utente.
Il modello è disponibile in Google Ads dal 2014, ma ora viene incorporato anche nella nuova piattaforma Google Analytics 4. Il modello funziona su dispositivi come smartphone e tablet e su canali come Ricerca, social, app, Display e YouTube.
Nella sezione dedicata del tool ci permette di valutare le campagne con metodi diversi di attribuzione confrontando quello basato sui dati (data-driven) e con altri modelli più riconosciuti e standard come il last click, first click, ecc.
La comparazione permette di visualizzare, utilizzando l'ultima colonna, le differenze tra i diversi modelli. In questa prima vista, selezionando un range temporale idoneo, è possibile valutare le conversioni di acquisto per singolo mezzo.
Nell'immagine sovrastante, viene mostrata la sezione dedicata al Path di conversione diviso in 3 macro touchpoints del funnel (early, mid e late): in queste colonne è possibile evidenziare la contribuzione reale nel percorso decisionale di vendita dei clienti.
Modificando il breakdown da Source a Campaign viene mostrata una visualizzazione interessante perchè mostra quello che avviene ai diversi passaggi del funnel di acquisto.
E-commerce companies that consistently conduct marketing experiments instead of taking a “one and done” approach produce 30% higher ad performance in the same year and a 45% increase in performance the year after that.”
– Think With Google
La configurazione degli strumenti di Analytics è importante quanto configurare gli opportuni consensi presenti in Tag Manager, dove in funzione del consenso che ha espresso il cliente, traccerà la sessione in modi diversi.
Il Consent Overview permette di gestire gli aspetti dei tracciamenti in funzione dell'approvazione dell'utente, qui troverete maggiori dettagli in merito.
Proprio riguardo la prova del consenso la legge prevede la raccolta dei consensi storicizzata degli utenti tramite registro dei consensi a cui sarebbe bene prestare attenzione.
Se lo shop installa cookie non tecnici, ad esempio tramite Google Analytics o un pulsante di condivisione di Facebook deve essere provvisto di un registro che definisca la data e l'id utente e il consenso rilasciato.
Su Iubenda è possibile scaricare un documento che riassume la legge e spiega in dettaglio l'applicazione corretta.
iubenda