Στο σημερινό ψηφιακό τοπίο, οι καταναλωτές έρχονται σε επαφή με τα brands, μέσω πολλαπλών σημείων επαφής με διάφορα κανάλια. Από τις διαφημίσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης έως τα ενημερωτικά e-mails, από τα αποτελέσματα των μηχανών αναζήτησης έως τις επισκέψεις στο ηλεκτρονικό κατάστημα, αυτές ακριβώς οι αλληλεπιδράσεις κάνουν αρκετές φορές πολύπλοκη την πλοήγηση του πελάτη. Ο βαθμός κατανόησης αυτών των σημείων επαφής, όπως και η ακριβής μέτρηση απόδοσης της συμβολής τους, όσον αφορά τις μετατροπές, είναι απαραίτητη ώστε να βελτιστοποιήσουμε τις εκστρατείες digital marketing. Εδώ είναι που μπαίνει στο παιχνίδι η λεγόμενη: Μέτρηση Απόδοσης Όλων των Καναλιών. (Omnichannel Attribution)
Ένα από τα βασικά οφέλη του omnichannel attribution, είναι η ικανότητά του να παρέχει μια ολιστική εικόνα της πλοήγησης του πελάτη.
Η μέτρηση απόδοσης σε όλα τα κανάλια αναφέρεται στη διαδικασία ανάθεσης πιστώσεων, σε διαφορετικά κανάλια marketing και σημείων επαφής, βασιζόμενη στην μέτρηση των ξεχωριστών επιρροών της προώθησης, των κερδοφόρων μετατροπών. Εν ολίγοις, η παροχή μια ολιστικής εικόνας της πλοήγησης του πελάτη και των συνολικών πιστώσεων / αγορών του. Αυτό το σύστημα, ξεπερνά τα παραδοσιακά μοντέλα απόδοσης ενός μονού σημείου επαφής, όπως π.χ. η απόδοση του τελευταίου κλικ, και αντ΄ αυτού λαμβάνει υπόψη ολόκληρο το ‘ταξίδι’ του πελάτη. Αναλύοντας τις αλληλεπιδράσεις σε πολλαπλά κανάλια, οι marketers μπορούν να αποκτήσουν πολύτιμες πληροφορίες σχετικά με την αποτελεσματικότητα των προσπαθειών marketing και να λάβουν αποφάσεις, βάσει δεδομένων, για τη καλύτερη βελτιστοποίηση των εκστρατειών τους.
Ένα από τα βασικά οφέλη του omnichannel attribution, όπως αναφέρθηκε και προηγουμένως, είναι η ικανότητά του να παρέχει μια ολιστική εικόνα της πλοήγησης του πελάτη. Επιτρέπει στους marketers να κατανοήσουν πώς τα διάφορα σημεία επαφής συνεργάζονται, ώστε να οδηγήσουν σε επιτυχημένες μετατροπές. Για παράδειγμα, ένας πελάτης μπορεί πρώτα να ανακαλύψει ένα εμπορικό σήμα μέσω μιας διαφήμισης που είδε στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, στη συνέχεια να επισκεφθεί τον ιστότοπο μέσω μιας μηχανής αναζήτησης και, τέλος, να πραγματοποιήσει μια αγορά στο κατάστημα.
Δίνοντας προσοχή σε κάθε σημείο επαφής, οι marketers μπορούν να εντοπίσουν τα κανάλια με τη μεγαλύτερη επιρροή και να διαχειριστούν ανάλογα την κατανομή του προϋπολογισμού τους.
Η εφαρμογή της μέτρησης αποδοτικότητας σε όλα τα κανάλια online πλοήγησης των καταναλωτών, απαιτεί ισχυρές δυνατότητες παρακολούθησης και ανάλυσης. Οι marketers οφείλουν να συλλέγουν δεδομένα από διάφορες πηγές, συμπεριλαμβανομένων των αναλύσεων ιστότοπων, των συστημάτων CRM, των διαφημιστικών πλατφορμών και άλλων.
Τα προηγμένα μοντέλα μέτρησης της απόδοσης, όπως η απόδοση βάσει δεδομένων ή αλγορίθμων, χρησιμοποιούν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης (machine learning algorithms) για την ανάλυση μεγάλων βάσεων δεδομένων, όπως και τον προσδιορισμό της συμβολής κάθε σημείου επαφής. Αυτά τα μοντέλα λαμβάνουν υπόψη διάφορους παράγοντες, όπως η χρονική αποσύνθεση (time decay), η στάθμιση βάσει θέσης (position-based weighting) και τα μοτίβα συμπεριφοράς των πελατών (CRM), για να παρέχουν μετρήσεις απόδοσης, με την μεγαλύτερη δυνατή ακρίβεια.
Κατά συνέπεια, η μέτρηση απόδοσης σε όλα τα κανάλια αποτελεί ζωτικής σημασίας στοιχείο των σύγχρονων, επιτυχημένων εκστρατειών ψηφιακού μάρκετινγκ. Με την κατανόηση του αντίκτυπου των πολλαπλών σημείων επαφής και της ακριβής μέτρησης απόδοσης της συμβολής τους, όσον αφορά τις μετατροπές, οι marketers μπορούν να βελτιστοποιήσουν τις στρατηγικές τους, να κατανείμουν αποτελεσματικά τον προϋπολογισμό τους και να παρέχουν πιο εξατομικευμένες και σχετικές εμπειρίες στους πελάτες τους. Η επένδυση σε αξιόπιστα εργαλεία παρακολούθησης και ανάλυσης, όπως και η υιοθέτηση προηγμένων μοντέλων μέτρησης απόδοσης, επιτρέπει στους marketers να αποκτούν πολύτιμες πληροφορίες και επομένως να οδηγούνται στα καλύτερα δυνατά αποτελέσματα, σε ένα άκρως ανταγωνιστικό ψηφιακό τοπίο.