营销归因模型：完整指南

营销归因是指对客户旅程中导致转化的接触点的分析和理解。

客户在“转化”之前与线上和线下渠道进行的互动越来越多，无论是购买、下载应用程序，还是仅仅注册时事通讯。 对于营销人员来说，比以往任何时候都更重要的是清楚地了解旅程中的哪些步骤对最终转换或多或少有价值，因此或多或少值得他们的预算。

什么是营销归因模型？

营销归因模型可帮助企业可视化客户旅程中每一步的价值。 可能没有考虑归因的组织可能默认采用简单的衡量模型（通常是“最后一次点击”），但可以使用从数据中衍生的其他模型，以确保根据影响给予旅程中的其他接触点更多权重他们进行了最后的转换。

营销归因模型分为单点触控和多点触控类别。 正如我们将看到的，有些比其他更普遍，有些在让营销人员清楚客户旅程中的哪些步骤提供最佳投资回报率方面更出色。 在此过程中，他们还强调了哪些接触点值得分配更多预算。

最后一次触摸

如上所述，“最终点击”通常是使用的默认归因模型。 这并不奇怪，因为即使对现成的网络分析软件有相当简单的理解，也可以看到用户在进行转换之前与之交互的最后一个接触点。

“最后点击”在某些情况下是合适的（例如，当对旅程中的特定最终渠道进行了大量投资时）。 但正如我们所知，客户旅程越来越复杂，个人在转换之前要通过在线和离线渠道与许多不同的接触点进行交互。 因此，“最后点击”归因模型还远远不够。

Fospha 营销总监 Fay Miller 表示：“自从衡量客户旅程成为可能以来，最后一次点击一直是行业标准。 我通常看到拥有传统报告模型的企业使用它，并且没有更好的方法来衡量他们的营销活动绩效。 我所说的“更好”是指一种使用数据来分析所有客户旅程并提供有关每个接触点在整个转换路径中所扮演角色的见解的方法。”

第一次点击

单触归因建模的另一个示例是“首次点击”。

顾名思义，该模型将权重归因于客户旅程的第一步——因此可能适合旨在提高知名度的活动——但忽略了之后其他潜在的重要互动。

Fospha 的营销衡量和归因专家Jamie Bolton 指出了它们在某些情况下的相关性：“首次点击与最后一次点击相对应。 默认情况下，它在许多平台上可用，因此它可以提供对数据的另一种查看方式，特别是对于资源有限的组织。”

线性

“线性”归因模型可以说是最直接的多点触控模型。

使用这种模型的营销人员承认他们的客户在他们的旅程中与多个接触点进行交互。 线性方法对所有渠道都给予同等的认可，因此虽然它肯定是对单点接触模型的改进，但它没有考虑到这样一个事实，即不同的接触点可能比其他接触点对客户的转换决定产生或多或少的影响。

“这是单点触控模型的一个很好的逻辑进展，”博尔顿说。 “线性归因开启了完整的客户旅程，并在其中平均分配信用，这意味着发挥发现、培养或转化目标的接触点都会得到奖励。”

时间衰减

“时间衰减”是另一种多点触控归因模型。 它将用户旅程中的所有接触点都归功于它，接触越接近转化，权重就越大。

“时间衰减”模型的价值及其缺陷很容易量化。 当然，在许多客户旅程中，在接近转换时访问的渠道将比接近开始时访问的渠道更具影响力。 但随着用户旅程变得越来越长、越来越复杂，情况越来越不是这样了。

“时间衰减”仍然涉及大量的猜测和假设，即在转换附近访问的频道比早期的频道值得更多的信任。

Bolton 强调，“时间衰减”对于专注于快速转换的营销人员具有价值。 “对于希望专注于为客户发挥转化作用的接触点的企业，该模型考虑并重视所有渠道，但优先考虑那些直接促进转化的渠道。”

基于位置

“U 形”——或“基于位置”的归因是另一种有用的多点触控模型，它明显改进了上面探讨的单点触控方法。

该模型确实归功于所有接触点，但赋予第一个和最后一个渠道更多的权重 (40%)。 剩下的 20% 的信用在旅程中间分布在各个渠道中。

同样，“U 形”模型具有相关性，但它可能无法准确地归因于旅程中间的任何接触点，这些接触点在转化中的作用可能比营销人员预期的要大。

正如 Bolton 所指出的那样，“U 形是更长客户旅程的有力候选者。 该模型的工作原理是发现步骤和转换步骤对销售的贡献最大，但并没有完全忽略两者之间的培育步骤所发挥的作用。 在包含 10 多个步骤的客户旅程中，线性归因模型会稀释第一步和最后一步的价值，直到它们几乎不被识别。 想要避免这种情况的企业可以使用基于职位的模型。”

数据驱动/渠道定制

“数据驱动”归因是另一种多点触控模型。 但与我们目前讨论的那些不同，它使用跨接触点的数据来消除任何猜测，并根据渠道的表现而不是他们所处的位置将功劳归于渠道。

“数据驱动的方法通常比其他测量模型更好，因为它使用旅程数据来分析客户行为和购买路线，”Fospha 的 Fay Miller 说。 “它提供了有关哪些接触点优于其他接触点的洞察力。 此外，它会适应历史旅程数据洞察所显示的内容，并将根据特定渠道的表现进行调整。”

顾名思义，“数据驱动”归因要求拥有全面的数据和客户旅程的完整视图，以及有效分析和处理该数据的方法。 2016 年， Forrester报告称，企业内多达 73% 的所有数据都未使用。 企业需要一个客户数据平台来整合、组织，正如米勒所说，“自动为渠道分配价值并实时定制营销策略。”

“在预算允许的情况下，”她继续说道，“数据驱动的模型应该是任何营销团队的首选。 虽然最初成本更高，但这项支出很容易被活动带来的更高投资回报率所抵消。”

以数据为依据的归因示例

新产品的基本活动可能涉及自然搜索、展示广告、电子邮件营销和社交媒体帖子。 如果您的展示广告是第一个接触点，并且自然搜索是转化前使用的渠道，那么“数据驱动”归因将更好地为可能出现在两者之间的电子邮件和社交媒体帖子分配更多或更少的功劳。

例如，在最后的自然搜索步骤之后，您的客户看到的电子邮件可能会促使更多的最终转化——因此“数据驱动”的归因模型会比社交媒体帖子更重视这个渠道。

更多企业转向数据驱动模式

我们可以看到，通过访问上述示例旅程中所有渠道的数据，该模型将提供比其他多点触控和单点触控模型更准确的归因。

相比之下，“第一次点击”或“最后一次点击”模型会忽略四个接触点中的三个。 “线性”模型仍然会过度信任某些步骤而低估其他步骤。 “时间衰减”可能会低估产生认知度的展示广告的价值。 并且“U 形”模型无法控制在电子邮件和社交帖子这两个中间步骤之间转移重心。

因此，可以理解的是，高级营销领导者越来越多地将更多的初始预算用于“数据驱动”归因。 来自全面且通常容易获得的数据的额外洞察力足以通过提高渠道的投资回报率来节省开支，您可以确定应该分配更多的预算。

凭借全面的数据和解锁它的工具，多渠道营销可以更加准确和敏捷，非常适合当今客户旅程日益复杂的世界。