Analisi Cross Channel Avanzata

Siamo in grado di sviluppare modelli in grado di prevedere l’impatto sul traffico e sui ricavi associati alle modifiche nel mix di comunicazione e advertising

Data Scientist Advisor di Studio Cappello
Docente Università di Padova

La Marketing Attribution, oltre ad analizzare la Cutomer Journey dei clienti e i touchpoint dell’azienda on cui entrano in contatto, ci permette di capire quando e quanto impattano i canali di advertising e comunicazione sui KPI strategici quali lead, vendite, registrazioni, customer liftime value.

I canali, in una Customer Journey moderna dove le informazioni si trovano e arrivano da molteplici fonti, interagiscono tra di loro.Con la nostra analisi Cross Channel Avanzata volgiamo creare non solo i report di analisi atti a comprendere il peso dei singoli canali nel percorso di conversione (modelli di attribuzione), ma si vuole dare riposta a domande quali:

  • Esiste una correlazione tra specifici canali?
  • I canali non decisivi sono a supporto dei canali decisivi?
  • Canali offline e canali online si supportano a vicenda come e quanto?
  • Qual’è il peso dei canali nel processo di conversione in correlazione agli altri?

L’analisi Cross Channel permette di evidenziare eventuali correlazioni tra due o più canali in modo da avere sempre una visione olistica del percorso di conversione e poter dare un corretto valore di attribuzione.

Da tali analisi potrebbe emergere per una determinata azienda o campagna, ad esempio, che le campagne Instagram Ads  in abbinata a spot TV moltiplicano il loro tasso di conversione, mentre le campagne Programmatic in abbinata agli spot TV non apporta significativi risultati. il dato che emerge è puntale e viene mappato in integrazione alla altre analisi per arrivare a una corretta attribuzione del valore dei canali nel media mix

Analisi e predizione

Creiamo e utilizziamo algoritmi di previsione da canali sia digitali che tradizionali che ci permettono di stimare le vendite in base al cambiamento del comportamento dei clienti. I modelli statistici che siamo in grado di costruire ci permettono di determinare un livello di fiducia dei comportamenti da parte di vari segmenti di acquisto.

E man mano che le nostre conoscenze analitiche sul cliente miglioreranno con il tempo, siamo in grado di sviluppare modelli in grado di prevedere l’impatto sul traffico e sui ricavi associati alle modifiche nel mix di comunicazione e advertising che possono essere utilizzati ad esempio per apportare modifiche in tempo reale alle parole chiave utilizzate nelle campagne Google ADS o nell’attività SEO.

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