Dalam digital marketing, customer journey semakin beragam karena pelanggan dapat berinteraksi dengan brand melalui banyak kanal sebelum melakukan konversi. Seseorang dapat menemukan perusahaan melalui Google, membaca artikel blog, melihat konten media sosial, mengklik iklan, menerima email, lalu melakukan pembelian. Banyaknya interaksi tersebut membuat bisnis membutuhkan metode atribusi yang dapat membantu memahami kontribusi setiap touchpoint secara lebih terukur.
Dua pendekatan yang sering dibahas dalam marketing attribution adalah data driven attribution vs multi touch. Keduanya sama-sama dapat mempertimbangkan lebih dari satu interaksi pelanggan, tetapi memiliki cara kerja yang berbeda dalam menentukan kontribusi setiap touchpoint. Memahami perbedaan keduanya penting agar perusahaan dapat memilih pendekatan yang sesuai dengan tujuan analisis dan kebutuhan bisnis.
Data driven attribution menggunakan pendekatan berbasis data untuk memperkirakan kontribusi setiap interaksi terhadap konversi. Sementara itu, multi touch attribution membagi kredit konversi ke beberapa touchpoint berdasarkan model atau aturan tertentu. Dengan memahami karakteristik keduanya, marketer dapat membangun strategi pengukuran yang lebih terarah dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data.
Baca juga : Panduan Lengkap Social Media Management untuk Pertumbuhan Bisnis Digital
Pengertian Data Driven Attribution
Data driven attribution adalah model atribusi yang menggunakan data aktual dari perjalanan pelanggan untuk memperkirakan kontribusi berbagai touchpoint terhadap suatu konversi. Alih-alih memberikan kredit dengan pembagian yang telah ditentukan sebelumnya, pendekatan ini menggunakan pola interaksi yang tersedia untuk memahami hubungan antara touchpoint dan hasil konversi.
Dalam data driven attribution, sistem dapat menganalisis berbagai interaksi yang dilakukan pelanggan sebelum melakukan konversi. Data tersebut dapat mencakup klik iklan, kunjungan website, pencarian organik, interaksi media sosial, email, dan aktivitas digital lainnya. Setiap touchpoint kemudian dianalisis berdasarkan kontribusinya terhadap hasil yang diukur.
Pendekatan ini dapat memberikan gambaran yang lebih berbasis data mengenai perjalanan pelanggan. Misalnya, seorang pelanggan melakukan lima interaksi sebelum membeli produk. Sistem dapat menganalisis pola tersebut dan memperkirakan kontribusi setiap interaksi berdasarkan data yang tersedia.
Data driven attribution juga dapat menggunakan pola dari banyak perjalanan pelanggan untuk menghasilkan insight. Ketika jumlah data semakin besar dan tracking dilakukan secara konsisten, perusahaan dapat memperoleh pemahaman yang lebih mendalam mengenai hubungan antar-channel dalam customer journey.
Dalam pembahasan data driven attribution vs multi touch, data driven attribution memiliki karakteristik utama berupa penggunaan analisis berbasis data untuk menentukan kontribusi touchpoint. Pendekatan ini dapat membantu marketer memahami perjalanan pelanggan dengan mempertimbangkan pola interaksi yang terjadi dalam data aktual.
Pengertian Multi Touch Attribution
Multi touch attribution adalah pendekatan atribusi yang memberikan kredit konversi kepada beberapa touchpoint dalam customer journey. Berbeda dengan model single-touch yang hanya memberikan kredit kepada satu interaksi, multi touch mempertimbangkan lebih dari satu titik kontak sebelum konversi.
Contohnya, seorang pelanggan pertama kali menemukan brand melalui SEO, kemudian membaca artikel blog, melihat iklan media sosial, menerima email, dan akhirnya melakukan pembelian. Dalam multi touch attribution, beberapa atau seluruh touchpoint tersebut dapat memperoleh bagian kredit atas konversi.
Pembagian kredit dalam multi touch attribution dapat dilakukan menggunakan beberapa model. Model linear, misalnya, membagi kredit secara merata kepada seluruh touchpoint. Sementara itu, time decay memberikan bobot lebih besar kepada interaksi yang lebih dekat dengan konversi.
Ada juga position-based attribution yang memberikan bobot lebih besar kepada interaksi awal dan akhir, sementara touchpoint di tengah mendapatkan bagian kredit yang berbeda. Dengan demikian, multi touch attribution dapat diterapkan melalui berbagai pendekatan sesuai kebutuhan analisis.
Dalam pembahasan data driven attribution vs multi touch, multi touch memiliki ciri utama berupa pembagian kredit kepada beberapa touchpoint. Metode ini dapat membantu bisnis melihat customer journey secara lebih menyeluruh karena setiap interaksi dapat diperhitungkan dalam analisis.
Perbedaan Data Driven Attribution vs Multi Touch
Perbedaan data driven attribution vs multi touch terutama terletak pada cara menentukan kontribusi setiap touchpoint. Data driven attribution menggunakan analisis terhadap data aktual untuk memperkirakan kontribusi, sedangkan multi touch attribution menggunakan model pembagian kredit yang telah ditentukan.
Data driven attribution dapat mempelajari pola perjalanan pelanggan dan memberikan bobot berdasarkan hubungan yang ditemukan dalam data. Sementara itu, multi touch attribution dapat menggunakan aturan seperti pembagian merata, posisi touchpoint, atau kedekatan dengan konversi.
Contoh customer journey dapat digambarkan sebagai berikut:
SEO → Blog → Social Media → Email → Pembelian
Jika menggunakan multi touch linear attribution, lima touchpoint tersebut dapat memperoleh kredit secara merata. Jika menggunakan data driven attribution, sistem akan menganalisis data perjalanan pelanggan untuk menentukan kontribusi relatif setiap touchpoint.
Perbedaan data driven attribution vs multi touch juga dapat dilihat dari fleksibilitas pendekatan. Data driven attribution lebih mengandalkan pola yang ditemukan dalam data, sedangkan multi touch dapat memberikan struktur analisis berdasarkan model yang dipilih.
Tabel berikut memberikan gambaran perbedaannya:
| Aspek | Data Driven Attribution | Multi Touch Attribution |
|---|---|---|
| Dasar analisis | Data aktual | Model pembagian kredit |
| Kredit touchpoint | Berdasarkan kontribusi yang dianalisis | Berdasarkan aturan model |
| Fokus | Pola dan kontribusi data | Banyak touchpoint |
| Pendekatan | Dinamis dan berbasis data | Terstruktur berdasarkan model |
| Contoh | Analisis kontribusi berbasis data | Linear, time decay, position-based |
| Kebutuhan | Data customer journey yang terstruktur | Data beberapa touchpoint |
| Tujuan | Memahami kontribusi berdasarkan pola | Memahami kontribusi berbagai interaksi |
Pemahaman tersebut menunjukkan bahwa data driven attribution vs multi touch bukan sekadar perbandingan dua nama model atribusi. Keduanya memiliki pendekatan yang berbeda dalam menjawab pertanyaan mengenai kontribusi kanal terhadap konversi.
Kelebihan Data Driven Attribution
Data driven attribution dapat memberikan sejumlah manfaat bagi perusahaan yang memiliki data customer journey secara memadai. Pendekatan ini memungkinkan marketer memperoleh insight berdasarkan pola interaksi yang tercatat dalam sistem.
Salah satu manfaatnya adalah kemampuan untuk melihat kontribusi touchpoint secara lebih kontekstual. Setiap interaksi tidak hanya dinilai berdasarkan posisinya, tetapi dianalisis berdasarkan hubungan dengan hasil konversi.
Beberapa manfaat data driven attribution meliputi:
- Membantu memahami kontribusi berbagai touchpoint.
- Menggunakan data aktual sebagai dasar analisis.
- Mendukung keputusan marketing berbasis data.
- Membantu mengidentifikasi channel yang berkontribusi terhadap konversi.
- Memberikan insight mengenai customer journey.
- Mendukung optimasi alokasi sumber daya marketing.
- Membantu mengevaluasi campaign secara lebih terukur.
- Dapat digunakan untuk analisis customer journey yang kompleks.
Contohnya, sebuah bisnis memiliki data mengenai ribuan perjalanan pelanggan. Dari data tersebut, sistem dapat menganalisis hubungan antara interaksi dengan konversi. Hasilnya dapat membantu marketer memahami kanal yang berkontribusi pada perjalanan pelanggan.
Dalam konteks data driven attribution vs multi touch, pendekatan data driven dapat memberikan perspektif yang lebih fleksibel karena kontribusi touchpoint ditentukan melalui analisis data. Hal tersebut dapat menjadi nilai tambah bagi perusahaan yang memiliki sistem tracking dan data marketing yang terstruktur.
Kelebihan Multi Touch Attribution
Multi touch attribution memberikan kelebihan berupa kemampuan untuk melihat beberapa touchpoint dalam satu perjalanan pelanggan. Pendekatan ini sesuai bagi bisnis yang ingin memahami bagaimana berbagai channel bekerja bersama dalam menghasilkan konversi.
Dengan multi touch attribution, marketer tidak hanya melihat satu interaksi. SEO, iklan, konten, email, media sosial, dan kanal lainnya dapat masuk dalam analisis sesuai model yang digunakan.
Beberapa manfaat multi touch attribution antara lain:
- Memberikan gambaran customer journey yang lebih luas.
- Mempertimbangkan banyak touchpoint.
- Membantu mengevaluasi kontribusi berbagai channel.
- Dapat menggunakan beberapa model pembobotan.
- Mendukung perencanaan campaign multi-channel.
- Membantu membandingkan performa berbagai kanal.
- Mendukung optimasi marketing funnel.
- Memudahkan analisis perjalanan pelanggan dari beberapa sumber.
Contohnya, perusahaan menjalankan kampanye melalui SEO, Google Ads, Instagram, dan email. Pelanggan melakukan interaksi dengan seluruh kanal tersebut sebelum membeli. Multi touch attribution memungkinkan perusahaan memberikan bagian kredit kepada beberapa interaksi tersebut.
Dalam pembahasan data driven attribution vs multi touch, pendekatan multi touch memberikan struktur yang jelas mengenai cara kredit dibagikan. Marketer dapat memilih model yang sesuai dengan tujuan analisis dan karakteristik customer journey.
Jenis Model dalam Multi Touch Attribution
Multi touch attribution dapat diterapkan melalui beberapa model pembagian kredit. Setiap model memiliki cara yang berbeda dalam memberikan bobot kepada touchpoint.
Linear attribution memberikan kredit yang sama kepada seluruh touchpoint. Jika terdapat lima touchpoint, setiap interaksi dapat memperoleh 20% kredit.
Time decay attribution memberikan bobot yang semakin besar kepada touchpoint yang lebih dekat dengan konversi. Model ini dapat digunakan ketika interaksi yang terjadi mendekati konversi dianggap memiliki kontribusi penting.
Position-based attribution memberikan bobot lebih besar kepada touchpoint tertentu, biasanya interaksi awal dan akhir. Touchpoint di tengah tetap mendapatkan bagian kredit sehingga perjalanan pelanggan tetap diperhitungkan.
U-shaped attribution dapat memberikan perhatian lebih besar kepada touchpoint pertama dan terakhir, sementara interaksi di tengah mendapatkan bagian kredit lainnya.
Contoh pembagian dapat dilihat pada tabel berikut:
| Model | Fokus Pembagian Kredit |
| Linear | Semua touchpoint mendapatkan bagian sama |
| Time Decay | Touchpoint dekat konversi mendapatkan bobot lebih besar |
| Position Based | Touchpoint awal dan akhir mendapatkan bobot lebih besar |
| U-Shaped | Interaksi awal dan akhir mendapatkan perhatian utama |
Pemilihan model dapat disesuaikan dengan tujuan bisnis. Dalam konteks data driven attribution vs multi touch, pemahaman terhadap berbagai model multi touch membantu marketer menentukan pendekatan yang sesuai dengan karakteristik customer journey.
Kapan Menggunakan Data Driven Attribution?
Data driven attribution dapat digunakan ketika perusahaan memiliki data interaksi pelanggan yang cukup terstruktur dan ingin memahami kontribusi berbagai touchpoint berdasarkan pola data. Pendekatan ini dapat membantu bisnis yang menjalankan banyak channel marketing secara bersamaan.
Perusahaan yang memiliki website dengan traffic tinggi, berbagai campaign digital, CRM, dan sistem tracking terintegrasi dapat memanfaatkan data driven attribution untuk menghasilkan insight mengenai customer journey. Data tersebut dapat digunakan untuk mengevaluasi channel dan menyusun strategi marketing yang lebih terukur.
Data driven attribution juga dapat membantu perusahaan mengoptimalkan strategi marketing berdasarkan pola yang ditemukan dalam data. Dengan melihat kontribusi touchpoint, marketer dapat menentukan area yang perlu dikembangkan dan menghubungkannya dengan tujuan bisnis.
Kapan Menggunakan Multi Touch Attribution?
Multi touch attribution dapat digunakan ketika bisnis ingin memahami kontribusi beberapa touchpoint dalam satu perjalanan pelanggan. Pendekatan ini sesuai untuk perusahaan yang menjalankan strategi pemasaran multi-channel dan ingin melihat hubungan antara berbagai kanal.
Misalnya, sebuah bisnis menggunakan SEO untuk awareness, media sosial untuk engagement, iklan untuk consideration, dan email untuk conversion. Multi touch attribution dapat membantu melihat kontribusi berbagai aktivitas tersebut dalam satu customer journey.
Multi touch juga dapat menjadi pilihan ketika perusahaan ingin menggunakan model pembobotan yang jelas. Marketer dapat memilih linear, time decay, position-based, atau pendekatan lain sesuai kebutuhan analisis.
Dalam konteks data driven attribution vs multi touch, pemilihan metode sebaiknya didasarkan pada tujuan bisnis, ketersediaan data, karakteristik customer journey, dan tingkat analisis yang dibutuhkan.
Strategi Memilih Data Driven Attribution vs Multi Touch
Memilih antara data driven attribution vs multi touch dapat dimulai dengan memahami tujuan utama pengukuran. Jika perusahaan ingin mengetahui kontribusi touchpoint berdasarkan pola data aktual, data driven attribution dapat menjadi pendekatan yang sesuai.
Sementara itu, jika perusahaan ingin membagi kredit kepada berbagai touchpoint menggunakan aturan tertentu, multi touch attribution dapat digunakan. Pendekatan ini memberikan struktur yang lebih jelas mengenai bagaimana kredit konversi dialokasikan.
Dalam praktiknya, beberapa hal yang dapat dipertimbangkan adalah:
- Tujuan pengukuran marketing.
- Ketersediaan data customer journey.
- Jumlah kanal pemasaran yang digunakan.
- Kompleksitas perjalanan pelanggan.
- Jenis konversi yang diukur.
- Sistem tracking yang tersedia.
- Kebutuhan laporan marketing.
- Tingkat detail analisis yang diinginkan.
Perbandingan data driven attribution vs multi touch dapat membantu tim marketing menentukan pendekatan yang paling sesuai. Dengan memahami karakteristik masing-masing, perusahaan dapat mengembangkan sistem pengukuran yang mendukung tujuan pemasaran.
Mengoptimalkan Strategi Marketing dengan Attribution
Penggunaan attribution model dapat membantu perusahaan mengubah data customer journey menjadi insight yang bermanfaat. Data driven attribution dan multi touch attribution sama-sama dapat digunakan untuk memahami kontribusi berbagai kanal dengan perspektif yang berbeda.
Perusahaan dapat memanfaatkan hasil atribusi untuk mengoptimalkan strategi SEO, content marketing, social media, paid advertising, email marketing, dan channel lainnya. Data tersebut dapat membantu tim menentukan prioritas dan mengembangkan campaign yang semakin relevan.
Dalam konteks data driven attribution vs multi touch, hasil analisis dapat digunakan sebagai bagian dari strategi marketing yang terintegrasi. Ketika data dikumpulkan secara konsisten, perusahaan dapat membangun pemahaman customer journey yang lebih baik dan menggunakan insight tersebut untuk mendukung pertumbuhan bisnis.
Baca juga : Last Touch Attribution: Pengertian, Cara Menghitung, dan Kapan Menggunakannya
Kesimpulan
Data driven attribution vs multi touch memiliki perbedaan utama pada cara menentukan kontribusi setiap touchpoint. Data driven attribution menggunakan analisis data aktual untuk memperkirakan kontribusi interaksi terhadap konversi, sedangkan multi touch attribution membagi kredit kepada beberapa touchpoint berdasarkan model tertentu.
Data driven attribution cocok digunakan untuk perusahaan yang memiliki data customer journey terstruktur dan ingin memahami pola kontribusi touchpoint secara lebih mendalam. Sementara itu, multi touch attribution dapat digunakan oleh bisnis yang ingin melihat kontribusi berbagai kanal dengan pembagian kredit berdasarkan aturan seperti linear, time decay, atau position-based.
Dengan memahami data driven attribution vs multi touch, marketer dapat memilih pendekatan yang sesuai dengan tujuan bisnis dan kebutuhan pengukuran. Keduanya dapat membantu perusahaan memahami perjalanan pelanggan, mengevaluasi performa channel, mengoptimalkan strategi marketing, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data.
