Модели атрибуции лидов на основе искусственного интеллекта: понимание пути клиента

В динамичном ландшафте современного бизнеса способность отслеживать и понимать путь клиента имеет первостепенное значение. Сегодня предприятия признают, что понимание того, как потенциальные клиенты перемещаются по воронке продаж, имеет решающее значение для оптимизации маркетинговых стратегий, повышения коэффициентов конверсии и стимулирования роста доходов.

Одним из ключевых инструментов, имеющихся в их распоряжении для этой цели, являются модели атрибуции лидов. В этом всеобъемлющем руководстве мы углубимся в тонкости моделей атрибуции лидов на основе ИИ и их значение в анализе пути клиента .

 

Что такое атрибуционное моделирование и почему оно важно?

Моделирование атрибуции — это практика  присвоения кредита различным точкам соприкосновения список пользователей базы данных telegram или взаимодействиям потенциального клиента с бизнесом до совершения конверсии. Эти взаимодействия могут варьироваться от нажатия на рекламу, посещения веб-сайта, взаимодействия с контентом социальных сетей или даже взаимодействия с чат-ботом на базе искусственного интеллекта.

Моделирование атрибуции имеет жизненно важное значение, поскольку оно проливает свет на то, какие маркетинговые каналы и стратегии наиболее эффективны для повышения конверсий. Это понимание позволяет компаниям оптимально распределять свои ресурсы, совершенствовать свои маркетинговые кампании и повышать рентабельность инвестиций.

Процесс далеко не прост, поскольку путь клиента часто сложен и включает в себя множество точек соприкосновения в течение длительного периода. Эта сложность требует передовых инструментов и методов, что делает модели атрибуции лидов на основе ИИ бесценным ресурсом в современном маркетинге.

Приведите мне три реальных примера моделирования атрибуции лидов

1. Конверсия электронной коммерции:

Представьте себе потенциального клиента, который ищет определенный продукт в Интернете. Он может нажать на платное поисковое объявление, просмотреть ваш сайт, уйти, вернуться через рассылку по электронной почте и, наконец, совершить покупку по реферальной ссылке, которой поделился друг.

Модель атрибуции лидов на основе искусственного интеллекта проанализирует этот путь и соотнесет конверсию с точками соприкосновения, которые оказали наибольшее влияние, помогая бизнесу понять значимость каждого взаимодействия.

2. Регистрация на подписку:

Для бизнеса, основанного на подписке, клиенты могут иметь несколько взаимодействий с брендом, прежде чем подписаться. Эти взаимодействия могут включать чтение записи в блоге, просмотр видео на YouTube и, наконец, взаимодействие с чат-ботом на веб-сайте .

Модель атрибуции на основе искусственного интеллекта может точно определить, какие точки соприкосновения сыграли решающую роль в убеждении клиента подписаться, что позволяет компании усовершенствовать свой контент и стратегию чат-бота для будущих конверсий.

3. Генерация лидов B2B:

В секторе B2B путь к созданию квалифицированного лида может быть долгим и извилистым. Потенциальный клиент может посетить вебинар, пообщаться с чат-поддержкой, получить полезные электронные письма и в конечном итоге запросить демонстрацию.

Модели атрибуции на основе искусственного интеллекта помогают компаниям B2B определять точки соприкосновения и контент, которые оказали наибольшее влияние на генерацию лидов , что позволяет им точнее настраивать свои стратегии взаимодействия.

Объясните типы моделирования атрибуции

Модель первого касания

Модель атрибуции First Touch бесплатные шаблоны предложений для малого бизнеса с ограниченным бюджетом отдает должное первому взаимодействию лида с брендом. Это простая, но содержательная модель для определения начальной точки взаимодействия.

 

Квалифицированная модель лида (последнее прикосновение)

В этой модели последняя точка соприкосновения перед конверсией получает все заслуги. Это ценно для понимания последнего фактора влияния на клиентский путь.

 

Модель создания лидов

Эта модель присваивает кредит точкам соприкосновения, которые привели к созданию лида, независимо от конверсии. Это особенно полезно для отслеживания усилий по генерации лидов.

 

Последняя модель непрямого клика

Когда клиент переходит на сайт через непрямой клик перед конверсией, эта модель приписывает конверсию этой конкретной точке соприкосновения.

 

Последняя самая важная модель касания

В этой гибкой модели компании могут присваивать рейтинг той точке соприкосновения, которую они считают наиболее значимой в пути клиента, обеспечивая индивидуальный подход к атрибуции.

 

Модели с функцией Multi-Touch

Линейная модель

Линейная модель атрибуции список адресов электронной почты банка атрибуции лидов равномерно распределяет кредит между всеми точками соприкосновения в пути клиента. Она предлагает сбалансированную перспективу влияния различных взаимодействий.

 

Атрибуция временного распада

Эта модель присваивает большее значение точкам соприкосновения, которые находятся ближе к конверсии, признавая, что последние взаимодействия часто оказываются более решающими.

 

U-образная атрибуция

Эта модель, также известная как атрибуция на основе позиции, отдает значительную часть кредита первой и последней точкам соприкосновения, признавая их важность в пути клиента.

 

W-образная атрибуция

Эта модель подчеркивает важность трех ключевых точек соприкосновения: первого контакта, создания лида и конверсии, что дает им более высокую оценку.

 

Z-образная атрибуция

В модели атрибуции Z-Shaped первое касание, создание лида и конверсия получают наибольшую оценку, а остальные точки соприкосновения делят между собой оставшуюся часть.