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Rendete affidabile il vostro tracking prima di decidere
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Data & Analytics
Challenge del modello di attribuzione
Sappiate cosa rende davvero ogni canale
Mettete alla prova il vostro modello di attribuzione, quantificatene i bias canale per canale e adottate un modello target e test di incrementalità per decidere i vostri budget media su basi solide.
L'esigenza
Quello che ci dite
« La mia attribution (last click, data-driven) orienta i miei budget media, ma non so se dice il vero. Voglio sfidare il modello, misurarne i bias e decidere su basi solide. »
- « Non so cosa renda davvero ogni canale »
- « La mia attribuzione favorisce un canale a discapito degli altri »
- « Voglio arbitrare i miei budget su basi solide »
La nostra risposta
- Mappatura del modello e dei percorsi
- Messa in evidenza dei bias e degli scostamenti
- Raccomandazione: modello target e test di incrementalità
Metodo
Il nostro metodo in 5 fasi
Il nostro punto di vista
Un modello messo alla prova
Un modello di attribuzione si basa su convenzioni. Le mettiamo alla prova prima che arbitrino i vostri budget.
- Bias
- Confronto
- Incrementalità
Fase 01 : Inquadramento
Revisione del modello attuale e delle finestre di attribuzione, dei canali e budget interessati, degli accessi ai dati (GA4, piattaforme ads) e delle vostre questioni di arbitraggio.
- Modello attuale e finestre di attribuzione
- Canali e budget interessati
- Accesso ai dati (GA4, piattaforme ads)
- Domande di arbitraggio prioritarie
Fase 02 : Mappatura
Analisi dei percorsi multi-touch reali e dei percorsi di conversione per segmento, individuazione dei punti di contatto non tracciati e controllo della qualità dei dati.
- Percorsi multi-touch reali
- Percorsi di conversione per segmento
- Punti di contatto non tracciati
- Qualità dei dati in ingresso
Fase 03 : Confronto
Confronto dei modelli (last click, data-driven, per posizione) con scarti numerici per canale, sensibilità alle finestre di attribuzione e documentazione dei casi limite.
- Modelli confrontati: last click, data-driven, per posizione
- Scostamenti quantificati per canale
- Sensibilità alle finestre di attribuzione
- Casi limite documentati
Fase 04 : Bias & impatti
Quantificazione del sovra-credito e del sotto-credito di ciascun canale, impatto di budget dei bias e priorizzazione delle correzioni.
- Sovra-attribuzione e sotto-attribuzione per canale
- Impatto di budget dei bias
- Rischi di arbitraggio errato
- Prioritizzazione delle correzioni
Fase 05 : Raccomandazioni & test
Raccomandazione di un modello target, piano di test di incrementalità (geo-test, holdout) e governance della misurazione.
- Modello target consigliato
- Piano di test di incrementalità
- Protocolli di geo-test e holdout
- Governance della misurazione
Deliverable
Cosa ottieni
Diagnosi del modello attuale
Punti di forza, punti ciechi, rischi.
Confronto numerico dei modelli
Scostamenti per canale.
Bias & impatti di budget
Ciò che il modello sovrastima o sottostima.
Piano di test di incrementalità
Protocolli prioritizzati.
Per chi?
A chi si rivolge questa offerta?
Strumenti utilizzati
- GA4
- BigQuery
- Piano
- Looker
- Meta
- Google Ads
- Inserzionista multicanale con budget media significativi
- Data marketing matura (GA4, piattaforme ads)
- Sponsor: Direttore acquisizione, Head of Data, CMO
Per approfondire
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