Narzędzia
Zastosowania
Załóżmy, że dwóch partnerów afiliacyjnych generuje w tym miesiącu dokładnie tyle samo sprzedaży. W zależności od używanego modelu atrybucji jednemu z nich można przypisać zasługi za wszystkie te sprzedaże, a drugiemu — za żadną.
Tak, musisz wybrać strukturę prowizji, znaleźć dobrych twórców i napisać sensowne wiadomości. Ale nikt nie siada z tobą i nie mówi: hej, tak przy okazji, wybrany model atrybucji decyduje o tym, którzy partnerzy afiliacyjni są najlepsi. Modele ostatniego kliknięcia, pierwszego kliknięcia, liniowy i z zanikiem w czasie… potrafią diametralnie różnić się co do tego, komu należy się wynagrodzenie, a co za tym idzie — w kogo nadal inwestujesz, a z kim przestajesz współpracować.
Zakładając oczywiście, że dane, na które patrzysz, w ogóle są poprawne. A niespodzianka: często tak nie jest.
Wybierz niewłaściwy model, a nagrodzisz niewłaściwe osoby. Jeśli śledzenie jest zawodne, nie ma znaczenia, który model wybierzesz… śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu. Ten przewodnik pomoże rozwikłać oba te zagadnienia: omówi modele, spośród których możesz wybierać, wyjaśni, jak ustalić, który jest dla Ciebie najlepszy, oraz co zrobić z uciążliwymi lukami w śledzeniu.
Model atrybucji to po prostu zasada określająca, któremu partnerowi afiliacyjnemu przypisuje się sprzedaż i w jakim okresie.
Oto przegląd czterech głównych modeli, zanim omówimy każdy z nich:
| Model | Sposób przypisywania sprzedaży | Najlepsze dla | Wada |
|---|---|---|---|
| Ostatnie kliknięcie | 100% dla ostatniego punktu styku przed zakupem | Małe i średnie programy, domyślna opcja w większości programów afiliacyjnych | Pomija wszystkich, którzy wcześniej dotarli do klienta na ścieżce zakupowej |
| Pierwsze kliknięcie | 100% dla pierwszego punktu styku | Nagradzanie twórców odpowiedzialnych za odkrywanie marki i górną część lejka | Pomija osobę, która faktycznie sfinalizowała sprzedaż |
| Wielopunktowy (liniowy / z zanikiem w czasie / pozycyjny) | Podzielone między wiele punktów styku | Duże programy, długie cykle decyzyjne | Przesada (i trudno to wyjaśnić twórcom) w przypadku małych programów |
| Kupon/kod promocyjny | Osoba, której kod został użyty przy finalizacji zakupu | Wszystko, w czym kody są głównym mechanizmem | Nie uwzględnia źródła kliknięcia |
Partner afiliacyjny, którego linku lub kodu klient użył bezpośrednio przed finalizacją zakupu, otrzymuje 100% zasług.
To domyślna opcja dostępna od razu po instalacji w większości aplikacji afiliacyjnych Shopify, dlatego korzysta z niej większość programów.
Załóżmy, że ścieżka zakupowa klienta wygląda tak:
Model ostatniego kliknięcia przypisałby Twórcy C 100% zasług za sprzedaż, mimo że Twórca A wygenerował pierwsze kliknięcie, a Twórca B również odegrał dużą rolę.
Największą zaletą tego podejścia jest jego prostota. Wadą jest to, że nie uwzględnia niczego , co wydarzyło się wcześniej na ścieżce zakupowej. Dobrze sprawdza się w mniejszych programach, w których ścieżka zakupowa jest krótka i prosta, ale nie wystarcza, gdy prowadzisz ciągłą komunikację contentową obok kodów nastawionych na wyniki i chcesz wiedzieć, kto faktycznie za co odpowiada.
Twórca, którego klient zobaczył lub z którym wszedł w interakcję jako pierwszym, otrzymuje wszystkie zasługi. Zatem w powyższym przykładzie Twórca A otrzymałby 100% zasług.
To dobry model, jeśli Twój program opiera się na partnerach afiliacyjnych budujących świadomość marki na górze lejka, a nie na marketingu bezpośredniej odpowiedzi (np. twórcach nagrywających unboxingi lub treści typu „oto, czego używam”, zamiast nachalnej sprzedaży).
Wadą jest to, że pomija osobę, która ostatecznie skłoniła klienta do sfinalizowania zakupu.
Zamiast przypisywać całość zasług jednemu partnerowi afiliacyjnemu, modele wielopunktowe dzielą je między wszystkich, którzy mieli wkład w sprzedaż.
Istnieją trzy popularne modele atrybucji wielopunktowej:
Atrybucja wielopunktowa najdokładniej odzwierciedla prawidłową ścieżkę zakupową, ponieważ klienci rzadko dokonują konwersji po zobaczeniu tylko jednego posta.
Ta dokładność ma jednak swoją cenę. Trudniej ją skonfigurować, trudniej wyjaśnić partnerom afiliacyjnym, którzy chcą po prostu wiedzieć, czy otrzymają wynagrodzenie za sprzedaż, i ogólnie jest nieco bardziej skomplikowana, niż jest to potrzebne w przypadku małego programu. Zachowaj ją dla programów, w których współpracujesz z wieloma partnerami afiliacyjnymi, lub dla produktów o dłuższym cyklu decyzyjnym.
Zamiast śledzić kliknięcia, ten model przypisuje uznanie na podstawie tego, czyj kod został użyty podczas finalizacji zakupu.
Warto zauważyć, że kody są jedynie mechanizmem, a nie odrębnym modelem, i mają kilka ograniczeń.
Oto kilka sytuacji, w których mogą nie działać tak dobrze:
Kody są zwykle bardziej niezawodnym sposobem śledzenia, czy doszło do sprzedaży i kto otrzyma wynagrodzenie, natomiast linki lepiej sprawdzają się w śledzeniu ruchu. Większość programów skorzysta na równoczesnym stosowaniu obu rozwiązań zamiast wybierania jednego, zwłaszcza większe programy afiliacyjne.
👉 Dalsza lektura: Jak śledzić sprzedaż afiliacyjną
Dobrze, znasz już cztery modele. Kluczowe pytanie brzmi teraz: który z nich rzeczywiście pasuje do Twojego programu. Ten schemat blokowy wskaże Ci model na podstawie charakterystyki Twojego programu. Szczegóły znajdziesz poniżej.
Nasze badanie wykazało, że 70% marketerów uważa partnerów afiliacyjnych za kluczowych dla swojego sukcesu, dlatego warto poświęcić czas na dopasowanie modelu do ogólnej struktury programu.
Weź pod uwagę szczególnie te trzy kwestie:
Nie ma tu jednego uniwersalnie „właściwego” wyboru. Oba modele sprawdzają się równie dobrze, ale każdy będzie faworyzował inny rodzaj partnera afiliacyjnego. Na przykład model ostatniego kliknięcia docenia tych, którzy domykają sprzedaż, a model pierwszego kliknięcia daje całą chwałę twórcom działającym na górze lejka.
Żaden z nich nie jest błędny, więc wybierz na podstawie tego, czego naprawdę chcesz więcej: wyświetleń czy konwersji? Oto kilka pytań, które pomogą Ci podjąć decyzję:
Jeśli dopiero zaczynasz współpracę z partnerami afiliacyjnymi lub chcesz przetestować kampanię niewymagającą dużego nakładu pracy, wystarczy model pierwszego lub ostatniego kliknięcia.
Model wielopunktowy jest wart dodatkowej konfiguracji, gdy:
Podejście wielopunktowe zwykle sprawdza się najlepiej również wtedy, gdy promujesz produkty z wyższej półki cenowej. Na przykład produkt za $20 częściej jest kupowany pod wpływem impulsu niż produkt za $300, którego zakup wymaga nieco więcej namysłu. Klient rozważający zakup droższego produktu może potrzebować obejrzeć kilku różnych twórców mówiących o nim, zanim podejmie decyzję.
Ogólna zasada jest jednak taka, aby stosować model pierwszego lub ostatniego kliknięcia, dopóki Twój program ich nie przerośnie.
Niezależnie od wybranego modelu, może on działać tylko na podstawie danych, które faktycznie zbierasz — dlatego sposób śledzenia (kody, linki lub oba) ma równie duże znaczenie. Omówimy to poniżej.
Żaden model atrybucji, nawet najlepiej dobrany, nie jest w stanie zmierzyć wszystkiego, co partner afiliacyjny robi dla Twojej marki.
Modele atrybucji służą do śledzenia bezpośredniej, mierzalnej sprzedaży. Nie widzą natomiast drobnych momentów, które mają miejsce pomiędzy nimi, takich jak sytuacja, gdy klient obejrzał film twórcy, nie kupił niczego tego dnia, ale gdy następnym razem zobaczył reklamę, Twoja marka wydała mu się bardziej znajoma.
To tak zwany efekt halo, który odnosi się do wszystkiego, co dzieje się wokół sprzedaży.
Oto kilka sposobów, na które marki próbują uchwycić część tego efektu halo:
Połowa ankietowanych przez nas marketerów twierdzi, że mniej niż jedna czwarta ich partnerów influencerskich działa również jako partnerzy afiliacyjni. Oznacza to, że znaczna część rzeczywistego wpływu twórcy na Twoją markę wynika z treści, które początkowo nie były objęte śledzeniem aktywności afiliacyjnej.
Jeśli w Twoim programie są partnerzy influencerscy, którzy nie są jeszcze partnerami afiliacyjnymi, rozważ dołączenie ich do programu, aby móc śledzić ich wpływ.
Wybór odpowiedniego modelu pozwala pokonać większość drogi, ale nawet dobrze dobrany model po wdrożeniu napotyka kilka tych samych problemów.
Oto cztery z nich, które pojawiają się raz po raz.
Wyobraź sobie, że zrealizowałeś sprzedaż za pośrednictwem partnera afiliacyjnego i wypłaciłeś mu prowizję… a dwa tygodnie później klient zwraca produkt. Zapłaciłeś partnerowi afiliacyjnemu za sprzedaż, która już nie istnieje.
Rozwiązanie: zamiast wypłacać prowizję od razu, zastosuj okres wstrzymania, czyli. określoną liczbę dni po sprzedaży, w trakcie których prowizja pozostaje „oczekująca”. Trzydzieści dni to dobry okres, ponieważ obejmuje większość terminów zwrotów i nie zmusza twórców do zbyt długiego oczekiwania na wypłatę.
Modash pozwala skonfigurować okresy wstrzymania dla każdego programu, a portal dla twórców wyświetla te same informacje, dzięki czemu partnerzy afiliacyjni wiedzą, kiedy otrzymają wypłatę.
W pewnym momencie liczba użyć kodu twórcy i kliknięć jego linku przestanie się zgadzać i zaczniesz się zastanawiać, której liczbie zaufać. Odpowiedź brzmi: nie należy polegać wyłącznie na żadnej z tych liczb. Kody i linki mierzą różne rzeczy, więc traktuj je jako dwie perspektywy tej samej aktywności, a nie jedno źródło prawdy.
Oto, do czego każde z nich rzeczywiście się przydaje:
Rozwiązanie: jeśli twórca kwestionuje liczbę, sprawdź zarówno liczbę użyć jego kodu, jak i kliknięć jego linku, a następnie porównaj je obok siebie. W dziewięciu przypadkach na dziesięć rozbieżność wynika z niezgodności między kodem a linkiem — zapomnianego kodu, zakupu na innym urządzeniu lub udostępnienia kodu bez kliknięcia — a nie z błędu śledzenia.
Modash automatycznie generuje kod i link śledzący dla każdego partnera afiliacyjnego, a oba trafiają do jednego widoku wyników, więc nie musisz ręcznie łączyć raportów.
Zgodnie z zasadami prywatności Apple dla iOS aplikacje muszą teraz prosić o zgodę, zanim będą mogły śledzić użytkowników. Oznacza to, że coraz większej liczby kliknięć linków albo w ogóle nie można śledzić, albo są one przypisywane niewłaściwej osobie.
Rozwiązanie: używaj kodów jako podstawowej metody śledzenia zamiast polegać wyłącznie na linkach, zwłaszcza jeśli duża część Twojego ruchu pochodzi z iOS. Kody nie opierają się na plikach cookie ani uprawnieniach do śledzenia między aplikacjami, więc pozwalają obejść ten problem.
Logika atrybucji Modash już priorytetowo traktuje kody zamiast linków, gdy oba mogą dotyczyć tego samego zamówienia, co naturalnie chroni Twój program przed tym problemem.
Przechwytywanie kodów ma miejsce, gdy kod rabatowy partnera afiliacyjnego zostaje udostępniony lub wycieknie poza grono jego odbiorców (np. na stronę agregującą kupony). To dość powszechny problem — 47,6% marketerów twierdzi, że się z nim mierzy.
Dwadzieścia procent nie robi w tej sprawie nic, traktując to jako nieunikniony koszt o niewielkim wpływie na prowadzenie programu afiliacyjnego. To rozsądne podejście, jeśli problem nie zniekształca znacząco Twoich danych.
Jeśli ma to wpływ na Twoje wyniki, możesz:
Każdy z powyższych problemów w końcu stanie się kwestią zaufania, jeśli twórca nie może zobaczyć własnych wyników.
Jeśli partnerzy afiliacyjni muszą czekać, aż potwierdzisz ich zarobki, każdy okres wstrzymania, każda niezgodność kodu i linku oraz każdy problem ze śledzeniem za pomocą plików cookie mogą zacząć wyglądać tak, jakbyś wstrzymywał wypłatę pieniędzy. To nie sprzyja ani morale, ani budowaniu solidnych relacji z twórcami.
Rozwiązanie: zapewnij partnerom afiliacyjnym bezpośredni wgląd w ich własne wyniki, aby mogli sprawdzać je na bieżąco, zamiast czekać na Ciebie. W Modash dane o prowizjach i sprzedaży pojawiają się w portalu dla twórców w ciągu około 30 minut od zakupu — każdy twórca może zobaczyć zamówienia powiązane z jego linkiem lub kodem, naliczoną prowizję i termin jej wypłaty, więc wstrzymana prowizja jest wyświetlana wraz z uzasadnieniem, a nie jako niewyjaśniona luka.
Domyślnie jest to model ostatniego kliknięcia, głównie dlatego, że korzysta z niego niemal każda aplikacja afiliacyjna dla Shopify. Łatwo go wdrożyć i wyjaśnić, dlatego większość marek nawet go nie kwestionuje.
To zależy od tego, co chcesz wynagradzać: model pierwszego kliknięcia przypisuje zasługę osobie, która zapoznała klienta z Twoją marką, a model ostatniego kliknięcia — osobie, która doprowadziła do sprzedaży. Większość programów domyślnie korzysta z modelu ostatniego kliknięcia, ponieważ jest prostszy. Jeśli jednak Twoi partnerzy afiliacyjni tworzą głównie treści zwiększające świadomość marki na początku lejka, model pierwszego kliknięcia lepiej odzwierciedli ich faktyczny wkład.
Większość marek e-commerce wybiera okres od 7 do 30 dni, zależnie od tego, ile czasu klient zwykle potrzebuje na dokonanie zakupu. Krótsze okresy sprawdzają się w przypadku produktów kupowanych impulsywnie, a dłuższe mają większy sens przy zakupach wymagających więcej namysłu.
Ponieważ rejestrują różne rzeczy: klient może kliknąć link, ale zapomnieć użyć kodu; użyć kodu, który zobaczył w opisie, bez klikania czegokolwiek; albo kliknąć na telefonie i kupić później na innym urządzeniu, używając kodu. W takich sytuacjach dane z kodów i linków naturalnie będą się różnić.
Nie bardzo — przynajmniej nie bez dodatkowej konfiguracji. Shopify pokaże Ci sprzedaż według kodu rabatowego i źródła polecenia za pomocą parametrów UTM, co wystarcza do ogólnego wglądu, ale nie łączy kodów i kliknięć z polecenia dla każdego partnera afiliacyjnego. W efekcie musisz ręcznie porównywać raporty. Shopify to świetna platforma e-commerce, ale nie została stworzona jako platforma afiliacyjna. Narzędzie takie jak Modash działa na danych Shopify i łączy je za Ciebie — po jednym kodzie i jednym linku śledzącym dla każdego partnera afiliacyjnego, a oba zasilają jeden widok dla danego twórcy.
Jeśli wypłacasz prowizję w momencie sprzedaży, zwrot dokonany dwa tygodnie później oznacza, że prowizja została już wypłacona partnerowi afiliacyjnemu za sprzedaż, która już nie istnieje. Dlatego warto ustalić liczbę dni, przez które prowizja ma status oczekującej, zamiast ostatecznej. W Modash ustawiasz ten okres wstrzymania dla każdego programu, a wszelkie zwroty lub anulowania w tym czasie automatycznie usuwają powiązaną prowizję, zanim zostanie ona wypłacona.
Tylko jeśli Twój program ma wielu partnerów afiliacyjnych, dłuższy cykl decyzyjny lub klientów, którzy przed zakupem zwykle zetkną się z treściami kilku twórców. Jeśli masz tylko kilku partnerów afiliacyjnych, a ścieżki zakupowe są krótkie i proste, modele wielopunktowej atrybucji są obecnie bardziej złożone, niż jest Ci potrzebne.
Pobierz dane dotyczące wykorzystania kodów i kliknięć linków dla tego konkretnego twórcy, a następnie porównaj je obok siebie. Najczęściej rozbieżność wynika z niedopasowania kodu i linku (np. zapomnianego kodu, zakupu na innym urządzeniu lub udostępnienia kodu bez linku), a nie z faktycznego błędu śledzenia.
Nie ma jednego uniwersalnie „właściwego” modelu atrybucji — jest tylko ten właściwy dla Twojego programu. Zacznij od wielkości i złożoności programu, zdecyduj, jakie zachowania naprawdę chcesz nagradzać, i wybierz metodę śledzenia, zanim zaczniesz zastanawiać się nad wyborem modelu.
Pamiętaj, by monitorować zwroty, niedopasowania kodów i linków, blokowanie plików cookie przez iOS, przejmowanie kodów oraz twórców, którzy nie widzą własnych wyników.
Ostatecznie idealny model to taki, któremu ufają twórcy. Modash zapewnia to zaufanie od razu — atrybucję ostatniego kontaktu z konfigurowalnym oknem, kody i linki powiązane dla każdego partnera afiliacyjnego, okresy wstrzymania automatycznie uwzględniające zwroty oraz portal dla twórców, w którym partnerzy afiliacyjni widzą każde zamówienie i każdą wypłatę w czasie rzeczywistym.
Rozpocznij bezpłatny okres próbny i od pierwszego dnia odpowiednio skonfiguruj swój program.