Performance marketing eCommerce membantu membangun titik kontak pertama dengan konsumen dalam banyak kasus. Namun, seiring semakin banyak bisnis yang bersaing untuk menarik perhatian pelanggan, pengeluaran iklan dan biaya akuisisi pelanggan terus meningkat.
Saat ini, perjalanan pembelian pelanggan telah menjadi non-linier karena pembeli berinteraksi dengan berbagai merek melalui berbagai titik kontak sebelum mengambil keputusan akhir.
Marketing yang kompleks dan melibatkan banyak titik kontak ini memerlukan pemahaman yang lebih dalam tentang efektivitas campaign. Di sinilah atribusi menjadi sangat penting. Dengan melacak dan menganalisis dampak dari setiap titik kontak marketing secara akurat, bisnis dapat mengoptimalkan strategi mereka dan memaksimalkan pengembalian investasi.
Dalam blog ini, kita akan membahas:
Mari kita bahas!
Apa itu atribusi pada campaign performance marketing?
Atribusi dalam performance marketing eCommerce adalah proses untuk mengidentifikasi upaya pemasaran mana yang menghasilkan konversi pelanggan.
Ini membantu para pebisnis eCommerce memahami channel dan titik kontak tertentu yang menghasilkan penjualan, sehingga mereka dapat mengalokasikan sumber daya dan strategi dengan lebih baik.
Poin penting atribusi pada eCommerce:
Menggabungkan interaksi pengguna di berbagai channel
Melacak titik kontak marketing yang mengarah pada pembelian
Membantu mengevaluasi profitabilitas dari berbagai upaya marketing
Memungkinkan pengelolaan anggaran marketing secara logis berdasarkan hasil
Memberikan gambaran yang jelas tentang sales funnel
Dengan penerapan model atribusi yang efisien, bisnis eCommerce dapat memperoleh insight tentang pola pembelian pelanggan mereka.
Apa pentingnya atribusi pada eCommerce?
Atribusi memainkan peran penting dalam performance marketing eCommerce. Berikut adalah alasan mengapa ini sangat penting:
1. Memahami ROI pemasaran dengan lebih baik
Atribusi membantu memperjelas cara menghitung Return on Investment (ROI) Marketing. Jika Anda dapat mengetahui siapa yang mengklik saluran mana dan titik kontak apa yang terjadi sebelum konversi, Anda akan memahami biaya moneter dari upaya pemasaran tersebut
Menurut iProspect, “hasil umum dari penerapan atribusi adalah peningkatan efisiensi media sebesar 15-35% dan peningkatan ROI yang sepadan.”
Misalnya, jika Anda menghabiskan $1.000 untuk campaign sosial media dan $1.500 untuk email marketing, tanpa atribusi yang tepat, Anda mungkin melihat bahwa email marketing menghasilkan 50 konversi langsung, sementara media sosial menghasilkan 30. Namun, dengan model atribusi multi-titik, Anda mungkin menemukan bahwa media sosial sebenarnya mempengaruhi 70% dari konversi yang didorong oleh email. Insight ini akan mengubah pemahaman Anda tentang ROI masing-masing channel secara drastis.
2. Optimasi campaign marketing
Data atribusi memungkinkan Anda untuk lebih meningkatkan performa kegiatan marketing Anda. Anda tahu apa yang ingin dicapai - dalam hal ini, meningkatkan jumlah konversi - sehingga Anda bisa menyesuaikan pesan, waktu, dan pemilihan channel dengan tepat.
Sebagai contoh, model atribusi Anda melaporkan bahwa pelanggan yang memiliki setidaknya tiga interaksi di berbagai channel sebelum melakukan pembelian cenderung memiliki nilai rata-rata pesanan yang meningkat sebesar 50%. Dengan insight ini, Anda dapat merencanakan campaign di beberapa channel untuk menciptakan lebih banyak interaksi, yang akan menghasilkan nilai bersih yang lebih tinggi bagi bisnis.
Selain itu, berdasarkan data insight, Anda dapat dengan mudah mengidentifikasi channel atau campaign yang kurang efektif. Misalnya, jika Anda menemukan bahwa satu set iklan tertentu atau alur email tidak menghasilkan konversi dengan baik, Anda bisa menghentikannya dan mengurangi biaya untuk mendukung metode, upaya, dan sumber daya lain yang lebih efisien.
3. Pengalaman pelanggan yang lebih baik
Atribusi tidak hanya membantu tim marketing, tetapi juga meningkatkan pengalaman pelanggan. Dengan memahami berbagai tahap perjalanan pelanggan, Anda bisa menawarkan interaksi yang lebih relevan di setiap tahap sesuai kebutuhan.
Misalnya, jika model atribusi Anda menunjukkan bahwa pelanggan sering mencari produk di perangkat mobile tetapi lebih memilih melakukan pembelian di desktop, Anda dapat mengoptimalkan situs mobile Anda untuk informasi produk dan situs desktop untuk proses checkout yang lancar.
Anda juga bisa memanfaatkan model atribusi untuk mengoptimalkan perjalanan pelanggan. Jika seorang pelanggan sudah mengunjungi beberapa titik kontak, Anda bisa menampilkan penawaran atau konten informatif lainnya alih-alih informasi pengantar yang bersifat Top-Of-The-Funnel (TOFU).
4. Alokasi anggaran marketing yang akurat
Attribusi memungkinkan alokasi anggaran pemasaran yang efisien berdasarkan kinerja berbagai saluran.
Misalkan model atribusi Anda menunjukkan bahwa iklan display, meskipun mungkin bukan klik terakhir sebelum konsumen melakukan pembelian, sangat berguna di tahap awal untuk mengenal brand dan channel pembelian. Tanpa insight ini, Anda mungkin kurang mendanai iklan display. Dengan informasi tersebut, Anda bisa mengalokasikan anggaran dengan lebih tepat untuk mendukung perjalanan pelanggan.
Tantangan dalam atribusi campaign performance marketing untuk eCommerce
98% pemilik bisnis ritel menganggap atribusi sebagai komponen penting dalam tumpukan teknologi pemasaran (MarTech) mereka. Ini membantu mereka mengidentifikasi saluran yang menghasilkan penjualan terbanyak.
Namun, atribusi eCommerce adalah proses yang kompleks dan menghadapi berbagai tantangan. Mari kita lihat beberapa di antaranya-
1. Banyak touchpoint pelanggan yang membuat atribusi menjadi rumit
Pelanggan saat ini berinteraksi dengan brand di berbagai channel sebelum melakukan pembelian.
Misalnya, seorang pelanggan mungkin melihat ads di sosial media, mengunjungi situs web, menerima iklan retargeting melalui email, membaca ulasan produk, dan membandingkan harga di situs lain sebelum membeli produk. Karena proses konsumsi yang rumit ini, sulit untuk menentukan nilai dari titik kontak tertentu yang berkontribusi pada konversi penjualan secara keseluruhan.
Selain itu, pelanggan yang berbeda mungkin memiliki jalur pembelian yang berbeda, yang semakin menambah masalah atribusi. Organisasi perlu dapat mengikuti dan menyelidiki jalur ini untuk mengetahui titik kontak mana yang paling efektif dan di tahap mana dalam proses tersebut.
2. Model tradisional yang terlalu menyederhanakan perjalanan pelanggan
Model tradisional seperti atribusi klik terakhir sering kali gagal menangkap keseluruhan perjalanan pelanggan.
Model ini akan menganggap klik terakhir sebagai titik kontak yang paling efektif, sementara melewatkan keterlibatan penting lainnya yang terjadi sebelumnya.
Misalnya, seorang pelanggan mungkin mengetahui tentang penawaran Anda dari posting blog, berinteraksi di media sosial dengan merek Anda, tetapi konversi akan dikreditkan pada iklan PPC di tengah jalur pembelian.
Penyederhanaan ini dapat mengakibatkan penggunaan anggaran kampanye yang tidak tepat, karena fokus ditempatkan pada mekanisme di tengah dan bawah jalur pembelian, mengorbankan upaya di tahap atas. Model atribusi multi-touch yang lebih canggih dibutuhkan, tetapi ini juga memiliki tantangan implementasinya sendiri.
3. Fragmentasi data menghambat analisis
Informasi mengenai pelanggan biasanya tersebar di berbagai lokasi, misalnya statistik situs web, CRM, email marketing, media sosial, dan lainnya. Penyebaran ini mengakibatkan ketidakmampuan untuk mendapatkan pandangan menyeluruh tentang perjalanan pelanggan.
Ketidakkonsistenan antar platform, silo data, dan data yang hilang semakin mempersulit analisis atribusi yang akurat.
4. Bias korelasi dalam atribusi eCommerce
Beberapa pemasar khawatir bahwa model atribusi mungkin salah menafsirkan perilaku pelanggan karena bias yang sudah ada di pasar.
Misalnya, seorang pelanggan yang memang sudah berniat membeli bisa berinteraksi dengan berbagai touchpoint, yang akhirnya membuat model memberikan nilai berlebihan pada interaksi tersebut.
Hal ini bisa menyebabkan pemahaman yang tidak tepat tentang upaya pemasaran mana yang benar-benar mendorong konversi. Meskipun model atribusi memberikan data yang berharga, sangat penting untuk menafsirkan hasil secara kritis dan mempertimbangkan faktor lain yang memengaruhi keputusan pembelian.
Menggabungkan data atribusi dengan metrik pemasaran lainnya dan wawasan pelanggan dapat membantu memberikan pandangan yang lebih seimbang.
Untuk pandangan lebih mendalam tentang tantangan ini, lihat panduan lengkap kami tentang tantangan dalam atribusi eCommerce.
Cara meningkatkan atribusi untuk bisnis eCommerce Anda
Atribusi dalam eCommerce memang penuh tantangan. Meskipun tidak ada yang namanya 100% atribusi dalam eCommerce, dengan mengikuti beberapa praktik terbaik, kita dapat mendekati sumbernya semaksimal mungkin.
1. Integrasikan semua sumber data Anda
Untuk meningkatkan akurasi atribusi, pastikan semua data yang ditangkap dalam siklus hidup pelanggan terintegrasi. Ini termasuk saluran pemasaran, situs web eCommerce Anda, sistem CRM, dan alat untuk melacak perilaku online.
Integrasi data ini memungkinkan visualisasi perjalanan pelanggan secara menyeluruh, sehingga masalah atribusi dapat diatasi.
Contohnya, seorang pelanggan bisa saja:
Melihat iklan di media sosial (interaksi sosial)
Mengunjungi situs Anda (interaksi situs web)
Mendaftar newsletter (aktivitas berbasis CRM)
Membaca email marketing (interaksi email)
Menyelesaikan pembelian.
Tanpa integrasi data yang lengkap, Anda mungkin kehilangan jejak iklan media sosial pertama yang menciptakan kesadaran. Ini bisa menghasilkan atribusi yang tidak akurat dan pemasaran yang kurang optimal.
Dengan menggunakan data yang terintegrasi, Anda bisa mengevaluasi kontribusi setiap tahap interaksi terhadap konversi.
2. Pilih model atribusi eCommerce yang tepat
Memilih model atribusi yang tepat sangat penting untuk mengukur performa secara akurat. Berbagai model memberikan kredit konversi dengan cara yang berbeda:
Last-Click Attribution: Memberikan kredit kepada touchpoint terakhir sebelum konversi.
First-Click Attribution: Memberikan kredit pada interaksi pertama dengan pelanggan.
Linear Attribution: Membagi kredit secara merata di semua touchpoint.
Time Decay Attribution: Memberikan bobot lebih pada touchpoint yang mendekati konversi.
Data-Driven Attribution: Menggunakan machine learning untuk secara dinamis memberikan kredit berdasarkan pola dan tren.
Setiap model memiliki kelebihan dan kekurangan. Misalnya, last-click sederhana tetapi mengabaikan pengaruh awal, sementara model berbasis data lebih kuat tetapi memerlukan data berkualitas tinggi.
Pilihlah model yang sesuai dengan tujuan bisnis Anda, industri, dan kompleksitas perjalanan pelanggan. Tinjau dan sesuaikan model tersebut secara berkala karena perilaku pelanggan dan saluran pemasaran terus berkembang.
3. Gunakan platform analitik eCommerce untuk pelacakan atribusi
Integrasi data dari berbagai sumber memerlukan banyak waktu dan juga rentan terhadap kesalahan. Sebagian besar perusahaan tidak memiliki kapasitas untuk menghubungkan data ini dengan cara yang terpadu karena kompleksitas data dari berbagai platform.
Misalnya, struktur data Facebook dan Google AdWords tidak sama dengan struktur data eCommerce, serta cara verifikasi metrik mungkin berbeda dari satu saluran ke saluran lainnya.
Tantangan ini dapat diatasi dengan platform analitik eCommerce end-to-end seperti Graas:
Memproses semua level pengumpulan data, menghilangkan segala bentuk bias pengumpulan data, disaggregasi, dan memperpanjang jangka waktu.
Menghilangkan pengolahan data manual.
Menyediakan pandangan yang menyeluruh tentang jalur pelanggan menuju konversi.
Menggunakan model atribusi berbasis AI dan data-driven.
Mengidentifikasi dampak setiap saluran terhadap penjualan.
Dengan menggunakan platform seperti ini, Anda memiliki kesempatan untuk:
Meningkatkan akurasi dalam mengevaluasi campaign marketing.
Menyempurnakan penargetan.
Memastikan pesan sampai ke audiens yang tepat pada momen paling diinginkan.
Membuat strategi iklan yang lebih efisien.
Mengelola sumber daya yang tersedia dengan cara paling optimal.
Identifikasi channel yang membuat pelanggan Anda melakukan pembelian!
Tidak ada pendekatan yang sama untuk semua dalam mengatribusi penjualan, tetapi memahami dasar-dasarnya sangat penting untuk meningkatkan hasil atribusi Anda.
Untuk memastikan atribusi yang akurat, data yang Anda gunakan harus bersih dan terintegrasi dari semua saluran penjualan dan pemasaran Anda. Graas mengurus semua ini dengan model atribusi berbasis AI miliknya.
Dan bukan hanya itu. Graas juga memberikan wawasan dan rekomendasi untuk memastikan saluran yang tidak berkinerja baik dihentikan atau dioptimalkan untuk menghasilkan hasil yang lebih baik.
Comentarios