ייחוס המרות Attribution
תהליך שיוך הזכות על המרה לערוצי השיווק והנקודות מגע שהובילו אליה.
ייחוס המרות הוא הדרך שבה מערכות אנליטיקס מחליטות איזה ערוץ שיווקי, קמפיין או כתבה יזכו ב'קרדיט' על מכירה, ליד או הרשמה שהתרחשו. מאחר שלקוח פוגש בדרך כלל כמה נקודות מגע לפני שהוא מבצע פעולה, ייחוס נכון קובע איפה כדאי להשקיע יותר תקציב ואיפה פחות.
מהו ייחוס ואיך הוא נמדד
כשמשתמש מבצע רכישה, לרוב הוא נחשף למותג במספר ערוצים: פרסומת ברשת חברתית, חיפוש בגוגל, כתבת תוכן שיווקי באתר חדשות, וניוזלטר. ייחוס הוא השיטה שבה מערכת האנליטיקס מחליטה כמה 'זכות' לתת לכל אחת מהנקודות הללו על ההמרה הסופית. ההחלטה הזו נעשית לפי מודל ייחוס שנבחר מראש, וההשפעה שלה על הדוחות דרמטית: אותה המרה בדיוק יכולה להיראות אחרת לגמרי בהתאם למודל שנבחר.
מודלים נפוצים לייחוס
המודל הפשוט ביותר, Last Click, מזכה את נקודת המגע האחרונה לפני ההמרה בלבד. מודל First Click עושה את ההפך ומזכה את המגע הראשון שהביא את המשתמש למותג. יש גם מודלים ליניאריים המחלקים את הזכות שווה בשווה בין כל הנקודות, ומודלים מבוססי-זמן שנותנים משקל גדול יותר לנקודות המגע הקרובות יותר לרגע ההמרה. הבחירה במודל צריכה להתאים לאורך מחזור המכירה ולמספר הערוצים המעורבים.
למה זה משמעותי בעולם התוכן והיחסי ציבור
כתבת תוכן שיווקי או כתבה ביחסי ציבור לעיתים רחוקות מביאה המרה מיידית, אלא בונה מודעות ואמון שמתורגמים למכירה שבועות אחר כך דרך ערוץ אחר. מודל Last Click יתעלם לחלוטין מהתרומה הזו, ולכן לקוחות שמסתמכים רק עליו נוטים לזלזל בערך הפרסום התדמיתי. הבנת ייחוס נכונה מאפשרת להראות ללקוח שהכתבה תרמה להמרה גם אם הרכישה בפועל בוצעה דרך חיפוש ישיר או פרסומת בתשלום.
טעויות וטיפים בעבודה עם ייחוס
טעות נפוצה היא הסתמכות בלעדית על מודל Last Click מפני שהוא ברירת המחדל בכלים רבים, למרות שהוא מתעלם מכל שלבי המשפך המוקדמים. טיפ מרכזי הוא לבחון את הנתונים דרך יותר ממודל אחד ולהשוות ביניהם, ולוודא שקישורים לכתבות ופרסומים מתויגים כראוי כדי שבכלל ייכנסו למשוואת הייחוס.
שאלות נפוצות
מה המודל הכי מדויק לייחוס?
אין מודל אוניברסלי מדויק; מודל ייחוס מבוסס נתונים נחשב לגמיש ומדויק ביותר כי הוא מתבסס על נתונים בפועל ולא על הנחות קבועות מראש.
האם אפשר לייחס המרה למספר ערוצים בו-זמנית?
כן, במודלים רב-נקודתיים כמו ליניארי או מבוסס-זמן, ההמרה מפוצלת בין כמה ערוצים במקום להיזקף לערוץ אחד בלבד.