Modelli di Attribuzione: un’illusione superabile con il Marketing Efficiency Ratio (MER)

I modelli di attribuzione basati sui dati, invece, come il Data-Driven Attribution di Google, utilizzano algoritmi di machine learning per analizzare come ogni touchpoint contribuisce alle conversioni.

Questo modello distribuisce il merito della conversione tra tutti i touchpoint tracciati, fornendo una visione più accurata del customer journey​​. Ad esempio se un utente vede un video su YouTube, clicca su un annuncio display e alla fine compra tramite un annuncio di retargeting su Instagram. Il modello basato sui dati può attribuire merito a YouTube, all'annuncio display e a Instagram, riconoscendo l'importanza di ogni interazione.

Per superare le limitazioni dei modelli tradizionali, Google ha introdotto il modello di attribuzione basato sui dati (Data-Driven Attribution, DDA). I vantaggi rispetto ai modelli tradizionali sono:

• Maggiore Precisione: Il DDA analizza i dati storici specifici dell'account per determinare il contributo effettivo di ogni interazione, migliorando la precisione della misurazione delle performance rispetto ai modelli tradizionali​.
• Adattabilità Dinamica: A differenza dei modelli basati su regole predefinite, il DDA si adatta dinamicamente ai percorsi di conversione specifici di ogni account, offrendo insights più dettagliati e utili per l'ottimizzazione delle campagne.

Tuttavia, il DDA ha le sue limitazioni. Si concentra principalmente sui canali di Google, potenzialmente sovrastimando il loro contributo rispetto ad altri canali di marketing. Quindi, mentre migliora la precisione rispetto al last click, non elimina completamente l'incertezza del customer journey​.

Nonostante i suoi vantaggi, la Consent Mode v2 presenta alcune sfide significative:

• Perdita di Precisione: La modellazione dei dati non può sostituire completamente i dati reali. Le stime basate su dati incompleti possono introdurre imprecisioni nelle analisi, rendendo più difficile comprendere il comportamento effettivo degli utenti e ottimizzare le campagne pubblicitarie​.
• Requisiti di Volume di Dati: La modellazione efficace dei dati richiede un volume minimo di dati per essere accurata. Le piccole imprese o i siti con traffico limitato potrebbero non beneficiare pienamente delle tecniche di modellazione della Consent Mode v2, riscontrando invece una riduzione (anche molto significativa) della qualità dei loro dati analitici​.
• Complessità di Implementazione: Implementare la Consent Mode v2 può essere complesso e richiede una gestione accurata delle preferenze di consenso degli utenti. Le aziende devono configurare correttamente le loro piattaforme di gestione del consenso (CMP) e integrare le soluzioni di Google nei loro sistemi esistenti, il che può comportare un carico di lavoro aggiuntivo.

Nei primi mesi dall'introduzione della Consent Mode v2, molte aziende hanno osservato una significativa riduzione dei dati tracciati sulle piattaforme come Google Analytics. Per alcuni siti, ciò ha comportato una diminuzione drastica (anche fino al 50%) dei dati disponibili, con impatti negativi sull'analisi delle performance delle campagne pubblicitarie e, di conseguenza, sul fatturato aziendale. La perdita di dati ha reso più difficile per i marketer ottimizzare le campagne e prendere decisioni informate basate su dati completi​ e in alcuni casi anche dei cali nella corretta erogazione delle campagne e di conseguenza di entrate sugli eCommerce.

Per anni, i digital marketer hanno sostenuto l'efficacia dei modelli di attribuzione come il last click, illudendo se stessi e le aziende che fosse possibile tracciare ogni singola interazione dei clienti. Tuttavia, la realtà è ben diversa. Il customer journey è frammentato e coinvolge molteplici touchpoint, rendendo impossibile attribuire il merito di una conversione a un singolo canale​.

Nel contesto attuale del marketing digitale, è fondamentale che i CEO e gli imprenditori riconoscano i limiti dei modelli di attribuzione tradizionali e si concentrino su metriche più globali e strategiche come il Marketing Efficiency Ratio (MER). 

Il MER misura l'efficienza complessiva delle spese di marketing, confrontando il ritorno degli investimenti di marketing (revenue) rispetto alle spese totali di marketing. Questa metrica offre una visione più completa ed efficace dell'efficacia delle campagne, superando le limitazioni dei modelli di attribuzione tradizionali.

Anche i modelli di attribuzione avanzati, come il Data-Driven Attribution di Google, non sono privi di limitazioni. Sebbene questi modelli utilizzino algoritmi di machine learning per distribuire il merito tra i vari touchpoint, continuano a basarsi su dati che possono essere incompleti o imprecisi, specialmente con l'introduzione della Consent Mode v2. Questo nuovo sistema ha ridotto la quantità di dati disponibili per l'analisi, complicando ulteriormente la misurazione precisa delle performance delle campagne​.

Il Marketing Efficiency Ratio (MER) rappresenta una metrica più ampia e utile per valutare l'efficacia delle spese di marketing. Invece di cercare di attribuire il merito a singoli touchpoint, il MER si concentra sul ritorno complessivo degli investimenti in marketing rispetto alle spese totali. Questa visione olistica consente di valutare l'efficienza di tutte le attività di marketing, senza frammentare i risultati per canale.

Più nello specifico il MER  tiene in considerazione l'intero fatturato dell'e-commerce e tutti gli investimenti in media buying, senza preoccuparsi dell'attribuzione. Questo approccio consente di valutare l'impatto positivo degli investimenti anche su attività come l'email marketing e il traffico organico, che possono beneficiarne indirettamente. Inoltre, permette di analizzare l'effetto degli investimenti su quei canali tradizionalmente considerati diretti e quindi, per definizione, non attribuibili tramite gli strumenti di analytics.

Il MER si basa sul rapporto tra investimenti e fatturato:

• Stabilità e Miglioramento del Rapporto: Finché il rapporto tra investimenti e fatturato si mantiene stabile o migliora con l'aumento degli investimenti, significa che ogni euro aggiuntivo investito contribuisce ad aumentare il fatturato complessivo. Questo indica una buona efficienza degli investimenti in media buying.
• Valutazione del Beneficio Incrementale: Quando il rapporto inizia a diminuire, è necessario valutare il beneficio incrementale che ogni ulteriore investimento sta apportando. Questo processo è cruciale per capire quando gli investimenti aggiuntivi iniziano a produrre rendimenti decrescenti, ovvero quando ogni ulteriore euro investito non genera un aumento proporzionale del fatturato.
• Diversificazione degli Investimenti: Una volta raggiunto il punto di rendimenti decrescenti, non è necessario disinvestire, ma piuttosto adattare la strategia. In questa fase, focalizzarsi su attività di branding può essere una strategia efficace per mantenere la crescita e l'efficienza degli investimenti. È importante comprendere che investire in branding potrebbe portare a una diminuzione del MER nel breve periodo poiché il ritorno immediato sull'investimento potrebbe non essere evidente. Tuttavia, nel medio-lungo termine, il branding può portare a un aumento del MER grazie a una maggiore fedeltà dei clienti, una migliore percezione del marchio e una crescita organica sostenuta.

Quando gli investimenti iniziano a mostrare rendimenti decrescenti, significa che ogni ulteriore euro speso inizia a generare meno fatturato rispetto ai precedenti. Questo fenomeno si verifica per diverse ragioni:

• Saturazione del Pubblico Target: Il pubblico target iniziale potrebbe essere stato già raggiunto efficacemente, e nuovi investimenti non portano lo stesso livello di conversione.
• Diminuzione dell'Impatto: Ogni ulteriore esposizione può avere un impatto ridotto, poiché il pubblico già esposto potrebbe non rispondere più con la stessa intensità.
• Aumento della Competizione: Con l'aumento degli investimenti, anche la concorrenza potrebbe aumentare, riducendo l'efficacia delle campagne.

Di fronte a rendimenti decrescenti, è essenziale non disinvestire, ma piuttosto adattare la strategia per continuare a crescere. La diversificazione degli investimenti, ad esempio in attività di branding, permette di:

• Costruire e Rafforzare il Marchio: Investire in branding aiuta ad aumentare il valore percepito del marchio, che può portare a una maggiore fedeltà dei clienti e a una migliore riconoscibilità.
• Espandere la Base di Clienti: Diversificare in nuovi canali può raggiungere segmenti di mercato non ancora esplorati.
• Ridurre i Rischi: Dipendere da un singolo canale o strategia aumenta i rischi. Diversificare gli investimenti può mitigare questi rischi e assicurare una crescita più stabile e sostenibile.

È importante notare che investire in branding può comportare una diminuzione del MER nel breve periodo, poiché il ritorno immediato sull'investimento potrebbe non essere evidente. Tuttavia, nel medio-lungo termine, i benefici del branding possono portare a un aumento del MER. Questo perché il branding ha un effetto cumulativo e può migliorare la percezione del marchio nel lungo termine, portando a una maggiore fidelizzazione dei clienti e a una crescita organica.

In sintesi, i rendimenti decrescenti non devono essere visti come un segnale di disinvestimento, ma piuttosto come un'opportunità per rivedere e migliorare la strategia di marketing, assicurando una crescita continua e sostenibile.

Superare l'illusione dell'attribuzione e abbracciare una visione più integrata e strategica del marketing digitale è essenziale per navigare nel complesso panorama odierno. I CEO devono adottare un approccio che valorizzi l'efficienza complessiva del marketing, migliorando così la performance aziendale e il ritorno sugli investimenti. Concentrarsi sul Marketing Efficiency Ratio (MER) e affidarsi agli esperti di marketing per l'interpretazione dei dati sono passi cruciali per prendere decisioni informate e strategiche.