<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>Atribuční modely &#8211; Medio Blog</title>
	<atom:link href="https://blog.medio.cz/stitky/atribucni-modely/feed" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://blog.medio.cz</link>
	<description></description>
	<lastBuildDate>Tue, 02 Aug 2016 16:45:30 +0000</lastBuildDate>
	<language>cs</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.8.1</generator>
	<item>
		<title>Spouštíme atribuce pro Keboolu</title>
		<link>https://blog.medio.cz/atribuce</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Jan Tichý]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 08 Jun 2016 07:00:46 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Analytika]]></category>
		<category><![CDATA[Atribuční modely]]></category>
		<category><![CDATA[ETL]]></category>
		<category><![CDATA[Keboola]]></category>
		<category><![CDATA[Konverzní marketing]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://blog.medio.cz/?p=4055</guid>

					<description><![CDATA[Dnes spouštíme Medio Attribution Tool – aplikaci do systému Keboola Connection pro počítání různých atribučních modelů. V následujícím článku si přečtěte, co jsou vlastně atribuce, proč byste je měli řešit a proč vám k tomu nebude pravděpodobně stačit třeba modelování z Google Analytics.]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p>Dnes spouštíme <a href="https://www.medio.cz/atribuce">Medio Attribution Tool</a> – aplikaci do systému <a href="https://www.medio.cz/keboola">Keboola Connection</a> pro <strong>počítání různých atribučních modelů</strong>. V následujícím článku si přečtěte, co jsou vlastně atribuce, proč byste je měli řešit a proč vám k tomu nebude pravděpodobně stačit třeba modelování z Google Analytics.</p>
<h2>Co je atribuční modelování a proč ho potřebujete?</h2>
<p>Zákazníci a jejich objednávky k vám přicházejí z různých reklamních kampaní a dalších zdrojů návštěvnosti. Při vyhodnocování a řízení marketingu vás zajímá, <strong>které kanály se na objednávkách reálně podílely a jakou měrou</strong>. Podle toho pak hodnotíte jejich efektivitu. Rozhodujete se například, do kterého kanálu dát kolik peněz. Které kampaně je potřeba utlumit a které naopak nechat běžet nebo ještě posílit.</p>
<p><img decoding="async" class="wp-image-4061 aligncenter" src="https://blog.medio.cz/wp-content/uploads/multichannel-1024x70.png" alt="Multichannel Funnel" width="610" height="42" srcset="https://blog.medio.cz/wp-content/uploads/multichannel-1024x70.png 1024w, https://blog.medio.cz/wp-content/uploads/multichannel-300x21.png 300w, https://blog.medio.cz/wp-content/uploads/multichannel-768x53.png 768w, https://blog.medio.cz/wp-content/uploads/multichannel.png 1050w" sizes="(max-width: 610px) 100vw, 610px" /></p>
<p>Je obvyklé, že než u vás zákazník nakoupí, přijde k vám v čase opakovaně z různých kanálů. Klasické analytické nástroje ale <strong>přiřadí celou objednávku nejčastěji tomu úplně poslednímu zdroji</strong>. Pokud například nějaký uživatel přijde postupně ze čtyř výše uvedených zdrojů a na konci si objedná řekněme za 1.000 Kč, bude report zdrojů návštěvnosti vypadat nějak takto:</p>
<p><img fetchpriority="high" decoding="async" class="aligncenter size-full wp-image-4065" src="https://blog.medio.cz/wp-content/uploads/lastclick.png" alt="Last click attribution" width="494" height="186" srcset="https://blog.medio.cz/wp-content/uploads/lastclick.png 494w, https://blog.medio.cz/wp-content/uploads/lastclick-300x113.png 300w" sizes="(max-width: 494px) 100vw, 494px" /></p>
<p>Všechny předchozí kanály po cestě se ignorují a vypadá to, jako by neměly vůbec žádný vliv na rozhodnutí uživatele objednat si u vás. To samozřejmě <strong>zásadně pokřivuje výsledná čísla a doporučení</strong>. V důsledku pak budete dokonce i často posilovat ztrátové kampaně a vypínat ty vydělávající. Navíc v dobré víře, že svá rozhodnutí stavíte na datech. Bohužel na špatných datech.</p>
<p>Vše dále zhoršuje skutečnost, že do takového rozhodování často <strong>zahrnujete jen přímo měřitelné zdroje návštěvnosti</strong> vašeho webu. Ale už v něm vůbec nezohledňujete imprese bannerů, otevření e-mailů, zmínky o vás venku na internetu, offline kampaně, objednávky přes telefon či v kamenném obchodě.</p>
<p>Na základě špatných a pokřivených čísel tak děláte <strong>špatná a pokřivená marketingová rozhodnutí</strong>.</p>
<h2>Najděte si lepší atribuční model</h2>
<p><strong>Atribuční model</strong> je obecný název pro způsob, jak přiřazujete jednotlivým kanálům na cestě uživatele <strong>zásluhu za výslednou konverzi a její hodnotu</strong>. Dobrá zpráva je, že atribučních modelů existuje spousta, takže se nemusíte omezovat zdaleka jen na výše uvedenou a v mnoha ohledech vadnou atribuci na poslední zdroj.</p>
<p>Volbou lepšího atrubučního modelu můžete <strong>lépe a spravedlivěji rozpočítat každou konverzi</strong> a její hodnotu mezi všechny k ní vedoucí kanály. Zohlednit tak nejen úplně poslední proklik před objednávkou, ale i všechny předchozí kanály, které celou dobu přispívaly ke konečnému rozhodnutí uživatele utratit u vás peníze.</p>
<p>Oč věrnější, smysluplnější a využitelnější výsledky dostanete už třeba jenom použitím triviálního <strong>lineárního atribučního modelu.</strong> V něm se vezme hodnota každé objednávky a spravedlivě se rozpočítá rovným dílem mezi všechny kanály po cestě:</p>
<p><img decoding="async" class="aligncenter size-full wp-image-4071" src="https://blog.medio.cz/wp-content/uploads/linear.png" alt="Lineární atribuční model" width="496" height="180" srcset="https://blog.medio.cz/wp-content/uploads/linear.png 496w, https://blog.medio.cz/wp-content/uploads/linear-300x109.png 300w" sizes="(max-width: 496px) 100vw, 496px" /></p>
<p><strong>Atribučních modelů existuje celá řada</strong> a ke každému z nich se dá snést spousta scénářů využití, důvodů pro i proti. Pro více informací si projděte <a href="https://www.krutis.com/atribuce-1/">seriál od Michala Krutiše</a> nebo velice hutný a výživný <a href="http://www.kaushik.net/avinash/multi-channel-attribution-modeling-good-bad-ugly-models/">článek od Avinashe Kaushika</a>.</p>
<h2>Spouštíme atribuce pro Keboolu</h2>
<p>Praktickým problémem atribučního modelování je <strong>dostupnost a podpora v jednotlivých nástrojích</strong>.</p>
<p>Některé analytické systémy nenabízejí atribuční modelování vůbec nebo jen velice omezeně. Další, jako jsou třeba Google Analytics, ho sice nabízejí, ale <strong>naráží na zásadní omezení</strong>, jakmile dojde třeba na data mimo web – imprese bannerů, offline kampaně, otevření e-mailů, telefonické hovory na helpdesku, objednávky v kamenném obchodě. Nebo na rozpočítávání skutečné maržovosti. Na storna a vratky již zapsaných objednávek. Vůbec na rozpoznání uživatelů a spojování úplně všech dat patřících jednomu uživateli do jedné řady.</p>
<p>A proto jsme v Mediu připravili a naprogramovali <a href="https://www.medio.cz/atribuce">Medio Attribution Tool</a> – <strong>aplikaci pro výpočet nejrůznějších atribucí</strong>. Pracuje uvnitř systému <a href="https://www.medio.cz/keboola">Keboola Connection</a>, což jí otevírá obrovské možnosti ve smyslu snadného řešení a přímočarého překonávání všech uvedených problémů. Umí si stáhnout a pospojovat interakce uživatele z různých míst, databází a služeb, má hotovou hromadu napojení a importních můstků. Běží v cloudu, je výkonná a automatizovaná. Podporuje množství různých předdefinovaných i custom atribučních modelů.</p>
<p>Podívejte se na <a href="https://www.medio.cz/atribuce">stránku s podrobným popisem celého nástroje</a>. A pokud ho chcete používat i vy nebo se jen chcete dozvědět více, napište nám bez obav e-mailem na adresu <a href="mailto:info@medio.cz">info@medio.cz</a>.</p>
]]></content:encoded>
					
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
