Dlaczego atrybucja ostatniego kliknięcia jest przestarzała — i co stosować zamiast niej we współczesnym e-commerce

Przez lata marketingowcy i firmy e-commerce polegali na modelu atrybucjiz  ostatniego kliknięcia, aby mierzyć skuteczność kampanii. Model ten jest prosty: cała zasługa za sprzedaż przypada ostatniemu punktowi styku przed konwersją. Jednak w dzisiejszym złożonym środowisku cyfrowym, w którym klienci często wchodzą w interakcję z marką wielokrotnie przed zakupem, taki model nie oddaje całej prawdy.

W tym artykule wyjaśniamy, dlaczego atrybucja ostatniego kliknięcia zawodzi we współczesnym świecie e-commerce — i które modele atrybucji dostarczają dokładniejszych i bardziej użytecznych danych.

Dlaczego atrybucja ostatniego kliknięcia zawodzi

Upraszcza ścieżkę klienta

Współcześni konsumenci angażują się w relacje z markami na wielu kanałach — wyszukiwarki, media społecznościowe, e-mail, reklamy, treści od influencerów i inne. Przypisując całą zasługę tylko ostatniej interakcji, model pomija wpływ wcześniejszych punktów styku, które mogły zbudować świadomość lub zaufanie.

Prowadzi do błędnych decyzji budżetowych

Skoro tylko ostatnie kliknięcie jest brane pod uwagę, decyzje dotyczące budżetu mogą nadmiernie faworyzować działania z dolnej części lejka sprzedażowego, takie jak remarketing czy reklamy brandowe — kosztem strategii górnego lejka, takich jak content marketing, social media czy wideo, które są kluczowe w procesie budowania relacji z klientem.

Nie odzwierciedla zachowań między urządzeniami

Wielu klientów przegląda produkty na jednym urządzeniu (np. telefonie), a dokonuje zakupu na innym (np. laptopie). Atrybucja ostatniego kliknięcia często nie jest w stanie dokładnie śledzić takiego zachowania, co prowadzi do zniekształconych danych o skuteczności.

Lepsze modele atrybucji dla współczesnego e-commerce

Aby uzyskać pełniejszy obraz czynników prowadzących do konwersji, marketerzy e-commerce coraz częściej sięgają po bardziej zaawansowane modele atrybucji. Oto kilka z nich, które lepiej odzwierciedlają wielokanałowe i wielourządzeniowe ścieżki zakupowe:

1. Atrybucja liniowa

Równo rozdziela wartość konwersji między wszystkie punkty styku w ścieżce klienta. Ten model docenia cały proces zakupu, nie tylko jego zakończenie.
Najlepszy dla: Marki, które chcą mieć zrównoważony obraz całego lejka marketingowego i prowadzą kampanie wielokanałowe.

2. Atrybucja oparta na czasie (time decay)

Przypisuje większą wartość interakcjom bliżej momentu konwersji. Nadal docenia wcześniejsze punkty kontaktu, ale uznaje, że intencja zakupowa rośnie z czasem.
Najlepszy dla: Produktów wymagających dłuższego namysłu przed zakupem.

3. Atrybucja pozycyjna (kształt litery U)

Zazwyczaj przypisuje po 40% wartości pierwszemu i ostatniemu punktowi styku, a pozostałe 20% rozdziela między punkty pośrednie. Model ten równoważy odkrywanie produktu z działaniami prowadzącymi do konwersji.
Najlepszy dla: Sklepówi, które równocześnie koncentrują się na pozyskiwaniu nowych klientów i ich konwersji.

4. Atrybucja oparta na danych (data-driven)

Wykorzystuje uczenie maszynowe do przypisywania wartości w oparciu o rzeczywisty wpływ każdego kanału na konwersję, dostosowany do unikalnych danych danej firmy.
Najlepszy dla: Firm posiadających wystarczającą ilość danych i dostęp do platform takich jak Google Analytics 4 czy systemy reklamowe wspierające atrybucję opartą na danych.

Jak wybrać odpowiedni model atrybucji

Zacznij od analizy ścieżki klienta. Zadaj sobie pytania:

• Ile punktów styku zazwyczaj występuje przed konwersją?
  
• Jakie kanały odgrywają rolę na górze, środku i dole lejka sprzedażowego? Ważne jest, aby skonfigurować różne pomiary dla kanału odkrywania i wyszukiwarki.
  
• Czy Twoja infrastruktura danych wspiera zaawansowane modele atrybucji?
  

Zastosowanie bardziej holistycznego modelu umożliwia podejmowanie mądrzejszych decyzji marketingowych. Zrozumiesz nie tylko kto kliknął jako ostatni, ale też dlaczego klient tam się znalazł — i co go tam doprowadziło.