Icon
Ansio konversiosta ostopolun eri vaiheille IABlogi

Ansio konversiosta ostopolun eri vaiheille

25.06.2013 | Ismo Tenkanen

IAB Interact -seminaarissa Barcelonassa toukokuussa 2013 toistuivat tietyt ajankohtaiset teemat useaan kertaan. Yksi näistä oli Attribution modeling, suomeksi usein käännetty vain attribuutiomallinnus, tai hieman valaisevammin ”vaikuttavuuden mallinnus”, joka ei välttämättä monelle suomalaiselle vielä sanonut mitään, mutta web-analytiikka- ja markkinointianalytiikka-ihmisille on tullut toki tutuksi viime aikoina. Mistä siis on kyse?

Vaikuttavuuden mallinnuksella tarkoitetaan konversion arvon jyvittämistä monikanavaisuus-tarkastelussa eri tavoin. Klassinen web-analytiikka, kuten Google Analytics, kun tunnetusti antoi krediittiä syntyneestä ostotapahtumasta tai muusta konversiosta vain sille viimeiselle liikenteen lähteelle ennen konversiota – joka tietenkin oli usein hakukone. Attribuutiomallinnuksessa voidaan valita hyvin erilaisia painotuksia sille, annetaanko esim. 100 euron ostoksesta koko 100 euron ansio ensimmäiselle vai viimeiselle liikenteen lähteelle, vaiko tasaisemmin ostopolun eri vaiheille.

Otetaan yksinkertainen esimerkki. Asiakas, joka ostaa verkkopalvelusta, on ennen ostotapahtumaa vieraillut palvelussa neljä kertaa. Ensin hän vieraili palvelussa klikattuaan banner-mainosta, toisen kerran nähtyään uutiskirjekampanjan, josta hän klikkasi sähköpostista itsensä verkkopalveluun. Kolmannella kerralla hän tuli palveluun hakukoneen kautta, ja neljännen kerran jo suoraan, kun muisti palveluntarjoajan domainin ja kirjoitti tämän verkko-osoitteen suoraan selaimeensa. Osto tapahtui siis tämän neljännen vierailun jälkeen.

Klassinen web-analytiikka kirjaisi kaiken ansion konversiosta viimeiselle liikenteen lähteelle ennen kauppaa, joka oli suora tulo sivustolle. Jos se oli 100 euron osto, kirjattaisiin siis 100 euroa suoran tulon ansioksi, ja muut liikenteen lähteet eivät saisi mitään ansiota, vaikka vaikuttivat ostopolun aiemmissa vaiheissa. Jokainen ymmärtää, että nyt ei mene oikein, vaan ansiota konversiosta tulisi jakaa muillekin liikenteen lähteille, jotka edelsivät viimeistä klikkiä.

Attribuutiomallinnuksessa voidaan valita erilaisten valmiiden tai itse säädettävien mallien perusteella, miten ostopolun varhaisempia vaiheita palkitaan syntyneistä konversioista. Voidaan myös valita malli, jonka mukaan ansio annetaankin 100-prosenttisesti ensimmäiselleliikenteen lähteelle, eli sille, joka alun perin toi asiakkaan verkkopalveluun. Tai voidaan valita esimerkiksi U-muotoinen mallinnus, jossa painotetaan ensimmäistä ja viimeistä lähdettä eniten, esim. 40 % konversiosta molemmille, ja loput 20 % jaettaisiin näiden välisille liikenteen lähteille. Esimerkkimme tapauksessa U-muotoinen mallinnus antaisi 100 euron ostosta 40 euron ansion bannerille ja samoin 40 euroa suoralle tulolle, ja 10 euron arvon uutiskirjeelle ja hakukoneelle, jotka olivat ostopolulla ensimmäisen ja viimeisen klikin välissä.

Mikä on oikea mallinnus?

Tämän jälkeen tietenkin lukija kysyy, mikä näistä olisi oikea malli omalle verkkopalvelulle? Analytiikkatyökalu ei tätä vastausta suoraan anna, koska eri toimialoilla ostoprosessi on hyvin erilainen. Joillakin aloilla ostoprosessi on lyhyt ja hyvin suoraviivainen, jolloin voitaisiin hyvin kreditoida ensimmäistä liikenteen lähdettä jopa 100 % ostoksesta. Joillakin toimialoilla ostoprosessi on puolestaan hyvin pitkäkestoinen, ja asiakkaat saattavat ennen ostopäätöstä tehdä useanlaisia erilaisia hakuja hakukoneilla ja etsiä suosituksia ja arvioita sosiaalisesta mediasta. Silloin tietenkin olisi perustelua jakaa myös ansio ostosta paljon tasaisemmin eri lähteiden kesken.

Yhtä kaikki, jo pelkän mallinnuksen pohtiminen avaa markkinoijan ajatusmaailman monikanavaisuuteen ja sen ymmärtämiseen, että asiakkaan ostoprosessi on usein paljon monisäikeisempi kuin mitä vanha yksioikoinen Web-analytiikka antoi ymmärtää. Paine monikanavaisuuden tarkasteluun ja attribuutio-mallinnuksiin on lähtenyt sosiaalisen median yleistymisen myötä, jolloin on alettu ymmärtää, että suosittelut ja viitesivut – aivan kuten banner-mainontakin – vaikuttavat usein ostoprosessin varhaisissa vaiheissa, kun taas hakukoneet ja suora tulo sivustolle korostuvat juuri ennen kauppaa.

Kuvaavaa on, että attribuutio-mallinnusta ovat ensin lähteneet tarjoamaan kalliit ja pitkälle kehittyneet digitaalisen markkinoinnin raportointiohjelmistot, joihin on mahdollista syöttää vierailuja sosiaalisessa mediassa ja banner-mainonnan esityksiä, joita ei koskaan klikattu. Sen lisäksi attribuutiomallinnus julkaistiin viime viikolla esimerkiksi ilmaiseen Google Analyticsiin, joka analysoi tietenkin vain klikattuja tapahtumia, mutta jolle monikanavaisuuden ja ostopolun varhaisempien vaiheiden eli avustettujen tulosten tarkastelu on jo arkipäivää. Lue lisää: http://www.google.com/analytics/features/attribution.html

18.11.2022

Videomainonnalla menee kovaa Euroopassa ja Suomessa

IAB Europe julkaisee vuosittain AdEx Bencmark raportin, joka mittaa ja arvioi Euroopan digitaalisen mainonnan panostuksia kattaen kaikkiaan 28 eri markkinaa. Tästä täydessä AdEx raportissa kuvataan eri formaattien ja kanavien vaikutukset Euroopan digitaaliseen mainontaan, joka päätyi 30,5 prosentin vuotuiseen kasvuun vuonna 2021. Euroopan koko digitaalisen mainonnan panostukset olivat vuonna 2021 92 miljardia euroa.

lue lisää

15.11.2022

IAB Jäsenesittely: Aste Helsinki ja Teemu Martikainen

Tässä blogisarjassa tutustumme IAB:n uusiin jäseniin hieman paremmin! Nyt on vuorossa Aste Helsinki ja Teemu Martikainen

lue lisää

01.11.2022

Miten julkaisija voi aloittaa brand safety -työn?

Bränditurvallisuus eli brand safety on ollut digitaalisessa mainonnassa puheenaiheena jo vuosia. Sen tärkeys on vain korostunut viime vuosien tapahtumien - maailmanlaajuisen pandemian sekä Ukrainassa sodittavan sodan – takia. Varsinkin uutismediat ovat joutuneet arvioimaan tarkasti millaisessa sisällössä on sopivaa näyttää mainontaa, ja onko asiassa niin sanottuja harmaan sävyjä. Toinen tärkeä alue bränditurvallisuuden kannalta ovat palvelut, joissa sisältö on kävijöiden itse tekemää ja julkaisemaa, kuten myynti-ilmoitukset, blogit, vlogit yms., jotka kaikessa runsaudessaan voivat olla aivan laidasta laitaan; erittäin turvallista, tai erittäin haitallista brändeille.

lue lisää

24.10.2022

Brand Safetyn customointi mainostajaa varten

IAB Finlandin Mainonnan laatu -työryhmä toteuttaa syksyn aikana bränditurvallisuuteen liittyviä infograafeja, joiden tarkoitus on antaa mainostajille, toimistoille sekä julkaisijoille konkreettisia vinkkejä siitä, miten Brand Safetyn kanssa päästään konkreettisesti liikkeelle.

lue lisää