Atribusi Pemasaran: Model dan Cara Terbaik

Apa yang mengarahkan pelanggan membeli dari Anda?

Ini pertanyaan sederhana yang justru semakin sulit dijawab ketika Anda mulai menggalinya lebih dalam.

Apakah mereka melihat unggahan Instagram atau video TikTok, mencari produk Anda di Google, atau membuka email promosi?

Atribusi pemasaran hanya akan menjadi semakin rumit seiring bertumbuhnya bisnis Anda, dengan adanya website, akun media sosial, program influencer, interaksi offline, dan berbagai titik sentuh (touchpoint) lain yang perlu dipertimbangkan. Seiring perilaku konsumen yang terus berubah mengikuti zaman, hal ini menjadi semakin pelik.

Meskipun ini bukan ilmu pasti, semakin banyak data atribusi pemasaran yang dapat Anda lihat di sepanjang perjalanan pelanggan, semakin baik pula keputusan yang dapat dibuat untuk bisnis Anda. Berikut ini, pelajari dasar-dasar atribusi pemasaran, berbagai model atribusi, serta cara melacak dan mengukur saluran pemasaran Anda secara efektif.

Apa itu atribusi pemasaran?

Atribusi pemasaran adalah proses mengevaluasi dan melacak kinerja saluran pemasaran Anda.

Tentu saja, tujuan atribusi pemasaran adalah untuk memperoleh pemahaman yang lebih jelas tentang seluruh interaksi dan titik sentuh yang dialami pelanggan dengan brand Anda dalam perjalanan menuju konversi.

Hal ini memungkinkan Anda memberikan kredit kepada saluran dan kampanye spesifik yang berkontribusi pada sebuah konversi, yang pada gilirannya membantu Anda memahami bagaimana dan di mana sebaiknya menginvestasikan uang serta perhatian Anda.

Mengapa atribusi pemasaran kian sulit dilakukan

Meskipun definisi atribusi pemasaran terdengar sederhana secara teori, melacak titik sentuh pemasaran Anda secara efektif bisa sangat rumit dalam praktiknya. Seiring berkembangnya teknologi dan berubahnya tren konsumen, cara kita melacak atribusi pun ikut berubah. Pertimbangkan faktor-faktor berikut:

• Kita hidup di dunia dengan banyak perangkat. Sebagian orang terkadang memiliki lebih dari satu smartphone, sebuah tablet, komputer kantor, komputer rumah, bahkan perangkat rumah pintar. Masing-masing perangkat ini mungkin tampak sebagai pengunjung unik di situs Anda, padahal kenyataannya semuanya milik pelanggan yang sama.
• Dunia semakin ketat soal privasi dan pelacakan. Perangkat dan peramban kini lebih berhati-hati dengan informasi pengguna dan pelacakan apa yang mereka izinkan untuk disimpan. Dengan GDPR dan kekhawatiran soal privasi yang menjadi perhatian utama, konsumen akan semakin diharuskan untuk menyetujui (opt in) agar dapat dilacak secara online.
• Sebagian besar model atribusi berbasis klik. Karena sebagian besar atribusi dan pelaporan berlandaskan pada perilaku berbasis klik dan pelacakan UTM (seperti yang akan kami uraikan di bawah), model ini melewatkan dampak dari iklan atau konten yang dilihat namun tidak diklik.

Membangun fondasi untuk atribusi yang lebih baik

Sebelum kita membahas cara kerja atribusi atau berbagai model atribusi pemasaran, kita perlu memperjelas satu hal: tidak ada yang namanya atribusi pemasaran yang 100% "benar".

Anda tidak akan pernah bisa sepenuhnya memahami bagaimana tepatnya setiap titik sentuh pemasaran secara individual memengaruhi setiap perjalanan pelanggan, bahkan saat menggunakan perangkat lunak atribusi pemasaran terbaik sekalipun. Semua model dan alat atribusi pemasaran hanyalah sebuah perkiraan dari kondisi nyata.

Satu-satunya akurasi yang dapat Anda upayakan terletak pada:

1. menyiapkan pixel dan pelacakan konversi dengan benar (seperti Meta pixel, pelacakan konversi Google Ads, dan goals/events di Google Analytics)
2. membuat sistem yang konsisten untuk penandaan dan pelacakan UTM (Urchin Tracking Module) yang memprioritaskan data yang bersih dan lengkap tentang perjalanan pelanggan Anda
3. memahami sudut pandang dari berbagai model atribusi dan bagaimana model tersebut memengaruhi keputusan pemasaran Anda

Tentang parameter UTM

Parameter UTM adalah rangkaian label yang diawali dengan "?" atau "&" yang mungkin Anda temukan setelah sebuah URL:

www.yourstore.com?utm_source=facebook&utm_medium=cpc

Meskipun tampak dan terdengar asing, UTM adalah sistem penandaan standar dalam pemasaran digital. Tag cukup mudah dibuat menggunakan Campaign URL Builder milik Google atau ekstensi Chrome seperti UTM.io. Campaign URL Builder dari Google akan secara otomatis menyandikan karakter khusus seperti spasi atau tanda tanya yang jika tidak demikian dapat merusak URL Anda.

Ada lima jenis parameter UTM standar yang dapat digunakan untuk mendeskripsikan traffic masuk bagi alat analisis data, sehingga traffic tersebut dapat dikelompokkan, diatur, dan dianalisis dalam kategori-kategori tertentu.

Anda dapat memilih kapan dan bagaimana menggunakannya, tetapi pastikan untuk konsisten dalam penandaan dan pelacakan UTM Anda:

• Campaign source (utm_source) mendeskripsikan website atau sumber utama tempat tautan akan ditempatkan (misalnya, jika saya mempromosikan tautan ke toko saya di bio Instagram dan banyak melakukan pemasaran media sosial, saya mungkin menandainya utm_source=instagram).
• Campaign medium (utm_medium) mendeskripsikan aktivitas pemasaran (misalnya, jika saya menggunakan tautan untuk melacak traffic dari kampanye Google Ads, saya mungkin menandainya utm_medium=cpc agar Anda tahu bahwa itu berasal dari iklan cost-per-click).
• Campaign name (utm_campaign) memungkinkan Anda mengidentifikasi traffic dari kampanye tertentu yang sedang Anda jalankan, bahkan jika berasal dari sumber yang sama (misalnya, untuk kampanye penelusuran bermerek, Anda mungkin menggunakan utm_campaign=branded%20search%20exact. Spasi dapat disandikan sebagai "%20" untuk menghindari kerusakan URL).
• Campaign term (utm_term) digunakan untuk melacak kata kunci tertentu yang Anda targetkan jika Anda menjalankan kampanye Google Ads.
• Campaign content (utm_content) berguna jika Anda melakukan split testing pada iklan. Dalam hal ini, Anda dapat melacak setiap iklan untuk melihat mana yang paling efektif dalam mendatangkan traffic.

Parameter UTM khusus

Anda juga dapat membuat parameter UTM khusus Anda sendiri untuk lebih terperinci dalam mengategorikan traffic Anda. Anda bisa menggunakan "utm_season=fall" untuk melacak kampanye musiman tertentu.

Selain itu, Anda juga dapat menggunakan salah satu dari parameter valuetrack untuk secara dinamis menandai berbagai pengaturan kampanye pemasaran atau atribut pengguna. Misalnya, &utm_device={device} akan secara otomatis mengubah {device} untuk mengidentifikasi peramban apa yang digunakan pengguna saat mengunjungi situs Anda.

Berikut contoh tampilannya. Jika saya ingin melacak traffic dan penjualan dari kampanye penelusuran Google Ads untuk jaket musim dingin dengan menargetkan kata kunci non-bermerek "winter jackets", URL saya dengan pelacakan UTM mungkin terlihat seperti ini:

www.mystore.com?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=nonbranded%20search%20winter%20jackets&utm_term=winter%20jackets

Jika diuraikan, setiap parameter memberi tahu Anda sesuatu tentang traffic tersebut:

• Source: Google
• Medium: CPC (cost per click)
• Campaign: kampanye penelusuran non-bermerek yang mengiklankan jaket musim dingin
• Term: penawaran pada kata kunci "winter jackets"

UTM membantu Anda melacak traffic hingga ke sumber-sumber spesifik sehingga Anda dapat menganalisis kinerjanya pada tingkat yang lebih terperinci, tetapi hanya jika Anda mengingat hal-hal berikut:

• UTM bersifat subjektif dan ditentukan oleh Anda. Meskipun ada praktik umum untuk menamai UTM Anda, gunakan apa yang masuk akal bagi Anda. Selama Anda konsisten dan tim Anda mudah memahami apa yang digunakan, Anda seharusnya tidak akan menghadapi masalah.
• Parameter UTM peka huruf besar-kecil. "utm_source=Facebook" dan "utm_source=facebook" akan muncul sebagai dua sumber yang berbeda di Google Analytics.
• Simpan catatan parameter Anda. Buat sistem yang konsisten untuk mencatat parameter UTM Anda agar Anda dan tim mengetahui apa yang sedang digunakan dan dapat memahami artinya saat Anda melihatnya.
• Konsisten dengan tag Anda. Perkenalkan setiap anggota tim baru pada sistem UTM Anda dan periksa kembali UTM Anda sebelum menggunakannya.
• Uji URL final Anda. Terkadang URL final Anda mungkin rusak. Biasakan untuk memeriksa kembali halaman landing Anda sebelum mengeluarkan uang untuk iklan, dan menyandikan setiap karakter khusus (Anda dapat menggunakan URL Encoder).
• Gunakan pemendek URL bila perlu. Parameter UTM dapat membuat tautan menjadi panjang dan tidak menarik untuk diklik. Jika Anda menampilkan tautan Anda secara publik, seperti di bio media sosial atau bahkan pada display di pameran dagang untuk melacak traffic dan penjualan, gunakan pemendek URL seperti bit.ly untuk mempersingkatnya.

Jika diterapkan dengan benar, Anda dapat mengelompokkan dan menganalisis traffic dari berbagai sumber di Google Analytics dan alat pelaporan lainnya.

Mengelompokkan perjalanan pengguna di berbagai perangkat dengan User-ID

Pelacakan UTM yang tepat adalah langkah ke arah yang benar, tetapi secara default, jika pengguna yang sama mengunjungi situs Anda dari beberapa perangkat, setiap "kunjungan" akan diatribusikan sebagai pengguna yang berbeda dan "perjalanan" yang berbeda.

Misalnya, jika seorang pengguna melihat Instagram Story tentang sebuah produk, mereka mungkin melihat produk tersebut tetapi tidak langsung membelinya. Sebaliknya, mereka mungkin meneliti produk itu di ponsel mereka dalam perjalanan pulang, sebelum akhirnya mencarinya lagi di laptop sebelum tidur dan melakukan konversi melalui iklan Google Shopping.

Untuk mengatasi hal ini dan mengelompokkan semua perilaku yang berasal dari pengguna yang sama, Anda perlu mengaktifkan User-ID di Google Analytics dan mengintegrasikan CRM Anda.

User-ID di Google Analytics membuat ID unik non-PII (tidak dapat diidentifikasi secara pribadi) untuk setiap pengguna, yang disertakan ke mana pun data mereka dikirim. Anda kemudian dapat menggunakan ID tersebut untuk menyatukan interaksi di berbagai perangkat, serta titik sentuh online dan offline, untuk setiap pelanggan.

Kemampuan untuk mengubah apa yang mungkin terlihat sebagai banyak perjalanan pengguna independen di berbagai perangkat menjadi serangkaian interaksi dari satu pengguna dengan brand Anda sangat penting untuk melukiskan gambaran yang lebih jelas tentang bagaimana pelanggan Anda berinteraksi dengan Anda di berbagai perangkat dan kampanye.

7 model atribusi pemasaran

Secara umum, ada tujuh jenis model atribusi pemasaran yang dapat Anda pilih berdasarkan tujuan bisnis Anda dan di bagian funnel mana Anda ingin menempatkan nilai paling besar:

1. Last click
2. First click
3. Last non-direct click
4. Linear
5. Time decay
6. Position-based
7. Algorithmic (custom)

Setiap model diuraikan di bawah ini untuk membantu Anda memahami masing-masing model atribusi di seluruh titik sentuh pemasaran Anda. Perhatikan bagaimana perjalanan pelanggan yang persis sama dapat ditafsirkan secara berbeda tergantung pada model yang digunakan.

1. Atribusi last click

Atribusi last click adalah model yang paling umum digunakan dan menjadi default untuk sebagian besar platform pemasaran dan alat atribusi pemasaran. Model satu sentuh (single-touch) ini berguna saat Anda secara agresif berusaha mengonversi traffic menjadi pelanggan.

Model ini memberikan 100% kredit konversi kepada iklan dan kata kunci terkait yang terakhir diklik. Dengan demikian, kampanye di bagian bawah funnel, seperti penelusuran bermerek atau kampanye retargeting, akan diberi nilai lebih besar, sementara kampanye kesadaran brand dan bagian atas funnel mungkin tidak mendapatkan nilai sama sekali.

2. Atribusi first click

Model atribusi satu sentuh ini memandang titik sentuh pertama sebagai yang paling penting, karena memperoleh 100% kredit untuk membawa pelanggan masuk ke funnel Anda sejak awal. Model ini berguna saat Anda memprioritaskan pengeluaran uang untuk kampanye yang membangun traffic dan menemukan audiens baru.

Model ini memberikan seluruh kredit konversi kepada iklan atau kata kunci terkait yang mendapatkan klik pertama. Dengan demikian, aktivitas bernilai tinggi di bagian bawah funnel, seperti remarketing, terlewatkan dalam model ini, yang berpotensi menyebabkan berkurangnya investasi pada upaya-upaya tersebut yang sebenarnya justru menurunkan konversi dan pendapatan utama Anda secara keseluruhan.

3. Atribusi last non-direct click

Model last non-direct click memberikan kredit kepada peristiwa klik terakhir sebelum seorang pembeli datang langsung ke toko Anda untuk melakukan pembelian. Model ini memberikan 100% kredit kepada titik sentuh terakhir yang non-direct.

Pada contoh di atas, itu adalah Email.

Traffic langsung (direct) sering kali berasal dari pelanggan yang sudah membuat keputusan untuk membeli karena pemasaran di saluran lain. Atribusi last non-direct click membantu Anda menyaring traffic langsung dan berfokus pada aktivitas pemasaran terakhir sebelum konversi.

Dengan menggunakan atribusi last non-direct click, Anda mengetahui bahwa Email-lah yang sebenarnya mendorong konversi akhir. Direct akan menjadi saluran yang diatribusikan dalam model ini ketika satu-satunya peristiwa pelanggan yang dapat dilacak adalah datang langsung ke toko Anda.

4. Atribusi linear

Model atribusi linear mendistribusikan kredit konversi secara merata ke seluruh klik dalam perjalanan pelanggan menuju pembelian. Ini adalah bentuk atribusi multi-sentuh (multi-touch) yang paling sederhana. Dengan model ini, Anda tidak melewatkan pemberian kredit untuk interaksi apa pun. Namun, model ini tidak memberi tahu Anda secara tepat saluran pemasaran mana yang memiliki dampak terbesar.

5. Atribusi time decay

Model atribusi time decay mirip dengan last click. Namun, model ini juga memberikan sebagian kredit kepada interaksi-interaksi yang mengarah pada konversi, dengan bobot lebih besar diberikan kepada klik yang terjadi lebih dekat dengan waktu konversi.

6. Atribusi position-based

Model atribusi position-based (atau berbentuk U) memberikan bobot yang sama kepada klik pertama dan terakhir, masing-masing interaksi ini mendapatkan 40% kredit. Sisa 20% disebar ke klik-klik lain di antaranya.

Namun, asumsi di sini adalah bahwa klik pertama dan terakhir merupakan interaksi yang paling bernilai, padahal mungkin saja ada kampanye atau titik sentuh di tengah yang juga memainkan peran penting.

7. Atribusi algorithmic

Model ini sering disebut sebagai atribusi khusus (custom). Ketika Anda memiliki cukup data, Anda dapat membiarkan machine learning menentukan titik sentuh mana yang layak mendapatkan kredit terbesar dalam perjalanan seorang pelanggan.

Secara teori, ini adalah model terbaik, tetapi model ini bergantung pada ketersediaan data historis yang cukup agar machine learning dapat mendistribusikan bobot di berbagai titik sentuh.

Perbedaan model atribusi antar platform

Saat Anda mengamati atribusi pemasaran di Google Ads, Facebook Ads, Google Analytics, atau laporan Shopify, Anda mungkin menemukan adanya perbedaan. Mana yang menjadi sumber kebenaran? Secara teknis, semuanya "benar", hanya saja masing-masing memandang pemasaran secara berbeda. Berikut panduan singkat tentang cara kerja masing-masing.

Shopify

Dalam laporan Channel Performance Shopify, model atribusi pemasaran memberikan pemahaman menyeluruh tentang perjalanan pelanggan Anda menuju konversi. Melalui laporan tersebut, Anda dapat beralih ke model atribusi yang Anda inginkan:

• Conversion by last click
• Conversion by last non-direct click
• Conversion by first click

Alat dan laporan Marketing Insights Shopify membantu Anda lebih memahami bisnis. Lihat wawasan secara sekilas, analisis kinerja saluran pemasaran, dan pilih model atribusi yang paling sesuai untuk bisnis Anda.

Google Ads

Google Ads hanya melacak traffic Google Ads. Google Ads tidak melakukan deduplikasi konversi dari kampanye iklan lain di platform yang berbeda karena ia tidak "melihat" titik-titik sentuh tersebut. Sebaliknya, Google Ads akan mengklaim kredit untuk setiap pengguna yang berinteraksi dengan kampanye Google pada titik mana pun, bahkan jika mereka kemudian berinteraksi dengan Facebook/Instagram, email, atau mengunjungi website Anda secara langsung dan melakukan konversi.

Secara bawaan, pengaturan jendela atribusi Google Ads menampilkan tindakan yang diambil dalam 30 hari setelah mengklik iklan Anda menggunakan atribusi last click.

Facebook Ads

Platform iklan Meta hanya melacak traffic dan interaksi iklan Facebook (yang juga mencakup properti milik Meta seperti Instagram).

Platform ini juga tidak melakukan deduplikasi data dari kampanye iklan lain di platform yang berbeda dan akan mengklaim kredit untuk setiap pengguna yang melihat atau mengklik iklan Facebook dalam rentang waktu tertentu, bahkan jika mereka kemudian berinteraksi dengan kampanye Google Ads atau email, atau mengunjungi website Anda secara langsung dan melakukan konversi.

Facebook secara default menggunakan atribusi last click dengan jendela atribusi dalam 24 jam setelah melihat iklan Anda dan dalam 28 hari setelah mengklik iklan Anda.

Facebook Ads adalah satu-satunya di antara platform iklan yang lebih terperinci yang akan mengklaim kredit untuk pengguna yang berpotensi "melihat" sebuah iklan (bahkan tanpa mengkliknya) dan melakukan konversi dengan cara lain. Disarankan agar Anda mengubah pengaturan menjadi berbasis klik jika Anda menginginkan perbandingan yang lebih baik atas hasil Anda di berbagai platform.

Google Analytics

Google Analytics dan platform analisis data lainnya akan melacak tindakan yang dapat diklik di berbagai saluran berbayar dan tidak berbayar. Secara umum, platform analisis data dapat dikonfigurasi untuk menghubungkan sumber data eksternal/offline, User-ID, dan/atau properti web lain yang tidak secara langsung menjadi bagian dari toko online Anda.

Google Analytics menawarkan fitur Data Import yang memungkinkan Anda mengunggah data dari sumber lain sehingga Anda dapat menganalisis semuanya di Google Analytics. Menambahkan sumber data tambahan dan menyertakan User-ID adalah cara terbaik untuk memasukkan sebagian besar interaksi pelanggan Anda dari berbagai platform ke dalam satu tempat.

Google Analytics juga akan melakukan deduplikasi konversi dari semua saluran dan akan memberikan kredit kepada titik sentuh terakhir dalam perjalanan konversi, kecuali jika itu merupakan kunjungan langsung ke situs Anda. Dalam kasus tersebut, ia akan memberikan kredit kepada titik sentuh terakhir yang non-direct.

Tentang server iklan dan atribusi berbasis impresi

Meskipun sebagian besar atribusi berbasis klik, atribusi dan pelaporan berbasis impresi juga dimungkinkan.

Pikirkan pengalaman sendiri. Apakah Anda mengklik setiap iklan yang menarik perhatian Anda? Bahkan ketika tidak melakukannya, iklan-iklan tersebut tetap dapat memengaruhi keputusan Anda untuk membeli suatu produk di masa mendatang.

Sebuah server iklan memungkinkan Anda mengonsolidasikan dan melakukan deduplikasi semua data pemasaran Anda dalam satu platform, sekaligus memberi Anda akses ke data tingkat impresi. Data ini memungkinkan Anda melihat dengan lebih jelas perjalanan pelanggan Anda menuju pembelian serta saluran mana yang sebaiknya Anda investasikan.

Misalnya, Anda mungkin melihat kinerja yang bagus dari iklan penelusuran Anda pada tingkat klik. Namun, ketika Anda melihat data tingkat impresi, Anda mendapati bahwa mereka yang melakukan konversi melalui penelusuran sebenarnya sebelumnya telah terpapar iklan video di YouTube dan kemudian mencari produk Anda di Google.

Google Marketing Platform adalah salah satu contoh dari jenis teknologi ini, tempat Anda dapat mengakses data tingkat impresi untuk saluran seperti penelusuran, video, display, iklan bersponsor Gmail, dan beberapa platform media sosial.

Pahami atribusi agar setiap rupiah anggaran pemasaran Anda berdampak

Memahami lanskap atribusi pemasaran, celah-celah di dalamnya, serta berbagai model yang dapat Anda terapkan merupakan langkah awal yang baik menuju pelacakan yang lebih baik, basis data pelanggan yang lebih bersih, dan pengambilan keputusan yang lebih cerdas. Meskipun atribusi pemasaran menjadi semakin kompleks, tidak dapat dipungkiri banyaknya manfaat dari atribusi pemasaran.

Atribusi pemasaran dapat menawarkan wawasan yang sangat berharga tentang bagaimana dan di mana pelanggan berinteraksi dengan brand Anda dalam perjalanan mereka menuju pembelian. Data atribusi ini dapat membantu memberikan masukan bagi kampanye pemasaran dan strategi pemasaran Anda secara keseluruhan untuk memaksimalkan ROI.