Tidigare denna månad skrev vi ett blogginlägg om Big Data, där vi redogjorde för vad Big Data kan innebära för ditt företag. Ett användningsområde för Big Data är attribution och det är just datadriven attribution och Googles nya attributionsverktyg, Google Attribution, som vi kommer diskutera i detta blogginlägg. Dessutom kommer vi redogöra varför du bör implementera detta verktyg i ditt dagliga arbete.

Attribution är en guldgruva

I maj förra året gick Google ut med att man kommer lansera Google Attribution, ett gratis verktyg som attribuerar konverteringar på ett datadrivet sätt. Under resten av föregående år fick utvalda annonsörer prova beta-versionen och hittills har Google rapporterat om goda resultat. Bland annat hade företaget HelloFresh ökat sina konverteringar med 10% med hjälp av Google Attribution. Anledningen till att man kan öka sina resultat med en förbättrad attributionsmodell är att man får ett mer rättvisande värde på vad en marknadsföringskanal bidrar med, och utifrån detta kan man göra ändringar i sin marknadsföring.

Google Attribution använder sig av data från dina andra Google verktyg, så som Google Analytics, AdWords och DoubleClick. Så för att utnyttja verktyget till max är det viktigt att du taggat upp trafiken på ett sätt som särskiljer marknadsföringskanalerna på ett logiskt sätt. Eftersom Google Attribution använder sig Googles device graph, som är en teknologi som kopplar individer till olika enheter, kommer attributionen även ske mellan olika datorer, mobiler och andra enheter.

Vad är datadriven attribution

Och varför är datadriven attribution bättre än andra attributionsmodeller?

Attribution syftar till själva handlingen där man tilldelar hur stor påverkan olika marknadsföringskanaler hade för en viss konvertering, och de regler som vi använder för att utföra en attribution kallas tillsammans för en attributionsmodell. Låt oss säga att vi har en användare som ser en displayannons och sedan tre dagar senare gick in på din hemsida via sociala medier och genomförde en konvertering. Då kan vi använda en attributionsmodell för att tilldela i vilken grad displayannonsen, respektive sociala medier, påverkade att användaren konverterade. När attributionsmodellen bygger på historiska data om hur användare kommit i kontakt med olika marknadsföringskanaler, samt när och hur de konverterat, så kallar vi attributionsmodellen för datadriven.

Illustration: En kund kommer vanligtvis i kontakt med flera olika kanaler innan köp. Bilden illustrerar hur en kundresa kan se ut och de moment/kanaler kunden kommit i kontakt med.

De icke-datadrivna attributionsmodellerna bygger på mer eller mindre godtycklig och enkel uppsättning av regler. Ett exempel är den traditionella sista-klick attributionsmodellen där man låter sista marknadsföringskanalen bli tilldelad hela konverteringen. En begränsning med sådana modeller är att de omöjligen kan fånga komplexiteten i hur en marknadsföringskanal påverkade en användare att konvertera. Kanske påverkas en del användare mer av vissa marknadsföringskanaler än andra? Och vilken inverkan har tidpunkten när användaren kom i kontakt med marknadsföringskanalen? Sista-klick tar inte hänsyn till några av dessa element.

En annan begränsning är att attributionsmodellerna inte är anpassade efter just din verksamhet. Köpresan till en konvertering kan se helt annorlunda ut mellan branscher. En väl uppbyggd datadriven modell, så som Google Attribution, löser båda problemen med hjälp av maskininlärning. Maskininlärning i det här fallet kan i enkla drag beskrivas som att man stoppar in data i en algoritm, som från denna data genererar en attributionsmodell. Beroende på hur algoritmen är utformad och mängden och kvalitén av datan, kan attributionsmodellen vara mycket detaljrik. Eftersom modellen bygger på data från just din verksamhet så kommer även modellen vara skräddarsydd för din verksamhet.

Varför använder inte alla redan datadrivna attributionsmodeller?

Som mycket annat kräver det lite tid, energi och kompetens. Först måste du samla in data, och sedan när du har lyckats med det behöver du ha någon med kompetensen att kunna skapa en attributionsmodell. För ett mindre företag kan det helt enkelt vara så att inte är värt den kostnaden som krävs för att utföra dessa två steg. MEN det är här Google Attribution kommer in i bilden. Med Google Attribution kommer alla kunna använda sig av datadriven attribution.

Som med flera av Googles produkter så är Google Attribution är ett steg i rätt riktning, men vi kan inte förvänta oss att den alltid ger oss rättvis attribution. Även om man delvis kommer kunna attribuera för användning över olika enheter, så kommer problemet med att man delar enheter mellan vänner och familjemedlemmar inte gå att lösa. Ett annat mer fundamentalt problem med datadrivna modeller tas upp i ett blogginlägg av Andrew Goodman. Han noterar att det är svårt att attribuera för marknadsföring som syftar till att skapa en mer långsiktig relation med kunde. Hur ska vi t.ex. mäta effekten av en kampanj som syftar till att stärka företagets varumärke? Hur som helst kommer Google Attribution vara ett mycket bättre alternativ än de attributionsmodeller som är vanligast idag, och därför tycker vi verkligen att du ska implementera modellen i din verksamhet.

Vill du veta mer om Google Attribution eller behöver du hjälp med att förbereda dig inför att sätta upp Google Attribution? Kontakta gärna någon av våra duktiga experter på Anegy.