Atribusi Digital Dan Pemodelan Campuran Media — Mana yang Harus Anda Pilih?

Atribusi digital, pemodelan campuran media, pemodelan atribusi — ini terkait dengan gagasan yang jauh lebih besar dan sangat penting dalam pemasaran yang secara kolektif dikenal sebagai pemodelan perilaku pelanggan .

Meskipun kelihatannya mudah, sebenarnya ada beberapa aspek kompleks dari masing-masing aspek ini yang harus dipahami oleh setiap pemasar, pengusaha, dan pemilik bisnis untuk menerapkannya dalam strategi mereka sendiri.

Pemodelan Perilaku Pelanggan

Pemodelan perilaku pelanggan adalah tentang mengidentifikasi perilaku dalam kelompok pelanggan yang berbeda untuk memprediksi bagaimana pelanggan serupa akan berperilaku dalam keadaan tertentu. Lebih sering daripada tidak, pemodelan perilaku pelanggan sebagian besar didasarkan pada penambangan data data pelanggan dengan setiap model yang Anda bentuk dirancang untuk menjawab satu pertanyaan tertentu.

Misalnya, satu model perilaku pelanggan dapat memprediksi apa yang akan dilakukan sekelompok pelanggan serupa dalam menanggapi tindakan pemasaran tertentu yang dilakukan oleh perusahaan (misalnya, reaksi wanita muda terhadap iklan yang mempromosikan keragaman dan penerimaan berbagai tipe tubuh wanita). Jika model dibuat dengan benar, pemasar dapat mengharapkan sebagian besar orang dalam kelompok tersebut untuk bereaksi seperti yang diprediksi oleh model tersebut.

Seperti hal lainnya, ada masalah tertentu dengan pemodelan perilaku pelanggan yang ada hingga hari ini. Sebagai permulaan, ini adalah proses yang sangat sulit dan mahal. Hal ini karena ahli umumnya sangat mahal. Mereka harus melakukan berbagai perhitungan matematis kompleks yang bahkan tidak selalu akurat. Dan bahkan setelah model dibuat, seringkali tidak dapat digunakan.

Selain semua itu, meskipun model matematikanya rumit, sebagian besar model perilaku pelanggan sederhana karena banyak faktor yang diabaikan untuk membuat hasilnya lebih praktis bagi pemasar — ​​yang, pada gilirannya, membuat model tidak dapat digunakan karena tidak akurat. cukup. Ini agak paradoks, tapi itu benar.

Pemodelan Bauran Pemasaran

Pemodelan bauran pemasaran (atau MMM) sebenarnya terkait erat dengan pemodelan perilaku pelanggan. Ini sering dianggap sebagai bagian integral dari pemodelan perilaku pelanggan. Tujuan utama dari pemodelan bauran pemasaran adalah untuk mengetahui bagaimana aktivitas pemasaran yang berbeda menentukan metrik bisnis dari produk tertentu. Biasanya, MMM sangat efektif untuk memprediksi Return on Investment (atau ROI) taktik pemasaran Anda.

Model bauran pemasaran standar memecah berbagai metrik bisnis yang memungkinkan pemasar dan pemilik bisnis untuk membedakan antara aktivitas pemasaran dan promosi yang Anda buat untuk strategi Anda.

Ini dapat dipecah menjadi:

• Penggerak Inkremental : Ini mencakup semua hasil bisnis yang dihasilkan dari kegiatan pemasaran di iklan cetak dan televisi, iklan digital, diskon dan promosi harga, penjangkauan sosial, dan sebagainya.
• Penggerak Dasar : Kecuali ada perubahan ekonomi atau lingkungan, penggerak dasar biasanya diperbaiki. Hasil dasar selalu dicapai tanpa iklan tetapi karena ekuitas merek tumbuh selama bertahun-tahun.
• Driver Lain : Agak mirip dengan driver dasar, driver lain diukur sebagai nilai merek yang terakumulasi selama periode tertentu. Penggerak lain dihasilkan dari dampak jangka panjang dari kegiatan pemasaran.

Ada tiga manfaat utama dari pemodelan bauran pemasaran . Pertama, Anda akan dapat mengalokasikan anggaran pemasaran dengan lebih baik dan menentukan saluran pemasaran mana yang cocok untuk jumlah investasi yang berapa. Kedua, Anda akan menjalankan kampanye iklan dengan lebih baik dengan menyarankan tingkat pembelanjaan yang optimal. Ketiga, Anda akan dapat menguji berbagai skenario bisnis dengan mensimulasikan kemungkinan perkembangan peristiwa.

Pemodelan Atribusi

Pemodelan atribusi dapat dianggap sebagai bagian dari pemodelan bauran pemasaran dan diintegrasikan ke dalam yang terakhir. Pemodelan atribusi mengambil pendekatan unik untuk menganalisis perilaku pelanggan. Ini dimaksudkan untuk mengidentifikasi jalur yang diambil oleh berbagai segmen audiens Anda untuk menjadi pelanggan dan bagaimana mereka berperilaku setelah mereka melakukan pembelian. Ini memeriksa data di setiap langkah proses untuk mengidentifikasi nilai setiap komponen inisiatif pemasaran.

Model atribusi biasanya lebih fokus pada aktivitas seperti penjualan digital, periklanan, dan upaya konversi lainnya. Proses ini membutuhkan analisis yang cermat dan teratur dari data yang dikumpulkan, seringkali secara real-time.

Karena banyaknya data dan berbagai saluran pemasaran yang tersedia, beberapa jenis model atribusi yang berbeda telah berkembang dari waktu ke waktu dan saat ini sedang digunakan:

• Interaksi Terakhir : Model atribusi ini telah ada sejak awal e-commerce. Ini efektif, tetapi masih ada beberapa masalah dengan metode ini. Anda memberikan semua kredit konversi ke sewa terakhir yang berinteraksi dengan pelanggan. Misalnya, orang tersebut dapat melihat beberapa iklan di Google, Facebook, dan Twitter, tetapi hanya iklan Twitter yang diklik yang akan mendapatkan kredit.
• Interaksi Pertama : Model atribusi ini benar-benar berbeda dari model Interaksi Terakhir. Di sini, kredit diberikan untuk iklan pertama yang berinteraksi dengan prospek Anda, atau lebih tepatnya cara pelanggan Anda diperkenalkan ke bisnis Anda. Misalnya, jika orang tersebut berinteraksi dengan iklan Google dan kemudian berinteraksi dengan konten atau iklan bisnis lain, iklan Google akan mendapatkan kredit.
• Klik Non-Langsung Terakhir : Pendekatan ini juga berarti bahwa Anda memberikan kredit pada satu interaksi untuk prospek yang Anda dapatkan, tetapi logikanya berbeda dari dua metode sebelumnya. Satu-satunya interaksi yang dapat dikreditkan adalah klik tidak langsung terakhir (yaitu pengguna yang mengetikkan URL situs web Anda tidak memenuhi syarat, tetapi pengguna yang mengklik iklan Google memenuhi syarat).
• Atribusi Linier : Model Atribusi Linier adalah pendekatan yang lebih “adil” karena model ini memberikan penghargaan untuk semua interaksi yang dilakukan pelanggan sebelum mereka menyelesaikan pembelian. Misalnya, jika mereka berinteraksi dengan konten merek di media sosial serta mengklik iklan di Google dan Twitter, kredit akan diberikan untuk semua ini.
• Time Decay Attribution : Model ini didasarkan pada metode Linear Attribution dan mendistribusikan kredit di antara interaksi pelanggan. Namun, ini juga memperhitungkan fakta bahwa iklan yang berbeda dapat memiliki jumlah kepentingan yang berbeda secara keseluruhan, yang mendistribusikan kredit sesuai dengan kepentingan interaksi.
• Atribusi Berbentuk U : Juga dikenal sebagai model Atribusi Berbasis Posisi, Atribusi Berbentuk U juga membagi kredit, tetapi memberikan jumlah tetap untuk setiap interaksi tertentu: yang pertama mendapat 40%, yang terakhir mendapat 40%, dan semua yang lain mendapatkan bagian yang sama dari 20% sisanya.
• Model Atribusi Lainnya : Beberapa pemasar suka mencampur dan mencocokkan model atribusi yang berbeda dan membuat pendekatan mereka sendiri.

Praktik terbaik

Sederhananya, tidak ada cara yang benar atau salah untuk menggunakan metode yang tercantum di atas, jadi Anda harus mencobanya dan melihat mana yang bekerja lebih baik untuk bisnis Anda sebelum menetapkan pendekatan tertentu untuk strategi pemasaran Anda.

Perlu diingat bahwa tidak satupun dari mereka yang sempurna dan mereka semua memiliki kekurangan. Tetapi itu tidak berarti bahwa Anda tidak akan dapat menggunakan kelemahan ini untuk keuntungan Anda jika Anda menemukan cara yang tepat untuk menggunakannya.

Anda bisa mulai dengan melihat bagaimana perusahaan lain menganalisis perilaku pelanggan mereka. Misalnya, Chobani, merek yoghurt, menggunakan pengalaman produk untuk meningkatkan pengalaman pelanggan mereka secara keseluruhan. Merek ini menjadi sangat populer di Australia karena mereka dengan cepat bereaksi terhadap apa yang diinginkan pelanggan mereka alih-alih mengabaikan kebutuhan mereka.

Anda juga dapat menggunakan prediksi berbasis data seperti yang dilakukan Target untuk memahami bagaimana status pelanggan mereka telah berubah dan apa kebutuhan baru mereka. Ini semua tentang beradaptasi dengan situasi dengan cara yang berbeda dan menggunakan apa yang sudah Anda miliki.

Pikiran Akhir

Mencari tahu model apa yang paling cocok untuk bisnis Anda cukup mudah setelah Anda memahami bagaimana model tersebut dibuat dan manfaat apa yang dapat Anda peroleh darinya. Seperti yang pernah dikatakan Zig Ziglar: “Orang tidak membeli karena alasan logis. Mereka membeli karena alasan emosional.” Pertimbangkan semua variabel menggunakan salah satu model di atas dan Anda akan mendapatkan keuntungan yang signifikan atas pesaing Anda.