Γιατί το Last-Click Attribution είναι ξεπερασμένο — και τί να επιλέξετε αντί για αυτό στο Σύγχρονο Ηλεκτρονικό Εμπόριο

Εισαγωγή
Για χρόνια, οι marketers και οι επιχειρήσεις ηλεκτρονικού εμπορίου βασίζονταν στο μοντέλο απόδοσης τελευταίου κλικ (last-click attribution) για να μετρήσουν την αποτελεσματικότητα των καμπανιών τους. Το μοντέλο είναι απλό: η πώληση πιστώνεται στο τελευταίο σημείο επαφής πριν από τη μετατροπή. Όμως στο σημερινό πολύπλοκο ψηφιακό τοπίο, όπου οι καταναλωτές αλληλεπιδρούν με ένα brand πολλές φορές πριν αγοράσουν, αυτό το μοντέλο δεν αποτυπώνει όλη την εικόνα.

Σε αυτό το άρθρο θα εξετάσουμε γιατί το last-click attribution δεν ανταποκρίνεται πλέον στις ανάγκες του σύγχρονου ecommerce και ποια μοντέλα αποδίδουν πιο ακριβή και χρήσιμα insights.

Γιατί το Last-Click Attribution δεν επαρκεί πλέον

Απλουστεύει υπερβολικά το ταξίδι του πελάτη
Οι σύγχρονοι καταναλωτές αλληλεπιδρούν με τα brands μέσω πολλών καναλιών—αναζήτηση, social media, email, διαφημίσεις, influencer περιεχόμενο και άλλα. Όταν η πίστωση δίνεται μόνο στην τελευταία αλληλεπίδραση, αγνοούνται οι προηγούμενες επαφές που μπορεί να δημιούργησαν επίγνωση ή εμπιστοσύνη.

Οδηγεί σε λανθασμένη κατανομή του budget
Όταν μόνο το τελευταίο κλικ πιστώνεται για την πώληση, το budget τείνει να κατευθύνεται υπερβολικά σε ενέργειες στο τέλος της διοχέτευσης (π.χ. retargeting ή branded search ads), εις βάρος στρατηγικών κορυφής όπως το περιεχόμενο, τα social ή το video, που είναι κρίσιμα για την καλλιέργεια του ενδιαφέροντος.

Δεν αποτυπώνει τη συμπεριφορά μεταξύ συσκευών
Οι χρήστες συχνά ξεκινούν την αναζήτηση σε μία συσκευή (όπως το κινητό) και ολοκληρώνουν την αγορά σε άλλη (π.χ. laptop). Το μοντέλο last-click συχνά αποτυγχάνει να παρακολουθήσει αυτή τη συμπεριφορά σωστά, οδηγώντας σε ανακριβή δεδομένα απόδοσης.

Καλύτερα Μοντέλα Απόδοσης για το σύγχρονο Ecommerce

Για να αποκτήσετε μια πιο πλήρη εικόνα του τι οδηγεί σε μετατροπές, οι marketers στρέφονται σε πιο εξελιγμένα μοντέλα απόδοσης:

1. Γραμμική Απόδοση (Linear Attribution)

Κατανέμει ισότιμα την πίστωση σε όλα τα σημεία επαφής κατά το ταξίδι του πελάτη. Δίνει έμφαση σε ολόκληρη τη διαδρομή και όχι μόνο στο τέλος.
Κατάλληλο για: Brands με πολυκαναλικές καμπάνιες που θέλουν μια ισορροπημένη εικόνα της διοχέτευσης.

2. Απόδοση με Χρονική Αποδυνάμωση (Time Decay Attribution)

Δίνει μεγαλύτερη πίστωση στις αλληλεπιδράσεις που έγιναν πιο κοντά στη μετατροπή, χωρίς να αγνοεί τις προηγούμενες.
Κατάλληλο για: Προϊόντα υψηλής σκέψης με μακρύτερο κύκλο αγορών.

3. Απόδοση με βάση τη Θέση (U-Shaped Attribution)

Δίνει το 40% της πίστωσης στην πρώτη και την τελευταία αλληλεπίδραση, και μοιράζει το υπόλοιπο 20% στις ενδιάμεσες επαφές.
Κατάλληλο για: Brands που εστιάζουν τόσο στην απόκτηση όσο και στη μετατροπή πελατών.

4. Απόδοση με Βάση τα Δεδομένα (Data-Driven Attribution)

Χρησιμοποιεί machine learning για να αποδώσει την πίστωση με βάση τον πραγματικό αντίκτυπο κάθε καναλιού, προσαρμοσμένο στα δικά σας δεδομένα.
Κατάλληλο για: Εταιρείες με αρκετό όγκο δεδομένων και πρόσβαση σε πλατφόρμες όπως το Google Analytics 4 ή άλλα συστήματα με machine learning attribution.

Πώς να Επιλέξετε το Κατάλληλο Μοντέλο Απόδοσης

Ξεκινήστε αναλύοντας το ταξίδι του πελάτη σας. Αναρωτηθείτε:

• Πόσα σημεία επαφής προηγούνται συνήθως της μετατροπής;
  
• Ποια κανάλια συμμετέχουν στην κορυφή, στη μέση και στο τέλος της διοχέτευσης; Είναι σημαντικό να ρυθμίσετε διαφορετικές μετρήσεις για ένα κανάλι ανακάλυψης και μια μηχανή αναζήτησης
  
• Διαθέτετε την απαραίτητη υποδομή δεδομένων για πιο εξελιγμένα μοντέλα;
  

Υιοθετώντας ένα πιο ολιστικό μοντέλο, μπορείτε να πάρετε πιο έξυπνες αποφάσεις marketing. Θα κατανοείτε όχι μόνο ποιος έκανε το τελευταίο κλικ, αλλά γιατί έφτασε εκεί και τι τον οδήγησε σε αυτή τη διαδρομή.