Attribuzione ecommerce: modelli, errori comuni e decisioni sbagliate nel marketing

13 Mar Attribuzione ecommerce: modelli, errori comuni e decisioni sbagliate nel marketing

Nel marketing digitale l’attribuzione è spesso presentata come un problema tecnico. In realtà ha conseguenze economiche molto concrete: il modo in cui vengono attribuite le conversioni può portare a sovrastimare alcuni canali e a distorcere l’allocazione del budget marketing.

Nella pratica, però, la questione è più complessa. I modelli di attribuzione non determinano solo come vengono distribuiti i risultati tra i canali. Influenzano anche il modo in cui le aziende interpretano le performance e, di conseguenza, le decisioni di investimento.

Due ecommerce con dati molto simili possono arrivare a conclusioni completamente diverse semplicemente utilizzando modelli di attribuzione differenti. Il problema, quindi, non è tanto individuare il modello perfetto, quanto comprendere come i modelli cambiano la lettura dei risultati.

I modelli di attribuzione nel marketing digitale

Nel marketing digitale esistono diversi modelli di attribuzione utilizzati per distribuire il valore delle conversioni tra i vari touchpoint. È importante ricordare, però, che questi modelli non misurano la realtà in modo oggettivo: rappresentano piuttosto una semplificazione del percorso cliente, utile per interpretare i dati ma inevitabilmente parziale.

Last click

Il modello last click attribuisce l’intero valore della conversione all’ultimo touchpoint prima dell’acquisto. È il modello più diffuso perché semplice da interpretare e facile da implementare.

Proprio per questa semplicità, però, tende a sovrastimare i canali più vicini alla conversione, come la ricerca brand o il retargeting.

First click

Il modello first click assegna tutto il valore al primo punto di contatto tra utente e brand. In questo modo valorizza i canali di scoperta, ma può sottovalutare le interazioni successive che contribuiscono alla decisione finale.

Modelli distribuiti

I modelli distribuiti assegnano il valore della conversione a più touchpoint lungo il percorso di acquisto. Possono distribuire il valore in modo uniforme oppure dare maggiore peso alle interazioni più vicine alla conversione.

Questi modelli cercano di rappresentare meglio la complessità del percorso cliente, ma restano comunque una semplificazione.

Modelli data-driven

I modelli data-driven utilizzano algoritmi per stimare il contributo dei diversi canali nel percorso di conversione.

Pur promettendo una maggiore precisione, anche questi modelli non eliminano il problema interpretativo: cambiano il modo in cui il valore viene distribuito, ma non rappresentano comunque la realtà completa del percorso cliente.

Come l’attribuzione cambia la percezione delle performance

Uno degli effetti meno evidenti dei modelli di attribuzione riguarda la percezione delle performance dei canali.

Immaginiamo, ad esempio, un percorso cliente semplice: un utente scopre il brand attraverso una campagna social, torna qualche giorno dopo tramite una ricerca organica e infine converte cliccando su un annuncio di brand search. Con un modello last click tutto il valore della conversione verrà attribuito alla ricerca brand. Con un modello first click, invece, il merito sarà assegnato alla campagna social.

A seconda del modello utilizzato, lo stesso ecommerce può quindi mostrare risultati molto diversi. Un canale può sembrare determinante in un modello e marginale in un altro.

Questo accade perché ogni modello racconta una storia diversa sulle conversioni. La distribuzione del valore tra i touchpoint modifica la narrazione delle performance e può portare a interpretazioni opposte dei dati.

Il rischio non è tanto tecnico quanto decisionale. Se la lettura delle performance cambia, cambiano anche le decisioni su dove investire.

Il rischio di sovrastimare i canali più vicini alla conversione

Molti modelli di attribuzione attribuiscono maggiore valore ai touchpoint più vicini alla conversione.

Questo porta spesso a sovrastimare canali come:

• ricerca brand

• retargeting

• email marketing

• traffico diretto

Questi canali svolgono un ruolo importante nel processo di conversione, ma spesso intercettano una domanda già esistente.

Quando l’attribuzione privilegia sistematicamente i touchpoint finali, il rischio è quello di ridurre progressivamente gli investimenti nei canali che generano nuova domanda.

Nel breve periodo le conversioni possono sembrare stabili o addirittura in crescita. Nel medio periodo, però, la capacità di acquisire nuovi clienti può indebolirsi.

Il limite strutturale della misurazione

Negli ultimi anni questo limite è diventato ancora più evidente a causa dei cambiamenti nel tracking digitale. L’introduzione di restrizioni sulla privacy, la progressiva scomparsa dei cookie di terze parti e la crescente frammentazione dei percorsi cross-device hanno ridotto ulteriormente la visibilità sui touchpoint che precedono una conversione.

I percorsi di acquisto reali sono molto più complessi di quanto i sistemi di analytics riescano a registrare. Molti touchpoint non vengono tracciati oppure risultano difficili da attribuire correttamente.

Tra questi possono esserci contenuti editoriali, passaparola, ricerche effettuate su dispositivi diversi o confronti avvenuti su piattaforme esterne.

I report mostrano numeri molto precisi, ma rappresentano solo una parte del percorso. Questo genera quella che può essere definita un’illusione di precisione: i dati sembrano completi, ma in realtà descrivono solo una porzione del comportamento degli utenti.

Attribuzione ecommerce e governance del marketing

Alla luce di questi limiti, l’attribuzione non dovrebbe essere considerata solo uno strumento di analytics.

Diventa invece uno strumento di governo del marketing. I modelli di attribuzione influenzano la percezione delle performance dei canali e, di conseguenza, il modo in cui vengono allocati gli investimenti.

Se interpretati in modo rigido, i modelli possono portare a distorsioni nella lettura dei risultati e nelle decisioni di investimento.

L’attribuzione, quindi, non serve tanto a misurare perfettamente la realtà, quanto a fornire una chiave di lettura utile per interpretare il contributo dei diversi canali nel percorso di acquisizione e conversione.

Come usare i modelli di attribuzione in modo strategico

Un approccio più efficace consiste nel considerare i modelli di attribuzione come strumenti interpretativi, non come verità assolute.

Per evitare decisioni distorte, i dati di attribuzione dovrebbero essere letti insieme ad altri segnali, come la crescita della domanda di brand, l’andamento complessivo delle vendite, il costo di acquisizione dei clienti e la marginalità generata dai diversi canali.

Solo una lettura integrata di questi elementi permette di comprendere realmente il ruolo dei canali nel percorso di crescita dell’ecommerce.

Non esiste un modello di attribuzione perfetto. Ogni modello rappresenta una semplificazione del percorso cliente e racconta una versione diversa della stessa realtà.

Il rischio emerge quando i modelli vengono interpretati come misurazioni oggettive delle performance. In questi casi possono generare errori strategici, portando a sovrastimare alcuni canali e a sottovalutarne altri.

L’attribuzione ecommerce non è quindi solo una questione tecnica. È uno strumento che incide direttamente sul modo in cui vengono prese le decisioni di marketing e su come viene guidata la crescita dell’azienda.

In altre parole, l’attribuzione influenza spesso le decisioni molto più di quanto riesca realmente a misurare il marketing.