Poniżej opisujemy wyzwania w zakresie atrybucji marketingowej B2B, czyli przypisywania konkretnych działań do wyników biznesowych, aby pokazać, które interakcje z klientem mają największy wpływ na sprzedaż. W marketingu B2B problemem jest długa, skomplikowana ścieżka zakupowa, często obejmująca wiele kanałów i urządzeń oraz złożone procesy decyzyjne, angażujące kilku interesariuszy. Aby sprostać temu wyzwaniu, marketerzy muszą posługiwać się coraz bardziej zaawansowanymi narzędziami do modelowania danych.
Główne wyzwania:
- Wielokanałowa, wielourządzeniowa ścieżka klienta
Klienci B2B mogą przeglądać ofertę firmy na różnych urządzeniach i kanałach – np. zaczynając na komputerze służbowym, później widząc reklamę na LinkedIn przez telefon, a następnie wpisując adres strony bezpośrednio na komputerze domowym. W tej sytuacji trudno jest jednoznacznie prześledzić, które interakcje były kluczowe. Standardowe modele, takie jak atrybucja “pierwszego kontaktu” (first-touch) lub “ostatniego kontaktu” (last-touch), często zawodzą w B2B, ponieważ nie odzwierciedlają rzeczywistej roli poszczególnych punktów styku.
Rozwiązanie: Modelowanie oparte na danych. Dzięki analizie danych ze wszystkich dostępnych źródeł i przy wsparciu sztucznej inteligencji można budować dynamiczne modele atrybucji, które na bieżąco aktualizują się wraz z napływem nowych danych. Umożliwia to zrozumienie, które interakcje w całym cyklu zakupowym mają największy wpływ na konwersje. - Deprecjacja danych zewnętrznych (third-party cookies)
Tradycyjnie, marketerzy korzystali z plików cookies, by śledzić, jak użytkownicy przemieszczają się między stronami internetowymi. Jednak ze względu na zmiany w ochronie prywatności i ograniczenia związane z przeglądarkami, takie dane są coraz mniej dostępne. Skłania to firmy do szukania nowych sposobów śledzenia klientów bez wykorzystywania zewnętrznych plików cookies.
Rozwiązanie: Skupienie się na danych własnych (first-party data), czyli informacjach pozyskiwanych bezpośrednio od klientów, np. poprzez formularze leadowe, ankiety i analitykę stron. LinkedIn może odegrać ważną rolę w wypełnieniu tej luki – oferuje rozbudowane dane na temat użytkowników, takie jak ich stanowiska, branże i inne cechy demograficzne, które są szczególnie cenne dla firm B2B. Narzędzia LinkedIn, takie jak śledzenie konwersji i LinkedIn Audience Network, umożliwiają precyzyjne przypisywanie efektów kampanii reklamowych do konkretnych konwersji na stronach firm. - Złożoność decyzji zakupowych w B2B
W odróżnieniu od B2C, gdzie decyzję podejmuje często jedna osoba, w B2B w procesie zakupowym uczestniczy nierzadko zespół, obejmujący od 11 do nawet 20 osób. W skład takiej grupy wchodzą decydenci, osoby odpowiedzialne za research oraz inni, którzy mogą mieć wpływ na finalny wybór. Śledzenie tak rozbudowanego procesu jest trudne przy użyciu standardowych narzędzi atrybucji.
Rozwiązanie: Specjalistyczne narzędzia B2B. Nowe rozwiązania, takie jak raporty atrybucji przychodów LinkedIn, pozwalają marketerom śledzić większą liczbę interakcji w całym procesie zakupowym, w tym na LinkedIn, co umożliwia dokładniejszy pomiar ROI z działań reklamowych. Dzięki temu firmy mogą lepiej zrozumieć, jak poszczególne punkty styku wpływają na wynik finansowy.
Przyszłość atrybucji w marketingu B2B:
Atrybucja w B2B staje się coraz bardziej zautomatyzowana i dokładna dzięki wsparciu sztucznej inteligencji. W niedalekiej przyszłości marketerzy będą mogli korzystać z rozwiązań, które automatycznie zbierają, analizują i integrują dane, a następnie na ich podstawie optymalizują modele atrybucji. Już teraz LinkedIn umożliwia precyzyjne śledzenie efektów działań marketingowych zarówno na swojej platformie, jak i poza nią, co pozwala lepiej dowieść zwrotu z inwestycji.
As others have said both are valid and will do the trick. I’m not 100% convinced that they are identical though. If you have some style cascading going on then they could in theory produce different results since they are effectively overriding different values. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit. Magnam modi laudantium, autem, quasi eligendi possimus suscipit fuga quod unde molestias accusantium praesentium officia asperiores, ipsa itaque. Doloribus ipsum neque nihil magni labore. Voluptates at, temporibus quam eos iure ullam.
Suscipit fuga quod unde molestias accusantium praesentium officia asperiores, ipsa itaque. Doloribus ipsum neque nihil magni labore. Voluptates at, temporibus quam eos iure ullam lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit. Magnam modi laudantium, autem, quasi eligendi possimus suscipit fuga quod unde molestias accusantium praesentium officia asperiores, ipsa itaque. Doloribus ipsum neque nihil magni labore. Voluptates at, temporibus quam eos iure ullam lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit. Eaque repellendus dolores nemo deleniti quaerat dicta delectus odit a perspiciatis similique necessitatibus, reiciendis possimus fugiat dolorem!
As others have said both are valid and will do the trick. I’m not 100% convinced that they are identical though. If you have some style cascading going on then they could in theory produce different results since they are effectively overriding different values.
As others have said both are valid and will do the trick. I’m not 100% convinced that they are identical though. If you have some style cascading going on then they could in theory produce different results since they are effectively overriding different values. As others have said both are valid and will do the trick. I’m not 100% convinced that they are identical though. If you have some style cascading going on then they could in theory produce different results since they are effectively overriding different values.