Dalam digital marketing, pelanggan biasanya tidak langsung melakukan pembelian setelah melihat satu iklan atau konten. Mereka dapat menemukan bisnis melalui media sosial, melakukan pencarian di Google, mengunjungi website, membaca email, lalu kembali melakukan transaksi melalui channel lain. Kondisi ini membuat marketer perlu memahami kontribusi setiap channel dalam perjalanan pelanggan. Model marketing attribution membantu bisnis memberikan nilai pada berbagai touchpoint yang berperan sebelum konversi terjadi.
Marketing attribution tidak hanya digunakan untuk mengetahui channel yang menghasilkan penjualan. Analisis ini juga membantu bisnis memahami channel yang berperan dalam membangun awareness, meningkatkan minat, dan mendorong pelanggan mengambil keputusan. Dengan menggunakan model attribution yang tepat, marketer dapat memperoleh gambaran customer journey yang lebih lengkap. Hasilnya dapat digunakan untuk menentukan strategi campaign dan mengalokasikan budget secara lebih efektif.
Apa Itu Model Marketing Attribution?
Model marketing attribution adalah metode yang digunakan untuk menentukan bagaimana kontribusi terhadap sebuah konversi diberikan kepada channel marketing atau touchpoint yang dilalui pelanggan. Setiap model memiliki cara berbeda dalam memberikan kredit kepada channel yang terlibat. Ada model yang hanya memberikan kredit kepada satu touchpoint, sementara model lainnya membagi kredit kepada beberapa interaksi. Pemilihan model sebaiknya disesuaikan dengan tujuan bisnis dan karakteristik customer journey.
Sebagai contoh, pelanggan mungkin pertama kali melihat konten Instagram, kemudian mencari brand melalui Google, membaca artikel di website, dan akhirnya membeli setelah mengklik email promosi. Jika menggunakan last-click attribution, email akan mendapatkan kredit utama atas konversi tersebut. Namun, jika menggunakan first-click attribution, Instagram yang mendapatkan kredit. Perbedaan ini menunjukkan bahwa model attribution dapat menghasilkan sudut pandang yang berbeda terhadap performa channel.
Mengapa Model Marketing Attribution Penting?
Model attribution membantu marketer memahami perjalanan pelanggan secara lebih menyeluruh. Tanpa attribution, bisnis dapat terlalu fokus pada channel yang menghasilkan transaksi terakhir dan mengabaikan channel yang memperkenalkan produk kepada pelanggan. Padahal, interaksi awal dapat menjadi bagian penting dalam membangun minat dan kepercayaan. Dengan melihat beberapa touchpoint, keputusan marketing dapat dibuat berdasarkan data yang lebih lengkap.
Attribution juga dapat membantu bisnis mengoptimalkan anggaran marketing. Misalnya, sebuah channel terlihat memiliki sedikit transaksi secara langsung, tetapi sering menjadi touchpoint pertama bagi pelanggan baru. Channel tersebut mungkin tetap memiliki peran penting dalam funnel meskipun kontribusinya tidak terlihat dalam laporan last-click. Dengan membandingkan beberapa model, marketer dapat memperoleh pemahaman yang lebih baik mengenai fungsi setiap channel.
Baca juga: Marketing Attribution: Pengertian, Model, dan Cara Mengukur Kontribusi Setiap Channel
1. First-Click Attribution
First-click attribution merupakan model yang memberikan seluruh kredit konversi kepada channel pertama yang berinteraksi dengan pelanggan. Model ini berfokus pada touchpoint yang pertama kali memperkenalkan pelanggan kepada bisnis. Jika pelanggan pertama kali menemukan brand melalui Instagram sebelum melakukan pembelian melalui website, Instagram akan mendapatkan seluruh kredit. Model ini cukup sederhana dan mudah dipahami.
First-click attribution cocok digunakan ketika bisnis ingin mengetahui channel yang efektif dalam menghasilkan awareness dan mendatangkan pelanggan baru. Model ini dapat membantu marketer mengetahui sumber awal yang membawa pengguna ke dalam customer journey. Namun, kelemahannya adalah model ini tidak memperhitungkan interaksi lain setelah touchpoint pertama. Akibatnya, channel yang berperan dalam tahap consideration atau conversion tidak mendapatkan kredit.
2. Last-Click Attribution
Last-click attribution memberikan seluruh kredit konversi kepada channel terakhir yang digunakan pelanggan sebelum melakukan tindakan yang diinginkan. Misalnya, pelanggan melihat iklan Instagram, membaca artikel, lalu melakukan pembelian setelah mengklik email. Dalam model ini, email akan menerima seluruh kredit atas konversi tersebut. Pendekatan ini banyak digunakan karena mudah dipahami dan cukup sederhana dalam penerapannya.
Model last-click berguna ketika bisnis ingin mengetahui channel yang paling dekat dengan tindakan conversion. Namun, model ini memiliki keterbatasan karena mengabaikan interaksi yang terjadi sebelumnya. Channel yang memperkenalkan brand atau membantu pelanggan memahami produk tidak mendapatkan kontribusi dalam perhitungan. Karena itu, last-click sebaiknya tidak digunakan sebagai satu-satunya cara untuk menilai keseluruhan customer journey.
3. Linear Attribution
Linear attribution membagi kredit konversi secara merata kepada semua touchpoint yang terlibat dalam perjalanan pelanggan. Misalnya, seorang pelanggan berinteraksi dengan empat channel sebelum melakukan pembelian. Setiap channel akan mendapatkan 25 persen kredit dari konversi tersebut. Model ini menganggap seluruh touchpoint memiliki kontribusi yang sama terhadap keputusan pelanggan.
Kelebihan linear attribution adalah kemampuannya memberikan penghargaan kepada lebih banyak channel. Model ini cocok untuk bisnis yang ingin mendapatkan gambaran umum mengenai perjalanan pelanggan tanpa terlalu berfokus pada satu titik interaksi. Namun, tidak semua touchpoint sebenarnya memiliki pengaruh yang sama. Channel yang hanya memberikan informasi singkat bisa saja mendapatkan bobot yang sama dengan channel yang benar-benar mendorong keputusan pembelian.
4. Time-Decay Attribution
Time-decay attribution memberikan kredit lebih besar kepada touchpoint yang terjadi mendekati waktu konversi. Semakin dekat sebuah interaksi dengan transaksi, semakin besar bobot yang diberikan. Misalnya, pelanggan melihat iklan dua minggu sebelum membeli dan menerima email promosi satu hari sebelum pembelian. Email tersebut akan mendapatkan bobot lebih besar dibandingkan iklan yang dilihat dua minggu sebelumnya.
Model ini cocok untuk bisnis yang memiliki customer journey cukup panjang. Pendekatan time-decay menganggap interaksi yang lebih dekat dengan konversi memiliki pengaruh yang lebih kuat terhadap keputusan akhir. Namun, model ini tetap memberikan bobot kepada touchpoint awal meskipun lebih kecil. Kekurangannya adalah kontribusi channel yang berperan dalam tahap awareness dapat terlihat lebih rendah daripada kontribusi channel yang muncul mendekati pembelian.
5. Position-Based Attribution
Position-based attribution memberikan bobot lebih besar kepada touchpoint pertama dan terakhir dalam customer journey. Touchpoint yang berada di tengah perjalanan mendapatkan bagian kredit yang lebih kecil. Model ini berusaha menggabungkan keunggulan first-click dan last-click attribution dalam satu pendekatan. Dengan demikian, channel yang memperkenalkan brand dan channel yang mendorong konversi sama-sama mendapatkan perhatian.
Model ini cocok untuk bisnis yang menganggap awal dan akhir customer journey memiliki peran penting. Misalnya, bisnis ingin mengetahui channel yang berhasil menarik pelanggan pertama kali sekaligus channel yang berhasil mendorong mereka melakukan pembelian. Namun, position-based attribution tetap menggunakan pembobotan yang telah ditentukan. Artinya, kontribusi touchpoint di tengah perjalanan belum tentu mencerminkan pengaruh sebenarnya.
6. Data-Driven Attribution
Data-driven attribution menggunakan data aktual untuk memperkirakan kontribusi masing-masing touchpoint terhadap konversi. Berbeda dengan model rule-based, model ini tidak hanya menggunakan pembagian kredit yang sudah ditentukan sebelumnya. Analisis dilakukan berdasarkan pola interaksi pengguna dan hubungan antara touchpoint dengan hasil konversi. Dengan pendekatan ini, kontribusi channel dapat ditentukan berdasarkan perilaku pelanggan yang benar-benar terjadi.
Model data-driven dapat memberikan gambaran yang lebih fleksibel ketika bisnis memiliki data customer journey yang cukup banyak. Sistem dapat membantu menemukan pola yang mungkin sulit terlihat melalui model sederhana. Namun, penerapannya membutuhkan data yang berkualitas dan tracking yang konsisten. Jika data yang tersedia tidak lengkap, hasil analisis juga dapat menjadi kurang akurat.
7. U-Shaped Attribution
U-shaped attribution memberikan bobot terbesar kepada dua touchpoint penting, yaitu interaksi pertama dan touchpoint yang menghasilkan conversion. Sementara itu, interaksi yang terjadi di antara kedua titik tersebut mendapatkan bobot yang lebih kecil. Model ini memiliki konsep yang mirip dengan position-based attribution, tetapi pembobotannya dapat dibuat lebih fokus pada awal dan akhir perjalanan. Pendekatan ini berguna ketika bisnis ingin melihat peran acquisition dan conversion secara bersamaan.
Sebagai contoh, pelanggan pertama kali menemukan bisnis melalui konten SEO. Setelah beberapa interaksi, pelanggan mendapatkan email dan akhirnya melakukan pembelian melalui website. Dalam U-shaped attribution, channel pertama dan channel yang paling dekat dengan conversion mendapatkan porsi kredit lebih besar. Model ini dapat membantu marketer melihat hubungan antara aktivitas mendapatkan pelanggan dan aktivitas mendorong transaksi.
Perbandingan 7 Model Marketing Attribution
| Model Attribution | Fokus Utama | Kelebihan | Kekurangan |
|---|---|---|---|
| First-Click | Touchpoint pertama | Mudah melihat channel awareness | Mengabaikan touchpoint berikutnya |
| Last-Click | Touchpoint terakhir | Mudah melihat channel conversion | Mengabaikan interaksi awal |
| Linear | Semua touchpoint | Memberikan kredit secara merata | Menganggap semua channel sama penting |
| Time-Decay | Touchpoint terdekat dengan conversion | Fokus pada interaksi akhir | Channel awal mendapat bobot lebih kecil |
| Position-Based | Touchpoint pertama dan terakhir | Menggabungkan awareness dan conversion | Interaksi tengah mendapat kredit lebih kecil |
| Data-Driven | Data perilaku aktual | Lebih fleksibel dan berbasis data | Membutuhkan data yang memadai |
| U-Shaped | Awal dan akhir customer journey | Fokus pada acquisition dan conversion | Tidak terlalu menonjolkan touchpoint tengah |
Cara Memilih Model Marketing Attribution
Tidak ada satu model attribution yang selalu paling tepat untuk semua bisnis. Pemilihannya perlu mempertimbangkan panjang customer journey, jumlah channel, jenis produk, tujuan campaign, dan ketersediaan data. Bisnis dengan customer journey sederhana mungkin dapat menggunakan first-click atau last-click attribution. Sementara itu, bisnis dengan banyak channel dan proses pembelian yang panjang dapat mempertimbangkan model yang lebih kompleks.
1. Sesuaikan dengan Tujuan Marketing
Jika tujuan utama adalah meningkatkan awareness, first-click attribution dapat membantu menemukan channel yang paling sering menjadi pintu masuk pelanggan. Jika fokusnya adalah conversion, last-click dapat memberikan gambaran mengenai channel yang paling dekat dengan transaksi. Sementara itu, bisnis yang ingin memahami seluruh perjalanan pelanggan dapat menggunakan linear atau data-driven attribution. Tujuan pengukuran perlu ditentukan sebelum memilih model.
2. Perhatikan Panjang Customer Journey
Produk dengan harga rendah biasanya memiliki proses pembelian yang lebih sederhana. Dalam kondisi tersebut, model attribution sederhana mungkin sudah cukup untuk memberikan gambaran yang berguna. Sebaliknya, produk dengan harga tinggi dapat membutuhkan beberapa interaksi sebelum pelanggan mengambil keputusan. Bisnis dengan customer journey panjang perlu mempertimbangkan model yang mampu melihat lebih banyak touchpoint.
3. Periksa Kualitas Data
Model attribution yang kompleks membutuhkan data yang lebih lengkap dan konsisten. Jika tracking belum berjalan dengan baik, penggunaan model data-driven dapat menghasilkan analisis yang kurang dapat diandalkan. Pastikan data dari website, iklan, media sosial, email, dan sistem transaksi dapat dikaitkan dengan baik. Kualitas data menjadi salah satu faktor penting dalam menentukan model yang tepat.
Contoh Penggunaan Model Attribution
Bayangkan seorang pelanggan melakukan perjalanan seperti berikut: pertama kali melihat konten Instagram, kemudian mencari brand melalui Google, mengunjungi website, menerima email, dan akhirnya melakukan pembelian. Jika menggunakan first-click, Instagram mendapatkan seluruh kredit. Jika menggunakan last-click, email atau website yang menjadi touchpoint terakhir akan mendapatkan kredit utama.
Dengan linear attribution, seluruh channel akan mendapatkan bagian kredit yang sama. Time-decay akan memberikan bobot lebih besar kepada touchpoint yang terjadi mendekati pembelian. Position-based akan memberikan bobot lebih besar kepada Instagram dan channel terakhir. Sementara itu, data-driven attribution dapat memberikan pembagian berdasarkan pola data aktual yang dimiliki bisnis.
Kesalahan dalam Menggunakan Marketing Attribution
Salah satu kesalahan yang sering terjadi adalah menganggap hasil satu model attribution sebagai gambaran mutlak tentang kontribusi channel. Padahal, model yang berbeda dapat memberikan hasil yang berbeda karena menggunakan metode pembagian kredit yang berbeda. Kesalahan lainnya adalah hanya melihat jumlah conversion tanpa mempertimbangkan biaya marketing dan kualitas pelanggan. Attribution sebaiknya digunakan bersama metrik lain agar keputusan yang diambil lebih lengkap.
Kesalahan lain yang perlu dihindari adalah mengabaikan channel yang tidak menghasilkan transaksi langsung. Konten, SEO, media sosial, atau iklan awareness mungkin tidak selalu menjadi touchpoint terakhir. Namun, channel tersebut dapat membantu pelanggan mengenal dan mempertimbangkan produk. Dengan melihat customer journey secara keseluruhan, bisnis dapat memahami kontribusi channel dengan lebih adil.
Cara Mengoptimalkan Strategi Berdasarkan Attribution
Setelah model attribution dipilih, hasil analisis dapat digunakan untuk mengevaluasi performa setiap channel. Channel yang sering muncul pada perjalanan pelanggan dapat dianalisis lebih lanjut berdasarkan biaya, conversion rate, revenue, dan Customer Lifetime Value. Informasi tersebut dapat membantu bisnis menentukan channel mana yang perlu dipertahankan, ditingkatkan, atau diuji ulang. Keputusan sebaiknya tidak hanya berdasarkan jumlah conversion, tetapi juga nilai bisnis yang dihasilkan.
Marketer juga dapat membandingkan hasil dari beberapa model attribution. Jika sebuah channel tetap memiliki kontribusi tinggi dalam beberapa model, channel tersebut kemungkinan memiliki peran penting dalam customer journey. Sebaliknya, jika kontribusinya berubah secara drastis ketika model diganti, marketer perlu memahami posisi channel tersebut dalam funnel. Pendekatan ini membantu bisnis menghindari keputusan yang terlalu bergantung pada satu metode attribution.
Baca juga: Panduan Lengkap Social Media Management untuk Pertumbuhan Bisnis Digital
Kesimpulan
Model marketing attribution membantu bisnis memahami kontribusi setiap channel dalam perjalanan pelanggan hingga menghasilkan konversi. Tujuh model yang dapat digunakan meliputi first-click, last-click, linear, time-decay, position-based, data-driven, dan U-shaped attribution. Setiap model memiliki kelebihan dan kekurangan sehingga pemilihannya perlu disesuaikan dengan tujuan marketing, panjang customer journey, jumlah channel, serta kualitas data. Dengan menggunakan model attribution secara tepat, bisnis dapat mengoptimalkan anggaran marketing, memahami customer journey, dan membuat strategi digital marketing yang lebih efektif berdasarkan data.
