Miért elavult az utolsó kattintás szerinti attribúció — és mit érdemes helyette használni a modern e-kereskedelemben

Jellemzően a marketingesek és webshopok az utolsó kattintás attribúcióra támaszkodtak, hogy kampányaik hatékonyságát mérjék. A modell egyszerű: az eladásért az utolsó érintkezési pontnak méri a teljes konverziót.

Azonban a mai összetett digitális környezetben, ahol a vásárlók gyakran többször is kapcsolatba kerülnek egy termékkel a vásárlás előtt, az utolsó kattintás már nem mutat teljes képet.

Ez a cikk azt vizsgálja, miért nem működik már megfelelően az utolsó kattintás modell az e-kereskedelem világában — és mely attribúciós modellek nyújtanak pontosabb, hasznosabb betekintést.

Miért nem elég az utolsó kattintás?

1. Túlzottan leegyszerűsíti a vásárlói utat

A mai fogyasztók több csatornán is kapcsolatba lépnek a márkákkal — keresés, közösségi média, e-mail, hirdetések, influenszer tartalom és más formák révén. Az utolsó kattintás modell kizárólag az utolsó interakciónak tulajdonít jelentőséget, figyelmen kívül hagyva a korábbi érintkezési pontok értékes hatását, amelyek tudatosságot keltettek vagy bizalmat építettek.

2. Megtévesztő marketingköltéshez vezethet

Ha csak az utolsó kattintás kap elismerést, a költségvetési döntések aránytalanul nagy hangsúlyt helyezhetnek az értékesítéshez közelebb álló taktikákra (pl. remarketing, márkakeresési hirdetések), miközben alábecsülik a tölcsér tetején lévő stratégiákat (pl. tartalommarketing, közösségi média, videó), amelyek kulcsszerepet játszanak az érdeklődők felépítésében.

3. Nem tükrözi a több eszközön zajló viselkedést

A modern vásárlók gyakran böngésznek mobilon, majd vásárolnak laptopon vagy fordítva. Az utolsó kattintás attribúció ezt az eszközváltást gyakran nem képes pontosan követni, így félrevezető teljesítményadatokat eredményez.

Korszerűbb attribúciós modellek a modern e-kereskedelemhez

A konverziók mögötti teljes képet látni kívánó e-kereskedelmi marketingesek egyre inkább fejlettebb attribúciós modellek felé fordulnak. Íme néhány, amelyek jobban tükrözik a mai többcsatornás, többeszközös vásárlói utakat:

1. Lineáris attribúció

Egyenlően osztja el az elismerést minden érintkezési pont között a vásárlói úton. Ez a modell az egész vásárlási folyamatot értékeli, nem csak a végét.

Legjobb választás: Olyan márkáknak, amelyek kiegyensúlyozott képet szeretnének kapni a marketing tölcsérükről, és többcsatornás kampányokat futtatnak.

2. Időalapú (Time Decay) attribúció

Több elismerést ad azoknak az interakcióknak, amelyek közelebb történnek a konverzióhoz. Értékeli a korábbi érintkezési pontokat is, de figyelembe veszi, hogy a vásárlási szándék és sürgősség idővel erősödik.

Legjobb választás: Magasabb mérlegelést igénylő termékekhez, hosszabb vásárlási ciklussal.

3. Pozícióalapú (U-alakú) attribúció

Jellemzően 40%-ot ad az első és az utolsó interakciónak, a fennmaradó 20%-ot pedig elosztja a köztes érintkezési pontok között. Kiegyensúlyozza a felfedezést és a konverziót, valamint a köztes ápolási lépéseket.

Legjobb választás: Olyan márkáknak, amelyek egyszerre fókuszálnak az ügyfélszerzésre és a konverzióra.

4. Adatalapú attribúció

Gépi tanulást használ az elismerés arányosítására a tényleges hatás alapján, amit az egyes csatornák gyakoroltak a konverzióra — mindezt az adott vállalkozás adataira szabva.

Legjobb választás: Olyan cégek számára, amelyek rendelkeznek elegendő adatmennyiséggel és hozzáférnek például a Google Analytics 4-hez vagy más mesterséges intelligenciát támogató platformokhoz.

Hogyan válasszuk ki a megfelelő attribúciós modellt?

Kezdd azzal, hogy elemzed a vásárlói utat. Tedd fel a következő kérdéseket:

• Átlagosan hány érintkezési pont történik egy konverzió előtt?
  
• Mely csatornák játszanak szerepet az értékesítési folyamat elején, közepén és végén? Fontos, hogy más méréseket és célokat állítsunk fel egy inspirációs csatornához és egy kereső motorhoz.
  
• Van adat-infrastruktúrád az összetettebb modellek támogatásához?
  

Ha egy holisztikusabb megközelítést alkalmazol, okosabb marketing döntéseket hozhatsz. Megérted nemcsak azt, hogy ki kattintott utoljára, hanem azt is, miért volt ott, és milyen út vezetett odáig.