Guide
Kanalöverskridande attribution
En komplett guide till kanalöverskridande attribution
Kanalöverskridande attribution visar hur dina marknadsföringskanaler samarbetar för att driva konverteringar genom att analysera interaktioner mellan flera beröringspunkter. Genom att förstå vilka kanalkombinationer som ger bäst resultat kan marknadsförare optimera sina kanalöverskridande budgetar och skapa effektivare kampanjer som möter kunderna under deras allt mer komplexa shoppingresor.
Registrera dig för att visa dina produkter och skapa kampanjer.
Begär hanterade tjänster. Budgetminimibelopp tillämpas.
Mät och optimera marknadsföringskanaler.
Hitta din väg till framgång med annonser på under en minut.
Vad är kanalöverskridande attribution?
Kanalöverskridande attribution avser processen för att avgöra hur olika marknadsföringskanaler och beröringspunkter bidrar till kundkonverteringar och försäljning. Denna analys hjälper marknadsförare att förstå vilka kombinationer av kanaler som är mest effektiva för att uppnå önskade resultat genom att analysera kundinteraktioner mellan flera beröringspunkter, från första beröring till slutlig konvertering.
Vid kanalöverskridande marknadsföring som prioriterar övergripande strategi innebär kanalöverskridande attribution att företag kan tillskriva varje kanal dess rätta roll i kundresan och fördela marknadsföringsresurserna mer effektivt.
Varför spelar kanalöverskridande attribution någon roll?
Kanalöverskridande attribution är viktigt eftersom det ger marknadsförare en helhetsbild av kundresan och hjälper till att identifiera dolda krafter som påverkar köpbeslut. Denna omfattande förståelse gör det möjligt för företag att optimera budgetar genom att allokera resurser till de mest effektiva kanalkombinationerna, snarare än att fatta beslut baserade på resultat i enskilda kanaler.
Detta är särskilt viktigt när underhållning och handel konvergerar. Enligt Amazon Ads forskningsstudie Beyond the Buy vidtar 72 % av konsumenterna överväganderelaterade åtgärder när de tillgodogör sig underhållningsinnehåll,1 allt från att pausa och undersöka produkter till att lägga till artiklar direkt i sina kundvagnar. Kanalöverskridande attribution måste ta hänsyn till hela spektrumet av konsumentinteraktioner för att korrekt mäta kampanjens effektivitet och lägga grunden för strategiska beslut.
Ger en helhetssyn
Ett heltäckande helhetsperspektiv gör det möjligt för marknadsförare att förstå den verkliga effekten av varje kanal och dess interaktioner, vilket leder till mer välgrundade marknadsföringsbeslut och bättre resursallokering.
Identifierar dolda påverkande krafter
Kanalöverskridande attribution hjälper till att avslöja dolda påverkande krafter genom att visa hur till synes små beröringspunkter bidrar till konverteringar som annars bara kan tillskrivas den sista interaktionen. Genom att analysera hela kundresan kan marknadsförare hitta mindre uppenbara men betydande kanaler eller interaktioner som spelar avgörande roller när det gäller att föra kunder mot ett köpbeslut, till exempel beröringspunkter kopplade till tidiga efterforskningar eller indirekta marknadsföringsinsatser som traditionellt sett går obemärkta förbi.
Optimerar budgetar
Kanalöverskridande attribution hjälper till att optimera marknadsföringsbudgetar genom att avslöja den verkliga effekten och ROI för varje kanal under kundresan, vilket gör det möjligt för marknadsförare att omfördela resurser från underpresterande kanaler till de som bidrar mest effektivt till konverteringar.
Hur fungerar kanalöverskridande attribution?
Kanalöverskridande attribution mäter och analyserar kundinteraktioner på flera marknadsföringskanaler (till exempel sociala medier, e-post, betalda annonser och webbplatsbesök) för att avgöra hur varje beröringspunkt bidrar till önskade resultat som konverteringar eller köp. Olika attributionsmodeller och avancerad analys används för att tillskriva framgångar till olika kanaler baserat på deras roll i kundresan, vilket hjälper marknadsförare att förstå den verkliga effekten av sina marknadsföringsinsatser.
Signalsamling
Signalinsamling i kanalöverskridande attribution handlar om att på ett omfattande sätt samla in kundinteraktionssignaler från alla marknadsföringskanaler, beröringspunkter och enheter samtidigt som viktiga nyckeltal som konverteringar, engagemang och tidpunkten för varje interaktion mäts. Detta grundläggande steg kräver robusta mätsystem som kan registrera interaktioner både online och offline, för att säkerställa att ingen värdefull beröringspunkt förbises i attributionsprocessen.
Integrering och bearbetning av signaler
Detta steg kombinerar signaler från flera källor och beröringspunkter till ett enhetligt system samtidigt som informationen rensas upp och normaliseras för att säkerställa konsekvens och precision i alla kanaler. Detta kritiska steg skapar enhetliga kundprofiler genom att länka interaktioner mellan olika enheter och kanaler och omvandla råa signaler till ett användbart format som möjliggör korrekt attributionsanalys.
Tillämpning av attributionsmodell
Genom att välja och implementera lämpliga attributionsmodeller, som tilldelar viktade värden till olika beröringspunkter under kundresan, kan marknadsförare beakta faktorer som tidsförfall och den relativa betydelsen av varje interaktion för att driva konverteringar.
Analys och generering av insikter
Marknadsförare analyserar de insamlade insikterna för att förstå hur olika marknadsföringskanaler interagerar och bidrar till konverteringar. Denna analys avslöjar värdefulla insikter om kundresor, kanaleffektivitet och optimal budgetfördelning över marknadsföringens beröringspunkter.
Optimering och åtgärder
Genom att använda attributionsinsikter för att optimera marknadsföringsutgifterna kan marknadsförare justera sina kanalstrategier och implementera insiktsdrivna förbättringar i alla kampanjer, för att därigenom maximera avkastningen och den totala marknadsföringseffektiviteten.
Utmaningar med kanalöverskridande attribution
Kanalöverskridande attribution kan innebära betydande utmaningar på grund av signalbehållare som förhindrar sömlös integration av kundinformation från olika kanaler och beröringspunkter. Den inneboende komplexiteten i analys av interaktion mellan flera kanaler, kombinerad med snabbt föränderliga konsumentbeteenden och sekretessregler, kan göra det svårt att exakt mäta och tillskriva effekten av varje beröringspunkt.
Signalbehållare
Signalbehållare innebär betydande utmaningar för kanalöverskridande attribution eftersom de isolerar värdefull kundinformation i separata kanaler, system och avdelningar, vilket gör det svårt att bygga en fullständig bild av kundresan. Dessa frånkopplade signalförråd hindrar marknadsförare från att förstå hur olika kanaler interagerar med och påverkar varandra, vilket leder till ofullständiga eller felaktiga attributionsinsikter som kan driva marknadsföringsstrategin och budgetfördelningen i fel riktning.
Föränderliga beteenden
Eftersom konsumenter använder ny teknik och nya kanaler samtidigt som de ständigt ändrar sina beteendemönster, måste attributionsmodeller kontinuerligt utvecklas för att fånga dessa skiftande beteenden, vilket snabbt kan göra befintliga attributionsramar föråldrade eller ineffektiva.
Amazon Ads lösningar tillhandahåller sofistikerade attributions- och rapporteringsfunktioner som hjälper dig att navigera dessa komplexiteter och mäta kundinteraktioner i hela marknadsföringstratten för att få fram praktiska insikter om kampanjresultaten.
Hur implementerar du kanalöverskridande attribution?
Framgångsrik implementering av kanalöverskridande attribution kräver ett strategiskt tillvägagångssätt som kombinerar teknik, integration av signaler och kontinuerlig optimering. Följande viktiga steg ger ett ramverk för ett effektivt attributionssystem som kan ge praktiska insikter från olika marknadsföringskanaler.
1. Integrera signalkällor
Integrering av signalkällor från olika marknadsföringskanaler, CRM-system och analyskanaler skapar en enhetlig bild av kundinteraktioner, vilket möjliggör noggrann mätning av kundresan från olika beröringspunkter och effektiv kanalöverskridande attributionsanalys.
2. Använd konsekvent mätning
Konsekventa mätmetoder och identifierare i alla marknadsföringskanaler säkerställer korrekt signalinsamling och tillförlitlig anslutning av kunders beröringspunkter, vilket möjliggör mer exakt attributionsanalys och bättre förståelse för kundresan.
3. Konfigurera modeller
Att konfigurera modeller handlar om att ställa in och anpassa attributionsmodeller (till exempel första beröring, sista beröring eller flera beröringspunkter) för att exakt återspegla dina affärsmål och kundresans mönster. Processen kräver noggrant övervägande av faktorer som konverteringsfönster, kanalviktning och kundbeteendemönster för att säkerställa att modellen ger meningsfulla insikter för beslutsfattande.
4. Utnyttja kontinuerlig optimering
Kontinuerlig marknadsföringsoptimering handlar om att regelbundet analysera attributionsinsikter, testa olika modeller och förfina strategier för att över tid förbättra noggrannheten och effektiviteten vid kanalöverskridande attribution, vilket leder till bättre marknadsföringsbeslut och ROI.
I dagens komplexa marknadsföringslandskap är kundresan sällan enkel. Kanalöverskridande attribution hjälper marknadsförare att förstå hur olika beröringspunkter fungerar tillsammans för att driva konverteringar, vilket avslöjar det invecklade nät av interaktioner som leder kunder från kännedom till köp. Amazon Ads forskningsstudie Beyond the Buy visar att 75 % av globala konsumenter funderar på att handla flera gånger i veckan,2 och att konsumenter interagerar med varumärken i flera kanaler – från streamade tv-annonser och ljudannonser till displayannonser och sökning. Här kan attributionsmodeller hjälpa varumärken att optimera marknadsföringsutgifterna och strategin på ett effektivt sätt. Amazon Ads lösningar, som Amazon Marketing Cloud tillhandahåller de verktyg som behövs för att implementera dessa attributionsstrategier i stor skala, samt erbjuder integritetssäker mätning och kanalöverskridande insikter som hjälper varumärken att se mönstren mellan olika kanaler.
Exempel på kanalöverskridande attribution och framgångshistorier
Fallstudie
H&R Block använde Amazon Marketing Cloud (AMC) med Match ID-teknik för att skapa en integritetsförbättrad attributionsmodell i hela sin strategi med Amazon Ads. Deras samordnade tillvägagångssätt utökade räckvidden till flera kanaler, inklusive Prime Video, videoannonser online (inklusive Twitch), Alexa-ljud och display. Rapporter om väg till konvertering i AMC analyserade kundresan från kännedom till konvertering, och den övergripande kampanjrapporteringen avslöjade kraftfulla synergier mellan kanaler. Att lägga till onlinevideo utöver displayannonser ledde till en ökning av konverteringstakten med 47 %, vilket ökade till 66 % när Prime Video inkluderades, och i slutändan gav 144 % högre konverteringstakt med trattmarknadsföringsstrategin, jämfört med kampanjer som endast använde displayannonser.
Fallstudie
Hanes implementerade en omfattande mätstrategi i flera kanaler med hjälp av Amazon Marketing Cloud för att spåra hur hemsidans utvalda placeringar, displayannonser och Sponsored Brands samverkade genom hela kundresan. Deras attributionsmetod mätte varumärkessökningar och betraktade dessa som en ledande indikator på konsumentavsikt, vilket avslöjade att användare som exponerades för både display- och sökannonser var dubbelt så benägna att konvertera jämfört med de som exponerades för enbart sökannonser. Mätningen påvisar den kanalöverskridande marknadsföringsstrategins effektivitet för olika beröringspunkter, då användare som exponerades för hemsidan, Amazon DSP och sökning hade 4,5 gånger högre frekvens av varumärkessökningar, vilket i slutändan genererade 7,75 miljoner dollar i tillskriven försäljning.
Fallstudie
Ultima Replenisher samarbetade med Global Overview för att implementera Amazon Marketing Cloud-analys och gå bortom traditionell avkastning på annonskostnader för att mäta total annonskostnad för försäljning och kundförvärv inom sponsrade annonser, Fire TV och Prime Video-annonser. Deras attributionsmetod avslöjade att videoannonsering förbättrade förvärvet av nya kunder avsevärt, då exponering för videoannonser ökade andelen nya kunder från 38 % till 75 % och genererade en ökning med 305 % av nya kunder jämfört med föregående år, och en tillväxt av marknadsandelen från 8,7 % till 9,3 %. Den omfattande mätningen avslöjade också en ökning med 89 % av återköpsfrekvensen, vilket påvisar det långsiktiga värdet av deras kanalöverskridande strategi.
Lösningar från Amazon Ads
Genom att på ett unikt sätt kombinera prediktiv intelligens, premiumlager och omfattande mätfunktioner gör Amazon Ads det möjligt för annonsörer att maximera nuvarande resultat och samtidigt avslöja framtida tillväxtmöjligheter.
Amazon Marketing Cloud (AMC) är en säker, sekretesskyddad och molnbaserad renrumslösning där annonsörer enkelt kan utföra analyser och skapa målgrupper av olika anonymiserade signaler, däribland Amazon Ads signaler och egna indata. AMC samlar in omfattande signaler från olika Amazon-enheter, annonsörer och registrerade tredjepartsleverantörer och möjliggör flexibla frågor mellan dessa signaler i en sekretesskyddad miljö. Annonsörerna kan sedan använda anpassade insikter och målgrupper som genererats via AMC för att optimera kampanjtaktik, vägleda marknadsföringsgenomförandet och fatta välgrundade affärsbeslut.
Nyckeltal för omnikanal (OCM) hjälper annonsörer att mäta vilken effekt deras annonseringstaktik har på shoppingaktiviteter i detaljhandeln medan kampanjerna fortfarande körs. Detta mått inkluderar annonsgenererade resultat online och offline, var än kunderna tillbringar sin tid. Dessa insikter kan hjälpa annonsörer att justera budgetfördelningen, optimera kampanjtaktiken och maximera avkastningen på medieinvesteringarna.
Om du har begränsad erfarenhet kan du kontakta oss och be om tjänster som hanteras av Amazon Ads. Budgetminimibelopp tillämpas.
Fler resurser
Källor
1–2 Amazon Ads anpassade forskning med Strat7 Crowd.DNA. Beyond the Buy. Genomfördes mars–juli 2025. Sammanställda data från Australien, Brasilien, Kanada, Tyskland, Spanien, Frankrike, Italien, Japan, Mexiko, Storbritannien och USA. N = 14 000.