Мультитач-атрибуция B2B-де неге жұмыс істемейді

Алматыдағы аға performance-маркетолог ретінде мен өздерінің атрибуция деректеріне көңілі толмайтын B2B маркетинг басшыларымен жиі сөйлесемін. Multi-Touch атрибуциясының (MTA) уәдесі ұзақ уақыт бойы қасиетті Грааль болды: пайдаланушыны жарнаманы алғашқы рет басқаннан бастап, әрбір ашылған электрондық хат арқылы, бірнеше айдан кейін қол қойылған соңғы келісімшартқа дейін қадағалау.

Неліктен мультитач-атрибуция B2B-де жұмыс істемейді (және оның орнына не қолдану керек) дегеніміз не? Multi-Touch атрибуциясы (MTA) — бұл конверсияға немесе сатып алуға барар жолда тұтынушының әрбір байланыс нүктесіне мән беретін, барлық несиені тек бірінші немесе соңғы өзара әрекеттесуге бермейтін маркетинг тиімділігін өлшеу әдісі.

Алайда, B2B-дегі шындық әлдеқайда күрделірек. B2B компаниялары үшін MTA жүйелерін көп жылдар бойы енгізу мен аудит жүргізуден кейін мен қарама-қарсы қорытындыға келдім: таза мультитач-атрибуция B2B ұйымдарының көпшілігі үшін түбегейлі бұзылған. Міне, неліктен — және оның орнына не қолдану керек.

Дәстүрлі MTA неге B2B-де жұмыс істемейді

B2C маркетингінде атрибуция көбінесе қарапайым. Пайдаланушы аяқ киім жарнамасын көреді, оны басады және оны сатып алады. Цикл қысқа және әдетте бір құрылғыда шешім қабылдайтын бір адамды қамтиды.

B2B сату циклдері мүлдем басқаша:

• Ұзақ сату циклдері: Мәмілелерді жабу үшін 3-тен 12 айға дейін (немесе одан да көп) уақыт кетуі мүмкін. Келісімшартқа қол қойылған кезде бастапқы бақылау деректері пайдасыз болғанға дейін нашарлайды.
• Сатып алу комитеті: Шешімді сирек бір адам қабылдайды. B2B сатып алу әдетте 6-дан 10-ға дейін шешім қабылдаушыларды қамтиды. Google жарнамасын алғаш басқан адам көбінесе кіші зерттеуші болып табылады, ал келісімшартқа қол қойған адам C-деңгейіндегі басшы болып табылады. MTA құралдары жеке адамдарды бақылайды, комитеттерді емес.
• Dark Social: B2B сатып алушы жолының көп бөлігі бақылау пиксельдері оны көре алмайтын жерде өтеді — Slack қауымдастықтарында, жеке Discord серверлерінде, WhatsApp топтарында және бетпе-бет кездесулерде. Әлеуетті клиент сіздің өніміңіз туралы конференциядағы әріптесінің ұсынысынан біліп алуы мүмкін, бірақ MTA олар кейін жасайтын брендтік Google іздеуіне несие жазады.

Cookie файлдарымен мәселе — бұл соңғы сатыда

Үшінші тарап cookie файлдарынан бас тартуға байланысты, адамды 9 айлық сатып алу циклі ішінде бақылау іс жүзінде мүмкін емес. Мәміле жабылған кезде түпнұсқа cookie файлының мерзімі аяқталады немесе оны браузер жояды.

Gartner болжауынша, 2025 жылға қарай әлем халқының 75% жеке деректері заманауи құпиялылық ережелерімен қорғалады, бұл егжей-тегжейлі бақылауды айтарлықтай шектейді (Дереккөз: Gartner).

MTA моделіңіз теориялық тұрғыдан дұрыс болса да, оны қоректендіретін кіріс деректері барған сайын толық емес болады. Нәтижесінде сенімді, бірақ қате жауаптар беретін күрделі модель аласыз.

Стандартты модельдер B2B күрделілігін көтере алмайды

Уақыттың ыдырауы (Time Decay) немесе позицияға негізделген тәсілдер сияқты стандартты MTA модельдері қағазда керемет көрінеді, бірақ офлайн өзара әрекеттесулерді, құрылғы ауыстыруды және көп адамдық сатып алу жолдарын ескермейді. Demand Gen Report сауалнамасына сәйкес, B2B маркетологтарының 62% атрибуцияға қатысты ең үлкен қиындық офлайн өзара әрекеттесулерді бақылау және оларды цифрлық арналарға байланыстыру екенін хабарлайды (Дереккөз: Demand Gen Report).

Мәселе математикада емес. Мәселе — бұл модельдерге қажет деректер B2B-де жай ғана жоқ.

Шешім: Гибридті өлшем

Керемет мультитач атрибуциясының орындалмайтын арманын қуудың орнына, B2B маркетологтары сапалық және сандық сигналдарды біріктіретін гибридті тәсілге көшуде:

1. Өзін-өзі есептейтін атрибуция (Self-Reported Attribution): Жоғары ниетті лид пішіндерінде жай ғана “Біз туралы қалай білдіңіз?” деп сұраңыз. Бұл бағдарламалық жасақтама жіберіп алатын “Dark Social” жанасу нүктелерін түсіреді. Бұл төмен технологиялы, бірақ сұраныс жасайтын арналарды анықтау үшін таңғажайып дәл.
2. Маркетингтік араластыруды модельдеу (MMM): Cookie файлдарына немесе пайдаланушы деңгейінде бақылауға сүйенбестен маркетингтің сатылымға әсерін өлшеу үшін жиынтық деректерді пайдаланатын статистикалық талдау. MMM жеке адам деңгейінде емес, арна деңгейінде жұмыс істейді, бұл оны құпиялылыққа төзімді етеді.
3. Құбыр көзін қадағалау (Pipeline Source Tracking): Несиені ондаған ұсақ жанасуларға бөлуге тырысудың орнына сату құбырын генерациялаудың негізгі көзіне назар аудару. Бұл сіздің командаңызға нақты, іс-қимылға болатын сигнал береді: қай бағдарламалар құбыр жасайды, қайсысы жасамайды.

Бұл тәсілдерді қалай біріктіру керек

Мен көрген ең тиімді B2B өлшем стегі келесідей жұмыс істейді: сапалық арна әсерін түсіну үшін өзін-өзі есептейтін атрибуцияны, макро деңгейде бюджетті бөлуді растау үшін MMM-ді, ал күнделікті операциялық шешімдер үшін құбыр көзін қадағалауды пайдаланыңыз. MTA деректері бағдарлаушы сигнал ретінде қызмет ете алады, бірақ ол ешқашан жалғыз ақиқат көзі болмауы тиіс.

MTA модельдерінің (Linear, U-Shaped, W-Shaped және Algorithmic) толық нұсқаулығы үшін біздің мақаланы оқыңыз: B2B мультитач-атрибуция модельдері: Linear, U-Shaped, W-Shaped және Algorithmic.

Жиі қойылатын сұрақтар

Multi-Touch атрибуциясы дегеніміз не? Бұл 100% несиені бірінші немесе соңғы жанасуға берудің орнына пайдаланушы конверсиядан бұрын өзара әрекеттесетін әртүрлі маркетингтік жанасу нүктелеріне несие тағайындау әдісі.

MTA неліктен B2B-де жұмыс істемейді? B2B ұзақ сату циклдерін (3-тен 12+ айға дейін), бірнеше шешім қабылдаушыларды (6-10 адамдан тұратын сатып алу комитеттері) және телефон қоңыраулары, Slack хабарламалары мен әріптестер ұсыныстары сияқты бақыланбайтын көптеген өзара әрекеттесулерді қамтиды. MTA құралдары қысқа, бір адамдық B2C сценарийлері үшін жасалған.

Өзін-өзі есептейтін атрибуция дегеніміз не және ол неге маңызды? Бұл әлеуетті клиенттерден сіздің компанияңыз туралы қалай білгенін тікелей сұрау тәжірибесі (көбінесе міндетті пішін өрісі арқылы). Ол маңызды, себебі ешбір бақылау пиксельі көре алмайтын “Dark Social” нүктелерін — ауызекі маркетингті, подкасттар мен қауымдастық ұсыныстарын түсіреді.

Мен MTA бағдарламалық құралын пайдалануды толығымен тоқтатуым керек пе? Міндетті емес, бірақ сіз деректерді абсолютті шындық емес, бағыттаушы ретінде қарастыруыңыз керек. Толық суретті алу үшін оны MMM, өзін-өзі есептейтін атрибуция және құбыр көзін қадағалаумен бірге пайдаланыңыз.

Маркетингтік араластыруды модельдеу (MMM) дегеніміз не және ол MTA-дан қалай ерекшеленеді? MMM — маркетингтік шығындардың бизнес нәтижелеріне әсерін өлшеу үшін жиынтық, арна деңгейіндегі деректерді пайдаланатын статистикалық әдіс. MTA-дан айырмашылығы, ол cookie файлдарына немесе пайдаланушы деңгейінде бақылауға тәуелді емес, бұл оны құпиялылық өзгерістеріне төзімді етеді.

Гибридті өлшемді қалай бастауға болады? Демо сұрау пішініңізге “Біз туралы қалай білдіңіз?” өрісін қосудан бастаңыз. Содан кейін CRM-де құбыр көзін қадағалауды енгізіңіз. Тек осы екі қадамның өзі сізге MTA-ның көпшілік іске асыруларынан жақсы сигнал береді.

Қорытынды

Таза мультитач-атрибуция B2B үшін түбегейлі жұмыс істемейді, өйткені ұзақ сату циклдері, сатып алу комитеттері және жасырын әлеуметтік арналар ешбір бақылау пикселі толтыра алмайтын деректер олқылықтарын тудырады. Прагматикалық балама — өзіндік атрибуцияны, Marketing Mix Modeling және воронка көздерін бақылауды біріктіретін гибридті өлшеу жүйесі — бұл шектеулерді ескере отырып, бюджетті бөлу бойынша іс жүзінде пайдалы ұсыныстар береді. Егер B2B үшін шынымен жұмыс істейтін өлшеу жүйесін жобалауға көмек қажет болса, хабарласыңыз.