Liveblog SMX East : Apprendre avec Google – Stratégies d'attribution

Dans la classe Apprendre avec Google, le premier sujet de la matinée est : Stratégies d'attribution pour informer votre recherche et vos investissements numériques.

"Pourquoi l'attribution est-elle essentielle ? Parce que comprendre l'interaction des canaux conduit à des investissements marketing plus intelligents.

Haut-parleurs:

• Rachel Klooz, responsable de compte principale, Google DoubleClick Search
• Justin Huskamp, ​​responsable marketing produit, DoubleClick Search

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Ordre du jour:

• Être sur la même longueur d'onde à propos de l'attribution
• Premiers pas avec la modélisation dans DoubleClick (pas seulement des stratégies pour DoubleClick, peuvent également fonctionner pour Google Analytics - des modèles basés sur des règles qui peuvent fonctionner sur n'importe quelle plate-forme)
• Modélisation avancée
• Étude de cas
• Tirer des informations exploitables
• Quel est le problème avec Adometry

Être sur la même page

Qu'est-ce que l'attribution multicanal ? C'est la compréhension intuitive que la vente de 100 $ des chaussures rouges que vous venez d'acheter a été immédiatement précédée d'un e-mail, qui a probablement été précédé de beaucoup d'autres contacts et clics.

Pourquoi l'attribution est-elle essentielle ? Parce que comprendre l'interaction des canaux conduit à des investissements marketing plus intelligents.

Logique! Où est mon modèle d'attribution ? Il n'y a pas de modèle parfait. Seulement les meilleurs. Ils dépendent de votre entreprise, de sa stratégie et de ses clients. Même dans le même secteur vertical, nous avons vu le même modèle d'attribution fonctionner de manière remarquablement différente. Il est important que les entreprises s'approprient leurs décisions marketing.

Commencer

En utilisant des modèles d'attribution de base et une pondération personnalisée, il existe plusieurs modèles.

Modèles standards :

• Dernier clic ou impression : toutes les valeurs attribuées au dernier clic
• Premier clic ou impression : toute la valeur attribuée à la première interaction (utile pour comprendre la valeur de la publicité display pour toucher de nouvelles personnes)
• Linéaire : toutes les valeurs sont attribuées uniformément sur les clics (utilisées comme base pour la modélisation avancée effectuée plus loin dans la ligne)
• Décroissance temporelle : valeur attribuée en fonction de la proximité temporelle entre le clic et la conversion (reconnaît que chaque interaction dans le chemin a une certaine valeur et que les interactions plus anciennes ne valent probablement pas autant)
• Basé sur la position : valorisez davantage les interactions antérieures et ultérieures (ce qui se trouve au milieu a de la valeur, mais probablement pas autant que la première chose que quelqu'un a vue et la dernière chose qui a obtenu la conversion)

Maintenant pour les trucs plus avancés

Vous pouvez personnaliser votre propre modèle. Vous devez connaître votre modèle de cookie. Vous devez connaître de nombreuses interactions avant la conversion. Vous avez besoin d'une bonne portée de votre modèle d'affaires ; ils devraient connaître la performance de ce qu'ils font aujourd'hui.

• Créer des règles de modélisation granulaires basées sur le type d'interaction, la position et le temps
• Visualisez instantanément l'impact des changements
• Enregistrer et gérer des modèles personnalisés

Exemple de pondération : impressions par rapport aux clics

Exemple de pondération : marque vs générique

Les termes de marque fonctionnent un peu, mais les termes génériques sans marque travaillent plus dur pour vous.

Un autre exemple où la pondération entre en jeu avec l'attribution est organique, et vous pouvez dévaluer cela dans votre modèle d'attribution pondérée car ce n'est pas quelque chose que vous payez.

Niveau 201, 301 : le constructeur de modèles personnalisés utilise des leviers supplémentaires comme la décroissance temporelle.

Niveau 401, 501 (avancé, où Google étudie l'attribution pour 2015) : améliorez votre pratique d'attribution avec une attribution basée sur les données, comme la modélisation prédictive et l'analyse prédictive. Les choses dont il faut être prudent avec cela sont une configuration correcte et ne pas laisser l'algorithme s'exécuter sans analyse.

Étude de cas : grande agence indépendante

Besoin d'aide pour l'affichage, les e-mails, l'affiliation, le reciblage - ils avaient beaucoup de types de médias et étaient confus.

Approcher:

• Identifier les points d'intérêt de conversion
• Attribuer des valeurs de revenus aux prospects
• Créez des dimensions personnalisées en fonction des ensembles de médias qui vous intéressent
• Incorporer une pondération d'impression alternative et une décroissance temporelle dans des modèles personnalisés
• Combiner les données de coût des médias pour produire une analyse ROAS

La recommandation basée sur cette analyse ROAS était qu'une partie du budget et des équipes de recherche pourrait être réaffectée à l'affichage. La recherche obtenait tout le crédit parce qu'il s'agissait du dernier clic.

Tirer des informations exploitables

• La première chose facile est de comparer le premier clic et le dernier clic et de déterminer vos convertisseurs, vos plus proches, vos générateurs de prospects.
• Filtrer les aides au remarketing pour découvrir la valeur cachée par le modèle du dernier clic, mais notez qu'il s'agit d' une corrélation et non d'une causalité. Pour vraiment connaître le rôle du remarketing, faites un test A/B où la moitié de votre trafic voit le remarketing et l'autre moitié non.

Choses que vous pouvez faire aujourd'hui :

1. Expérimentez avec des modèles standards dans l'outil de votre choix. Regardez comment le ROAS/ROI change au fur et à mesure que vous parcourez différents modèles.
2. Comparez les modèles pour mieux comprendre les acquéreurs par rapport aux vendeurs.
3. Créez des règles granulaires basées sur le type d'interaction, la position et l'heure. Pour ce faire, regardez vos liens de chemin. Quelle est la période habituelle de temps qu'il faut pour que quelqu'un considère et achète. Notez que les fenêtres de cookies de plus de 2 mois soulèvent des problèmes tels que la perte et le dépôt.
4. Testez en modifiant les fenêtres de cookies et comparez les données.

Alors, quel est le problème avec Adometry ?

Google a acquis Adometry à la fin du printemps. DoubleClick et Google Analytics fonctionnent très bien « en ligne ». Adometry ajoute un mariage entre en ligne et hors ligne. Les outils d'aujourd'hui ont des limites. Ils ne passent généralement pas très bien sur les appareils et ne fonctionnent généralement pas par clics. L'adométrie essaie de mesurer les effets de la télévision et à la maison. L'adométrie est destinée à créer une boucle de rétroaction fermée.

Questions et réponses

Q : J'utilise Google Analytics pour l'attribution multicanal. Certaines des choses que vous avez montrées ici, comment cela se traduit-il ? Vous avez ici une attribution multicanal et cela ressemble beaucoup à GA. Qu'est ce qui est different?

R : Il est construit sur le même backend et la même infrastructure. Beaucoup de modèles et d'exemples que vous pourriez faire dans GA. Vous pouvez modifier les fenêtres de cookies dans GA.

Q : Comment Universal Analytics assure-t-il le suivi entre les appareils ?

R : Universal utilise les utilisateurs connectés de manière anonyme. Les utilisateurs se sont connectés à Chrome sur plusieurs appareils représentant un échantillon de la population.

Q : J'éprouve de la frustration à l'idée de signaler le délai entre une impression et le dernier clic.

R : C'est un cas d'utilisation intéressant. Faisons le suivi.