Configurare l'attribuzione delle campagne: fonti dati e limiti

Di cosa si tratta: assegnare il successo a un punto di contatto

L'attribuzione delle campagne assegna il successo – lead, affari o fatturato – a una campagna o a un singolo punto di contatto. Regole o algoritmi decidono a quali punti di contatto lungo il percorso di conversione vengono attribuite le conversioni.

Nel B2B è più complesso che nell'e-commerce: le decisioni d'acquisto durano spesso mesi e coinvolgono fino a 15 stakeholder. Gli acquirenti B2B utilizzano oggi oltre dieci canali diversi durante il processo decisionale; fino a pochi anni fa erano cinque.

Senza la conoscenza di questi percorsi, l'allocazione del budget resta una questione di istinto. L'82 per cento dei CMO riferisce che i propri obiettivi sono legati agli obiettivi di fatturato, ma molti faticano a stabilire il nesso tra spese di marketing e fatturato.

Cifre sull'attribuzione delle campagne in Svizzera

Fonti dati online: clic, canali, conversioni

La prima metà dei dati nasce in rete: visualizzazioni di pagina ed eventi sul sito web, clic e impressioni dalle reti pubblicitarie, parametri delle campagne negli URL e i percorsi di conversione ricostruiti da essi.

In Google Analytics 4 esiste dal luglio 2021 il rapporto «Pubblicità». Questo permette di analizzare i percorsi di conversione e confrontare i primi modelli di attribuzione – come ultimo clic e modello lineare – tramite un rapporto di sintesi.

Ogni analisi successiva dipende dalla correttezza di questa rilevazione: un tracciamento approssimativo fornisce dati inutili. L'integrazione delle diverse fonti dati rappresenta il vero sforzo. In pratica servono convenzioni di denominazione uniformi per i parametri delle campagne, eventi definiti e testati come conversioni, nonché una documentazione che indichi quando viene attivato ciascun evento.

Anche il periodo di attribuzione fa parte della configurazione: in Google Analytics 4 è impostato di default a 90 giorni ed è modificabile; in Universal Analytics erano 180 giorni. Una finestra più breve esclude i punti di contatto tardivi, una più lunga attribuisce loro maggior peso: il numero cambia con l'impostazione, non con il mercato.

Ciò che rimane nel CRM, al telefono e alla fiera

La seconda metà dei dati, spesso mancante, nasce al di fuori del browser: registrazioni nel CRM, telefonate, contatti offline, visite alle fiere.

Un tipico percorso B2B svizzero inizia così: un potenziale cliente di Zurigo scopre l'azienda tramite una campagna su LinkedIn. Settimane dopo scarica un whitepaper in seguito a una ricerca su Google. Un mese dopo visita lo stand a una fiera a Basilea e infine converte grazie a un banner di retargeting.

Affinché questa catena sia valutabile, ogni passo deve lasciare una traccia collegabile ai dati digitali. I lead provenienti da moduli e chiamate ricevono all'inserimento nel CRM una fonte e un identificativo di campagna. I contatti fieristici vengono rilevati direttamente allo stand, invece di essere inseriti successivamente come pila di biglietti da visita.

Le chiamate possono essere attribuite tramite numeri di telefono specifici per canale o attraverso una domanda al primo contatto. Il collegamento avviene tramite una caratteristica comune, come lo stesso indirizzo e-mail o la stessa azienda.

I fornitori sul mercato di Zurigo pubblicizzano la possibilità di collegare ogni clic, chiamata e conversione a specifici investimenti di marketing. Vogliono registrare anche i clienti che chiamano dopo aver visto una pubblicità sui manifesti. Tali promesse dipendono dalla rilevazione offline: se manca la registrazione nel CRM, il punto di contatto non esiste per il modello.

Percorso del cliente nel marketing B2B: esempio dalla Svizzera

Basato su regole o guidato dai dati: come viene distribuito il successo

Esistono due famiglie di modelli. L'attribuzione basata su regole assegna ai singoli punti di contatto un valore che dipende dalla loro importanza relativa nel processo – come variante single-touch o multi-touch (lineare, first-click, decadimento temporale, basato sulla posizione). L'attribuzione guidata dai dati determina quante conversioni e percorsi utente hanno contribuito a una vendita; il modello risultante può differire notevolmente dagli approcci semplici basati su regole.

Google ha di fatto limitato la scelta: i modelli lineare, first-click, decadimento temporale e basato sulla posizione non erano più disponibili dal maggio 2023 per le nuove azioni di conversione nelle proprietà GA4, e dal giugno 2023 non lo erano più per gli account Google Ads. Nel settembre 2023 i quattro modelli sono stati aboliti in GA4 e Google Ads, e ogni azione di conversione interessata è stata convertita automaticamente al modello guidato dai dati. Chi desidera mantenere il modello last-click può farlo, ma deve modificare manualmente ogni azione di conversione.

Il periodo di attribuzione influenza i numeri: se un percorso con tre mesi di anticipo rientri nell'analisi dipende dalla finestra scelta. I confronti tra modelli sono quindi significativi solo con lo stesso periodo – altrimenti si confrontano impostazioni anziché canali.

Confronto dei modelli di attribuzione in Google Analytics 4 (GA4)

Dove i numeri ingannano: trappola del last-click e black box

Il last-click attribuisce tutto il successo all'ultimo punto di contatto. Nell'esempio sopra, il banner di retargeting riceverebbe tutto – sebbene la campagna LinkedIn abbia fornito il primo contatto e lo stand fieristico la costruzione della fiducia.

La conseguenza sono decisioni di budget nella direzione sbagliata: i team di marketing tagliano i budget per le attività «senza successo» in cima al funnel, che in realtà creano notorietà. Contemporaneamente sovrainvestono in canali presumibilmente di successo in fondo al funnel, che non funzionerebbero senza i punti di contatto precedenti.

I modelli guidati dai dati non risolvono questo problema automaticamente. La formula di attribuzione di ogni inserzionista è individuale e non visibile. Di conseguenza diventa molto più difficile comprendere qualcosa di diverso dall'ultimo clic.

A ciò si aggiunge il limite fondamentale: l'attribuzione assegna contributi lungo un percorso, non prova una causalità. Un canale con molte conversioni attribuite potrebbe aver solo accompagnato la chiusura.

In Svizzera si aggiunge la regione linguistica: in un Paese con quattro regioni linguistiche e culture aziendali fortemente regionali, le strategie di marketing devono essere adattate localmente. Ciò che funziona a Zurigo non deve necessariamente avere successo a Ginevra o Lugano. Un numero aggregato su tutte le regioni può far apparire forte un canale che porta risultati solo in una regione.

Vantaggi e limiti dell'attribuzione last-click

Configurare la base dati in conformità alla protezione dei dati

La legge federale sulla protezione dei dati (LPD) revisionata è in vigore dal settembre 2023 e presenta una grande vicinanza contenutuale al RGPD. Il RGPD contiene complessivamente norme più severe.

Per la rilevazione dei dati di attribuzione è decisivo quanto sia ampio il concetto di dati personali. Non sono compresi solo nomi e indirizzi, ma anche identificatori online come i numeri ID in un cookie, che permettono di assegnare un profilo comportamentale a una determinata persona. Ogni trattamento di tali dati costituisce un'elaborazione.

Lista di controllo per la configurazione: consenso informato e volontario, dimostrabile. Meglio documentarlo tramite caselle di controllo inequivocabili nei moduli di registrazione o nei pop-up. Un'informativa sulla privacy trasparente e facilmente comprensibile descrive quali dati vengono rilevati, per quanto tempo vengono conservati e come vengono utilizzati.

Nel marketing via e-mail è necessario un opt-in prima dell'invio. La procedura double-opt-in non è espressamente prevista dalla LPD, ma è considerata best practice per consentire la prova di un consenso inequivocabile. I diritti di accesso, rettifica, cancellazione e limitazione devono essere effettivamente esercitabili. La LPD richiede inoltre che gli elaboratori verifichino l'esattezza dei dati personali.

Tecnicamente è possibile una misurazione rispettosa della privacy: analytics self-hosted, tracciamento senza cookie dove sufficiente e una gestione del consenso corretta. I fornitori sul mercato svizzero citano ad esempio Matomo, analytics self-hosted e piattaforme svizzere di marketing automation come alternativa alle piattaforme globali che inviano dati su server statunitensi. Questo non sostituisce una consulenza legale, ma serve come lista di controllo per la propria rilevazione.

Procedura e aspettative

Lo sforzo non risiede inizialmente nel modello, ma nella definizione: cosa vale come lead, cosa come affare, e ciascuno di questi eventi attiva in modo affidabile un evento? Solo dopo vale il confronto tra modelli – più modelli affiancati invece di uno solo. Le differenze tra essi mostrano quali punti di contatto sono controversi.

I dati offline e del CRM appartengono alla stessa valutazione delle tracce digitali, altrimenti manca metà del percorso e il modello valuta la fiera di Basilea con zero. I numeri risultanti restano un aiuto decisionale con incertezze note: indicano a quali punti di contatto vengono attribuiti contributi, non quale canale ha causato la chiusura.

Passi per la corretta configurazione dell'attribuzione delle campagne