Ключавыя вывады
Ні адзін метад вымярэння не можа адказаць на ўсе пытанні, з якімі сутыкаюцца сучасныя лідэры маркетынгу. Неабходны шматслаёвы стэк, які аб'ядноўвае некалькі інструментаў.
Праблема маркетынгавай атрыбуцыі з'яўляецца структурнай: яна прысвойвае заслугу кропкам кантакту, але не можа даказаць прычыннасць. Гэта лепш за ўсё працуе для тактычнай аптымізацыі, а не для прыняцця стратэгічных рашэнняў.
Мадэляванне маркетынгавай сумесі вызначае гранічную прыбытковасць і насычанасць канала, дапамагаючы кіраваць доўгатэрміновым размеркаваннем бюджэту.
Паступовае тэсціраванне - гэта самы надзейны спосаб вызначыць, ці сапраўды маркетынгавая дзейнасць прывяла да вынікаў, а не захапіла попыт, які ўжо існаваў.
Арганізацыя груп вымярэнняў у піянеры, пасяленцы і планіроўшчыкі гарантуе, што кожны тып працы атрымае правільныя стандарты і хуткасць прыняцця рашэнняў.
Большасць кіраўнікоў маркетынгу добра разумеюць праблему атрыбуцыі маркетынгу: у вас ёсць прыборныя панэлі, поўныя дадзеных, але лічбы не дазваляюць надзейна адказаць, якія інвестыцыі насамрэч спрыяюць росту. Інстынкт заключаецца ў пошуку лепшага інструмента, больш разумнай мадэлі або больш дакладнай сістэмы атрыбуцыі. Але арганізацыі, якія правільна вымяраюць, абышлі гэты інстынкт.
Яны перасталі шукаць адзіную крыніцу праўды. Задача атрыбуцыі маркетынгу з'яўляецца часткай больш шырокай праблемы: сучаснае маркетынгавае асяроддзе занадта складанае, каб адзін метад мог ахапіць усё. Адкрыццё адбываецца на занадта вялікай колькасці платформаў, шляхі пакупнікоў занадта разрозненыя, а змены прыватнасці аслабілі занадта шмат сігналаў, каб адзін інструмент мог даць поўную карціну.
Замест гэтага працуе шматслойны падыход. Розныя метады вымярэння адказваюць на розныя пытанні, і арганізацыі, якія хутка развіваюцца, наўмысна іх камбінуюць. Мадэляванне комплексу маркетынгу кіруе стратэгічным размеркаваннем бюджэту. Паступовае тэсціраванне правярае, ці прывяло канкрэтнае дзеянне да выніку. Дадзеныя платформы апрацоўваюць штодзённую аптымізацыю кампаніі. Кожны выконвае пэўную ролю. Ні адна з іх не працуе як асобная стратэгія.
Гэта другая частка ў серыі з трох частак пра сучасныя маркетынгавыя вымярэнні. У першай частцы разглядалася, чаму традыцыйныя паказчыкі, такія як трафік, рэйтынг і ROAS, становяцца менш надзейнымі. У гэтай частцы распавядаецца пра тое, як пабудаваць сістэму вымярэння, якая сапраўды падтрымлівае рашэнні аб росце.
Чаму больш ні адзін метад вымярэння не працуе
Інструменты атрыбуцыі лічбавага маркетынгу, на якія разлічвае большасць каманд, былі створаны для іншага асяроддзя. Яны добра працавалі, калі шляхі карыстальнікаў былі адносна лінейнымі, файлы cookie надзейна адсочваліся на працягу сеансаў, і большасць адкрыццяў адбывалася праз каналы, якія лёгка рэгістраваць. Тое асяроддзе знікла.
Сёння пакупнік можа сустрэць брэнд праз адказ, згенераваны штучным інтэлектам, даследаваць яго на YouTube, абмеркаваць у ланцужку асабістых паведамленняў і праз тры тыдні пераўтварыць праз пошук па брэнду. Сістэма атрыбуцыі залічвае апошнюю кропку кантакту. Каналы, якія фактычна сфарміравалі рашэнне, атрымліваюць мала або нічога.
Гэта галоўная структурная праблема. Маркетынгавыя мадэлі атрыбуцыі прызначаны для прызначэння заслуг, а не для ўстанаўлення прычыны. Нават складаныя маркетынгавыя падыходы з мультытач-атрыбуцыяй па-ранейшаму дзейнічаюць у рамках таго ж фундаментальнага абмежавання: яны могуць паказаць, якія кропкі судакранання папярэднічалі канверсіі, але яны не могуць даказаць, што выдаленне любой з іх змяніла б вынік.
Арганізацыі, якія хутка развіваюцца, прызналі, што розныя інструменты вымярэння адказваюць на розныя пытанні. Адказы мадэлявання атрыбуцыі: якія кропкі кантакту прысутнічалі да канверсіі? Мадэляванне маркетынгавай сумесі адказвае: дзе маржынальная прыбытковасць найбольшая па каналах з цягам часу? Паступовае тэсціраванне адказвае: ці сапраўды гэтая канкрэтная дзейнасць змяніла вынікі?
Кожнае пытанне мае значэнне. Кожны патрабуе рознага падыходу. Згодна з даследаваннем NP Digital, 90 працэнтаў маркетолагаў, якія хутка развіваюцца, аддаюць перавагу паэтапнаму тэсціраванню, 61 працэнт выкарыстоўваюць мадэляванне атрыбуцыі, а 42 працэнты выкарыстоўваюць мадэляванне маркетынгавага комплексу. Найбольш эфектыўныя каманды выкарыстоўваюць усе тры, улічваючы прыняцце рашэння.
Мадэляванне маркетынгавага комплексу як стратэгічнае кіраўніцтва
Мадэляванне маркетынгавай сумесі, або МММ, выкарыстоўвае іншы падыход да вымярэння, чым атрыбуцыя. Замест таго, каб адсочваць шляхі асобных карыстальнікаў, ён выкарыстоўвае агрэгаваныя гістарычныя даныя для мадэлявання ўзаемасувязі паміж выдаткамі на маркетынг і бізнес-вынікамі на розных каналах з цягам часу. У выніку атрымліваецца від на гранічны даход, які сістэмы атрыбуцыі не могуць забяспечыць.
MMM найбольш карысны для вызначэння таго, куды выдаткоўваецца кожны дадатковы доларканал дае змяншальныя даходы. Канал, які працуе з высокай змешанай рэнтабельнасцю інвестыцый, можа выглядаць эфектыўным на прыборнай панэлі, у той час як апошнія 30 працэнтаў яго бюджэту прыносяць нязначны дадатковы даход. МММ паказвае гэтую неэфектыўнасць. Гэта таксама дапамагае вызначыць міжканальныя эфекты, напрыклад, як відэа ці інвестыцыі ў брэнд уплываюць на каэфіцыент канверсіі ў платным пошуку ўніз па плыні.
Для стратэгічнага размеркавання бюджэту гэта робіць МММ самым надзейным даступным інструментам. Ён не патрабуе адсочвання на ўзроўні карыстальніка, што азначае, што змены прыватнасці і састарэласць файлаў cookie не пагаршаюць яго дакладнасць, як гэта робіцца для атрыбуцыі. Штоквартальныя прагоны MMM могуць стабільна паляпшаць доўгатэрміновыя бюджэтныя рашэнні, нават калі штодзённыя сігналы атрыбуцыі шумныя.
МММ мае рэальныя межы. Ён з усіх сіл спрабуе колькасна вызначыць стварэнне брэнда ў верхняй частцы варонкі, таму што адставанне паміж уражаннем ад брэнда і канверсіяй уніз па плыні занадта доўгае і занадта ўскоснае, каб дакладна ўлавіць гістарычныя карэляцыі. Арганізацыі, якія выкарыстоўваюць MMM для стратэгічнага кіраўніцтва, дапаўняючы яго адсочваннем брэнда і даследаваннямі ўспрымання, атрымліваюць найбольш поўную карціну.
Інкрэментальнае тэсціраванне як механізм прычыннай сувязі
Калі MMM забяспечвае стратэгічны кірунак, тэставанне інкрэментальнасці забяспечвае доказ прычыннасці. Пытанне, на якое ён адказвае, з'яўляецца канкрэтным: ці быў бы такі вынік, калі б гэтай маркетынгавай дзейнасці не адбылося? Гэта пытанне прынцыпова адрозніваецца ад таго, што задаюць мадэлі атрыбуцыі, і адказ нашмат больш карысны для прыняцця рашэння аб тым, куды інвеставаць.
Найбольш распаўсюджаныя паступовыя падыходы ўключаюць у сябе геаэксперыменты, тэсты на ўтрыманне і прыпыненне кампаніі. У геаэксперыменце вызначаюцца супадаючыя геаграфічныя рынкі, і выдаткі ўтрымліваюцца ў адной групе, а ў другой захоўваюцца. Розніца ў выніках паміж дзвюма групамі ізалюе прычынны ліфт ад маркетынгавай дзейнасці. Тэсты ўтрымання прымяняюць тую ж логіку на ўзроўні аўдыторыі. Прыпыненні кампаніі, хоць і больш грубыя, таксама могуць паказаць, ці падаюць вынікі, калі расходы спыняюцца.
Для каманд, якія выкарыстоўваюць атрыбуцыю Amazon або іншыя вымярэнні на аснове рынку, паэтапнае тэставанне асабліва каштоўна, таму што пераўтварэнні, якія паведамляюцца платформай, часта адлюстроўваюць попыт, які ўжо існаваў, а не попыт, створаны кампаніяй.
Даследаванне NP Digital, якое адсочвае дадатковыя канверсіі ў параўнанні з атрыбутаванымі па каналах, выявіла значныя прабелы амаль у кожным выпадку. Арганічныя сацыяльныя сеткі паказалі рост на 13 працэнтаў супраць 3 працэнтаў прыпіснага росту. Платныя сацыяльныя сеткі паказалі дадатковы рост на 17 працэнтаў супраць 24 працэнтаў, якія прыпісваюцца, што сведчыць аб залішнім крэдытаванні гэтага канала. Гэтыя прабелы непасрэдна ўплываюць на тое, куды павінен накіроўвацца бюджэт, і яны непрыкметныя без паэтапнага тэсціравання.
Паступовае тэставанне патрабуе планавання і чыстых даных, але не патрабуе вялікага бюджэту. Нават адна добра прадуманая геаграфічная затрымка на галоўным канале дае больш надзейнае разуменне прычыннага ўздзеяння, чым месяцы справаздач аб атрыбуцыі.
Дадзеныя платформы па-ранейшаму важныя, але толькі для аптымізацыі
Прыборныя панэлі платформаў ад Google, Meta і іншых рэкламных платформаў застаюцца карыснымі, але іх роля больш вузкая, чым лічыць большасць каманд. Сляпыя плямы атрыбуцыі, убудаваныя ў справаздачы платформы, з'яўляюцца структурнымі, а не выпадковымі. Платформы распрацаваны для аптымізацыі прадукцыйнасці кампаній у сваіх экасістэмах. Яны не прызначаны для таго, каб паведаміць вам, ці змяніла гэтая прадукцыйнасць ваш бізнес.
Для прыняцця штодзённых рашэнняў даныя платформы з'яўляюцца правільным інструментам. Размяшчэнне выдаткаў у адпаведнасці з бюджэтам, карэкціроўка ставак на аснове сігналаў эфектыўнасці, выяўленне творчай стомленасці і дыягностыка праблем з дастаўкай - усё гэта залежыць ад паказчыкаў платформы. Гэта аператыўныя рашэнні, і дадзеныя платформы спраўляюцца з імі добра.
Дадзеныя платформы становяцца ненадзейнымі ў стратэгічных рашэннях. Алгарытмы аптымізуюцца ў напрамку карыстальнікаў, якія, хутчэй за ўсё, звярнуцца, што азначае, што яны сістэматычна аддаюць перавагу захопу попыту, а не стварэнню попыту. Высокі паказчык ROAS на прыборнай панэлі платформы можа адлюстроўваць эфектыўны алгарытм, а не эфектыўны маркетынг.
Згодна з даследаваннем NP Digital, дрэнная атрыбуцыя каштуе малому бізнесу ў сярэднім 19,4 працэнта выдаткаў на рэкламу, кампаніям сярэдняга бізнесу - 11,5 працэнта, а карпаратыўным брэндам - 7,7 працэнта. Гэтыя марныя выдаткі ў значнай ступені непрыкметныя ў справаздачах платформы, таму што платформы не маюць стымулу выяўляць гэта.
Практычныя рэкамендацыі - выкарыстоўваць паказчыкі платформы такімі, якімі яны з'яўляюцца: тактычным кіраваннем, а не стратэгічнай праўдай.
Вымярэнне піянераў-пасяленцаў-планіроўшчыкаўмадэль
Стварэнне шматслойнай вымяральнай сістэмы - гэта не проста тэхнічная задача. Гэта арганізацыйная справа. Ёсць тры розныя ролі, неабходныя кожнай эфектыўнай вымяральнай арганізацыі: піянеры, пасяленцы і планіроўшчыкі.
Піянеры працуюць на мяжы таго, што зараз можна вымераць. Яны праводзяць эксперыменты па нарошчванні, ствараюць першапачатковыя мадэлі маркетынгавага комплексу, правяраюць геаграфічныя ўтрыманні і правяраюць дапушчэнні, якія могуць больш не спраўдзіцца. Іх праца нявызначаная па задуме. Піянеры не даюць упэўненасці; яны даюць кірунак. Прытрымліванне іх тых жа стандартаў статыстычнай даверу, што і аператыўная справаздачнасць, спыніць гэтую працу раней, чым яна прынясе карысць.
Пасяленцы бяруць тое, што вынікае з эксперыментаў, і ператвараюць гэта ў паўтаральныя працэсы. Яны ўдасканальваюць мадэлі, узмацняюць жорсткасць дапушчэнняў і звязваюць інфармацыю з рашэннямі па планаванні. Гэта тое, дзе раннія прабежкі MMM становяцца сталымі ў падручніках і дзе вынікі інкрэментальных тэстаў становяцца асновай, якую каманды могуць пастаянна прымяняць. Пасяленцы ўмацоўваюць давер, пераводзячы накіраванае разуменне ў сістэмы, якімі рэальна можна кіраваць.
Планіроўшчыкі падтрымліваюць штодзённыя аперацыі. Яны абапіраюцца на дадзеныя платформы, сігналы атрыбуцыі і механізмы пераўтварэння, каб кіраваць выдаткамі ў рэжыме рэальнага часу. Гэты пласт неабходны; без гэтага выкананне развальваецца. Але планіроўшчыкаў не варта прасіць тлумачыць доўгатэрміновы рост або дыягнаставаць структурныя зрухі ў прадукцыйнасці. Іх увага - аптымізацыя эфектыўнасці ў рамках абмежаванняў канала.
Рэжым няўдач, у які ўпадае большасць арганізацый, - гэта прымяненне стандартаў пэўнасці на ўзроўні планіроўшчыка да працы піянера. Патрабаванне 95-працэнтнай статыстычнай упэўненасці ад эксперыментаў, для распрацоўкі якіх патрабуецца час, гарантуе, што нічога новага не будзе пабудавана. Мадэль з 60-працэнтнай упэўненасцю ў накіраванасці ў спалучэнні з хуткай ітэрацыяй пастаянна пераўзыходзіць ідэальны адказ, які прыходзіць на чвэрць пазней.
Як хуткарослыя кампаніі размяркоўваюць рэсурсы для вымярэння
Даследаванне NP Digital, якое адсочвае практыку вымярэння ў канадскіх брэндах, выявіла выразны падзел паміж сярэднімі арганізацыямі і арганізацыямі з высокімі тэмпамі росту. Сярэднестатыстычныя каманды размяркоўваюць прыкладна 65 працэнтаў свайго ўплыву вымярэння на прыборныя панэлі платформы і 25 працэнтаў на інструменты атрыбуцыі, пакідаючы мала месца для больш стратэгічных метадаў.
Брэнды з высокім узроўнем росту з гадавымі інвестыцыямі ў СМІ больш за 750 000 долараў ЗША выглядаюць значна інакш. Залежнасць ад прыборнай панэлі платформы падае прыкладна да 45 працэнтаў. Выкарыстанне інструмента атрыбуцыі зніжаецца да 15 працэнтаў. МММ расце з 5 працэнтаў да 20 працэнтаў. Паступовае тэсціраванне дасягае 10 працэнтаў, і яшчэ 10 працэнтаў прыходзіцца на раннюю генератыўную пошукавую аптымізацыю.
Гэтыя арганізацыі не адмаўляюцца ад атрыбуцыі або дадзеных платформы. Яны іх пераўзважваюць. Логіка простая: на рынках, якія пастаянна змяняюцца, вы ствараеце магчымасць вымярэння там, дзе адбываюцца змены, а не там, дзе знаёмства здаецца бяспечным. Мэтай усіх гэтых метадаў з'яўляецца ўпэўненасць у напрамку, што азначае дастатковы сігнал для больш хуткага прыняцця рашэнняў аб бюджэце, а не дасканалая ўпэўненасць, якая ўзнікае пасля таго, як магчымасць закрылася.
Сем крокаў да развіцця вашай сістэмы вымярэнняў
Перабудова вымяральнай сістэмы не патрабуе замены ўсяго адразу. Арганізацыі, якія робяць гэта добра, развіваюцца паступова, дадаючы магчымасці ў правільным парадку, а не спрабуючы цалкам перарабіць.
Адлюструйце свае бягучыя ўваходныя дадзеныя для вымярэння. Пералічыце ўсе інструменты і крыніцы даных, якія выкарыстоўвае ваша каманда, і вызначце, дзе кожны з іх знаходзіцца: даныя аператыўнай платформы, мадэляванне атрыбуцыі, МММ або інкрыментнасць. Большасць каманд выяўляюць, што яны моцна сканцэнтраваны на першых двух.
Вызначце прабелы ў рашэнні. Ясна раскажыце, на якія стратэгічныя пытанні ваш бягучы стэк не можа адказаць. Праблема маркетынгавай атрыбуцыі тут найбольш бачная: дзе вы прымаеце бюджэтныя рашэнні на аснове змешанай рэнтабельнасці інвестыцый без уліку гранічнай прыбытковасці? Дзе вы крэдытуеце каналы, якія, магчыма, проста захопліваюць існуючы попыт?
Пазнаёмце з базавым мадэляваннем. Нават просты штоквартальны прагон MMM забяспечвае больш стратэгічны кірунак, чым адно атрыбуцыя. Пачніце з каналаў з самымі вялікімі выдаткамі і бізнес-вынікаў, непасрэдна звязаных з даходам.
Запусціце свой першы тэст на інкрэментнасць. Выберыце адзін буйны канал і распрацуйце геаграфічную аўдыторыю або тэст аўдыторыі. Мэта - не дасканаласць; гэта стварае арганізацыйныя магчымасці і камфорт з гэтым тыпам вымярэння.
Адаптуйце чаканні кіравання. Справаздачы аб атрыбуцыі не знікнуць з аглядаў кіраўніцтва за адну ноч. Запуск апаралельны трэк, які паказвае паступовасць і высновы MMM разам з дадзенымі атрыбуцыі, умацоўвае давер да новага падыходу, не патрабуючы поўнага пераходу.
Выбудоўвайце працэсы паступова. Пасяленцы ператвараюць піянерскія эксперыменты ў паўтаральныя працоўныя працэсы. Кожнае паэтапнае выпрабаванне павінна вырабляць дакументаваную метадалогію, якая робіць наступны больш хуткім і танным.
Павялічце кадэнцыю прыняцця рашэнняў. Адной з пераваг упэўненасці ў напрамку перад поўнай упэўненасцю з'яўляецца хуткасць. Штотыднёвыя карэкціроўкі бюджэту, заснаваныя на сігналах прыросту і выніках MMM, перавышаюць квартальныя пераразмеркаванні, заснаваныя на справаздачах аб атрыбуцыі.
FAQ
Што такое маркетынгавая атрыбуцыя?
Маркетынгавая атрыбуцыя - гэта працэс прысваення крэдыту маркетынгавым кантактным кропкам, якія спрыялі канверсіі. Распаўсюджаныя маркетынгавыя мадэлі атрыбуцыі ўключаюць атрыбуцыю апошняга кліку, першага кліку, лінейную атрыбуцыю і атрыбуцыю на аснове дадзеных. Кожны прызначае крэдыт па-рознаму на шляху кліента. Атрыбуцыя найбольш карысная для аптымізацыі эфектыўнасці кампаніі ў каналах, але яна не можа вызначыць, ці прывёў маркетынг да бізнес-вынікаў.
Як вы вымяраеце маркетынгавую атрыбуцыю?
Атрыбуцыя вымяраецца шляхам падлучэння даных канверсіі да кропак дотыку, якія ёй папярэднічалі, з выкарыстаннем пікселяў адсочвання, параметраў UTM і даных CRM для адлюстравання шляху. Маркетынгавыя праграмныя платформы атрыбуцыі аўтаматызуюць гэты працэс і прапануюць розныя мадэлі атрыбуцыі на выбар. Галоўнае абмежаванне, якое трэба разумець, заключаецца ў тым, што ўсе падыходы да атрыбуцыі прысвойваюць заслугі на аснове карэляцыі, а не прычынна-следчай сувязі.
Якое праграмнае забеспячэнне лепшае для адсочвання маркетынгавай атрыбуцыі?
Лепшае праграмнае забеспячэнне для атрыбуцыі маркетынгу залежыць ад вашай бізнес-мадэлі і мэтаў вымярэння. Google Analytics 4 і ўласныя панэлі кіравання добра спраўляюцца з базавай атрыбуцыяй. Такія інструменты, як Northbeam, Triple Whale і Rockerbox, створаны для кантэксту прамога адказу і электроннай камерцыі. Для прыняцця стратэгічных рашэнняў праграмнае забеспячэнне атрыбуцыі лепш за ўсё працуе ў спалучэнні з MMM і тэставаннем інкрэментальнасці, а не выкарыстоўваецца ізалявана.
{ "@context": "https://schema.org", "@type": "Старонка FAQ", "mainEntity": [ { "@type": "Пытанне", "name": "Што такое маркетынгавая атрыбуцыя?", "acceptedAnswer": { "@type": "Адказ", "text": "Маркетынгавая атрыбуцыя - гэта працэс прысваення крэдыту маркетынгавым кантактным кропкам, якія спрыялі канверсіі. Распаўсюджаныя мадэлі маркетынгавай атрыбуцыі ўключаюць у сябе атрыбуцыю апошняга кліку, першага кліку, лінейную атрыбуцыю і атрыбуцыю на аснове даных. Кожная з іх па-рознаму прысвойвае крэдыт на шляху кліента. Атрыбуцыя найбольш карысная для аптымізацыі прадукцыйнасці кампаніі ў каналах, але яна не можа вызначыць, ці прывёў маркетынг да камерцыйнага выніку". } } , { "@type": "Пытанне", "name": "Як вы вымяраеце маркетынгавую атрыбуцыю?", "acceptedAnswer": { "@type": "Адказ", "text": "Атрыбуцыя вымяраецца шляхам злучэння дадзеных канверсіі з кропкамі судакранання, якія папярэднічалі ёй, з выкарыстаннем пікселяў адсочвання, параметраў UTM і даных CRM для адлюстравання шляху. Маркетынгавыя праграмныя платформы атрыбуцыі аўтаматызуюць гэты працэс і прапануюць розныя мадэлі атрыбуцыі на выбар. Галоўнае абмежаванне, якое трэба разумець, заключаецца ў тым, што ўсе падыходы да атрыбуцыі прысвойваюць крэдыт на аснове карэляцыі, а не прычынна-следчай сувязі". } } , { "@type": "Пытанне", "name": "Якое праграмнае забеспячэнне лепшае для адсочвання маркетынгавай атрыбуцыі?", "acceptedAnswer": { "@type": "Адказ", "text": "Найлепшае праграмнае забеспячэнне для маркетынгавай атрыбуцыі залежыць ад вашай бізнес-мадэлі і мэт вымярэння. Google Analytics 4 і ўласныя панэлі кіравання добра спраўляюцца з базавай атрыбуцыяй. Такія інструменты, як Northbeam, Triple Whale і Rockerbox, створаны для кантэксту прамога адказу і электроннай камерцыі. Для прыняцця стратэгічных рашэнняў праграмнае забеспячэнне для атрыбуцыі лепш за ўсё працуе ў спалучэнні з MMM і інкрэментальным тэставаннем, а не выкарыстоўваецца ізалявана." } } ] }
Заключэнне
Задача маркетынгавай атрыбуцыі - гэта не праблема, якую вырашае толькі лепшае праграмнае забеспячэнне. Гэта структурнае абмежаванне таго, што можа зрабіць атрыбуцыя. Прысваенне крэдыту і доказ прычыннасці - гэта розныя рэчы, і іх зліццё прыводзіць да рашэнняў аб бюджэце, якія аддаюць перавагу захопу попыту, а не стварэнню попыту.
Арганізацыі, якія хутка развіваюцца, вырашылі гэта шляхам стварэння шматслойных сістэм вымярэння, у якіх кожны інструмент выконвае пэўную ролю: дадзеныя платформы для аператыўнага кіравання, атрыбуцыя для тактычнагасігналы, MMM для стратэгічнага размеркавання і тэставанне інкрэментальнасці для праверкі прычыннасці. У наступнай частцы гэтай серыі разглядаецца, як кіраўнікі маркетынгу выкарыстоўваюць гэтыя сігналы разам, каб вырашыць, куды варта накіраваць наступныя даляры інвестыцый.
Калі вы хочаце паглыбіцца ў тое, дзе атрыбуцыя ламаецца, перш чым перайсці да гэтай часткі, гэтая разбіўка сляпых плям маркетынгавай атрыбуцыі падрабязна ахоплівае канкрэтныя рэжымы няўдач. Для больш шырокага ўяўлення аб тым, як падключыць вымярэнне да прыняцця рашэнняў аб даходах, гэта кіраўніцтва па атрыбуцыі лічбавага маркетынгу з'яўляецца карыснай даведкай.
