Nel mondo del digital marketing, l'attribuzione dei canali ha rappresentato per anni una sorta di sacro graal per l'allocazione dei budget pubblicitari. Modelli come il last click sono stati considerati come strumenti definitivi per determinare quale touchpoint meriti il credito per una conversione. Tuttavia, questa visione è sempre più riconosciuta come un'illusione. In un ecosistema digitale complesso e frammentato, il customer journey di un consumatore comprende molteplici punti di contatto, rendendo impossibile attribuire con precisione il merito a un singolo canale. È tempo che i marketing manager, ma soprattutto gli imprenditori e i CEO riconoscano i limiti di questi modelli di attribuzione e si spostino verso metriche più globali e strategiche come il Marketing Efficiency Ratio (MER).
In questo articolo, esploreremo perché l'attribuzione tradizionale è inadeguata e come un approccio olistico e integrato possa portare a decisioni di marketing più efficaci e informate. Analizzeremo anche i modelli di attribuzione avanzati di Google e Meta, l'impatto del Consent Mode v2 di Google e perché è cruciale affidarsi agli esperti di marketing per l'interpretazione dei dati. L'obiettivo è chiaro: andare oltre l'illusione dell'attribuzione e abbracciare una visione più completa ed efficace del marketing digitale.
Customer Journey oggi e quale modello considerare
Il customer journey odierno è un percorso frammentato e complesso che coinvolge molteplici touchpoint prima di una conversione. Questo rende difficile attribuire il merito di una conversione a un singolo canale o interazione. Comprendere questa complessità è cruciale per le aziende che desiderano ottimizzare le loro strategie di marketing e allocare efficacemente il budget.
Modello Last Click
Il modello last click non considera tutte le interazioni precedenti al punto finale di conversione. Questo significa che gran parte del percorso del cliente, spesso cruciale per la decisione finale, viene trascurato. Ad esempio, se un utente vede un cartello pubblicitario in metro, poi cerca il brand su Google e infine effettua un acquisto tramite una campagna Google Ads, il modello last click attribuisce tutto il merito a Google Ads, ignorando l'influenza significativa del cartello in metro. Per anni, il modello di attribuzione last click è stato lo standard nel digital marketing, assegnando tutto il merito della conversione all'ultimo touchpoint. Questo approccio presenta diverse limitazioni significative:
- Ignorare il Customer Journey Completo: Il modello last click non considera tutte le interazioni precedenti al punto finale di conversione. Questo significa che gran parte del percorso del cliente, spesso cruciale per la decisione finale, viene trascurato.
- Sovrastima del Merito del Canale Finale: Concentrarsi esclusivamente sull'ultimo touchpoint può portare a un'allocazione inefficiente del budget, premiando canali che fungono solo da passo finale di un processo più lungo e complesso.
- Mancanza di Valutazione della Sinergia tra Canali: I canali di marketing lavorano spesso in sinergia. Ad esempio, una campagna display potrebbe aumentare la consapevolezza del brand, preparandolo per una successiva conversione tramite una ricerca su Google. Il modello last click non riesce a catturare queste dinamiche sinergiche.
Modello Basato sui Dati
I modelli di attribuzione basati sui dati, invece, come il Data-Driven Attribution di Google, utilizzano algoritmi di machine learning per analizzare come ogni touchpoint contribuisce alle conversioni.
Questo modello distribuisce il merito della conversione tra tutti i touchpoint tracciati, fornendo una visione più accurata del customer journey. Ad esempio se un utente vede un video su YouTube, clicca su un annuncio display e alla fine compra tramite un annuncio di retargeting su Instagram. Il modello basato sui dati può attribuire merito a YouTube, all'annuncio display e a Instagram, riconoscendo l'importanza di ogni interazione.
Per superare le limitazioni dei modelli tradizionali, Google ha introdotto il modello di attribuzione basato sui dati (Data-Driven Attribution, DDA). I vantaggi rispetto ai modelli tradizionali sono:
- Maggiore Precisione: Il DDA analizza i dati storici specifici dell'account per determinare il contributo effettivo di ogni interazione, migliorando la precisione della misurazione delle performance rispetto ai modelli tradizionali.
- Adattabilità Dinamica: A differenza dei modelli basati su regole predefinite, il DDA si adatta dinamicamente ai percorsi di conversione specifici di ogni account, offrendo insights più dettagliati e utili per l'ottimizzazione delle campagne.
Tuttavia, il DDA ha le sue limitazioni. Si concentra principalmente sui canali di Google, potenzialmente sovrastimando il loro contributo rispetto ad altri canali di marketing. Quindi, mentre migliora la precisione rispetto al last click, non elimina completamente l'incertezza del customer journey.
Il Modello di Attribuzione di Meta
Analogamente, il modello di attribuzione di Meta (precedentemente Facebook) utilizza i dati raccolti all'interno del suo ecosistema per attribuire il merito delle conversioni. Questo modello è avanzato e considera vari touchpoint all'interno delle piattaforme di Meta, ma soffre di una parzialità simile, in quanto non può tracciare efficacemente le interazioni che avvengono al di fuori delle piattaforme di Meta.
Nel contesto dell'attribuzione degli annunci di Meta, il periodo di attribuzione è impostato su 7 giorni per i clic e 1 giorno per le visualizzazioni. Questo significa che una conversione viene conteggiata se avviene entro sette giorni dopo che qualcuno ha cliccato sull'annuncio o entro un giorno dalla visualizzazione dell'annuncio senza cliccare.
Quindi, si tratta di un modello completamente diverso da quello di Google, ma non per questo necessariamente sbagliato. In ogni caso, entrambi i modelli presentano una certa parzialità, in quanto ciascuno è limitato dalla propria capacità di tracciare le interazioni che avvengono all'interno e all'esterno dei rispettivi ecosistemi.
La Consent Mode v2
La Consent Mode v2 è una tecnologia che permette ai siti web di utilizzare i servizi di Google, come Google Ads e Google Analytics, rispettando le scelte di privacy degli utenti. Quando un utente non acconsente al tracciamento, la Consent Mode v2 utilizza tecniche di modellazione dei dati per stimare il comportamento e le conversioni basate sui dati limitati raccolti. Questo aiuta le aziende a mantenere una certa continuità nelle loro analisi, anche in presenza di dati incompleti.
Con l'introduzione del Digital Markets Act (DMA) nell'Unione Europea, Google ha implementato il Consent Mode v2 per conformarsi alle nuove normative sulla privacy. Questa evoluzione rappresenta un passo significativo rispetto alla versione precedente, migliorando la gestione del consenso degli utenti e la raccolta dei dati in un contesto sempre più attento alla privacy.
I Vantaggi
La Consent Mode v2 rispetta le preferenze di tracciamento degli utenti, garantendo che i dati vengano raccolti solo quando è stato dato il consenso, in conformità con il GDPR e il DMA.
Quando il consenso non viene dato, Google utilizza tecniche di machine learning per modellare i dati mancanti. Questo permette di ottenere stime delle conversioni e dei comportamenti degli utenti basate sui dati disponibili, migliorando l'accuratezza delle analisi rispetto a una semplice esclusione dei dati non consentiti.
La Consent Mode v2 inoltre offre una maggiore granularità nella gestione del consenso rispetto alla versione precedente, permettendo un controllo più preciso su quali dati vengono raccolti e come vengono utilizzati.
Le Sfide
Nonostante i suoi vantaggi, la Consent Mode v2 presenta alcune sfide significative:
- Perdita di Precisione: La modellazione dei dati non può sostituire completamente i dati reali. Le stime basate su dati incompleti possono introdurre imprecisioni nelle analisi, rendendo più difficile comprendere il comportamento effettivo degli utenti e ottimizzare le campagne pubblicitarie.
- Requisiti di Volume di Dati: La modellazione efficace dei dati richiede un volume minimo di dati per essere accurata. Le piccole imprese o i siti con traffico limitato potrebbero non beneficiare pienamente delle tecniche di modellazione della Consent Mode v2, riscontrando invece una riduzione (anche molto significativa) della qualità dei loro dati analitici.
- Complessità di Implementazione: Implementare la Consent Mode v2 può essere complesso e richiede una gestione accurata delle preferenze di consenso degli utenti. Le aziende devono configurare correttamente le loro piattaforme di gestione del consenso (CMP) e integrare le soluzioni di Google nei loro sistemi esistenti, il che può comportare un carico di lavoro aggiuntivo.
Impatti Negativi Iniziali
Nei primi mesi dall'introduzione della Consent Mode v2, molte aziende hanno osservato una significativa riduzione dei dati tracciati sulle piattaforme come Google Analytics. Per alcuni siti, ciò ha comportato una diminuzione drastica (anche fino al 50%) dei dati disponibili, con impatti negativi sull'analisi delle performance delle campagne pubblicitarie e, di conseguenza, sul fatturato aziendale. La perdita di dati ha reso più difficile per i marketer ottimizzare le campagne e prendere decisioni informate basate su dati completi e in alcuni casi anche dei cali nella corretta erogazione delle campagne e di conseguenza di entrate sugli eCommerce.
Il Fallimento dell'Attribuzione Tradizionale e come superarla
Per anni, i digital marketer hanno sostenuto l'efficacia dei modelli di attribuzione come il last click, illudendo se stessi e le aziende che fosse possibile tracciare ogni singola interazione dei clienti. Tuttavia, la realtà è ben diversa. Il customer journey è frammentato e coinvolge molteplici touchpoint, rendendo impossibile attribuire il merito di una conversione a un singolo canale.
Nel contesto attuale del marketing digitale, è fondamentale che i CEO e gli imprenditori riconoscano i limiti dei modelli di attribuzione tradizionali e si concentrino su metriche più globali e strategiche come il Marketing Efficiency Ratio (MER).
Il MER misura l'efficienza complessiva delle spese di marketing, confrontando il ritorno degli investimenti di marketing (revenue) rispetto alle spese totali di marketing. Questa metrica offre una visione più completa ed efficace dell'efficacia delle campagne, superando le limitazioni dei modelli di attribuzione tradizionali.
L'Illusione dell'Attribuzione Basata sui Dati
Anche i modelli di attribuzione avanzati, come il Data-Driven Attribution di Google, non sono privi di limitazioni. Sebbene questi modelli utilizzino algoritmi di machine learning per distribuire il merito tra i vari touchpoint, continuano a basarsi su dati che possono essere incompleti o imprecisi, specialmente con l'introduzione della Consent Mode v2. Questo nuovo sistema ha ridotto la quantità di dati disponibili per l'analisi, complicando ulteriormente la misurazione precisa delle performance delle campagne.
Il Vero Valore del MER
Il Marketing Efficiency Ratio (MER) rappresenta una metrica più ampia e utile per valutare l'efficacia delle spese di marketing. Invece di cercare di attribuire il merito a singoli touchpoint, il MER si concentra sul ritorno complessivo degli investimenti in marketing rispetto alle spese totali. Questa visione olistica consente di valutare l'efficienza di tutte le attività di marketing, senza frammentare i risultati per canale.
Più nello specifico il MER tiene in considerazione l'intero fatturato dell'e-commerce e tutti gli investimenti in media buying, senza preoccuparsi dell'attribuzione. Questo approccio consente di valutare l'impatto positivo degli investimenti anche su attività come l'email marketing e il traffico organico, che possono beneficiarne indirettamente. Inoltre, permette di analizzare l'effetto degli investimenti su quei canali tradizionalmente considerati diretti e quindi, per definizione, non attribuibili tramite gli strumenti di analytics.
Funzionamento del MER
Il MER si basa sul rapporto tra investimenti e fatturato:
- Stabilità e Miglioramento del Rapporto: Finché il rapporto tra investimenti e fatturato si mantiene stabile o migliora con l'aumento degli investimenti, significa che ogni euro aggiuntivo investito contribuisce ad aumentare il fatturato complessivo. Questo indica una buona efficienza degli investimenti in media buying.
- Valutazione del Beneficio Incrementale: Quando il rapporto inizia a diminuire, è necessario valutare il beneficio incrementale che ogni ulteriore investimento sta apportando. Questo processo è cruciale per capire quando gli investimenti aggiuntivi iniziano a produrre rendimenti decrescenti, ovvero quando ogni ulteriore euro investito non genera un aumento proporzionale del fatturato.
- Diversificazione degli Investimenti: Una volta raggiunto il punto di rendimenti decrescenti, non è necessario disinvestire, ma piuttosto adattare la strategia. In questa fase, focalizzarsi su attività di branding può essere una strategia efficace per mantenere la crescita e l'efficienza degli investimenti. È importante comprendere che investire in branding potrebbe portare a una diminuzione del MER nel breve periodo poiché il ritorno immediato sull'investimento potrebbe non essere evidente. Tuttavia, nel medio-lungo termine, il branding può portare a un aumento del MER grazie a una maggiore fedeltà dei clienti, una migliore percezione del marchio e una crescita organica sostenuta.
MER decrescente: cosa fare?
Quando gli investimenti iniziano a mostrare rendimenti decrescenti, significa che ogni ulteriore euro speso inizia a generare meno fatturato rispetto ai precedenti. Questo fenomeno si verifica per diverse ragioni:
- Saturazione del Pubblico Target: Il pubblico target iniziale potrebbe essere stato già raggiunto efficacemente, e nuovi investimenti non portano lo stesso livello di conversione.
- Diminuzione dell'Impatto: Ogni ulteriore esposizione può avere un impatto ridotto, poiché il pubblico già esposto potrebbe non rispondere più con la stessa intensità.
- Aumento della Competizione: Con l'aumento degli investimenti, anche la concorrenza potrebbe aumentare, riducendo l'efficacia delle campagne.
Di fronte a rendimenti decrescenti, è essenziale non disinvestire, ma piuttosto adattare la strategia per continuare a crescere. La diversificazione degli investimenti, ad esempio in attività di branding, permette di:
- Costruire e Rafforzare il Marchio: Investire in branding aiuta ad aumentare il valore percepito del marchio, che può portare a una maggiore fedeltà dei clienti e a una migliore riconoscibilità.
- Espandere la Base di Clienti: Diversificare in nuovi canali può raggiungere segmenti di mercato non ancora esplorati.
- Ridurre i Rischi: Dipendere da un singolo canale o strategia aumenta i rischi. Diversificare gli investimenti può mitigare questi rischi e assicurare una crescita più stabile e sostenibile.
È importante notare che investire in branding può comportare una diminuzione del MER nel breve periodo, poiché il ritorno immediato sull'investimento potrebbe non essere evidente. Tuttavia, nel medio-lungo termine, i benefici del branding possono portare a un aumento del MER. Questo perché il branding ha un effetto cumulativo e può migliorare la percezione del marchio nel lungo termine, portando a una maggiore fidelizzazione dei clienti e a una crescita organica.
In sintesi, i rendimenti decrescenti non devono essere visti come un segnale di disinvestimento, ma piuttosto come un'opportunità per rivedere e migliorare la strategia di marketing, assicurando una crescita continua e sostenibile.
Il Mea Culpa di noi Digital Marketer e il Ruolo di CEO e Imprenditori
È importante riconoscere che i digital marketers hanno per anni sostenuto una visione illusoria dell'attribuzione, facendo credere che fosse possibile tracciare tutto con precisione. Questo ha portato a decisioni basate su dati incompleti e a una falsa sicurezza nell'interpretazione delle metriche. È tempo di ammettere che il margine di errore è notevole e che l'attribuzione perfetta è un mito.
I CEO devono fare i CEO e gli imprenditori devono fare gli imprenditori. Devono prendere decisioni strategiche considerando le informazioni a disposizione non come verità assoluta, ma comprendendo i limiti e le imprecisioni intrinseche nei dati di attribuzione. Non devono farsi "fregare" dall'apparente precisione dei modelli di attribuzione, ma piuttosto adottare una visione più strategica e integrata, concentrandosi su metriche come il MER che offrono una valutazione più completa dell'efficacia delle spese di marketing.
Conclusioni
Superare l'illusione dell'attribuzione e abbracciare una visione più integrata e strategica del marketing digitale è essenziale per navigare nel complesso panorama odierno. I CEO devono adottare un approccio che valorizzi l'efficienza complessiva del marketing, migliorando così la performance aziendale e il ritorno sugli investimenti. Concentrarsi sul Marketing Efficiency Ratio (MER) e affidarsi agli esperti di marketing per l'interpretazione dei dati sono passi cruciali per prendere decisioni informate e strategiche.
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