Un cliente visita il tuo sito da una ricerca. Non converte. Due settimane dopo torna da un'email. Ancora non converte. Un mese dopo cerca di nuovo. Stavolta converte. A chi va il merito? Alla ricerca, tre volte? All'email, una volta? Alla prima ricerca? I modelli di attribuzione rispondono a questa domanda. Ma la maggior parte delle aziende non li usa e tira a sorte. L'analisi avanzata risponde a domande a cui l'analisi semplice non arriva. Questo articolo spiega i modelli di attribuzione e le tecniche di analisi avanzata che mostrano il quadro completo.
Capire i modelli di attribuzione al primo contatto
Come funziona l'attribuzione al primo contatto
Il primo contatto assegna il merito alla prima parola chiave. Il cliente ti trova con una ricerca e converte tre mesi dopo. La ricerca ottiene il merito. Il primo contatto risponde a: come ci scoprono i clienti? Ma ignora tutto ciò che accade dopo la scoperta. Sopravvaluta le prime parole chiave e sottovaluta le influenze successive.
Quando usare il primo contatto
Il primo contatto è utile per capire la scoperta. Come ti trovano le persone? Quali parole chiave portano nuovi clienti? Quali canali presentano il tuo sito a nuovo pubblico? Il primo contatto risponde alle domande sulla scoperta. Usalo per quello.
Capire i modelli di attribuzione all'ultimo contatto
Come funziona l'attribuzione all'ultimo contatto
L'ultimo contatto assegna il merito all'ultima parola chiave. Il cliente visita tre volte e converte alla terza visita. L'ultima ricerca ottiene tutto il merito. L'ultimo contatto risponde a: cosa ha convinto il cliente a comprare? Ma ignora il percorso che ha portato all'ultima visita. Sopravvaluta le ultime parole chiave e sottovaluta le prime influenze.
Quando usare l'ultimo contatto
L'ultimo contatto è utile per capire la conversione. Quali parole chiave convertono? Quali sono più vicine all'acquisto? Quali termini di ricerca fanno scattare l'acquisto? L'ultimo contatto risponde alle domande sulla conversione. Usalo per quello.
Capire l'attribuzione multi-contatto e basata sulla posizione
Come funziona l'attribuzione multi-contatto
Il multi-contatto assegna il merito a tutti i contatti. Quello basato sulla posizione dà più merito al primo e all'ultimo. Prima ricerca: quaranta per cento. Ricerche intermedie: dieci per cento ciascuna. Ultima ricerca: quaranta per cento. Il multi-contatto risponde a: quali parole chiave hanno contribuito alla conversione? Distribuisce il merito in modo realistico. Il multi-contatto è il più accurato.
Scegliere il tuo modello di attribuzione
Nessun modello è perfetto. Ognuno risponde a domande diverse. Il primo contatto risponde sulla scoperta. L'ultimo contatto risponde sulla conversione. Il multi-contatto risponde sul contributo. Usali tutti e tre. Modelli diversi rivelano verità diverse.
Individuare i colli di bottiglia della crescita e le opportunità di ottimizzazione
L'analisi del funnel di conversione
Hai un milione di ricerche. Centomila clic. Mille conversioni. Dov'è il collo di bottiglia? Da ricerca a clic: perdita del novanta per cento. Ottimizza titoli e descrizioni. Da clic a conversione: perdita del novanta per cento. Ottimizza le landing page. Trova i colli di bottiglia e ottimizza lì. Il collo di bottiglia più grande dà il ritorno più grande.
Misurare l'impatto dell'ottimizzazione
Dopo aver ottimizzato i titoli, il CTR è migliorato? Dopo aver ottimizzato le landing page, il tasso di conversione è migliorato? Misura prima e dopo. Calcola l'impatto. Mostra il ROI delle tue ottimizzazioni. I dati dimostrano cosa funziona.
Analizzare coorti e segmenti per intuizioni più profonde
Analisi per coorti di clienti
Segmenta per mese di acquisizione. La coorte di marzo converte al cinque per cento. La coorte di aprile converte al tre per cento. Perché? È cambiato qualcosa? Marzo era stagionale? L'analisi per coorti rivela schemi che nei dati complessivi non si vedono.
Segmentazione per fonte di traffico
Il traffico dalla ricerca organica può coinvolgere in modo diverso dal traffico a pagamento. Il traffico dalle email può coinvolgere in modo diverso da quello dai social. Segmenta per fonte. Ogni fonte porta una qualità diversa. Capisci le caratteristiche di ciascuna fonte. Ottimizza per ognuna.
Prevedere le prestazioni future in base agli schemi storici
Previsione del tasso di crescita
Nell'ultimo trimestre sei cresciuto del dieci per cento. Prevedi il dieci per cento in questo trimestre. Estrapola le tendenze. Se hai schemi stagionali, picchi in estate e cali in inverno, prevedi in base alla stagionalità. I dati storici prevedono il futuro quando tieni conto degli schemi.
Previsione dei ricavi
L'ultimo trimestre hai generato centomila dollari. Prevedi centoventimila dollari in questo trimestre se la crescita continua. Prevedi cinquantamila dollari se cali. Le previsioni guidano la pianificazione, le decisioni di budget e l'assegnazione delle risorse. Prevedi con intervalli di confidenza. I risultati reali possono variare, ma la direzione conta.
Condurre analisi di sensibilità per mettere alla prova i cambi di strategia
Modellare l'impatto prima di agire
Se migliori il tasso di conversione del cinque per cento, di quanto aumentano i ricavi? Se migliori le posizioni del cinque per cento, di quanto aumenta il traffico? L'analisi di sensibilità mostra l'impatto prima che tu investa. Modella l'impatto. Guarda se l'investimento vale la pena. Non tirare a indovinare. Calcola.
Decidere con l'analisi dell'impatto
Devi investire nella costruzione di link? Calcola l'impatto. Link migliori possono migliorare le posizioni del cinque per cento. Un miglioramento delle posizioni del cinque per cento può far crescere il traffico del venti per cento. Un aumento del traffico del venti per cento può far crescere i ricavi del quindici per cento. Calcola la catena. Guarda se l'investimento nella costruzione di link vale la pena.
Domande frequenti
Quale modello di attribuzione devo usare?
Parti dal primo contatto: capisci come ti scoprono i clienti. Poi usa l'ultimo contatto: capisci cosa li convince. Poi usa il multi-contatto: ottieni il quadro completo. Modelli diversi rispondono a domande diverse. Usali tutti e tre. Non accontentarti di uno solo. Con il creatore di siti di WEMASY puoi impostarlo direttamente sul tuo sito.
Come imposto l'attribuzione multi-contatto?
La maggior parte delle piattaforme di analisi la supporta: Google Analytics e la maggior parte delle piattaforme di analisi dei prodotti. Modifica le impostazioni. Attiva il multi-contatto. Scegli il modello. Quello basato sulla posizione è lo standard, ma la tua piattaforma può averne altri. Controlla la tua piattaforma. Attivalo. Guarda i risultati.
Devo puntare alla crescita a ogni costo o a una crescita redditizia?
Sempre a una crescita redditizia. Una crescita che costa più dei ricavi generati è sbagliata. Analizza il costo per acquisizione e il ricavo per acquisizione. Cerca la crescita solo quando il costo per acquisizione è inferiore al valore del cliente. La crescita redditizia batte qualsiasi crescita.
Come capisco se la mia crescita è sostenibile?
Guarda i clienti che ritornano. Se i nuovi clienti tornano, la crescita è sostenibile. Se ti servono sempre nuovi clienti per mantenere i ricavi, la crescita non è sostenibile. Il tasso di ritorno mostra la sostenibilità. Monitoralo. Ottimizza per i clienti che ritornano.
E se i dati di attribuzione mostrano che la SEO non contribuisce ai ricavi?
Metti in dubbio prima il modello di attribuzione. Con l'ultimo contatto la SEO spesso ottiene zero merito. Non significa che la SEO non valga nulla. La SEO di solito avvia il percorso. Usa il multi-contatto. Guarda il quadro completo. La SEO di solito vale più di quanto suggerisca l'ultimo contatto.
Come misuro il valore a lungo termine della SEO rispetto al traffico a pagamento di breve periodo?
Calcola il valore del cliente nel tempo. Il traffico SEO di solito si trasforma in clienti che ritornano. Quello a pagamento spesso no. Calcola i ricavi totali per cliente nel tempo e confronta. La SEO spesso vince sul valore nel tempo anche se perde sulla prima conversione.