top of page
  • Gambar penulisGraas

Bagaimana Cara Meningkatkan Atribusi untuk Bisnis eCommerce?

Diperbarui: 18 Jun


Improve eCommerce Attribution with Graas' data analytics tool

Atribusi eCommerce akan jauh lebih mudah jika pelanggan selalu melakukan konversi setiap kali mereka mengklik iklan. Namun kenyataannya tidak demikian. Mereka mungkin menemukan Anda melalui iklan, lalu menemukan Anda lagi melalui media sosial organik, dan ketika Anda berpikir Anda telah kehilangan mereka, mereka membeli produk dengan mengunjungi toko online Anda secara langsung.


Sekarang, ke mana Anda mengatribusi penjualan ini? Apakah itu iklan awal, atau reel yang mereka ingat? Anda tidak bisa mengatakan dengan pasti. Karena masih ada kemungkinan bahwa seseorang berbicara kepada mereka tentang produk Anda, yang membuat mereka membelinya.


Jadi ya, atribusi eCommerce sangat menantang. Tidak ada yang namanya atribusi 100% dalam eCommerce, tetapi dengan mengikuti beberapa praktik terbaik, kita bisa mendekati sumbernya sebanyak mungkin.


Dalam blog ini, kita akan membahas:


Mari kita bahas!


5 Cara Meningkatkan Atribusi untuk Bisnis eCommerce Anda


Sejak undang-undang privasi menjadi lebih ketat, atribusi menjadi lebih menantang. Namun, untuk memahami kinerja upaya pemasaran Anda terhadap penjualan, hasil atribusi Anda harus akurat.


Berikut adalah cara-cara untuk meningkatkan akurasi atribusi eCommerce Anda:


1. Integrasikan Semua Sumber Data Anda

Pelanggan berinteraksi dengan banyak titik sentuh sebelum membuat keputusan pembelian. Data ini tersebar di berbagai platform, seperti saluran pemasaran, situs web eCommerce, sistem CRM, dan alat pelacakan perilaku online. Untuk meningkatkan akurasi atribusi, bisnis harus menggabungkan semua data ini menjadi satu pandangan yang terpadu.


Mengonsolidasikan data dari berbagai sumber memungkinkan Anda melihat perjalanan pelanggan secara lengkap dan mengatribusi konversi dengan benar ke titik sentuh masing-masing. Tanpa pandangan data yang terpadu, Anda mungkin melewatkan interaksi penting yang mempengaruhi pembelian, yang mengarah pada atribusi yang tidak akurat dan keputusan pemasaran yang keliru.


Misalnya, seorang pelanggan mungkin melihat iklan media sosial untuk sepasang sepatu baru (titik sentuh sosial). Mereka mengklik iklan dan mengunjungi situs web merek tersebut (titik sentuh situs web). Setelah menjelajah beberapa saat, mereka memutuskan untuk mendaftar ke daftar email merek tersebut untuk menerima kode diskon (titik sentuh CRM). Beberapa hari kemudian, mereka menerima email dengan penawaran khusus dan mengklik kembali ke situs web (titik sentuh email). Akhirnya, mereka melakukan pembelian.


Dengan mengintegrasikan data dari semua titik sentuh ini, bisnis dapat mengatribusi penjualan dengan akurat ke iklan media sosial yang memicu minat awal, meskipun email yang memberikan dorongan akhir.


2. Pilih model atribusi eCommerce yang tepat

Ada banyak model atribusi, masing-masing memberikan kredit untuk konversi dengan cara yang berbeda. Pilihan tergantung pada tujuan bisnis Anda, industri, dan kompleksitas perjalanan pelanggan.


Berikut beberapa model atribusi umum yang dapat dipilih:


  1. Atribusi Last-Click: Model ini memberikan kredit penuh kepada titik sentuh terakhir sebelum konversi. Meskipun sederhana, model ini tidak memperhitungkan dampak dari titik sentuh sebelumnya yang mungkin mempengaruhi keputusan pelanggan.

  2. Atribusi First-Click: Berbeda dengan model klik terakhir, pendekatan ini memberikan kredit kepada interaksi awal yang memperkenalkan pelanggan pada produk atau layanan. Namun, model ini mengabaikan peran titik sentuh selanjutnya yang memperkuat minat pelanggan.

  3. Atribusi Linear: Model ini mendistribusikan kredit secara merata di semua titik sentuh dalam perjalanan pelanggan. Meskipun mengakui kontribusi beberapa titik sentuh, model ini mungkin tidak secara akurat mencerminkan tingkat pengaruh yang berbeda dari setiap titik sentuh terhadap konversi.

  4. Atribusi Time Decay: Model ini memberikan bobot lebih besar pada titik sentuh yang lebih dekat dengan konversi, dengan asumsi bahwa mereka memiliki dampak lebih besar pada keputusan akhir. Namun, model ini mungkin meremehkan pentingnya titik sentuh awal yang memicu minat awal pelanggan.

  5. Atribusi Berbasis Data: Model canggih ini menggunakan pembelajaran mesin untuk menganalisis campaign dan data penjualan historis serta memberikan kredit secara dinamis berdasarkan pola dan tren yang diidentifikasi. Meskipun kuat, model ini memerlukan jumlah data berkualitas tinggi yang signifikan dan optimasi berkelanjutan.


Tidak ada satu model yang sempurna; masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan. Anda harus mengevaluasi perjalanan pelanggan Anda dan memilih model yang paling sesuai, serta secara teratur menyempurnakannya seiring perubahan perilaku pelanggan atau saluran pemasaran.


3. Implementasi Pelacakan Lintas Perangkat

Sebagian besar pelanggan yang membeli online menggunakan beberapa perangkat. Mereka sering beralih antara smartphone, tablet, dan desktop selama perjalanan pembelian mereka.


Pelacakan lintas perangkat sangat penting untuk atribusi yang akurat karena memungkinkan Anda menggabungkan interaksi pelanggan di berbagai perangkat.


Tanpa pelacakan lintas perangkat, Anda mungkin melewatkan titik sentuh penting dan gagal mengenali jalur lengkap menuju konversi. Misalnya, seorang pelanggan mungkin memulai riset mereka di desktop, membandingkan produk di tablet saat bepergian, dan akhirnya melakukan pembelian di ponsel karena kemudahan pembayaran.


Strategi untuk pelacakan lintas perangkat termasuk menggunakan login pengguna, pencocokan deterministik berdasarkan pengenal bersama seperti alamat email, dan pemodelan probabilistik yang menganalisis pola perilaku pengguna.


4. Mengatasi Masalah Kualitas Data

Hasil atribusi Anda hanya akan seakurat data Anda. Data yang tidak lengkap, tidak konsisten, atau duplikat dapat menyebabkan hasil atribusi yang cacat dan wawasan yang menyesatkan.


Mengidentifikasi dan menyelesaikan ketidakkonsistenan data sangat penting untuk analisis atribusi yang andal. Ini mungkin termasuk standarisasi format data, deduplikasi catatan, dan mengatasi informasi yang hilang atau salah di berbagai sumber data.


Memastikan kualitas data memerlukan proses pembersihan dan deduplikasi data yang kuat. Teknik seperti profil data, validasi, dan pembersihan berbasis aturan membantu mengidentifikasi dan memperbaiki masalah data.


Alat otomatis dan alur kerja menyederhanakan proses ini dan menjaga integritas data, memungkinkan analisis atribusi yang akurat dan andal. Mari kita jelajahi ini lebih lanjut.


5. Gunakan Platform Analitik eCommerce untuk Pelacakan Atribusi

Sumber data yang berbeda sering kali menyajikan data dalam format yang berbeda, membuatnya menantang untuk membangun koneksi di antara mereka.


Misalnya, data marketing dari platform seperti Facebook dan Google Ads akan terstruktur secara berbeda dari data dari platform eCommerce Anda. Bahkan cara perhitungan metrik bisa berbeda di setiap saluran, yang semakin memperumit masalah.


Akibatnya, mencoba untuk menetapkan hubungan satu-ke-satu antara set data yang berbeda ini menjadi sulit.


Ketika tidak ada hubungan yang jelas satu-ke-banyak antara sumber data, mengatribusi tindakan pelanggan ke sumbernya masing-masing menjadi semakin sulit. Pembersihan dan integrasi data secara manual dari berbagai platform memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan, yang dapat menyebabkan wawasan atribusi yang tidak akurat.


Di sinilah platform analitik eCommerce seperti Graas berperan. Graas mengotomatiskan integrasi data dari semua channel marketing dan penjualan Anda, menghilangkan kebutuhan untuk penanganan data manual. Dengan mengkonsolidasikan data dari berbagai sumber, Graas menyediakan pandangan komprehensif tentang berbagai jalur yang diambil pelanggan Anda sebelum melakukan konversi.


Selain itu, Graas menggunakan model atribusi berbasis AI dan data-driven untuk mengidentifikasi dampak setiap saluran terhadap penjualan Anda. Wawasan granular ini memungkinkan Anda menyempurnakan strategi penargetan dan menjangkau audiens pada titik sentuh yang tepat sepanjang perjalanan mereka, menghasilkan kampanye pemasaran yang lebih efektif dan alokasi sumber daya yang optimal.


Tips untuk Mengelola Channel dengan Kontribusi Atribusi Tertinggi dan Terendah


Setelah memahami cara meningkatkan atribusi untuk bisnis eCommerce Anda, pekerjaan Anda baru setengah selesai.


Bagaimana Anda mengelola saluran dengan kontribusi atribusi tertinggi dan terendah pada akhirnya akan menentukan jalur pertumbuhan Anda.


Berikut beberapa tips untuk mengelola saluran ini secara efektif:


5 Tips untuk Mengelola Saluran dengan Kontribusi Atribusi Tertinggi

Saluran dengan kontribusi atribusi tertinggi adalah titik sentuh pemasaran yang secara konsisten mendorong tingkat konversi tinggi dan berkontribusi signifikan pada penjualan keseluruhan Anda.


Saluran-saluran ini layak mendapat perhatian khusus dan optimalisasi strategis.


  • Tambahkan anggaran untuk saluran yang berkinerja tinggi untuk meningkatkan dampaknya.

  • Lakukan A/B test dan perbaiki pesan, kreatif, dan penargetan untuk mempertahankan efektivitas.

  • Cobalah menjangkau audiens baru atau menggunakan penempatan iklan tambahan.

  • Identifikasi pola dan wawasan untuk optimalisasi lebih lanjut.

  • Agar tetap kompetitif, sesuaikan strategi bidding Anda secara rutin.


5 Tips untuk Mengelola Saluran dengan Kontribusi Atribusi Terendah 

Saluran dengan kontribusi atribusi terendah adalah titik sentuh pemasaran yang tampaknya memiliki dampak langsung minimal pada konversi.


Namun, saluran-saluran ini mungkin masih penting dalam membangun kesadaran merek, mendidik pelanggan, atau memelihara mereka melalui perjalanan pembelian.


  • Cobalah eksperimenkan iklan, visual, dan ajakan bertindak untuk meningkatkan keterlibatan.

  • Pastikan Anda menjangkau segmen audiens yang tepat.

  • Temukan kombinasi yang paling efektif.

  • Gunakan untuk mengarahkan lalu lintas ke situs web atau keterlibatan di media sosial.

  • Bersiaplah untuk mengalokasikan ulang sumber daya jika sebuah saluran secara konsisten berkinerja rendah.


Identifikasi Saluran yang Membuat Pelanggan Anda Membayar!

Tidak ada pendekatan yang cocok untuk semua dalam mengatribusi penjualan, namun memahami dasar-dasarnya sangat penting untuk meningkatkan hasil atribusi Anda.


Untuk memastikan atribusi yang akurat, data yang Anda gunakan harus bersih dan terintegrasi dari semua saluran penjualan dan pemasaran Anda. Dan Graas melakukan semua ini untuk Anda dengan model atribusi berbasis AI-nya.


Tidak hanya itu, Graas juga memberikan wawasan dan rekomendasi untuk memastikan bahwa saluran yang berkinerja rendah dihentikan atau dioptimalkan agar menghasilkan hasil yang lebih baik.


Comments


bottom of page