Modeli atribucije u Google Analyticsu – treći dio

Dobrodošli u treći dio serijala “Modeli atribucije u Google Analyticsu”. Ukoliko ste propustili prvi i drugi dio, ništa zato – kliknite na linkove i krenite s edukacijom. 🙂

Zasučimo odmah rukave, i na nastavak materije:

6. Model gubitka vremenske vrijednosti

Ohoho!! Mnogo bolje!!!

Bazna premisa modela gubitka vremenske vrijednosti jest: Korak u interakciji s vašim webom najbliži konverziji dobiva najveću zaslugu za generiranu konverziju. Svaki od koraka prije njega, dobiva nešto manje zasluge, na osnovi jednostavnog pametnog algoritma.

Trebate samo malo mućnuti glavom kako biste shvatili da ovaj model prolazi test svake dubioze o smislenosti. Zdrava logika.

Moglo bi se raspravljati o količini zasluge za konverzijom koju dobijaju zadnjih par karika u lancu do konverzije, a koliko dobijaju ostali. Međutim, gledajući iz makro perspektive, zaista ima smisla ustvrditi da – što je dalje u povijesti medijski „touch point“ s vašim webom (Društvena mreža i Izravno u grafici iz našeg primjera s početka drugog dijela ovog serijala), to manju zaslugu zaslužuju.  Naposljetku, ako su te posjete bile od velike važnosti – zašto nisu konvertirale?

Jedna od sjajnih stvari oko ovog modela je mogućnost prilagodbe pola trajanja vremenskog gubitka i unijeti svoje osjećaje u proces atribucije. Obratite pozornost na pojam „osjećaje“. 🙂

Ukoliko planirate provoditi atribucijsko modeliranje, model gubitka vremenske vrijednosti je odlično rješenje. Najvažnije:  prolazi test zdrave logike. Odite u Alat za usporedbu modela, među zadanim modelima odaberite Gubitak vremenske vrijednosti i dajte mašti na volju.

Dodatni savjet:  Podesite  broj dana prije konverzije u alatu baziranom na Vremenskom odmaku, unutar Višekanalnih tokova.

7. Model atribucije na temelju položaja

Za neke stvari, model atribucije na temelju položaja je zaista cool. Za neke nije. Ukoliko ne pazite što radite, ovaj model može davati opasno varljive informacije.

Po defaultu, ovaj model dodjeljuje 40% zasluge prvoj i posljednjoj posjeti prije konverzije, a preostalih 20% zasluge ravnomjerno raspodjeljuje svim posjetima u „međuprostoru“.

Nekoliko naputaka za korištenje ovog modela atribucije:

1. Pročitajte recenziju modela prvog klika (interakcije) u prošlom nastavku.
2. Pokušajte razumjeti zašto je – onako kako je kreiran po defaultu – ovaj model daleko od optimalnog.
3. Obećajte da nikad nećete koristiti defaultnu postavku ovog modela. 🙂
4. Osjećajte se odlično, znajući da ste ovim sugestijama izbjegli katastrofu. 🙂

Od svih raspoloživih modela atribucije, tu je jedan kojeg možete koristiti bez previše razmišljanja, i svejedno dobiti odlične rezultate (Gubitak vremenske vrijednosti). Ima još jedan koji nije baš nešto, ali vas neće u potpunosti pokopati (atribucija na temelju položaja). Ostali su toliko slabi, da se za njima ne biste trebali okrenuti ni da ih sretnete na ulici. 🙂 Štoviše, trebali biste upozoriti i svoje kolege/partnere  o njima.

Zašto postoji toliki broj modela? Pretpostavljamo da uvijek postoje neke granične, na momente čudne situacije, u kojima neki ljudi žele raditi na čudan način i na temelju čudnih statističkih varijabli. Takvi su slučajevi sasvim legitimni za postojanje svih raspoloživih modela atribucije u Google Analyticsu. No, u svakom slučaju, dobro pazite pri korištenju bilo kojeg modela.

A nakon što završite sa igranjem sa modelom gubitka vremenske vrijednosti, postoji još jedna stvar koju možete pokušati: izraditi prilagođeni model atribucije. Više o tome, u idućem dijelu našeg serijala.