Attribusjonsmodellering i digital markedsføring: Hva er det og hvorfor det er viktig?

I dagens digitale markedsplass er attribusjonsmodellering en viktig del av markedsføringstaktikken. Ved hjelp av datadrevne modeller kan markedsførere forstå hvordan ulike kanaler påvirker kundereisen og bidrar til salg. Men hva er attribusjonsmodellering, og hvorfor er det så viktig for digital markedsføring?

Hva er attribusjonsmodellering?

En kundereise kan bestå av mange kontaktpunkter med en merkevare eller et produkt, og det kan være vanskelig å avgjøre hvilken kanal som skal få æren av et salg. En datadrevet attribusjonsmodell kan hjelpe markedsførere med å fordele kreditten mellom ulike kanaler basert på data om hvordan kundene faktisk oppfører seg.

Ulike typer av attribusjonsmodeller

Tradisjonelt har mange markedsførere brukt "last-click" der kun den siste kanalen får ære for salget. En annen mye brukt er "lineær" attribusjonsmodell, der alle kanaler får like stor kreditt for et salg. Det er imidlertid et problem med begge disse. Man tar man ikke hensyn til at noen kanaler kan ha større påvirkning enn andre på kundens beslutning om å kjøpe et produkt. En relativt ny, mer presis og mer avansert tilnærming er å bruke en datadrevet attribusjonsmodell. Her vil  kanaler som skaper bevissthet og interesse for produktet får mer kreditt i begynnelsen av kundereisen, mens kanaler som er mer direkte knyttet til salg, får mer kreditt på slutten av kundereisen.

‍

Hvordan kan attribusjonsmodellering påvirke markedsføringstrategien?

En datadrevet attribusjonsmodell kan ha stor effekt på en bedrifts markedsføringsstrategi. Ved å forstå hvilke kanaler som bidrar mest til salg, kan markedsførere investere mer penger og ressurser i disse kanalene og dermed øke avkastningen på markedsføringsinvesteringene. Det kan også hjelpe markedsførere med å justere budsjettene og optimalisere kampanjer for å maksimere effektiviteten.

Maskinlæring og attribusjonsmodellering

Maskinlæring vil spille en stadig større rolle i fremtidens attribusjonsmodellering. Ved å bruke maskinlæring kan man identifisere mønstre og trender i store datasett som mennesker ikke nødvendigvis ville ha oppdaget på egen hånd. Det kan også hjelpe med å lage mer avanserte modeller som tar hensyn til flere variabler, som for eksempel tidspunkt, geografisk lokasjon og annen demografisk informasjon.

Hvordan fungerer attribusjonsmodellering i praksis?

Attribusjonsmodellering handler om å forstå hvordan ulike kanaler påvirker kundereisen og bidrar til salg. Men hvordan fungerer det i praksis? Her er en kort oversikt:

1. Samle data fra ulike kilder. For å kunne lage en effektiv attribusjonsmodell må man samle inn data fra ulike kilder, for eksempel Google Analytics, Meta Ads Manager, Google ads og e-postmarkedsføring. Jo flere kilder man har, jo mer nøyaktig kan man lage modellen.
2. Analyser dataen. Når man har samlet inn dataen, må man analysere den for å forstå hvordan ulike kanaler påvirker kundereisen. Dette krever en god forståelse av statistikk og dataanalyse.
3. Velg en attribusjonsmodell. Når man har analysert dataen, må man velge en attribusjonsmodell som passer best til bedriftens behov. Dette kan være en lineær modell, "last-click" modell i tilfeller hvor man ikke har mye data. Dersom man har nok data vil det lønne seg med en mer avansert modell, nemlig datadrevet attribusjon.
4. Optimaliser modellen. Attribusjonsmodellen må kontinuerlig overvåkes og justeres over tid, basert på endringer i markedsføringstaktikker og kundeadferd. Dette krever en god forståelse av markedsføring og dataanalyse.
5. Ta beslutninger basert på modellen. Når man har en effektiv attribusjonsmodell, kan man ta mer informerte beslutninger om budsjetter og kampanjer. Man kan også identifisere hvilke kanaler som gir størst avkastning på investeringen, og justere markedsføringsstrategien deretter.

‍

‍