3.d Tillskrivningar

Tänk dig att en en person är hemma hos en vän som visar honom en fantastisk ny ‘smart köksmaskin’ och berättar att den köpts i butiken ABC. Han börjar också fundera på att köpa en sådan sak och i bussen på väg hem tar han fram sin mobiltelefon och söker på Google efter smarta köksmaskiner. Längst upp på sidan med sökresultat ligger en produktannons med bild och en länk till butiken ABC. Han klickar på den och läser snabbt igenom produktinformationen.

Han gör ytterligare några sökningar till för att få mer information om produkten, bland annat på YouTube där företaget som skapat den har en detaljerad genomgång av vad den kan göra. När han är på YouTube visas också en videoannons med information om produkten; annonsen är baserad på remarketing. Han jämför också priser av produkten i olika butiker på Prisjakt.se och ser att priset är lägst i butiken där vännen köpt sin smarta köksmaskin. När han kommer hem sätter han sig vid datorn och skriver ABC köksmaskiner i Googles sökfält. En annons visas och han klickar på den. På webbsidan ser han att det tillkommer fraktkostnad om man beställer den online, så han bestämmer sig för att gå in i offline-butiken och köpa den på vägen hem imorgon.

Om du är marknadsförare och vill allokera dina pengar dit de bidrar mest till ökad försäljning till en bra ROAS, så behöver du veta vilka kanaler som presterar bäst. För att underlätta analysen av det finns massor tekniska verktyg du kan använda dig av, inte bara Googles. Men att av de mest omfattande och kraftfulla heter Google Analytics, och det använder du förmodligen redan. Beroende på hur avancerad implementering av Analytics-kod på din webbplats du gjort, och om du satt upp mål i ditt Analytics-konto (gör det!) så har du antingen väldigt bra eller lite sämre möjligheter att se i vilken mån olika källor (kanaler, kampanjer, sökord, annonser, etc) bidrog till olika konverteringar på och utanför din webbplats.

Men även ett avancerat verktyg som Google Analytics kommer till korta i så komplexa köpprocesser som den beskriven ovan. Den tekniska utmaningen i det här fallet består i att kunna följa en process som dels har skett på flera olika enheter (telefonen, datorn), dels både påbörjas offline (rekommendation av vän) och avslutas med ett köp i en fysisk butik. Eftersom både spårningstekniken för Google Analytics och AdWords konverteringsspårningkod framförallt baseras på cookies och köpet sker offline, utanför de digitala kakornas värld, så kan det systemet inte placera den handlingen i den föregåenden kedjan av händelser. Det finns metoder att knyta samman handlingar som sker på och sådana som sker utanför Internet. Men de kräver mycket teknisk implementering – långt mer än att bara lägga ytterligare kod på webbplatsen – och kommer också att vara bristfällig.

Kedjan bröts dessutom förmodligen redan på Internet, i och med att köparen i exemplet ovan använde två olika enheter. Google har förvisso tekniker för att knyta samman sådant  bakom kulisserna, utan att du behöver göra någon egen implementering. Men att det skall lyckas bygger på att användaren är inloggad på ett Google-konto, använder Chrome webbläsare och/eller är inloggad på ett Chrome-konto (jag kan inte de tekniska detaljerna för detta, se referenserna nedan för ytterligare information). Google använder sig också av statistiska modeller för att uppskatta hur stor andel av köp som skett på andra enheter eller offline.

Tillskrivning är emellertid inte bara en fråga om teknik. Även om vi skulle kunna få en helt ackurat beskrivning av alla de ögonblick i och element med vilka vi påverkat en användare att göra ett köp – alla annonser hen sett på vägen, alla organiska och andra länkar hen klickat på och så vidare – så skulle vi inte därmed ha svaret på frågan vilken som var avgörande, om någon enskild kan sägas ha varit avgörande, och i vilken mån de olika ögonblicken och elementen bidragit till köpet. Vi har alltså inte heller fått svar på frågan om vilket värde av, låt säga, visningen av videoannonsen hade eller vilken betydelse det hade att vi visade en textannons vid den sista sökningen efter ABC köksmaskiner.

Vad vi kan göra för att få en antydan om vikten av visningar och klick från enskilda kampanjer, sökord, annonser etc, är att titta på sådan data på en aggregerad nivå. Först då kan vi säga något om det ekonomiska värdet av visningar och klick på enskilda element, och få vägledning i vilka bud vi skall sätta för dem.