Sidste klik eller lineær: hvordan vælger du attributionsmodel?

Sidste klik eller lineær: hvorfor valget ændrer billedet af din kunderejse

En attributionsmodel fordeler værdien af en konvertering mellem de kanaler og kontaktpunkter, der har bidraget – fx organisk søgning, annoncer, e-mail og sociale medier. En konvertering sker sjældent efter ét enkelt klik, og modellen viser, hvilke indsatser der hjælper brugeren mod køb, tilmelding eller en anden ønsket handling. På dansk bruges både «attribution model» og «attributionsmodel».

Forskellen ligger i fordelingen. Nogle modeller giver al kredit til det første eller sidste kontaktpunkt, andre fordeler værdien mellem flere interaktioner. Sidste klik tildeler al værdi til den sidste kanal før konverteringen. Lineær fordeler værdien ligeligt mellem alle kontaktpunkter i kunderejsen og belønner dermed første, mellemste og sidste interaktioner.

Samme kunderejse kan derfor se vidt forskellig ud i rapporterne, alt efter hvilken model der ligger bag. Valget er et metodevalg, der bør træffes ud fra, hvilket spørgsmål man vil have besvaret – ikke ud fra en antagelse om, at én model leverer det objektive svar.

Sådan fordeler de to modeller kreditten – med et konkret kunderejse-eksempel

En kunde ser først en betalt annonce på sociale medier, klikker senere på et nyhedsbrev og søger til sidst på brandnavnet i Google og konverterer. Tre kontaktpunkter på tre forskellige kanaler.

Med sidste klik går hele konverteringens værdi til brand-søgningen i Google. Den sociale annonce og nyhedsbrevet får ingen kredit, selv om de var med til at skabe interessen. Med lineær fordeles værdien ligeligt, så hver af de tre kanaler får en tredjedel. I stedet for kun at kreditere den sidste søgning fordeles værdien på alle tre touchpoints.

En first click-model ville give hele kreditten til den sociale annonce, fordi interessen opstod første gang. Modellerne ændrer ikke, hvad kunden faktisk gjorde – kun hvem der får æren i rapporterne, og dermed hvilke kanaler der ser ud til at levere resultatet.

Hvornår sidste klik er nyttigt – og hvornår det snyder

Sidste klik er enkel at forklare og tildeler al værdi til den sidste kanal før konverteringen. Modellen fremhæver typisk de indsatser, der lukker salget. Den er anvendelig, når man vil se bundfunnel-effekten og vide, hvilke kanaler og kampagner der står for den sidste interaktion, inden kunden handler.

Begrænsningen er den modsatte: modellen undervurderer ofte tidligere påvirkninger. Kanaler, der skaber efterspørgslen tidligt og sjældent får den sidste interaktion, risikerer at blive nedprioriteret, når marketingbudgetter fordeles, budstrategier justeres, og kanalvalg vurderes.

Det får direkte betydning for vurderingen af den samlede ROAS. Hvis én kanal ofte skaber de første besøg, mens en anden lukker salget, kan begge være værdifulde for den samlede ROAS – men i en ren sidste-klik-rapport fremstår kun den afsluttende kanal som værdifuld.

Sidste klik vs. lineær attributionsmodel – sammenligning af fordele og ulemper

Fordele og ulemper ved sidste klik-modellen

Hvornår lineær giver mening – og hvad den ikke vejer

Lineær attribution fordeler værdien ligeligt mellem alle kontaktpunkter i kunderejsen og giver et mere balanceret billede af, hvordan samtlige kanaler bidrager til kundens beslutning. Den passer bedst, når målet er et ensartet overblik over hele rejsen, og når markedsføringen er integreret med flere kanaler, der har betydning for kunden.

To konkrete fordele: modellen skaber forståelse for samspillet mellem kanaler, og den er simpel og gennemskuelig. Den er nem at forstå uden komplicerede udregninger og kan bruges af virksomheder, der ikke har store datamængder eller interne ressourcer til analysearbejde.

Ulempen er, at modellen ikke vægter kanalernes faktiske indflydelse. En kanal med traditionelt høj konverteringsgrad vægtes lige så højt som en kanal med væsentligt mindre effekt. Lineær svarer altså på, hvor kunden var i kontakt, men ikke på, hvor meget hvert enkelt kontaktpunkt flyttede beslutningen.

Sidste klik vs. lineær attributionsmodel – sammenligning af fordele og ulemper

Fordele og ulemper ved lineær attributionsmodel

Tjek datagrundlaget, før du vælger: tværkanal, sporing og datakvalitet

Første spørgsmål er, om attributionen dækker alle kanaler, eller om den kun ser på én platform. En lineær fordeling inde i en enkelt annonceplatform er ikke tværkanal-attribution: gives der eksempelvis 50 % kredit til en Google Shopping-annonce og 50 % til en Google Display-annonce, er fordelingen sket inden for samme platform og siger ikke noget om den samlede tværkanal-effekt.

Modellen skal kobles til konverteringssporing, så man kan se, hvilke kanaler, kampagner og annoncer der faktisk bidrager i kunderejsen. Det giver et mere retvisende billede end kun at kreditere sidste klik, især når flere kontaktpunkter arbejder sammen.

Datakvaliteten sætter grænsen for, hvad modellen overhovedet kan bruges til. Manglende opmærksomhed på datakvalitet og korrekt opsamling skaber risiko for at bygge markedsføringstiltag på vaklende grund og for at styre strategiske og taktiske initiativer i en forkert retning. Samtidig forsvinder tredjepartscookies, og first-party data bliver det fundament, der holder målretning, attribution og personalisering oppe – mister man det fundament, mister man også grundlaget for at sammenligne kanaler.

Datakvalitet og tværkanalsporing – nøgler til troværdig attribution

En beslutningsregel: formål, kunderejse og ressourcer

Start med spørgsmålet. Vil du vide, hvem der lukker salget, er sidste klik den relevante model. Vil du forstå hele rejsen og samspillet mellem flere kanaler, er lineær relevant. Er tidlig efterspørgsel vigtig, kan first click overvejes som supplement: modellen giver hele kreditten til den første kontakt – fx et organisk besøg eller en annonce, der skaber den første interesse – og belønner dermed kanaler, der skaffer opmærksomhed tidligt i forløbet.

Tre forhold bør veje med. Rejselængden: jo flere kontaktpunkter, jo mere jævnt fordeler en lineær model kreditten ud. Antallet af kanaler: en tværkanalmodel kræver, at sporingen favner dem alle, ellers måler man kun en del af rejsen. Analyseressourcerne: lineær er den letteste at gå til, hvis man ikke har store datamængder eller interne ressourcer til analysearbejde, mens modeller med vægtning af kanaler stiller større krav til både data og opsætning.

Sådan vælger du den rigtige attributionsmodel – trin for trin

Fra model til handling: KPI’er, budget og løbende justering

Når modellen er valgt, skal den omsættes i beslutninger: definér KPI’er, der matcher modellen, følg de enkelte kanalers bidrag over tid, og brug indsigten til at fordele marketingbudgetter og justere budstrategier.

Pointen med at vælge en flerkanalsmodel er at undgå at nedprioritere aktiviteter, der påvirker efterspørgslen tidligt i forløbet, men sjældent får den sidste interaktion. Hvis én kanal ofte skaber de første besøg, mens en anden lukker salget, skal begge kunne ses i rapporterne, hvis budgettet skal fordeles retfærdigt.

Behandl modellen som et beslutningsværktøj frem for en facitliste, og evaluér den løbende. Aktivering og måling er ved at smelte sammen: virksomheder, der styrer performance i realtid, kan nå at flytte effekten, mens de, der først ser på rapporter efter kampagnen er slut, har forpasset muligheden.

Kort svar: vælg ud fra det spørgsmål, du vil stille dine data

Sidste klik svarer på spørgsmålet «hvem lukkede salget?» og fremhæver de indsatser, der lukker salget. Lineær svarer på «hvordan bidrog hele rejsen?» og belønner både de første, mellemste og sidste interaktioner.

Vælg den model, der matcher det spørgsmål, du vil stille dine data. Tillader datagrundlaget det, kan du køre begge modeller og vurdere både de afsluttende og de tidlige kanaler – sidste klik for at se, hvem der lukker salget, og lineær for at se, hvordan rejsen samlet set bidrog.