Il modello di attribuzione del marketing è il criterio con cui si assegna il merito di una conversione, come un acquisto o una registrazione, ai diversi punti di contatto che l’utente ha incontrato lungo il proprio percorso. In un contesto digitale in cui un cliente può vedere un annuncio, cliccare una ricerca organica, aprire un’email e poi convertire, stabilire quale canale abbia “causato” il risultato è un problema aperto e rilevante per chi gestisce budget e strategie.
La scelta del modello di attribuzione non è neutrale: influisce sulla valutazione delle campagne, sulla distribuzione degli investimenti e sulla lettura delle performance. Modelli diversi applicati agli stessi dati possono produrre conclusioni opposte, per esempio premiando la ricerca a pagamento invece della posta elettronica o viceversa. Per questa ragione il modello va scelto in base agli obiettivi di business, alla lunghezza del ciclo di vendita e alla disponibilità di dati affidabili.
Che cosa significa attribuzione nel marketing
L’attribuzione è l’insieme delle tecniche che collegano un risultato osservabile, detto conversione, a uno o più eventi precedenti compiuti dall’utente. Tali eventi sono chiamati punti di contatto e possono appartenere a canali diversi, come la ricerca organica, la pubblicità sui motori, i social network, la posta elettronica o l’accesso diretto.
Senza un modello di attribuzione, ogni canale tende a rivendicare il merito della conversione secondo la propria metrica interna, generando una somma di risultati superiore al totale reale. Il modello introduce una regola condivisa per ripartire il credito ed evitare il cosiddetto doppio conteggio.
I modelli di attribuzione più diffusi
I modelli tradizionali si distinguono per il modo in cui distribuiscono il credito tra i punti di contatto. Alcuni assegnano tutto il merito a un solo evento, altri lo ripartiscono in modo uniforme o ponderato.
Modelli a punto singolo
Il modello a ultimo clic attribuisce la conversione all’ultimo punto di contatto prima della conversione. Il modello a primo clic la attribuisce al primo. Entrambi sono semplici da implementare, ma ignorano il contributo degli altri canali e tendono a sovrastimare rispettivamente le attività di chiusura e quelle di scoperta.
Modelli multi punto di contatto
Il modello lineare divide il credito in parti uguali tra tutti i punti di contatto. Il modello a decadimento temporale assegna più peso agli eventi più vicini alla conversione. Il modello basato sulla posizione, detto anche a forma di U, attribuisce peso maggiore al primo e all’ultimo punto di contatto, distribuendo il resto tra quelli intermedi.
Modelli basati sui dati
I modelli basati sui dati utilizzano tecniche statistiche per stimare il contributo di ciascun punto di contatto a partire dai dati storici di conversione. Rispetto ai modelli a regola fissa, si adattano al comportamento osservato, ma richiedono volumi di dati sufficienti e una buona qualità delle misurazioni.
Confronto tra i principali modelli
| Modello | Criterio di ripartizione | Vantaggio principale | Limite principale |
|---|---|---|---|
| Ultimo clic | Tutto il credito all’ultimo punto di contatto | Semplicità e immediatezza di lettura | Ignora le fasi di scoperta e considerazione |
| Primo clic | Tutto il credito al primo punto di contatto | Valorizza le attività di acquisizione | Trascura i canali che favoriscono la chiusura |
| Lineare | Credito uguale tra tutti i punti di contatto | Distribuzione equa e trasparente | Non distingue il peso reale dei diversi eventi |
| Decadimento temporale | Peso maggiore agli eventi più vicini alla conversione | Riflette l’urgenza dell’ultima fase | Puo’ penalizzare i canali di scoperta |
| Basato sulla posizione | Peso maggiore al primo e all’ultimo evento | Bilancia acquisizione e chiusura | Richiede una scelta arbitraria dei pesi |
| Basato sui dati | Stima statistica del contributo di ogni evento | Si adatta ai dati osservati | Necessita di grandi volumi e misurazioni accurate |
Come scegliere il modello adatto
La scelta dipende dagli obiettivi e dal contesto. Un ciclo di vendita breve e impulsivo può trarre vantaggio da un modello a ultimo clic, mentre un percorso lungo e articolato richiede un modello multi punto di contatto o basato sui dati.
- Definire con chiarezza quali conversioni contano per il business e come vengono misurate.
- Mappare tutti i canali e i punti di contatto disponibili nel percorso dell’utente.
- Verificare la qualità dei dati, inclusa la coerenza tra le diverse fonti di misurazione.
- Stabilire se l’obiettivo privilegia l’acquisizione, la conversione o entrambe.
- Confrontare i risultati di almeno due modelli sugli stessi dati per individuare le differenze.
- Documentare le ipotesi e i pesi adottati, così da rendere le scelte verificabili nel tempo.
- Rivedere periodicamente il modello al variare di canali, pubblico e strategie.
- Comunicare i risultati con chiarezza, evitando di presentare un solo modello come verità assoluta.
Domande frequenti
Che differenza c’è tra attribuzione e misurazione?
La misurazione rileva ciò che accade, per esempio il numero di conversioni e di clic. L’attribuzione stabilisce a quali punti di contatto assegnare il merito di quelle conversioni, ed è quindi un passaggio successivo e interpretativo.
Quale modello di attribuzione è il migliore?
Non esiste un modello migliore in assoluto. Il modello più adatto dipende dagli obiettivi, dalla durata del percorso di acquisto e dalla qualità dei dati disponibili.
Perché i diversi modelli producono risultati differenti?
Perché distribuiscono il credito secondo regole diverse. Lo stesso insieme di conversioni può premiare un canale in un modello e penalizzarlo in un altro, senza che i dati di partenza cambino.
Il modello a ultimo clic è ancora utile?
Sì, in contesti semplici o quando interessa soprattutto l’ultima interazione prima della conversione. Tuttavia, da solo, tende a sottovalutare i canali che contribuiscono nelle fasi iniziali del percorso.
Che cosa serve per adottare un modello basato sui dati?
Servono volumi adeguati di conversioni, punti di contatto tracciati in modo coerente e una misurazione affidabile. Senza queste condizioni, i risultati possono essere instabili o poco significativi.
L’attribuzione può sostituire i test controllati?
No. L’attribuzione osserva dati già raccolti e ne deduce i contributi, mentre i test controllati misurano l’effetto di una variazione confrontando gruppi diversi. I due approcci sono complementari.
Voci correlate:
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