Lead Atfı
Lead atfı, bir lead'in oluşmasına katkıda bulunan pazarlama kanallarına ve temas noktalarına pay atama uygulamasıdır.
Önemli noktalar
- Kimlik birleştirme, atıf modelinin bölecek gerçek verisi olup olmadığını belirler.
- Son temas forma en yakın kanalı, ilk temas ise keşfi fazla ödüllendirir.
- İlk temas ve son temas alanlarını ayrı tutun ve hiçbirinin üzerine yazmayın.
- Çok temaslı modeller eksiksiz çizelge ister; kısmi veride daha kötü sonuç verir.
- Çevrimdışı ve kapalı kanallardaki etki hiç kaydedilmez ve sessizce eksik kalır.
Derinlemesine
Atıf, sık sık birbirine karıştırılan iki aşamada işler. Önce kimlik çözümleme: anonim oturumlar, form gönderimleri ve CRM kayıtları tek bir kişinin tek bir zaman çizelgesinde birleştirilmelidir; bu genellikle lead kaydına taşınan bir çerez ya da tıklama kimliğiyle olur. Sonra pay kuralı gelir ve sabit bir payı bu çizelgedeki temaslara dağıtır. Kural aritmetiktir ve kolayca değiştirilir; birleştirme ise mühendisliktir ve aritmetiğin gerçek bir şey üzerinde çalışıp çalışmadığını belirler.
Model seçimi, basitlik ile adalet arasında bir takastır. Son temas ucuzdur ve forma en yakın kanalı, genelde marka aramasını veya doğrudan girişi sistematik olarak fazla ödüllendirir. İlk temas keşfi fazla ödüllendirir ve aradaki mesafeyi kapatan her şeyi göz ardı eder. Çok temaslı model payı dağıtır ve bir işe yaraması için çok daha eksiksiz veri ister; yarım birleştirilmiş bir çizelgede doğrusal model, iyi anlaşılmış bir son temas görünümünden daha yanıltıcıdır. Uzun döngüler ve çok kanal her modelin hatasını büyütür.
Çalışan bir kurulum kaynağı mümkün olan en erken anda yakalar ve asla üzerine yazmaz: bir kez yazılan bir ilk temas alanı, her ziyarette güncellenen bir son temas alanı ve yanlarında saklanan ham kampanya parametreleri. Raporlar sonra iki modeli yan yana çalıştırır ve aralarındaki uyuşmazlık başlı başına bulgudur. Bir quiz hunisinde bu kolaydır, çünkü giriş adresinin parametreleri ve yönlendiren, sonuçla birlikte saklanıp iletişim bilgileri alındığında lead kaydına taşınabilir.
Etkinin bir kısmı yapısal olarak görünmezdir. Bir podcast'te geçen isim, kapalı bir toplulukta yapılan bir sohbet, bir meslektaşın tavsiyesi ve hiç göremediğiniz bir cihazda olan her şey, pay verilecek bir iz bırakmaz. Onay tercihleri ve tarayıcı kısıtları her yıl izin daha fazlasını siler. Bu yüzden atıf, talebin görünen kısmının modelidir ve dürüst kullanımı yön göstericidir: kanalları bütçe kaydıracak kadar iyi sıralar, kimin neye yol açtığının muhasebesi değildir.
Pratikte örnek
Nasıl ölçülür
Payla değil, veri kalitesiyle başlayın. Bilinen kaynağı olan lead payını, tam temas çizelgesi olan payı ve doğrudan ya da bilinmeyen olarak etiketlenen payı raporlayın. Bu üç sayı, herhangi bir modele ne kadar güvenilebileceğinin tavanını koyar. Kayıtların üçte birinde kaynağın olmadığı bir veriyle kurulmuş kanal raporu, pazarlamanızın değil izlemenizin sıralamasıdır.
Sonra modeli görmediği bir şeye karşı doğrulayın. Bir kanalı duraklatın ya da bölgesel olarak kapatın ve toplam nitelikli lead sayısının modelin o kanala verdiği paya yakın düşüp düşmediğine bakın. Birkaç kanalda yinelendiğinde bu, raporun hangi kısımlarının yük taşıdığını söyler. Duraklatma hiçbir şeyi değiştirmiyorsa, pay verilen kanal başka yerde yaratılmış talebin üzerine biniyordu.
Sık yapılan hatalar
En sık görülen arıza, kaynak verisinin bir yönlendirmede kaybolmasıdır. Kampanya bağlantısı bir kısaltıcıdan, bir onay duvarından ya da bir dil yönlendirmesinden geçer, parametreler silinir ve lead doğrudan etiketiyle gelir. Yalnızca tablodaki etiketli adresi değil, her gerçek giriş yolunu baştan sona test edin. Sonra kaynağı olmayan lead payına bakın: büyük ve büyüyorsa, hangi modelin kullanılacağını tartışmadan önce altyapıyı onarın.
İkinci hata, biri birinin korumak istediği kanalı okşayana kadar model değiştirmektir. Her değişim yeni kazananlar üretir, yeni bilgi üretmez. Bir ana model seçin, nedenini yazın ve diğerlerini aynı anda raporlanan yan görünümler olarak tutun. Bir karar modele göre tersine dönüyorsa, o karar farklı bir ağırlıklandırmaya değil, bir holdout testinden gelen kanıta muhtaçtır.
Sıkça sorulan sorular
Başlıca müşteri adayı atıf modelleri nelerdir?
En yaygınları ilk temas, son temas, doğrusal ve zaman azalmalı çok temaslı modellerdir. İlk ve son temas tek bir etkileşimi kredilendirirken, çok temaslı modeller payı tüm yolculuğa dağıtır.
Neden bu kadar çok lead 'doğrudan' veya 'bilinmeyen' olarak görünüyor?
Genellikle UTM parametreleri ya da yönlendiren bilgisi gibi kaynak verisi, lead kaydedilmeden önce kaybolmuştur. Bir test hunisinin yaptığı gibi bu bağlamı yakalama anında saklamak, atfedilemeyen lead'leri büyük ölçüde azaltır.
Tek temaslı mı yoksa çok temaslı atıf mı daha iyi?
Tek temaslı daha basittir ama yardımcı kanalları yok sayar; çok temaslı daha doğrudur ancak daha temiz veri gerektirir. Birçok ekip son temasla başlar ve izlemeleri olgunlaştıkça çok temaslıya geçer.
Hangi atıf modeliyle başlamalıyım?
Birlikte raporlanan ilk temas ve son temasla; ikisi de ucuz, açıklaması kolay ve her biri yalnızca bir saklanan alan ister. Aralarındaki fark bile hangi kanalların yolculuğu açtığını, hangilerinin kapattığını gösterir. Çok temaslı bir modele ancak temas çizelgeleriniz güvenilir biçimde eksiksiz olduğunda geçin; yoksa ek incelik mevcut boşlukları çoğaltır.
Birden çok cihazdan gelen lead'leri nasıl atfederim?
Ancak bir giriş ya da e-posta eşleşmesi oturumları birbirine bağladıktan sonra; bu da genellikle form yakalama anında olur. O noktaya kadar aynı kişi iki ziyaretçi gibi görünür. Uygulanabilir kurulumlar erken temaslardaki kaybı kabul eder ve ilk tanımlanan oturumdan itibaren atıf yapar; çizelgeyi eksiksiz göstermek yerine bu sınırı açıkça belirtir.
Doğrudan ya da bilinmeyen olarak atfedilen lead'lerle ne yapmalıyım?
Onları bir kanal değil, bir veri kalitesi metriği sayın. Payı ayrı raporlayın, en büyük nedenleri araştırın ve grafiği düzgün göstermek için onları bilinen kanallara asla dağıtmayın. Sık nedenler şunlardır: silinmiş parametreler, onay engellemesi, etiketlenmemiş iç bağlantılar ve çevrimdışı bir şey gördükten sonra adınızı tarayıcıya yazan kişiler.
Çerez olmadan müşteri adayı atfı mümkün mü?
Kısmen. Formdaki kaynak sorusu, kanal başına ayrı açılış sayfaları, kampanyaya özgü teklif kodları ve sunucu tarafı tıklama kimlikleri üçüncü taraf çerezleri olmadan da çalışır. Her biri tam bir çizelgeden kabadır, ama birlikte kanalları genellikle bütçe dağıtacak kadar iyi sıralar; atıf da zaten çoğunlukla bunun için kullanılır.
Müşteri adayı atfı ile gelir atfı arasındaki fark nedir?
Müşteri adayı atfı bir kişinin oluşmasına pay verir; gelir atfı ise çok daha sonra ve eşit olmayan tutarlarda gelen kapanmış parayı paylaştırır. Ürettiği lead'ler nadiren kapanıyorsa bir kanal hacimde önde, gelirde fena halde geride olabilir. Döngünüz izin veriyorsa ikisini de yürütün ve aralarındaki çelişkiyi gelir atfına çözdürün.
Lead'lere bizi nereden duyduklarını sormalı mıyım?
Evet, yerine geçmesi için değil, tamamlaması için. Kendi beyanları hiçbir izleyicinin göremediği etkiyi, örneğin bir podcast'i ya da bir meslektaşın tavsiyesini yakalar; ama insanlar yanlış hatırlar ve ilk seçeneği işaretler. Listeyi kısa tutun, serbest metin seçeneği ekleyin ve yanıtları izlenen kaynakla karşılaştırıp ikisinin sistematik olarak nerede ayrıştığını bulun.