Quick definition
L’attribuzione multi-canale assegna il credito di conversione a tutti i touchpoint del percorso del cliente — non solo all’ultimo clic prima dell’acquisto.
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La maggior parte delle conversioni non è il frutto di una singola interazione. Un cliente potrebbe scoprire il tuo brand attraverso un carosello su Instagram, tornare tre giorni dopo tramite una ricerca organica su Google, aprire una newsletter via email e infine cliccare su un post di LinkedIn prima di iscriversi. L’attribuzione all’ultimo clic dà tutto il merito a LinkedIn e zero ai tre touchpoint precedenti — tecnicamente corretto, strategicamente fuorviante. L’attribuzione multi-canale distribuisce il credito su tutti i touchpoint registrati, offrendo un quadro più onesto di ciò che muove davvero gli acquirenti.
L’attribuzione lineare suddivide il credito equamente tra tutti i touchpoint. Il time-decay assegna più peso ai touchpoint più vicini alla conversione, partendo dal presupposto che le interazioni recenti siano state più decisive. Il modello position-based (detto anche a forma di U) concentra il credito sul primo e sull’ultimo touchpoint — i momenti di scoperta e di decisione — distribuendo il resto equamente nel mezzo. L’attribuzione data-driven, disponibile in alcune piattaforme di analytics, utilizza modelli statistici addestrati sui tuoi dati di conversione reali per assegnare i pesi. Ogni modello risponde a una domanda strategica diversa, e nessun modello è universalmente corretto.
Un potenziale cliente trova il tuo brand attraverso un thread su Twitter (primo touchpoint), legge il tuo blog tramite ricerca organica (secondo touchpoint) e converte dopo aver cliccato su un post di LinkedIn (ultimo touchpoint). L’attribuzione all’ultimo clic dà a LinkedIn il 100% del merito. Un modello lineare dà a ciascun canale il 33%. Un modello position-based dà a Twitter e LinkedIn il 40% ciascuno e al post del blog il 20%. Quale modello sia corretto dipende dalla domanda a cui stai cercando di rispondere: quale canale acquisisce clienti, quale li chiude, o quale contribuisce al percorso complessivo.
I parametri UTM sono la base — senza un tagging coerente su ogni canale, gli strumenti di attribuzione non hanno modo di tracciare i touchpoint. La maggior parte delle piattaforme di web analytics offre report multi-canale integrati che mostrano i percorsi seguiti dai clienti prima della conversione. Il messaggio pratico è di non eliminare nessun canale solo perché non appare nei report sull’ultimo clic; potrebbe essere un importante driver di conversione assistita che l’attribuzione all’ultimo clic nasconde sistematicamente.
Where SocialKit fits
Pubblicare in modo costante sui 11 network supportati da SocialKit aumenta il numero di touchpoint in cui un potenziale cliente incontra il tuo brand prima di convertire — e i link con tag UTM allegati al momento della programmazione fanno sì che ogni touchpoint appaia correttamente nei tuoi report di attribuzione.
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