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A partire da marzo 2013 l'audience online da Pc ha superato i 29 milioni di utenti online. Nel giorno medio risultano online 14,8 milioni gli utenti (+8,2% rispetto l'anno precedente), collegati in media per 1 ora e 29 minuti, consultando 142 pagine per persona. La vita del responsabile marketing/comunicazione è sempre più complicata considerato che i media si moltiplicano offrendo strumenti o canali ulteriori: l'online mette a disposizione un mix composto di banner (display adv), search engine advertising (Sea o Sem), ottimizzazione dei siti per un miglior posizionamento sui motori di ricerca (Seo), video advertising, social advertising….
L'ottimizzazione
Tuttavia il marketing non si riferisce più all'analisi di singoli canali e strumenti, il focus è posto nel customer journey e nei risultati complessivi delle campagne, i cui costi possono essere ottimizzati individuando correttamente il contributo di ciascun canale alla conversione. Quest'operazione è particolarmente difficile in quanto gli utenti utilizzano diversi canali per interagire con il brand. Grazie a piattaforme avanzate, è possibile valutare tutti i percorsi effettuati da un utente, che può avere diversi touch point con il brand prima di generare una conversione. Lo scopo è individuare quale "touch point" abbia maggiormente influito sulla conversione in cliente o prospect qualificato.
Stime alterate
I modelli standard di attribuzione del valore dei touch point attualmente in uso sono basati sull'ordine dei medesimi: il modello first cookie wins, ad esempio, premia il primo contatto, il last cookie wins considera vincente l'ultimo, quello che ha, per esempio, portato al click o al lead, il middle cookie wins considera vincente il contatto a metà percorso, l'uniform distributed attribution distribuisce uniformemente il valore tra tutti. La scelta di uno di questi scenari si rivela decisiva per stabilire a quale canale destinare investimenti maggiori rendendo necessario un approccio completamente personalizzato sulle esigenze del cliente: è il caso dell'individual attribution model che valuta la campagna su modelli di cookie personalizzati adattati direttamente alle necessità del cliente, e si rivela spesso il più efficace perché valuta lo specifico contributo che ciascun canale advertising ha fornito alla campagna distribuendo le conversioni in modo proporzionale sui diversi touch point e determinando in tal modo l'efficienza e l'efficacia di ciascuno di essi.
Cambi di prospettiva
Sono molti i casi concreti che evidenziano il cambio di prospettiva sull'efficacia dei canali utilizzati permesso dall'individual attribution model. Consideriamo il caso di un retailer multicanale: applicando il modello last cookie wins, la suddivisione di influenza dei canali registrava il Sea brand dominare sugli altri canali come responsabile del 40% delle conversioni seguito da Affiliate Marketing (14%), Sea generic (11%), Seo e retargeting (ciascuno 10%), e Display Advertising (2.78%). Applicando un'assegnazione individuale delle conversioni la prospettiva si modifica sostanzialmente: il Sea brand prevale ancora ma viene ridimensionato ad un 36%, seguito da Sea generic - che guadagna 5 punti percentuali -, da Affiliate (11%) e Product and Price comparison website che guadagnano 3 punti salendo all'11%, e dal Display Advertising che invece raddoppia la sua efficacia salendo a 5,73%.
