Sejak Google mengumumkan bahwa mereka sedang mempertimbangkan masa depan tanpa cookie, atribusi eCommerce menjadi sangat penting untuk menjalankan bisnis online yang sukses.
Dengan 73% pelanggan menggunakan berbagai channel selama perjalanan belanja mereka, mengatribusi penjualan secara akurat ke touchpoint marketing yang tepat menjadi sangat penting untuk alokasi sumber daya yang efektif dan optimasi ROI.
Menyadari pentingnya hal ini, 98% pemilik bisnis ritel menganggap atribusi sebagai komponen penting dalam teknologi marketing mereka. Ini memungkinkan mereka untuk mengidentifikasi channel yang menghasilkan penjualan terbanyak.
Namun, atribusi eCommerce adalah proses yang kompleks dengan berbagai tantangan. Meskipun sangat penting, menerapkan model atribusi yang akurat tidak semudah yang dibayangkan.
Dalam blog ini, kita akan meneliti tantangan-tantangan dalam atribusi eCommerce:
Mari kita pelajari!
1. Banyak touchpoint pelanggan membuat atribusi menjadi kompleks
Tantangan terbesar dalam atribusi eCommerce berasal dari perilaku pelanggan yang tidak bisa diprediksi, di mana mereka berinteraksi dengan banyak touchpoint sebelum melakukan pembelian.
Pelanggan dengan mudah berpindah-pindah platform, melihat ad campaign, campaign retargeting, email, dan berbagai upaya marketing lainnya. Setiap touchpoint ini memiliki tingkat pengaruh tertentu dalam proses pengambilan keputusan mereka, tetapi mengukur beratnya masing-masing interaksi adalah hal yang berbeda.
Misalnya, seorang pelanggan mungkin pertama kali menemukan produk Anda melalui iklan di media sosial, kemudian mengunjungi situs web Anda, menerima iklan retargeting di platform yang berbeda, dan akhirnya melakukan pembelian setelah membaca email promosi.
Meskipun semua touchpoint ini berkontribusi pada conversion akhir, menentukan dampak pasti dari setiap interaksi merupakan tantangan besar dalam atribusi eCommerce.
Kompleksitas juga muncul dari perjalanan pelanggan yang sangat individual, dengan berbagai touchpoint dan urutan yang membentuk keputusan pembelian mereka. Memberikan kredit secara akurat menjadi semakin sulit seiring bertambahnya jumlah touchpoint membuat sulit untuk menentukan interaksi spesifik yang paling mempengaruhi pilihan akhir pelanggan.
2. Model tradisional terlalu menyederhanakan perjalanan pelanggan
Model atribusi eCommerce tradisional, seperti last-click atau first-click, terlalu menyederhanakan perjalanan pelanggan yang kompleks dengan memberikan kredit pada satu interaksi sebelum konversi. Pendekatan ini gagal mengakui kenyataan bahwa pelanggan terpapar banyak touchpoint, termasuk iklan, interaksi di media sosial, dan ulasan, yang semuanya memengaruhi proses pengambilan keputusan mereka.
Model tradisional ini mengabaikan peran penting yang dimainkan oleh touchpoint yang memberikan edukasi atau membangun brand awareness, seperti posting blog informatif atau interaksi di media sosial. Meskipun touchpoint ini mungkin tidak langsung menghasilkan penjualan, mereka memainkan peran penting dalam membentuk persepsi dan perjalanan pelanggan.
Banyak model kesulitan merefleksikan waktu yang dihabiskan pelanggan untuk meneliti dan mempertimbangkan produk, sebuah tahap yang sangat dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti ulasan, perbandingan, dan reputasi merek.
Dengan hanya fokus pada satu interaksi, model tradisional mungkin melebih-lebihkan pentingnya beberapa touchpoint sambil meremehkan yang lain. Pendekatan yang terlalu sederhana ini membuat sulit untuk memahami touchpoint mana yang paling efektif pada berbagai tahap perjalanan pelanggan.
3. Fragmentasi data menghambat analisis
Data pelanggan sering kali tersebar di berbagai platform, termasuk analitik situs web, sistem manajemen hubungan pelanggan (CRM), dan tool email marketing. Fragmentasi ini membuat sulit untuk mendapatkan pandangan menyeluruh tentang perjalanan pelanggan dan menghambat analisis atribusi yang akurat.
Ketidakkonsistenan data antara platform dapat menyebabkan hasil atribusi yang tidak akurat, sementara data yang hilang atau terduplikasi dapat semakin memperumit proses analisis. Menggabungkan data dari berbagai sumber memerlukan waktu dan sumber daya yang signifikan, menjadi hambatan untuk analisis atribusi yang efisien.
Data yang terfragmentasi menciptakan titik buta, membuat sulit untuk memahami rangkaian lengkap interaksi pelanggan sebelum melakukan pembelian. Tanpa pandangan lengkap tentang perjalanan pelanggan, bisnis mungkin melewatkan touchpoint penting atau gagal mengenali pola dan tren yang dapat meningkatkan strategi marketing.
4. Campuran marketing tradisional dan digital membuat atribusi menjadi lebih sulit
Sementara channel marketing online menjadi fokus utama beberapa alat atribusi marketing eCommerce, bisnis tidak bisa mengabaikan dampak dari metode iklan tradisional.
Fokus pada channel digital dapat dimengerti karena bisnis eCommerce sering kesulitan membuktikan ROI dan membenarkan anggaran marketing online mereka. Namun, metode iklan tradisional seperti cetak, TV, dan radio juga secara signifikan memengaruhi perjalanan pelanggan dan keputusan pembelian.
Seorang pelanggan mungkin awalnya terpapar merek melalui iklan di papan reklame, yang kemudian mendorong mereka mencari produk tersebut secara online, dan akhirnya mengalami serangkaian touchpoint digital sebelum melakukan pembelian.
Tanpa mempertimbangkan pengaruh touchpoint offline awal, model atribusi akan gagal menangkap perjalanan pelanggan secara lengkap, yang mungkin meremehkan peran upaya marketing tradisional.
Dengan tidak mengintegrasikan channel marketing tradisional ke dalam model atribusi, bisnis eCommerce berisiko menciptakan celah informasi yang signifikan dalam pelaporan atribusi mereka.
5. Batasan atribusi dengan aturan privasi yang ketat
Dengan peraturan privasi yang semakin ketat seperti GDPR dan CCPA, cookie pihak ketiga yang biasanya digunakan untuk melacak perilaku pengguna di berbagai situs web menjadi kurang dapat diandalkan, mengurangi data yang tersedia untuk analisis atribusi.
Selain itu, banyak cookie memiliki masa berlaku yang singkat, gagal menangkap seluruh perjalanan pelanggan, terutama bagi mereka yang mempertimbangkan produk dalam jangka waktu yang lebih lama.
Cookie juga dapat digunakan di berbagai perangkat, yang semakin mempersulit atribusi pengguna yang akurat. Misalnya, seorang pelanggan mungkin menelusuri produk di desktop mereka, melanjutkan penelitian di perangkat seluler, dan akhirnya melakukan pembelian di tablet. Perilaku traffic perangkat ini membuat sulit untuk mengatribusi tindakan dengan akurat kepada pengguna tertentu, yang berpotensi menyebabkan kesalahan interpretasi perilaku pelanggan.
6. Bias korelasi dalam atribusi eCommerce
Beberapa marketer bisnis eCommerce mengkhawatirkan bahwa model atribusi dapat terdistorsi karena bias pasar atau korelasi, yang berarti prediksi yang dibuat oleh model ini bisa jadi tidak akurat.
Skeptisisme ini muncul dari keyakinan bahwa pelanggan yang sudah berada di pasar untuk produk atau layanan tertentu mungkin menunjukkan pola perilaku yang dapat disalahartikan sebagai dipengaruhi oleh touchpoint marketing tertentu.
Namun, penting untuk dicatat bahwa model atribusi menawarkan data mentah yang transparan langsung di dalam platform, memungkinkan marketer untuk menganalisis dan menginterpretasikan informasi secara objektif. Meskipun tidak semua pengoptimalan harus dianggap sebagai nilai absolut, akses ke data ini dapat berfungsi sebagai kompas yang berharga, membantu marketer dalam proses pengambilan keputusan mereka.
Misalnya, jika model atribusi secara konsisten menunjukkan tingkat konversi yang tinggi untuk channel marketing atau touchpoint tertentu, ini dapat menunjukkan bahwa pelanggan yang berinteraksi dengan touchpoint tersebut lebih mungkin berada di pasar untuk produk tersebut. Alih-alih mengabaikan informasi ini sebagai bias korelasi, marketer dapat memanfaatkan insight ini untuk menyempurnakan strategi penargetan mereka atau menginvestasikan lebih banyak dalam mengoptimalkan touchpoint yang beresonansi dengan audiens target mereka.
Bisnis memerlukan solusi analitik eCommerce untuk mengatasi tantangan-tantangan ini
Setiap interaksi pelanggan menghasilkan data di berbagai titik sentuh. Ketika pelanggan berinteraksi dengan merek Anda melalui berbagai saluran dari waktu ke waktu, jumlah data ini bertambah dengan cepat, menciptakan kumpulan data yang besar dan kompleks.
Meskipun data yang luas ini memiliki potensi untuk memberikan wawasan berharga, tantangannya terletak pada ekstraksi informasi yang relevan tanpa merasa kewalahan oleh volume yang besar.
Mencoba menganalisis dan menginterpretasikan data ini secara manual tidak hanya memakan waktu tetapi juga rentan terhadap kesalahan, yang dapat secara signifikan mempengaruhi hasil analisis atribusi.
Di sinilah solusi analitik eCommerce seperti Graas berperan. Graas mengatasi tantangan-tantangan ini dengan mengotomatisasi integrasi data dari semua saluran penjualan dan pemasaran eCommerce Anda, dan semuanya dilakukan secara real-time, sehingga Anda dapat dengan cepat mengatribusi penjualan dan menemukan peluang untuk meningkatkan tingkat konversi Anda.
Dengan model atribusi eCommerce dari Graas, Anda dapat melihat distribusi dampak setiap saluran pemasaran terhadap penjualan akhir Anda. Platform ini mengonsolidasikan data dari berbagai sumber, memberikan pandangan terpadu tentang perjalanan pelanggan dan memungkinkan analisis atribusi yang akurat.
Dengan menggunakan Graas, Anda dapat mengatasi tantangan atribusi eCommerce dan mendapatkan keunggulan kompetitif di industri Anda. Daftar gratis hari ini!
תגובות