Apa itu Attribution Modeling?
Attribution modeling adalah proses mengidentifikasi dan menentukan seberapa besar kontribusi setiap channel marketing yang berbeda terhadap pencapaian tujuan bisnis.
Dengan kata lain, ini adalah cara untuk menentukan sejauh mana setiap channel berperan dalam menghasilkan conversion atau tindakan yang ditargetkan bisnis.
Melalui attribution modeling, perusahaan bisa memahami iklan atau strategi pemasaran mana yang paling berkontribusi terhadap keputusan pelanggan dalam melakukan pembelian. Perusahaan juga dapat mengukur efektivitas dari setiap strategi atau iklan yang dijalankan.
Tak hanya itu, attribution modeling juga membantu bisnis mengambil keputusan strategis. Menggunakan attribution modeling yang tepat, bisnis dapat mengalokasikan sumber daya dengan lebih efektif, mengoptimalkan campaign pemasaran, dan meningkatkan keberhasilan bisnis secara keseluruhan.
Jenis-jenis Attribution Modeling dalam Digital Marketing
Dirangkum dari Hubspot, berikut beberapa jenis attribution modeling yang umum digunakan dalam digital marketing:
#1 Multi-touch attribution modeling
Multi-touch attribution modeling mempertimbangkan semua sentuhan atau interaksi yang dilakukan oleh pelanggan sepanjang perjalanan mereka. Artinya, model ini menganggap setiap channel marketing yang berkontribusi dalam proses konversi diberi bobot sama pentingnya.
Dengan pendekatan ini, marketer bisa melihat gambaran lebih lengkap tentang bagaimana setiap channel marketing berinteraksi dan berkontribusi dalam menghasilkan conversion.
#2 Time-decay attribution modeling
Time-decay attribution modeling memberikan bobot lebih besar pada titik sentuhan yang lebih dekat dengan waktu konversi. Semakin dekat titik sentuhan dengan konversi, semakin besar bobot yang diberikan.
#3 Cross-channel attribution modeling
Cross-channel attribution modeling melihat bagaimana pelanggan berinteraksi dengan berbagai channel marketing sebelum melakukan konversi. Model ini membantu memahami bagaimana berbagai channel marketing saling memengaruhi dan berkontribusi terhadap konversi.
Dengan pengetahuan ini, marketer dapat mengalokasikan sumber daya pemasaran dengan lebih efektif dan memaksimalkan keberhasilan campaign.
#4 First-touch attribution modeling
Model ini beranggapan bahwa titik sentuhan pertama memiliki peran paling penting dalam mendorong konsumen menuju konversi.
Seperti namanya, dalam first-touch attribution modeling seluruh kredit diberikan kepada channel marketing pertama yang memperkenalkan pelanggan potensial ke bisnis. Model ini beranggapan bahwa titik sentuhan pertama memiliki peran paling penting dalam mendorong audiens menuju konversi.
#5 Last-touch attribution modeling
Berkebalikan dengan first-touch, last-touch attribution modeling memberikan seluruh kredit konversi kepada titik sentuhan terakhir sebelum konversi terjadi. Model ini menganggap bahwa titik sentuhan terakhirlah yang paling mempengaruhi keputusan konsumen.
Last-touch membantu perusahaan memahami saluran yang paling berpengaruh dalam mendorong konversi, terutama di tahap akhir perjalanan pelanggan.
#6 Linear attribution modeling
Dalam linear attribution modeling, setiap channel diberi bobot yang sama dalam konversi. Setiap titik sentuhan dihargai sama, tanpa mempertimbangkan urutan atau waktu.
Pendekatan ini cocok jika perusahaan ingin memberikan perlakuan yang adil kepada semua channel marketing yang digunakan.
#7 U-shaped attribution modeling
U-shaped attribution modeling memberikan sebagian besar bobot kepada titik sentuhan pertama (first-touch) dan terakhir (last-touch) dalam perjalanan pelanggan. Saluran yang berkontribusi di antara keduanya juga menerima pengakuan, tetapi dengan bobot yang lebih kecil.
#8 W-shaped attribution modeling
W-shaped attribution modeling mirip dengan U-shaped. Bedanya, model ini memberikan bobot lebih besar pada tiga titik sentuhan utama, yaitu awal, tengah, dan akhir perjalanan pelanggan. W-shaped memberikan pengakuan lebih lengkap terhadap channel marketing yang berkontribusi dalam setiap tahap perjalanan pelanggan.
Manfaat Attribution Modeling
Berikut beberapa manfaat utama penggunaan attribution modeling dalam strategi pemasaran:
Mengidentifikasi channel marketing yang efektif
Dengan menggunakan attribution modeling, marketer dapat mengidentifikasi saluran pemasaran mana yang paling efektif dalam menghasilkan konversi. Memahami saluran-saluran yang memberikan dampak positif juga berfungsi dalam mengalokasikan sumber daya secara efisien dan mengoptimalkan campaign marketing.
Mengukur ROI dengan lebih akurat
Attribution modeling membantu mengukur return on investment (ROI) dengan lebih akurat. Perusahaan bisa melihat kontribusi relatif dari setiap channel dalam menghasilkan konversi dan menentukan berapa banyak pendapatan yang dihasilkan dari setiap channel marketing.
Proses ini memungkinkan bisnis dalam mengoptimalkan alokasi anggaran dan berfokus pada saluran yang memberikan ROI tertinggi.
Memahami peran setiap channel dalam perjalanan pelanggan
Attribution modeling juga bermanfaat dalam memahami peran yang dimainkan oleh setiap channel marketing selama perjalanan pelanggan.
Dengan cara ini, perusahaan akan melihat bagaimana pelanggan berinteraksi dengan berbagai saluran sebelum melakukan konversi. Setelah mengetahuinya, bisnis bisa menyesuaikan pesan yang ingin disampaikan dengan setiap tahap perjalanan pelanggan.
Mengoptimalkan strategi pemasaran
Memahami lebih baik kontribusi setiap channel marketing dapat mengoptimalkan strategi pemasaran bisnis. Nantinya, perusahaan bisa mengalokasikan anggaran secara lebih efektif, meningkatkan penargetan, dan menguji berbagai strategi marketing untuk melihat apa yang paling berhasil atau sebaliknya.
Contoh Attribution Modeling
Untuk lebih memahami tentang attribution modeling, mari kita bahas contoh sederhana dalam dunia digital marketing.
Perusahaan X menjual sepatu dan beriklan secara online. Perusahaan tersebut berinvestasi di beberapa kanal pemasaran digital, yaitu Google Ads, Facebook Ads, dan Instagram Ads.
Pelanggan menemukan produk melalui tiga langkah berikut:
- Mereka melihat iklan di Google dan mengunjungi website tetapi tidak melakukan pembelian.
- Beberapa hari kemudian, mereka melihat postingan perusahaan X di Instagram dan kembali ke website, tetapi masih belum melakukan pembelian.
- Akhirnya, mereka melihat iklan sepatu itu lagi di Facebook, mengunjungi website lagi, baru setelahnya melakukan pembelian.
Dari contoh di atas, perusahaan X ingin menentukan channel mana yang paling berpengaruh dalam konversi. Di sinilah jenis-jenis attribution modeling berperan.
- First-touch attribution modeling: model ini memberikan seluruh bobot kepada titik sentuhan pertama. Dalam contoh di atas, Google Ads adalah first-touch. Meskipun Instagram dan Facebook turut berkontribusi, tetapi dalam model ini hanya Google Ads yang mendapatkan bobot.
- Last-touch attribution modeling: model ini memberikan seluruh bobot kepada titik sentuhan terakhir, dalam kasus di atas adalah Facebook Ads. Perusahaan akan mengabaikan peran Google Ads dan Instagram Ads.
- Linear attribution modeling: model ini membagi bobot secara merata di antara semua titik sentuhan. Google Ads, Instagram Ads, dan Facebook Ads masing-masing mendapatkan 33.3% kredit.
- Time-decay attribution modeling: model ini memberikan bobot lebih banyak kepada titik sentuhan yang lebih dekat dengan konversi. Jadi, Facebook Ads akan mendapatkan bobot paling banyak, diikuti oleh Instagram Ads dan terakhir Google Ads.
- U-shaped attribution modeling: model ini memberikan 40% bobot kepada titik sentuhan pertama dan terakhir (Google Ads dan Facebook Ads). 20% sisanya dibagi merata di titik sentuhan lainnya (Instagram Ads).
FAQ (Frequently Asked Question)
Bagaimana cara memilih attribution modeling yang cocok?
Memilih attribution modeling yang sesuai dengan bisnis merupakan langkah penting dalam memahami kontribusi setiap channel marketing. Berikut adalah beberapa cara memilih attribution modeling yang cocok:
Pahami tujuan bisnis
Pertama, marketer perlu memahami dengan jelas tujuan bisnisnya, apakah perusahaan ingin meningkatkan penjualan, meningkatkan brand awareness, atau mengoptimalkan kepuasan pelanggan. Dengan mengetahui tujuan bisnis, marketer dapat memilih attribution modeling yang memberikan wawasan relevan untuk mencapai tujuan tersebut.
Pertimbangkan perjalanan pelanggan
Setiap bisnis memiliki perjalanan pelanggan yang unik. Menganalisis perjalanan pelanggan dapat memahami bagaimana pelanggan berinteraksi dengan saluran pemasaran sebelum melakukan konversi.
Marketer harus memilih attribution modeling yang mencerminkan perjalanan pelanggan dengan akurat, sehingga dapat mengidentifikasi saluran yang paling berpengaruh.
Evaluasi data dan sumber daya yang tersedia
Cara lain yang bisa dilakukan adalah mengevaluasi data perusahaan dan sumber daya yang tersedia dalam memilih attribution modeling. Beberapa attribution modeling memerlukan data lebih rinci dan kompleks, namun ada juga yang menggunakan data lebih sederhana.
Dalam cara ini, marketer harus memiliki akses ke data yang diperlukan dan dapat mengelola sumber daya untuk menerapkan attribution modeling yang akan dipilih.
Uji dan bandingkan model-model yang berbeda
Sebelum memutuskan satu jenis attribution modeling yang cocok, sebaiknya marketer perlu menguji beberapa attribution modeling. Uji model-model tersebut menggunakan data historis untuk melihat hasilnya.
Jika sudah, bandingkan hasil dari masing-masing model dan lihat model mana yang memberikan wawasan paling relevan bagi bisnis.
Konsultasikan dengan tim analitik
Melibatkan tim analitik dalam proses pemilihan attribution modeling merupakan cara lain yang bisa diambil.
Diskusikan kebutuhan dan tujuan bisnis dengan tim analitik. Mereka dapat memberikan perspektif berharga dan membantu memilih attribution modeling yang sesuai dengan kebutuhan bisnis.
Pertimbangkan kombinasi attribution modeling
Terkadang, kombinasi dari beberapa model dapat memberikan wawasan yang lebih lengkap dan akurat. Perusahaan dapat menggabungkan beberapa model, seperti linear attribution dengan time-decay attribution untuk memperoleh pemahaman secara holistik tentang kontribusi setiap saluran pemasaran.
