Attribution är försöket att fördela kredit för en konvertering mellan de marknadsföringskontakter som bidrog till den.
På vanlig svenska
Det här är ett mätbegrepp. Siffran är aldrig målet i sig. Börja med beslutet du försöker fatta och fråga sedan om mätningen faktiskt ger användbar information för det beslutet.
Ett verkligt exempel
Någon hittar dig via Google, återkommer från Instagram och köper senare efter ett mejl. Vilken kanal får äran? Det är en attributionsfråga.
Siffran blir användbar först när du vet vad du jämför den med och vilket beslut den ska påverka.
Varför det spelar roll
Utan en attributionsmodell kan man övervärdera sista klicket och glömma tidigare upptäckt.
Analys blir användbar när den påverkar vad du gör härnäst. En dashboard full av siffror kan fortfarande säga väldigt lite. Några väl valda mått kan visa var människor kommer in, var de fastnar och om en viktig handling faktiskt sker.
När behöver du faktiskt bry dig?
Du behöver bry dig när du ska bestämma vad som ska förbättras, vilken marknadsföring som är värd att fortsätta med, om en redesign hjälpte, var människor lämnar en process eller om en viktig affärshandling över huvud taget sker. Du behöver inte ännu ett mått bara för att en plattform kan visa det.
Bra frågor att ställa
- Vilket beslut hjälper den här siffran mig att fatta?
- Vad ska jag jämföra den med: en annan period, sida, kanal eller målgrupp?
- Vad skulle jag faktiskt göra annorlunda om siffran förändrades?
Vad gör du med det här?
Skriv affärsfrågan först och måttet sedan. Om siffran inte skulle förändra något beslut förtjänar den troligen mindre uppmärksamhet än en mätning som faktiskt gör det.
Vad det inte betyder
Ingen modell visar perfekt orsak. Det är ett användbart bokföringsperspektiv, inte en tidsmaskin in i människors huvud.
Kortversionen
Använd attribution som bevis med begränsningar, inte som absolut sanning.
Relaterat: UTM-parametrar och kundresor.
Fördjupning: Google Analytics om attribution.