面包師需要面粉來烤蛋糕。汽車修理工需要特定的工具來修理汽車。營銷人員需要數據來最大限度地提高轉化率。
營銷人員熱衷于獲取活動、受眾和渠道數據，并將其歸結為可操作的后續步驟或優化。然而，許多營銷團隊在沒有組織或歸因的情況下收集了大量的活動數據存在致命缺陷。
將這些數據乘以產品數量、渠道、商店位置等，您就會成為一個不知所措且決策癱瘓的營銷人員。
選擇分析歸因模型將幫助您理解營銷數據并使用它來制定戰略決策輕松。我們將向您展示如何為您的業務選擇正確的歸因模型。
讓我們開始吧。
什么是分析歸因模型？
您是否曾經從營銷活動中獲得潛在客戶，卻發現自己不太確定將轉化歸因于哪個接觸點或策略？
歸因模型是一個用于識別促成成功轉化的來源或營銷渠道的過程。
例如，如果您的營銷活動使用了 Facebook 帖子、登陸頁面和重新定位廣告，那么哪種策略或渠道應該獲得說服用戶轉化的功勞？
分析歸因模型可幫助營銷人員組織數據并深入了解哪些營銷渠道和工作對營銷活動的整體成功有重大貢獻。如果沒有一個或多個歸因模型，營銷人員將再次發現自己在數據中漫游，沒有方向感。
為什么歸因模型很重要？
除了提供一種組織重要數據的方法外，分析歸因模型還為營銷人員提供了多種好處。
更好的決策
有多少次您不得不完全依靠直覺來做出基于營銷活動或策略的決策？雖然您的直覺是一個強大的指南針，但沒有什么能比得上為您指明方向的具體數據。
分析歸因模型讓營銷人員能夠用關于策略、渠道或活動成敗的確鑿事實來支持他們的直覺。有了這些數據，營銷人員可以做出更明智、更有針對性的戰略決策，以改善轉化率。
準確的投資回報
不使用歸因模型可能會付出高昂的代價。由于不確切了解哪些營銷渠道正在產生合格的潛在客戶和轉化，營銷人員冒著 將資金用于整體戰略中表現不佳的領域。
除了確保 ROI 跟蹤準確無誤外，歸因模型還可以幫助營銷人員了解他們辛苦賺來的錢花在哪里才能獲得理想的結果。
解鎖消費者行為
除了提供有關轉化的定量數據外，歸因模型還強調了消費者進行轉化的途徑。掌握這些上下文數據可以讓營銷人員深入了解受眾中的消費者行為模式。
有了這些新知識，營銷人員現在可以了解他們的客戶群如何與在線內容互動。例如，您可能會發現您的受眾更喜歡通過 電子郵件通訊而不是社交媒體?；蛘?，您可能會發現客戶在轉換之前通過不太受歡迎的搜索引擎訪問您的網站。
想象一下，如果您沒有辦法組織和剖析這些信息！您的營銷團隊會錯失重要的消費者洞察。
7 種分析歸因模型
本質上，歸因模型幫助我們將功勞分配給負責轉化的營銷渠道或活動（點擊、購買或表單輸入。）
但是，根據每個品牌的目標，獲得榮譽的接觸點會有所不同?？紤]到這一點，有七種常見的分析歸因模型可供選擇。
1。首次互動歸因
也稱為“首次點擊”歸因模型，此選項將功勞歸于觸發轉化路徑的原始接觸點。
假設您點擊了電子商務產品的 Google PPC 廣告。在產品頁面上停留一段時間后，您決定暫緩購買，直到您確定要購買為止。
幾天后，您收到 Facebook為同一產品重新定位廣告。這一次，您點擊了廣告，與著陸頁進行了互動，并最終進行了購買。
根據首次互動歸因模型，Google PPC 廣告獲得轉化功勞。
一些營銷人員更喜歡這種歸因方法，因為它簡單。沒有爭論哪個接觸點先出現。出于這個原因，大多數營銷人員使用首次點擊歸因來組織漏斗頂部活動。
但是，其他人認為首次互動模型太基本并且忽略了其他有影響的轉化因素，例如我們示例中提到的重定向廣告。
2。最后一次互動歸因
顧名思義，此歸因模型將功勞歸于轉化前的最后一次潛在客戶互動。在我們之前的示例中，Facebook 重新定位廣告將負責在此歸因方法下的購買。
最后一次互動的歸因也非常易于實施和理解。但是，此模型再次忽略了轉化前發生的每個接觸點和潛在客戶互動。
考慮到這一點，最后一次互動歸因模型非常適合周轉時間或購買周期較短的產品和服務。
3。最終非直接點擊歸因
假設客戶通過電子郵件通訊鏈接找到了您的網站。點擊鏈接后，他們瀏覽您的網站內容并離開。
幾天后，他們決定返回您的網站。但這一次，他們在搜索欄中輸入您的 URL 并開始搜索。在這次訪問期間，他們皈依了。哪個流量來源獲得轉化功勞？
根據上一個非直接點擊歸因模型，電子郵件簡報活動是轉化源。
最后非直接點擊歸因模型將功勞分配給用戶最后點擊的位置，不包括任何直接互動或流量。
此模型假定訪問者在點擊結果后通過上次互動了解您的網站和品牌后產生的任何直接流量。與之前的模型一樣，這種歸因方法過于簡單并且忽略了其他接觸點。
但是，根據您的目標（例如確定高效營銷渠道），最終非直接點擊歸因可能是適合您的正確途徑。
4。線性歸因
線性歸因模型會在導致轉化的互動或接觸點之間平均分配功勞。
例如，如果潛在客戶點擊了您的自然搜索列表，在表格中輸入了他們的聯系信息，收到了電子郵件簡報，并在轉化之前看到了重定向廣告，則每個渠道將獲得 25% 的功勞。
如果該購買總額為 200 美元，則每個渠道都會為您的底線產生價值 50 美元的收入。
雖然容易理解，但線性歸因模型可能很棘手。
由于拼圖的每一部分都獲得了同等的功勞，因此很難理解哪些渠道和策略正在發揮作用，哪些只是過程中的一個小插曲。
5。時間衰減歸因
與線性歸因非常相似，時間衰減歸因會跨接觸點分配轉化價值。但是，此模型會考慮每個接觸點發生的時間，并將最多的功勞歸于最后一個接觸點或互動。
越接近轉化發生的互動獲得的價值越高，而那些在開始時發生的互動獲得的價值越少。
時間衰減歸因模型最適合那些銷售周期較長的人，例如較大的產品或 B2B 關系。但是，使用此模型，您可以使用數據來確定哪些策略最適合作為漏斗頂部的廣告系列，以及哪些策略可以推動轉化。
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也稱為 U 形歸因模型，基于位置的歸因方法將大部分功勞分配給第一個和最后一個接觸點。
第一個接觸點負責啟動流程，而最后一個接觸點負責產生轉化。每次互動都應獲得大部分功勞。
讓我們假設一個用戶有四個接觸點：一個自然的 Instagram 帖子、一個重定向廣告、一個電子郵件活動和一個 Google 搜索。
由于客戶是通過 Instagram 找到您并最終在 Google 上搜索您的品牌后完成轉化的，因此這兩種互動獲得了大部分轉化功勞。其余部分分配給其他接觸點。
由于承認轉化路徑的起點和終點，這是最理想的歸因模型之一。
7.自定義歸因模型
如果這些歸因模型都不適合您的營銷需求，您可以創建自己的歸因模型！
在開發個人歸因模型時考慮以下因素：
- 您的典型銷售周期或流程有多長
- 您使用什么類型的策略來吸引轉化（漏斗頂端？建立關系？等）
- 您是否擁有完全創建歸因模型所需的數據？
自定義歸因模型可以在 Google Analytics，以及。
如何選擇正確的歸因模型？
有這么多可用的歸因模型，要知道選擇哪個歸因模型可能是一個挑戰。有些模型對一個營銷人員非常有用，但對另一個營銷人員卻不適用。
這一切都歸結為考慮：
- 您的營銷目標是什么？
- 哪種歸因模型對我的最終目標有意義？
- 哪種方法最有效地提供我取得成功所需的數據?
- 我想通過選擇特定的歸因模型來完成什么？
最后，您可能會發現您需要先測試幾個模型，然后再選擇一個繼續使用。
沒有呼叫跟蹤的歸因模型最終會失敗
歸根結底，像 Google Analytics 這樣的報告平臺只說明了一半的情況。
您指定的歸因模型只考慮了一小部分接觸點數據。實際上，許多客戶在決定購買或轉化之前會與您的品牌進行線下互動。
呼叫跟蹤可以填補離線互動的空白。
使用特定的虛擬心和/或免費電話號碼，呼叫跟蹤可以告訴營銷人員客戶在撥打電話之前如何找到他們的品牌信息。這個額外的接觸點提供了定性和定量數據，營銷人員可以將其用作其分析歸因模型的一部分。