Introducció

Els models d'atribució són eines essencials en Google Analytics que permeten entendre com els diferents canals de màrqueting contribueixen a les conversions i vendes. Aquests models ajuden a assignar crèdit a les interaccions dels usuaris amb el teu lloc web, proporcionant una visió més clara de l'eficàcia de les teves campanyes de màrqueting.

Tipus de models d'atribució

Google Analytics ofereix diversos models d'atribució que es poden utilitzar per analitzar les dades de conversió:

  1. Última interacció: Assigna tot el crèdit de la conversió a l'últim canal amb el qual l'usuari va interactuar abans de convertir-se.
  2. Últim clic no directe: Ignora el trànsit directe i assigna tot el crèdit a l'últim canal amb el qual l'usuari va interactuar abans de la conversió.
  3. Últim clic d'AdWords: Assigna tot el crèdit a l'últim clic en un anunci d'AdWords abans de la conversió.
  4. Primera interacció: Assigna tot el crèdit de la conversió al primer canal amb el qual l'usuari va interactuar.
  5. Línia recta: Distribueix el crèdit de la conversió de manera igualitària entre tots els canals amb els quals l'usuari va interactuar abans de la conversió.
  6. Deteriorament del temps: Assigna més crèdit als canals amb els quals l'usuari va interactuar més recentment abans de la conversió.
  7. Basat en la posició: Assigna el 40% del crèdit a la primera i última interacció, i distribueix el 20% restant entre les interaccions intermèdies.

Comparació de models d'atribució

A continuació es mostra una taula comparativa dels diferents models d'atribució:

Model d'atribució Descripció Avantatges Desavantatges
Última interacció Tot el crèdit a l'últim canal Simple d'entendre i implementar No considera interaccions anteriors
Últim clic no directe Tot el crèdit a l'últim canal no directe Evita el biaix del trànsit directe Pot ignorar canals importants
Últim clic d'AdWords Tot el crèdit a l'últim clic en AdWords Focalitza en AdWords Pot ignorar altres canals importants
Primera interacció Tot el crèdit al primer canal Identifica canals que generen interès inicial No considera interaccions posteriors
Línia recta Crèdit igualitari entre tots els canals Proporciona una visió equilibrada Pot diluir la importància de canals clau
Deteriorament del temps Més crèdit als canals recents Reflecteix la influència recent Pot subestimar la importància de les interaccions inicials
Basat en la posició 40% al primer i últim canal, 20% als intermedis Combina avantatges de primera i última interacció Pot ser complex d'interpretar

Exemples pràctics

Exemple 1: Última interacció

Usuari A:
1. Cerca orgànica -> 2. Correu electrònic -> 3. Trànsit directe -> Conversió

Model d'atribució: Última interacció
Crèdit de la conversió: Trànsit directe

Exemple 2: Línia recta

Usuari B:
1. Cerca orgànica -> 2. Correu electrònic -> 3. Trànsit directe -> Conversió

Model d'atribució: Línia recta
Crèdit de la conversió:
- Cerca orgànica: 33.33%
- Correu electrònic: 33.33%
- Trànsit directe: 33.33%

Exercici pràctic

Exercici

  1. Accedeix al teu compte de Google Analytics.
  2. Navega a la secció de "Conversions" -> "Attribution" -> "Model Comparison Tool".
  3. Selecciona dos models d'atribució diferents (per exemple, Última interacció i Línia recta).
  4. Analitza les diferències en les conversions atribuïdes a cada canal segons els dos models seleccionats.
  5. Reflexiona sobre com aquestes diferències poden influir en les teves decisions de màrqueting.

Solució

No hi ha una solució única per a aquest exercici, ja que dependrà de les dades específiques del teu lloc web. L'objectiu és comprendre com els diferents models d'atribució poden proporcionar perspectives diferents sobre l'eficàcia dels teus canals de màrqueting.

Conclusió

Els models d'atribució són eines poderoses que poden ajudar-te a entendre millor el rendiment dels teus canals de màrqueting i a prendre decisions més informades. És important experimentar amb diferents models per veure quins proporcionen les perspectives més útils per al teu negoci. Recorda que no hi ha un model perfecte per a totes les situacions, i sovint és útil utilitzar diversos models per obtenir una visió més completa.

© Copyright 2024. Tots els drets reservats