Come misurare le performance nell’era delle false attribuzioni

Cosa sono le attribuzioni

Comprendere i modelli e le finestre di attribuzione che ogni piattaforma ci mette a disposizione, e riuscire a valutare l’impatto che questi hanno sul nostro business o sul progetto che stiamo seguendo, è diventato oggi di cruciale importanza per poter misurare le performance.

Partiamo dal principio, a cosa servono le attribuzioni?

1. Ad indicarci quale canale sta portando più lead/vendite e revenue;
2. Ad identificare quale touchpoint ha un valore più alto per il cliente finale;
3. A pianificare la strategia e la distribuzione del budget multi canale;
4. A identificare la customer journey del cliente finale.

È importante comprendere che ogni piattaforma ha i propri modelli di attribuzione e differenti finestre di attribuzione.

Sulla piattaforma di advertising di Meta (Facebook Ads e Instagram Ads) troviamo 2 modelli di attribuzione:

1. Click-through attribution: viene attribuita una conversione (ad es. Vendita o lead) sul click dell’inserzione;
2. View-through attribution: viene attribuita una conversione sull’impression di un’inserzione.

Nello specifico 4 sono le finestre di attribuzione su Facebook:

1. 1 day click;
2. 7 day click;
3. 1 day click o 1 day view;
4. 7 day click o 1 day view.

Sulla piattaforma Google Ads troviamo invece 6 differenti modelli di attribuzione:

1. Ultimo clic: attribuisce tutto il merito della conversione all’annuncio su cui è stato effettuato l’ultimo clic e alla parola chiave corrispondente;
2. Primo clic: attribuisce tutto il merito della conversione all’annuncio su cui è stato effettuato il primo clic e alla parola chiave corrispondente;
3. Lineare: distribuisce il merito della conversione equamente su tutte le interazioni con l’annuncio lungo il percorso;
4. Decadimento temporale: attribuisce un merito maggiore alle interazioni con gli annunci che si sono verificate più a ridosso della conversione. Il merito viene distribuito utilizzando un tempo di dimezzamento di 7 giorni. In altre parole, un’interazione con l’annuncio verificatasi 8 giorni prima di una conversione riceve metà del merito di una risalente a 1 giorno prima di una conversione;
5. In base alla posizione: assegna il 40% del merito sia alla prima sia all’ultima interazione con l’annuncio e le parole chiave corrispondenti, mentre il restante 20% viene distribuito sulle altre interazioni con l’annuncio lungo il percorso;
6. Basato sui dati: distribuisce il merito della conversione in base ai dati passati relativi a questa azione di conversione. È diverso dagli altri modelli, in quanto utilizza i dati del tuo account per calcolare il contributo effettivo di ogni interazione lungo il percorso di conversione. L’attribuzione basata sui dati è il modello di attribuzione predefinito per la maggior parte delle azioni di conversione.

Scegliere il giusto modello di attribuzione è molto importante per valutare al meglio la performance di ciascun canale e di ciascuna campagna, per poter effettuare la scelta migliore è importante ragionare sulla customer journey.

Lo strumento di confronto modelli di attribuzione può inoltre aiutarci ad effettuare dei ragionamenti paragonando modelli differenti e guardando come questo incide sull’attribuzione delle conversioni.

Qui un ulteriore approfondimento dal blog sul tema Attribuzioni.

IOS 14.5 e impatto sulle performance

Dal 26 aprile del 2021, con l’arrivo di IOS 14 e poi IOS 14.5, monitorare le performance delle campagne è diventato estremamente più complesso.
Le piattaforme hanno dovuto evolversi in maniera veloce e ciò ha portato un periodo di instabilità ma soprattutto di incertezza su quali strumenti si avessero a disposizione per poter ritornare a tracciare e a monitorare le performance in maniera ottimale.

Tra i vari cambiamenti, quelli che hanno impattato di più il monitoring delle performance sono:

• Finestre di dealy attribution allungate;
• Mancate attribuzioni (non riusciamo più a tracciare tutti gli utenti);
• Audience di Remarketing o pubblici simili che non funzionano più come prima;
• Stime di attribuzioni non sempre realistiche.

Per un ulteriore approfondimento su IOS 14.5 ti consigliamo di leggere questo articolo del blog, scritto da Simone Razza, Facebook Ads specialist di Loop.

A questo punto vi starete chiedendo: quali sono gli strumenti che abbiamo a disposizione per poter prendere delle decisioni corrette, a fronte di questi cambiamenti? Vediamone alcuni insieme.

Cosa sono i parametri UTM e perché possono aiutarci

Gli UTM sono dei parametri che ti permettono di aggiungere delle informazioni ai tuoi URL che possono darti indicazione sull’efficacia generale delle tue campagne, su qualsiasi sorgente di traffico (ad es. Campagne Google, campagne Facebook, altri social, testate giornalistiche, ecc..).

I parametri UTM sono strettamente legati ad un link, quindi le informazioni vengono inviate solamente quando un utente fa clic su un link che presenta all’interno gli utm. A questo punto i parametri aggiunti vengono inviati ad Analytics e i relativi dati sono disponibili nei rapporti Campagne.

Ecco come si presenta, ad esempio, un URL con i parametri UTM inseriti:
https://loopsrl.agency/?utm_source=facebook&utm_medium=cpc&utm_campaign=blog

Ci sono 3 parametri UTM obbligatori che vanno indicati per poter generare un link con UTM funzionanti:

• Utm_source: puoi usarlo per identificare l’inserzionista, il sito, la pubblicazione ecc. che sta inviando traffico alla tua proprietà, ad esempio Google, Facebook, tiktok, corriere della sera;
• Utm_medium: ti permette di identificare il mezzo pubblicitario o di marketing (ad esempio CPC, banner, email);
• Utm_campaign: permette di identificare il nome della campagna relativa a un prodotto, un periodo (es. Natale, black friday), il suo codice promozionale o altro.

Ci sono poi 2 parametri facoltativi che puoi scegliere di usare e che ti permettono di specificare ulteriori dettagli della tua campagna:

• Utm_term: puoi utilizzarlo per identificare le parole chiave di ricerca a pagamento delle tue campagne search, oppure distinguere le audience delle tue campagne social;
• Utm_content: puoi utilizzare questo parametro per distinguere il singolo annuncio della tua campagna Google o Social.

Utilizzare gli UTM ti permetterà poi di ritrovare i dati di performance su Google Analytics divisi per ogni parametro, e poter valutare al meglio l’impatto delle tue campagne.

Qui un esempio di visualizzazione su Google Analytics per Campagna.

Un ottimo modo per utilizzare gli UTM al meglio e inserirsi nella vostra gestione quotidiana delle campagne è quella di impostare un template che vi permetta di strutturare gli URL sempre allo stesso modo.

Un esempio di struttura per URL da utilizzare su campagne FB può essere:

• Utm_source: Facebook;
• Utm_medium: paid;
• Utm_campaign: campaign name;
• Utm_content: adset name;
• Utm_term: ad name.

Un esempio di struttura per URL da utilizzare su campagne mail invece può essere:

• Utm_source: email;
• Utm_medium: campaign-email;
• Utm_campaign: campaign name e send date;
• Utm_content: nome email;
• Utm_term: variante (es. test su oggetti diversi).

(Qui trovate una guida su come usarli all’interno delle vostre strategie di Facebook ads).

Sicuramente gli UTM possono esserci di aiuto per riuscire a interpretare al meglio i dati di performance e attribuire il giusto valore alle singole sorgenti e alle singole campagne. Vi consigliamo pertanto di utilizzarli sempre dove possibile.

Analizza le performance concentrandoti sui KPI che contano

La customer journey è sempre più complessa. Gli utenti passano da un dispositivo all’altro, da un’app a un browser passando dai social, da Youtube o da una ricerca Google, per poi arrivare alla conversione finale. Ed è sempre più complicato attribuire il giusto peso a ogni touch point, a ogni campagna e a ogni strumento utilizzato per generare traffico.

Questa complessità si aggiunge alle limitazioni in seguito all’arrivo di IOS14. Ci costringe a ragionare in modo differente per comprendere al meglio le performance delle nostre campagne, in quanto sarà sempre più difficile riuscire ad avere dati precisi di attribuzione ad ogni singola fonte.

Per questo motivo è sempre più importante concentrarsi su KPI importanti di performance che ci permettano di ragionare a livello macro e riuscire a comprendere la sostenibilità del nostro progetto rispetto agli investimenti fatti in adv. E non solo.

Ecco alcuni KPI estremamente importanti:

• MER (marketing efficiency ratio): si calcola con la formula revenue totale/spesa totale da tutti i canali di marketing e ci permette di avere una visuale d’insieme sull’effetto dell’adv nella crescita del nostro business. Monitorare questo indicatore a livello settimanale, mensile, trimestrale o paragonando periodi differenti ci permette di capire meglio quali azioni di marketing sono state più efficaci e di impatto a livello di revenue. E’ sicuramente un indicatore globale molto importante che consiglio di inserire in tutti i vostri report e che vi da una visione d’insieme dell’andamento, senza soffermarsi sul singolo canale o la singola campagna;
  
• CAC (customer acquisition cost): si calcola con la formula spesa totale da tutti i canali di marketing/totale clienti acquisiti (in riferimento a un determinato periodo). Il CAC misura il costo di acquisizione di un nuovo cliente, e anche questo indicatore ci permette di ragionare in maniera globale sul nostro business per comprendere a quale costo stiamo acquisendo nuovi clienti e se questo è sostenibile rispetto poi ai ricavi che un cliente mediamente genera;
  
• LTV (lifetime value): il lifetime value indica il revenue che l’azienda riesce a ricavare in tutta la durata della relazione con un cliente. La formula per calcolare il lifetime value è:

CLV = AOV (average order value) * Average Order Frequency (AOF) * Average Customer Lifespan (ACL)
AOV = valore dell’ordine medio = Fatturato / Numero Ordini
AOF = frequenza ordine medio = Numero ordini/ numero clienti
ACL = durata media vita cliente = 1/tasso di abbandono (churn rate)
Churn rate = (Clienti persi/Clienti totali) x 100

Il churn rate ci permette di capire per quanto tempo un cliente acquisito inizialmente rimane cliente e continua a riacquistare. Esempio se ad Agosto acquisisco 100 clienti e di questi 100 ne perdo 10 il mese successivo il nostro churn rate sarà (10/100)*100 -> 10% di churn rate mensile:

• CPO (cost per order) : a differenza del CAC che ci permette di capire il costo per l’acquisto di un nuovo utente, il CPO ci permette di avere un dato più generico del costo per ogni ordine generato e tiene conto anche dei Riacquisti.

Avere ben chiare queste metriche e tenerle monitorate nei vostri progetti online è sicuramente di vitale importanza per riuscire a gestire progetti sostenibili e profittevoli e poter valutare al meglio l’impatto di ogni azione, di advertising e non solo.

Tool per le analisi delle performance

Nei paragrafi precedenti abbiamo introdotto gli UTM e abbiamo visto come questi possono aiutarci a tracciare conversioni e analizzare le performance delle campagne.

Abbiamo poi introdotto i KPI principali da tenere in considerazione per poter effettuare delle analisi corrette anche long term.

In supporto a questo possiamo valutare anche di utilizzare strumenti esterni che ci aiutano a recuperare parte delle conversioni perse e/o non tracciate post IOS.

1. Conversioni Offline: ci permettono di integrare piattaforma adv e back-end per recuperare potenziali conversioni non tracciate, attribuendole correttamente alla giusta campagna/ad;
2. Tool di tracciamento e multi touch attribution esterni  qui si annoverano tantissimi tool nati negli ultimi anni tra cui: Triple Whale, Wicked Reports, Northbeam e tanti altri.

Ma come funzionano questi tool e quali sono i PRO e i CONTRO di utilizzarli?

Pro

• Integrazione dati: permettono di ripulire i dati deduplicandoli e modellando i first-party data per poter prendere decisioni migliori;
• Attraverso l’utilizzo di un loro pixel integrativo e di utm forniti da ogni tool ti aiutano a tracciare ed attribuire le conversioni alle corrette campagne;
• Riescono a ricreare la customer journey dell’utente e indicarti tutti i touchpoint in maniera aggregata;
• Tengono traccia anche delle conversioni offline sia per fb che per google.

Contro

• Hanno pricing elevati, partono dai 300$+ al mese e la fee aumenta in base allo spending/numero di clienti/sessioni;
• Sono utili solo ed esclusivamente se hai molti dati e spending medio alti;
• Quasi tutti non si integrano all’interno delle piattaforme adv ma hanno delle proprie dashboard da dover monitorare i dati (maggior carico di lavoro).

Considerazioni finali

Come avrete capito, per misurare le performance al meglio è indispensabile non limitarsi più ad effettuare analisi di short term e in piattaforma. Occorre esportare i dati, utilizzare dashboard esterne che integrano dati di back-end e piattaforme adv ed analizzare metriche di business molto più complete del CPA (costo per acquisto) e del Roas di piattaforma.

Avere un’analisi dettagliata dei costi fissi e variabili, del cashflow, del tasso di crescita stimato, del valore reale di un cliente vi permetterà non solo di effettuare scelte di business matematicamente corrette ma anche di riuscire a scalarlo in maniera profittevole senza rischiare di rimanere impantanati per mesi se non anni.

Fonti Articolo “Come misurare le performance nell’era delle false attribuzioni”

• Attribution model: https://agencyanalytics.com/blog/marketing-attribution-models
• Facebook Attribution Model: https://www.facebook.com/business/help/370704083280490?id=399393560487908
• Google Ads Attribution Model: https://support.google.com/google-ads/answer/6259715?hl=en
• Marketing attribution guide: https://www.ruleranalytics.com/blog/click-attribution/marketing-attribution-guide/
• Marketing Attribution Software and Tools: https://www.ruleranalytics.com/blog/analytics/marketing-attribution-software/
• Articolo completo su attribution: https://martech.org/marketing-attribution-what-it-is-and-how-it-identifies-vital-customer-touchpoints/
• Marketing mix modeling vs attribution: https://supermetrics.com/blog/marketing-mix-modeling-vs-attribution