Dalam sebuah pertandingan sepak bola, siapa yang paling berjasa saat sebuah gol tercipta? Apakah hanya sang penyerang yang melakukan tendangan terakhir ke gawang? Tentu tidak. Kemenangan itu adalah hasil kerja tim. Ada sang gelandang yang dengan brilian memberikan umpan terobosan, para pemain bertahan yang memulai serangan balik dari belakang, dan bahkan mungkin penjaga gawang yang melakukan penyelamatan krusial beberapa menit sebelumnya yang menjaga momentum tim. Memberikan 100% "kredit" gol hanya kepada sang penendang terakhir tentu terasa tidak adil dan, yang lebih penting, tidak akurat dalam menilai kontribusi seluruh tim.

Di dunia pemasaran digital, banyak perusahaan tanpa sadar melakukan kesalahan yang sama persis setiap hari. Mereka menggunakan sebuah model pengukuran yang disebut Atribusi Klik Terakhir (Last-Click Attribution). Model ini memberikan seluruh pujian dan nilai konversi kepada satu titik sentuh (touchpoint) terakhir yang dilakukan pelanggan sebelum melakukan pembelian. Jika seorang pelanggan mengklik iklan email Anda lalu membeli, maka email tersebut dianggap sebagai satu-satunya pahlawan. Semua interaksi lain yang mungkin telah terjadi sebelumnya—iklan media sosial yang pertama kali memperkenalkan merek, artikel blog yang mereka baca, atau video ulasan yang mereka tonton—dianggap tidak memiliki nilai sama sekali.

Pendekatan yang terlalu sederhana ini sangat berbahaya. Ia menciptakan gambaran yang terdistorsi tentang apa yang benar-benar mendorong bisnis Anda dan dapat menuntun Anda pada keputusan alokasi anggaran yang salah. Untuk mengatasi masalah ini, para pemasar modern beralih ke pendekatan yang lebih holistik dan adil: Multi-Touch Attribution (MTA).

Artikel ini akan menjadi panduan komprehensif Anda untuk memahami dunia atribusi multi-sentuh. Kita akan menjelajahi secara mendalam mengapa model last-click tidak lagi memadai, membedah berbagai model MTA yang ada, dan membahas bagaimana pendekatan yang lebih utuh ini dapat membantu Anda membuat keputusan pemasaran yang jauh lebih cerdas dan menguntungkan.

Keterbatasan Fatal dari Model Atribusi Last-Click

Meskipun sederhana dan mudah dipahami, ketergantungan pada model last-click di lingkungan pemasaran modern dapat menyesatkan dan merugikan. Ia memiliki beberapa kelemahan fundamental yang tidak bisa diabaikan.

Dunia yang Terdistorsi: Ketika Kanal Bawah Funnel Mendapat Semua Pujian

Model last-click secara sistematis akan selalu memberikan nilai yang berlebihan kepada kanal-kanal yang secara alami berada di bagian bawah funnel pemasaran—titik-titik sentuh yang terjadi tepat sebelum konversi. Kanal-kanal ini biasanya adalah:

• Pencarian Merek (Branded Search): Ketika seseorang sudah siap membeli, mereka sering kali mengetikkan nama merek Anda langsung di Google.

• Pemasaran Email: Mengirimkan email promosi kepada pelanggan yang sudah ada.

• Iklan Retargeting: Menampilkan iklan kepada seseorang yang baru saja mengunjungi situs Anda.

Akibatnya, laporan Anda akan menunjukkan bahwa kanal-kanal ini adalah "bintang pertunjukan" yang menghasilkan semua pendapatan, sementara kontribusi dari kanal lain seolah-olah nol.

Mengabaikan Pahlawan Tanpa Tanda Jasa di Atas Funnel

Masalah terbesar dari distorsi di atas adalah diabaikannya peran krusial dari kanal-kanal di bagian atas dan tengah funnel. Ini adalah titik-titik sentuh yang bertugas untuk:

• Membangun Kesadaran (Awareness): Memperkenalkan merek Anda kepada orang-orang yang belum pernah mendengarnya.

• Membangun Minat dan Pertimbangan (Interest & Consideration): Mendidik audiens tentang solusi yang Anda tawarkan dan membangun kepercayaan.

Kanal-kanal seperti iklan media sosial, pemasaran konten (SEO), display ads, atau pemasaran influencer sering kali memainkan peran vital di tahap-tahap awal ini. Di bawah model last-click, kontribusi mereka tidak terlihat. Ini dapat menuntun pada keputusan bencana, seperti memotong anggaran dari kampanye media sosial yang sebenarnya adalah sumber utama pelanggan baru Anda, hanya karena ia tidak pernah menjadi "klik terakhir".

Tidak Cocok untuk Perjalanan Pelanggan yang Kompleks

Perjalanan pelanggan modern jarang sekali linear. Seseorang mungkin pertama kali melihat produk Anda melalui iklan Instagram saat sedang bersantai, lalu melupakannya. Beberapa hari kemudian, ia melihat seorang influencer merekomendasikannya di TikTok. Merasa penasaran, ia mencarinya di Google dan membaca beberapa artikel blog (termasuk milik Anda). Keesokan harinya, ia melihat iklan retargeting di sebuah situs berita. Akhirnya, seminggu setelah interaksi pertama, ia mengetikkan nama merek Anda, masuk ke situs, dan membeli.

Dalam skenario ini, last-click hanya akan memberikan kredit pada "branded search". Ia sama sekali gagal menangkap narasi kompleks dan peran penting yang dimainkan oleh Instagram, TikTok, SEO, dan display ads dalam membimbing pelanggan tersebut menuju keputusan akhir.

Menjelajahi Berbagai Model Multi-Touch Attribution

Multi-Touch Attribution hadir untuk memperbaiki masalah ini dengan mendistribusikan kredit konversi ke berbagai titik sentuh. Ada beberapa model yang berbeda, masing-masing dengan logika dan asumsinya sendiri.

Model Berbasis Aturan (Rule-Based Models)

Model-model ini mendistribusikan kredit berdasarkan serangkaian aturan sederhana yang telah ditentukan sebelumnya.

• Model Linear: Ini adalah model yang paling demokratis. Jika ada lima titik sentuh dalam perjalanan pelanggan, maka setiap titik sentuh akan mendapatkan kredit yang sama rata, yaitu 20%. Kembali ke analogi tim sepak bola, ini seperti membagi bonus gol secara merata kepada semua pemain di lapangan. Kelebihannya adalah ia mengakui semua kanal, tetapi kelemahannya adalah ia menganggap semua kontribusi sama pentingnya, padahal kenyataannya tidak selalu begitu.

• Model Pelemahan Waktu (Time Decay): Model ini memberikan lebih banyak kredit kepada titik sentuh yang terjadi lebih dekat dengan waktu konversi. Titik sentuh terakhir mendapatkan kredit terbesar, dan titik sentuh pertama mendapatkan yang terkecil. Ini seperti memberikan bonus terbesar kepada pemain yang memberikan assist terakhir, dan bonus yang lebih kecil kepada pemain yang memulai serangan dari lini pertahanan. Model ini berguna jika siklus penjualan Anda pendek dan pertimbangan tidak memakan waktu lama.

• Model Berbasis Posisi (Position-Based atau U-Shaped): Model ini memberikan bobot paling besar pada dua titik sentuh paling krusial: interaksi pertama (yang memperkenalkan merek) dan interaksi terakhir (yang menutup penjualan). Umumnya, model ini memberikan 40% kredit untuk titik sentuh pertama, 40% untuk yang terakhir, dan sisa 20% dibagi rata untuk semua titik sentuh di tengah. Ini seperti memberikan bonus terbesar untuk penjaga gawang yang memulai serangan dan penyerang yang mencetak gol, sementara para gelandang di tengah mendapat bonus yang lebih kecil.

Model Algoritmik: Data-Driven Attribution

Ini adalah pendekatan yang paling canggih dan menjadi standar emas dalam atribusi modern, terutama seperti yang digunakan dalam platform seperti Google Analytics 4. Berbeda dengan model berbasis aturan, Data-Driven Attribution (DDA) tidak menggunakan asumsi yang telah ditentukan sebelumnya.

• Bagaimana Cara Kerjanya? Model ini menggunakan machine learning untuk menganalisis ribuan, bahkan jutaan, jalur konversi dan juga jalur non-konversi dari semua pengunjung Anda. Dengan membandingkan kedua kelompok data ini, algoritma dapat secara statistik menentukan kontribusi dan probabilitas sebenarnya dari setiap titik sentuh. Ia belajar untuk mengidentifikasi interaksi mana yang paling berpengaruh dalam mendorong seseorang untuk akhirnya melakukan konversi.

• Mengapa Ini Unggul? Karena berbasis data, model ini objektif dan mampu menangkap nuansa yang sangat kompleks dari perjalanan pelanggan yang unik untuk bisnis Anda. Ia mungkin menemukan bahwa untuk produk A, video ulasan di YouTube memiliki dampak yang sangat besar di tengah funnel, sementara untuk produk B, artikel blog perbandinganlah yang lebih penting. Model ini dinamis dan akan terus belajar serta menyesuaikan diri seiring dengan masuknya data baru.

Tantangan dalam Implementasi Multi-Touch Attribution

Meskipun secara konseptual sangat unggul, penerapan MTA di dunia nyata, terutama di tahun 2025, menghadapi beberapa tantangan signifikan.

• Era Pasca-Cookie dan Pelacakan Lintas Perangkat: Tantangan terbesar saat ini adalah deprekasi cookie pihak ketiga oleh browser-browser utama. Cookie ini dulunya adalah andalan untuk melacak perjalanan pengguna di berbagai situs web. Tanpanya, menjadi jauh lebih sulit untuk menghubungkan titik sentuh dari iklan yang dilihat di situs berita dengan konversi yang terjadi di situs e-commerce Anda. Demikian pula, menghubungkan perjalanan seseorang di laptop, ponsel, dan tabletnya tetap menjadi tantangan besar. Industri kini beralih ke solusi seperti penggunaan data pihak pertama yang lebih kuat, pemodelan data berbasis AI untuk mengisi kesenjangan, dan panel pengguna.

• Kompleksitas Pengumpulan dan Integrasi Data: Agar dapat berfungsi dengan baik, MTA membutuhkan data dari semua silo pemasaran Anda—iklan, email, media sosial, CRM—untuk disatukan dalam satu tempat. Proses integrasi data ini sering kali merupakan tantangan teknis yang signifikan bagi banyak perusahaan.

• Melacak Interaksi Offline: Bagaimana cara Anda memasukkan pengaruh dari sebuah iklan di papan reklame, sebuah acara pameran, atau percakapan di dalam toko fisik ke dalam model atribusi digital Anda? Menjembatani dunia offline dan online tetap menjadi salah satu tantangan paling kompleks dalam atribusi.

Langkah Praktis untuk Memulai dengan Atribusi yang Lebih Baik

Anda tidak perlu langsung melompat ke solusi atribusi yang paling mahal dan kompleks. Anda bisa memulai pergeseran pola pikir ini dengan langkah-langkah praktis.

1. Manfaatkan Alat yang Sudah Anda Miliki: Jika Anda menggunakan Google Analytics 4, Anda sudah memiliki akses ke model atribusi Data-Driven secara default. Mulailah dengan menjelajahi laporan "Perbandingan Model" (Model Comparison). Bandingkan hasil antara model Last-Click dengan model Data-Driven. Anda akan sering kali terkejut melihat bagaimana nilai kredit didistribusikan secara berbeda, memberikan penghargaan lebih pada kanal-kanal di awal perjalanan.

2. Petakan Titik Sentuh Utama Anda: Lakukan latihan internal. Coba petakan secara manual semua kemungkinan cara pelanggan dapat menemukan dan berinteraksi dengan merek Anda. Ini akan membantu Anda menghargai kompleksitas perjalanan mereka dan mengidentifikasi kanal-kanal yang mungkin selama ini Anda abaikan.

3. Fokus pada Tren, Bukan pada Angka Absolut: Mengingat tantangan pelacakan saat ini, jangan terobsesi untuk mendapatkan angka kredit desimal yang sempurna untuk setiap kanal. Gunakan MTA lebih sebagai alat untuk memahami tren dan pola. Kanal mana yang secara konsisten berperan penting di bagian atas funnel? Kanal mana yang selalu hadir di akhir? Wawasan arah inilah yang paling berharga.

4. Edukasi Tim dan Manajemen: Mengadopsi MTA sering kali membutuhkan perubahan budaya. Tim pemasaran perlu secara proaktif mengedukasi para pemangku kepentingan dan manajemen tentang mengapa anggaran untuk kampanye awareness di media sosial—yang mungkin tidak menghasilkan banyak "klik terakhir"—sebenarnya sangat vital untuk mengisi pipeline dan mendorong pertumbuhan jangka panjang.

Kesimpulan: Dari Penilaian Sederhana ke Pemahaman Holistik

Multi-Touch Attribution adalah sebuah evolusi dalam cara kita mengukur keberhasilan pemasaran. Ini adalah pergeseran filosofi dari sekadar merayakan satu momen heroik di garis finis, menjadi menghargai seluruh kerja keras dan kontribusi tim di sepanjang lapangan. Ia mengakui bahwa setiap interaksi memiliki peran, sekecil apa pun, dalam membangun hubungan dengan pelanggan.

Meskipun tidak sempurna dan menghadapi tantangan baru di era yang lebih sadar privasi, MTA tetap memberikan pandangan yang jauh lebih akurat, lebih adil, dan lebih dapat ditindaklanjuti tentang kinerja pemasaran dibandingkan model last-click yang sederhana dan menyesatkan. Dengan merangkul pendekatan yang lebih holistik ini, para pemasar dapat membuat keputusan yang lebih cerdas, mengalokasikan anggaran dengan lebih efektif, dan pada akhirnya, membangun mesin pertumbuhan yang menghargai setiap langkah dalam hubungan yang mereka bangun dengan pelanggan. Ini bukan hanya tentang memberikan kredit di tempat yang seharusnya; ini tentang benar-benar memahami bagaimana pelanggan menemukan dan akhirnya jatuh cinta pada merek Anda.

Image Source: Unsplash, Inc.