الإسناد (التسويق)

📅 آخر تحديث: ٤ أغسطس ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٤ أغسطس ٢٠٢٦
📷 يحتوي على 16 صور
الموسوعة الحرة

في مجال التسويق ، يُعرف الإسناد ، أو الإسناد متعدد اللمسات (MTA) ، بأنه تحديد مجموعة من تفاعلات المستخدم ("الأحداث" أو "نقاط التفاعل") التي تُسهم في تحقيق نتيجة مرغوبة، ثم إسناد قيمة لكل حدث من هذه الأحداث. [ 1 ] [ 2 ] يوفر الإسناد التسويقي فهمًا لكيفية تأثير مجموعة الأحداث، وبترتيب معين، على الأفراد في الانخراط في سلوك مرغوب، يُشار إليه عادةً بالتحويل. [ 1 ] [ 2 ]

تاريخ

يمكن تتبع جذور إسناد التسويق إلى النظرية النفسية للإسناد . [ 2 ] [ 3 ] وبحسب معظم الآراء، فإن التطبيق الحالي لنظرية الإسناد في التسويق قد حفزه تحول الإنفاق الإعلاني من الإعلانات التقليدية غير المتصلة بالإنترنت إلى الوسائط الرقمية، وتوسع البيانات المتاحة من خلال القنوات الرقمية مثل البحث المدفوع والعضوي، والإعلانات المصورة، والتسويق عبر البريد الإلكتروني . [ 2 ] [ 4 ]

مفهوم

يهدف إسناد التسويق إلى تحديد مدى تأثير كل ظهور إعلاني على قرار المستهلك بالشراء أو إتمام عملية الشراء. [ 4 ] تتيح معرفة العوامل المؤثرة على الجمهور، وتوقيتها، ومدى تأثيرها، للمسوقين تحسين إنفاقهم الإعلامي لزيادة التحويلات، ومقارنة قيمة قنوات التسويق المختلفة ، بما في ذلك البحث المدفوع والعضوي، والبريد الإلكتروني ، والتسويق بالعمولة ، والإعلانات المصوّرة، ووسائل التواصل الاجتماعي ، وغيرها. [ 2 ] كما أن فهم مسار التحويل الكامل عبر المزيج التسويقي يقلل من صعوبة تحليل البيانات من قنوات منفصلة. عادةً ما يستخدم المسوقون بيانات الإسناد لتخطيط الحملات الإعلانية المستقبلية، وتقييم أداء الحملات السابقة من خلال تحليل مواضع الإعلانات الأكثر فعالية من حيث التكلفة والتأثير، وذلك بناءً على مقاييس مثل عائد الإنفاق الإعلاني (ROAS) أو تكلفة الحصول على عميل محتمل (CPL). [ 2 ]

نماذج الإسناد

نتيجةً للتغيير الجذري الذي أحدثه النمو السريع للإعلان عبر الإنترنت خلال العقد الماضي، بات بإمكان مؤسسات التسويق الوصول إلى كميات هائلة من البيانات لتتبع فعالية الحملات الإعلانية وعائد الاستثمار. وقد أثر هذا التغيير على كيفية قياس المسوقين لفعالية الإعلانات، بالإضافة إلى تطوير مقاييس جديدة مثل تكلفة النقرة (CPC)، وتكلفة الألف ظهور (CPM)، وتكلفة الإجراء/الاكتساب (CPA)، ونسبة التحويل من النقر إلى الظهور. علاوة على ذلك، تطورت نماذج إسناد متعددة بمرور الوقت، حيث دفع انتشار الأجهزة الرقمية والنمو الهائل في البيانات المتاحة إلى تطوير تقنيات الإسناد.

  • تُنسب نماذج إسناد المصدر الواحد (أو إسناد اللمسة الواحدة ) الفضل بالكامل إلى حدث واحد، مثل النقرة الأخيرة، أو النقرة الأولى، أو القناة الأخيرة التي ظهر عليها الإعلان (مشاهدة المنشور). ويُعتبر إسناد النقرة الأخيرة أو الإسناد البسيط أقل دقة من أشكال الإسناد الأخرى، لأنه لا يأخذ في الحسبان جميع العوامل المساهمة التي أدت إلى النتيجة المرجوة. [ 2 ] [ 5 ]
  • يشمل نموذج الإسناد الجزئي نماذج الأوزان المتساوية، ونماذج التضاؤل ​​الزمني، ونماذج رصيد العميل، ونماذج اللمسات المتعددة/المنحنى. [ 2 ] [ 4 ] تُعطي نماذج الأوزان المتساوية نفس القدر من الرصيد للأحداث، بينما يعتمد نموذج رصيد العميل على الخبرة السابقة وأحيانًا على التخمين لتوزيع الرصيد، أما نموذج اللمسات المتعددة فيُخصص أرصدة مختلفة عبر جميع نقاط التفاعل في رحلة المشتري بقيم محددة. [ 5 ]
  • يستخدم الإسناد الخوارزمي أو الاحتمالي النمذجة الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي لاستخلاص احتمالية التحويل عبر جميع نقاط التفاعل التسويقية، والتي يمكن استخدامها بعد ذلك لترجيح قيمة كل نقطة تفاعل تسبق التحويل. [ 5 ] [ 6 ] يُعرف أيضًا باسم الإسناد القائم على البيانات، حيث تستخدم منصتا DoubleClick وAnalytics 360 من جوجل خوارزميات متطورة لتحليل جميع المسارات المختلفة في الحساب (سواءً كانت مسارات تحويل أو مسارات غير تحويل) لتحديد نقاط التفاعل الأكثر تأثيرًا في التحويلات. [ 7 ] يحلل الإسناد الخوارزمي مسارات التحويل وغير التحويل عبر جميع القنوات لتحديد احتمالية التحويل. [ 4 ] [ 6 ] مع تحديد احتمالية لكل نقطة تفاعل، يمكن تجميع أوزان نقاط التفاعل حسب بُعد تلك النقطة (القناة، الموضع، التصميم، إلخ) لتحديد الوزن الإجمالي لذلك البُعد.
  • تُطوَّر نماذج إسناد العملاء من خلال جمع بيانات من مصادر خارجية، ثم تستخدم التحليلات الإسقاطية لتوفير صورة شاملة للإسناد. وقد طُوِّرت هذه الطريقة انطلاقًا من الاعتقاد بأن ردود العملاء يجب أن تكون أهم نقطة بيانات مرجَّحة في حساب الإسناد. وهي محاولة لتبسيط عملية الإسناد والعودة إلى أساسياتها.

القيود والاختلافات عن النتائج التجريبية

أظهرت الأبحاث باستمرار أن نماذج الإسناد متعددة اللمسات (MTA) ونماذج الإسناد القائمة على القواعد غالبًا ما تختلف عن قياسات التأثير التي يتم الحصول عليها من خلال التجارب المضبوطة. [ 8 ] [ 9 ] ونظرًا لأن نماذج الإسناد تعتمد على الارتباطات الرصدية بدلًا من التلاعب التجريبي، فإنها غالبًا ما تبالغ في تقدير التأثير السببي لنقاط التفاعل التسويقية المرتبطة فقط بالمستخدمين ذوي معدلات التحويل العالية.

أظهرت الدراسات التي قارنت مخرجات نماذج الإسناد التسويقي بنتائج التجارب العشوائية وجود اختلافات كبيرة، حيث تُسيء هذه النماذج توزيع الفضل بين القنوات بشكل منهجي. [ 8 ] ويعود ذلك إلى عدم قدرة الإسناد على مراعاة تحيز الاختيار ، حيث تبدو بعض نقاط التفاعل فعّالة لمجرد عرضها على المستخدمين الذين يُرجّح أن يكونوا قد أجروا عملية شراء. ويُبيّن إطار عمل تقييم الزيادة التدريجية للمنصة (PIE) وأبحاث مماثلة أن التحسين القائم على الإسناد قد يؤدي إلى تخصيص غير فعّال للميزانية مقارنةً بالقرارات المستندة إلى قياسات الرفع التجريبية. [ 9 ]

تؤكد هذه النتائج على أهمية التحقق من صحة نماذج الإسناد من خلال نتائج التجارب، واستخدام اختبار الزيادة التدريجية كطريقة أساسية لقياس فعالية التسويق الحقيقية. [ 8 ] [ 9 ]

بناء نموذج إسناد خوارزمي

يمكن استخدام أساليب التصنيف الثنائي من الإحصاء والتعلم الآلي لبناء نماذج مناسبة. ومع ذلك، فإن أحد العناصر المهمة في هذه النماذج هو قابلية تفسيرها؛ لذا، غالبًا ما يكون الانحدار اللوجستي مناسبًا نظرًا لسهولة تفسير معاملات النموذج.

النموذج السلوكي

لنفترض أن بيانات الإعلانات المرصودة هي{(Xأنا،أأنا،Yأنا)}أنا=1ن{\displaystyle \{(X_{i},A_{i},Y_{i})\}_{i=1}^{n}}أين:

  • X∈R{\displaystyle X\in \mathbb {R} }المتغيرات المصاحبة
  • أ∈{0،1}{\displaystyle A\in \{0,1\}}المستهلك شاهد الإعلان أم لا
  • Y∈{0،1}{\displaystyle Y\in \{0,1\}}التحويل: استجابة ثنائية للإعلان
نموذج اختيار المستهلك

u(x،أ)=هـ(Y|X=x،أ=أ){\displaystyle u(x,a)=\mathbb {E} (Y|X=x,A=a)} ∀X∈R{\displaystyle \forall X\in \mathbb {R} }المتغيرات المصاحبة و∀أ{\displaystyle \forall A}إعلانات

u=∑كأβكψ(x)+ϵ{\displaystyle u=\sum _{k}A\beta ^{k}\psi (x)+\epsilon }

المتغيرات المصاحبة،X{\displaystyle X}وتشمل هذه البيانات عمومًا خصائص مختلفة حول الإعلان المعروض (التصميم، الحجم، الحملة، التكتيك التسويقي، إلخ) وبيانات وصفية حول المستهلك الذي شاهد الإعلان (الموقع الجغرافي، نوع الجهاز، نوع نظام التشغيل، إلخ). [ 10 ]

نظرية المنفعة

yأنا*=الأعلىyأنا(هـ[uأنا]){\displaystyle y_{i}^{*}={\underset {y_{i}}{\max }}{\bigl (}\mathbb {E} [u_{i}]{\bigr )}}

برو(y=1|x)=برو(u1>u0){\displaystyle \Pr(y=1|x)=\Pr(u_{1}>u_{0})}

 =1/[1+هـ∑كأβكψ(x)]{\displaystyle =1/[1+e^{\sum _{k}A\beta ^{k}\psi (x)}]}[ 11 ]

إجراء افتراضي مضاد للواقع

من السمات المهمة لنهج النمذجة تقدير النتائج المحتملة للمستهلكين بافتراض عدم تعرضهم للإعلان. ولأن التسويق ليس تجربة مضبوطة، فمن المفيد استخلاص النتائج المحتملة لفهم التأثير الحقيقي للتسويق.

يُعطى متوسط ​​النتيجة إذا شاهد جميع المستهلكين نفس الإعلان بالصيغة التالية:

μأ=هـY*(أ){\displaystyle \mu _{a}=\mathbb {E} Y^{*}(a)}

 =هـ{هـ(Y|X،أ=أ)}{\displaystyle =\mathbb {E} \{\mathbb {E} (Y|X,A=a)\}}

يهتم المسوّق عادةً بفهم "الاحتمالية الأساسية"، أو احتمالية قيام المستهلك بالتحويل دون تأثره بالتسويق. وهذا يمكّنه من فهم الفعالية الحقيقية للخطة التسويقية، أو الزيادة التدريجية. [ 12 ] يُعطي طرح "الاحتمالية الأساسية" من إجمالي عدد التحويلات صورةً دقيقةً لعدد التحويلات الناتجة عن التسويق. ويمكن تقريب "الاحتمالية الأساسية" باستخدام الدالة اللوجستية المشتقة وبالاعتماد على النتائج المحتملة.

قاعدة=التحويلات المتوقعة بدون تسويق مرئيالتحويلات المتوقعة باستخدام التسويق المرصود=هـ{هـ(Y|X،أ=0)}هـ{هـ(Y|X،أ=1)}{\displaystyle {\text{الأساس}}={\frac {\text{التحويلات المتوقعة بدون تسويق مُلاحَظ}}{\text{التحويلات المتوقعة مع تسويق مُلاحَظ}}}={\frac {\mathbb {E} \{\mathbb {E} (Y|X,A=0)\}}{\mathbb {E} \{\mathbb {E} (Y|X,A=1)\}}}}

بمجرد تحديد الأساس، يمكن فهم التأثير الإضافي للتسويق على أنه الزيادة في نسبة ظهور كل إعلان مقارنةً بالأساس، بافتراض عدم ظهور الإعلانات الأخرى في النتيجة المحتملة. وغالبًا ما تُستخدم هذه الزيادة كوزن لتلك الخاصية داخل نموذج الإسناد.

وزن الإسناد=هـ{هـ(Y|X،أ=1)}-هـ{هـ(Y|X،أ=0)}هـ{هـ(Y|X،أ=1)}{\displaystyle {\text{وزن الإسناد}}={\frac {\mathbb {E} \{\mathbb {E} (Y|X,A=1)\}-\mathbb {E} \{\mathbb {E} (Y|X,A=0)\}}{\mathbb {E} \{\mathbb {E} (Y|X,A=1)\}}}}

بفضل تحديد الأوزان، يستطيع المسوق معرفة النسبة الحقيقية للتحويلات الناتجة عن قنوات أو أساليب التسويق المختلفة.

مزيج التسويق ونماذج الإسناد

بحسب المزيج التسويقي للشركة، قد تستخدم أنواعًا مختلفة من الإسناد لتتبع قنواتها التسويقية:

  • يشير مصطلح "الإسناد التفاعلي" إلى قياس القنوات الرقمية فقط، بينما يشير مصطلح "الإسناد عبر القنوات" إلى قياس كل من القنوات الإلكترونية وغير الإلكترونية. [ 6 ]
  • يشير مصطلح "الإسناد القائم على الحسابات" إلى قياس ونسب الفضل إلى الشركات ككل بدلاً من الأفراد، ويُستخدم غالباً في التسويق بين الشركات. [ 13 ]

الإسناد مقابل القياس السببي

بينما تُنسب نماذج الإسناد الفضل إلى نقاط التفاعل التسويقية، فإنها لا تُثبت السببية . يعتمد الإسناد على البيانات الرصدية وأنماط الارتباط لتوزيع القيمة عبر رحلة العميل، ولكنه لا يستطيع تحديد ما إذا كانت نقطة تفاعل معينة قد تسببت فعليًا في عملية التحويل أم أنها مجرد مرتبطة بها. [ 14 ] هذا التمييز بالغ الأهمية لفهم الفعالية الحقيقية للاستثمارات التسويقية.

تعالج اختبارات الزيادة التدريجية هذا القصور من خلال قياس التحسن الافتراضي عبر تجارب مضبوطة. وبمقارنة النتائج بين مجموعة تجريبية تعرضت للتسويق ومجموعة ضابطة لم تتعرض له، تعزل اختبارات الزيادة التدريجية الأثر السببي للتدخلات التسويقية. [ 15 ] [ 16 ] توفر طرق مثل التجارب العشوائية المضبوطة ، والتجارب الجغرافية ، واختبارات التحقق، تقديرات غير متحيزة لتأثير التسويق من خلال تحديد افتراضات افتراضية مناسبة. [ 17 ]

يُعدّ الفرق بين الإسناد والقياس السببي ذا أهمية بالغة لتحسين التسويق. فبينما يُمكن أن يكون الإسناد مفيدًا لفهم رحلة العميل، إلا أنه قد يُؤدي إلى سوء توزيع الفضل وينتج عنه قرارات ميزانية غير مثالية إذا ما اعتُبر مقياسًا للأثر السببي. [ 14 ] [ 15 ]

مراجع

  1. 1 2 بنجامين ديك (1 أغسطس 2016). "دليل الإسناد الرقمي 2.0" (ملف PDF) . IAB.com . تم الاطلاع عليه في 30 أبريل 2019 .
  2. 1 2 3 4 5 6 7 8 ستيفاني ميلر (6 فبراير 2013). "إسناد التسويق الرقمي" . DMNews.com . تم الاطلاع عليه في 25 مارس 2013 .
  3. ↑ كارتيك هوساناجار (يوليو 2012). "الإسناد: من يستحق الفضل في جذب عميل جديد؟" . كلية وارتون . تم الاطلاع عليه في 25 مارس 2013 .
  4. 1 2 3 4 يائير هاليفي (10 أكتوبر 2012). "مشكلة الإسناد القائم على النقرات" . iMediaConnection.com . تم الاطلاع عليه في 25 مارس 2013 .
  5. 1 2 3 تينا موفيت (30 أبريل 2012). "موجة فورستر: مزودو خدمات الإسناد عبر القنوات" . فورستر للأبحاث. مؤرشف من الأصل في 13 أبريل 2013. تم الاطلاع عليه في 22 مارس 2013 .
  6. 1 2 3 ديفيد راب (1 يوليو 2011). "تحديد مصادر التسويق بما يتجاوز النقرة الأخيرة" . Information-Management.com . تم الاطلاع عليه في 25 مارس 2013 .
  7. ↑ برودبنت، أندرو ج. (2017-10-03). نمذجة الإسناد المثالية وكيفية تحقيق هذه الغاية التسويقية المنشودة . TNW.
  8. 1 2 3 لويس، راندال أ.؛ راو، جاستن م. (2015). "الجوانب الاقتصادية غير المواتية لقياس عوائد الإعلان". المجلة الفصلية للاقتصاد . 130 (4): 1941-1973 . doi : 10.1093/qje/qjv023 .
  9. 1 2 3 "تحليل PIE يكشف أن هيئات النقل الحضري لا تقيس ما يهم" . AdExchanger. 2023. تم الاطلاع عليه في 14 ديسمبر 2025 .
  10. ↑ لانكستر، كيلفن ج. (1966-01-01). "مقاربة جديدة لنظرية المستهلك" . مجلة الاقتصاد السياسي . 74 (2): 132-157 . doi : 10.1086/259131 . S2CID 222425622 . 
  11. ↑ ماكفادين، د. (1972-01-01). "تحليل اللوجيت الشرطي لسلوك الاختيار النوعي" . ورقة عمل معهد التخطيط الحضري والإقليمي (199).
  12. ↑ أسكارزا، إي. (2018). "جدوى الاحتفاظ بالعملاء: قد يكون استهداف العملاء ذوي المخاطر العالية غير فعال" (ملف PDF) . مجلة أبحاث التسويق . 55 (1): 80-98 .
  13. ↑ "لماذا لا يمكن لفريق إدارة الطلب تجاهل إسناد الحساب" . www.bizible.com . تاريخ الاسترجاع: 11 يناير 2016 .
  14. 1 2 "دليل اختبار الزيادة التدريجية" . مايكروسوفت ليرن. 2024. تم الاطلاع عليه في 14 ديسمبر 2025 .
  15. 1 2 غوردون، بريت ر.؛ زيتلماير، فلوريان؛ بهارجافا، نيها؛ تشابسكي، دان (2019). "مقارنة بين مناهج قياس الإعلان: أدلة من تجارب ميدانية واسعة النطاق في فيسبوك". علوم التسويق . 38 (2): 193-225 . doi : 10.1287/mksc.2018.1135 .
  16. ↑ باكشي، إيتان؛ إيكلز، دين؛ بيرنشتاين، مايكل س. (2014). تصميم ونشر التجارب الميدانية عبر الإنترنت . WWW '14: وقائع المؤتمر الدولي الثالث والعشرين حول شبكة الويب العالمية. ص 283-292 . doi : 10.1145/2566486.2567967 . 
  17. ↑ كوشيك، أفيناش (22 مايو 2023). "التجارب المضبوطة: دليل لقياس الزيادة التدريجية" . مبدأ أوكام . تم الاطلاع عليه في 14 مايو 2026 .