多通道營銷的正確歸因模型是什麼？

您選擇的歸因模型可以極大地影響您對哪些渠道真正推動結果的理解，這可能會導致營銷策略和資源分配的重大轉變。

但是，有了許多可用的歸因模型（從簡單的單觸摸方法到復雜的機器學習算法）選擇適合您特定業務需求的正確模型可能會感到壓倒性。每個模型都提供了有關客戶旅程的不同觀點，並且對一家企業的完美作用可能會為另一個企業提供誤導性的見解。

我們將探索通過Pushengage等平台的多通道營銷如何適合歸因景觀，提供寶貴的接觸點數據，從而增強您對客戶旅程效率的整體理解。

了解營銷歸因

營銷歸因代表了識別和分配信貸到影響客戶轉換決定的各種營銷接觸點的分析過程。本質上，歸因試圖回答自廣告曙光以來挑戰營銷人員的基本問題：我的營銷預算的哪一半正在奏效，浪費了哪一半？

從數字營銷的早期開始，當大多數企業依靠簡單的最後點擊歸因時，歸因的概念就顯著發展，這使任何渠道都完全贏得了轉換之前的最終互動。當客戶旅行更簡單並且存在更少的數字接觸點時，這種方法的運行良好，但是營銷渠道的爆炸和客戶行為的越來越複雜，使大多數現代企業的單點觸摸歸因模型使單點式歸因模型不足。

今天的客戶在做出購買決定之前，平均與品牌互動。這些互動可能跨越數週或數月，包括付費廣告，有機搜索，社交媒體參與，電子郵件營銷，推送通知，直接網站訪問和離線互動的複雜組合。每個接觸點在使客戶更接近轉換方面起著潛在的重要作用，但是傳統的歸因模型通常無法捕獲這種細微的現實。

單觸摸歸因模型

單觸摸歸因模型代表了營銷歸因的最簡單方法，將100％的轉換信用分配給客戶旅程中的單個接觸點。儘管這些模型缺乏捕獲現代客戶行為的全部複雜性的複雜性，但它們對於特定用例仍然很有價值，並在適當使用時提供了重要的見解。

第一次觸發歸因

第一次觸發歸因將完整的轉換信用分配給將客戶介紹給您的品牌的初始接觸點。該模型以客戶獲取為始於意識開頭的原則運行，而對於任何最終的轉換，負責第一次互動的渠道都應該得到全部信用，而不管購買前有多少其他接觸點。

第一次觸摸歸因的主要優勢在於它能夠確定哪些營銷渠道在產生初始意識並吸引您品牌的新前景方面表現出色。對於專注於品牌建設和客戶獲取的企業，了解哪些渠道始終引入高質量的潛在客戶為駕駛頂級優化和宣傳運動計劃提供了寶貴的見解。

但是，第一次觸摸歸因受到重大限制，使其成為大多數現代企業的獨立歸因方法。通過忽略初始互動後的所有接觸點，該模型無法說明整個客戶旅程中通常發生的培養，教育和說服力。

最後一個觸發歸因

最後一次觸摸歸因是與第一觸摸的相反方法，在客戶轉換之前，將轉換信用的100％分配給了最終的接觸點。該模型假設客戶在購買之前與您的品牌進行的最後一次交互是他們決策過程中最具影響力的因素，因此值得轉換的完全信用。

最後觸摸歸因的吸引力在於其簡單性和直觀的邏輯 - 緊接轉換之前的接觸點似乎是購買決策的直接原因。對於銷售週期短和直接客戶旅行的企業，最後一次觸摸歸因可以清楚地了解哪些渠道和廣告系列在關閉銷售和推動即時轉換方面最有效。

但是，最後一個觸摸的歸因是完全忽略導致最終轉換接觸點的客戶旅程的基本缺陷。在最終通過直接網站訪問轉換之前，客戶可能會通過多種意識和考慮接觸點與您的品牌互動 - LAST-Touch歸因將為直接訪問提供全面的信譽，同時忽略所有在整個旅程中建立認識和興趣的營銷工作。

多點觸摸歸因模型

多點觸摸歸因模型承認了一個現實，即現代客戶旅程涉及多個接觸點，每個接觸點可能有助於最終的轉換決策。這些模型在多個交互中分發了轉換信用，而不是將所有信用分配給一個接觸點，從而更加細微地了解不同的營銷渠道如何共同努力以推動結果。

線性歸因

線性歸因代表了多點觸摸歸因的最直接方法，在客戶旅程中的所有接觸點上平均分配了轉換信用。如果客戶在轉換之前通過五個不同的接觸點與您的品牌互動，則每個接觸點都會獲得轉換信用的20％，無論互動何時發生或代表哪種類型的參與度。

線性歸因的主要優點在於其信貸營銷接觸點的民主方法。該模型認識到，每種互動都可能有助於客戶最終的轉換決定，以確保在歸因分析中沒有完全忽略接觸點。

時間段歸因

定期歸因是根據以下原則運行：與旅程中的距離更接近轉換事件的接觸點在客戶的最終購買決定中更有影響力。該模型將越來越多的轉換信用量分配給接觸點時，它們接近轉換事件時，最新的交互獲得了最高的信用，而較早的接觸點逐漸獲得信用越來越少。

時間結束歸因背後的邏輯反映了人類決策中的常見模式，在該決策中，最近的信息和經驗通常比老年人更重。在營銷環境中，這轉化為以下假設：接近購買決定的接觸點更可能是將客戶從考慮到轉換的決定性因素。

基於位置的（U形）歸因

基於位置的歸因，通常稱為由於其信用分配模式而被稱為U形歸因，代表了單觸摸和同等重量多點觸摸方法之間的折衷。該模型為客戶旅程中的第一個和最後一個接觸點分配了最高的信用（每個距離為40％），同時在所有中間接觸點中分配了剩餘的20％。

U形方法反映了客戶獲取始於意識並以轉換結束的共同營銷智慧，這使得第一個和最後的接觸點在整個旅程中尤為重要。通過對客戶旅程的兩端表示巨大的榮譽，同時仍承認中間接觸點，該模型試圖平衡通過第一觸摸和最後一次觸摸歸因提供的見解，同時認識到現代客戶行為的多觸摸現實。

高級歸因模型

數據驅動的歸因

數據驅動的歸因代表了營銷歸因的最複雜的方法，使用機器學習算法分析實際客戶行為模式並基於對不同接觸點如何影響轉換可能性的統計分析來分配轉換信用。數據驅動的模型不依賴於預定的規則或關於客戶行為的假設，而是檢查歷史數據以確定哪些接觸點組合和序列與轉換最密切相關。

數據驅動歸因的基本優勢在於其發現實際影響模式而不是假設它們的能力。傳統的基於規則的歸因模型對客戶行為做出了假設，例如，最近的接觸點更具影響力，或者是第一個和最後一個接觸點應該獲得最信譽的想法，但是數據驅動的模型使數據可以揭示您在特定客戶群中的真實影響模式。

Google Analytics（分析4和Google廣告）使數據驅動的歸因是其默認方法，這反映了該行業的認可，即算法模型通常比基於規則的替代方案提供了更準確的見解。這些平台分析了數百萬個客戶旅程，以確定人類無法手動檢測的模式。

選擇正確的歸因模型

為您的業務選擇適當的歸因模型需要仔細考慮多種因素，這些因素既影響歸因見解的準確性及其實用實用程序，以進行營銷優化。正確的選擇取決於您的特定業務特徵，客戶行為模式，營銷策略和組織能力。

業務特徵和銷售週期注意事項

您的銷售週期的長度和復雜性代表了歸因模型選擇中最重要的因素之一。銷售週期短的企業（在數小時或幾天內都可以衡量），通常會發現更簡單的歸因模型為優化決策提供了足夠的見解。當客戶發現您的品牌並迅速轉換時，接觸點的數量自然會受到限制，從而使單觸摸或簡單的多點觸摸型模型合理地對實際影響模式進行了合理的近似值。

相反，具有擴展銷售週期的企業需要更複雜的歸因方法，這些方法可以解釋數週或幾個月的眾多接觸點。銷售企業軟件，教育機構招募學生以及提供高價值服務的企業的B2B公司通常會看到跨越多個月的客戶旅程，並包括各種渠道的數十個接觸點。

客戶旅程模式和接觸點分析

了解您典型的客戶旅程模式為歸因模型選擇提供了關鍵見解。企業應分析其客戶數據，以確定常見的旅程特徵，例如平均接觸點數量，第一次交互和轉換之間的典型時間以及導致轉換的最常見頻道序列。

一些企業發現，他們的客戶遵循相對可預測的旅程模式，例如通過內容營銷發現品牌，參與電子郵件培養活動以及通過直接網站訪問進行轉換。在這些情況下，基於職位的歸因可能會通過對意識和conversion依接觸點的適當讚揚，同時承認介於兩者之間的培養活動，從而提供合理的見解。

不同營銷渠道中的歸因

了解歸因在特定的營銷渠道中的工作方式有助於優化單個渠道性能和跨通道協調。每個營銷渠道都提出了獨特的歸因挑戰和機會，這些挑戰和機會需要量身定制的方法，以進行準確的測量和優化。

推送通知歸因

推送通知代表了一個獨特的歸因機會，因為它們即時交付，可見性高以及與特定客戶行動的直接聯繫。 PushEngage提供了全面的歸因跟踪，可幫助企業了解推送通知如何作為獨立接觸點和更廣泛的多渠道客戶旅行的一部分有助於轉換。

通過推送軌道推送通知歸因不僅是從推送通知點擊的直接轉換，還可以直接轉換，還可以通過推送通知對客戶行為和購買意圖的廣泛影響。這包括衡量推送通知如何推動網站訪問，電子郵件註冊，社交媒體參與度以及其他有助於最終轉換的有價值的客戶行動。

推送通知的時機和上下文使它們特別有力歸因接觸點。與電子郵件或社交媒體不同，推送通知立即出現在客戶設備上，可以根據客戶的行為和偏好在最佳時刻提供。 Pushengage的歸因跟踪捕獲了這一時機優勢，並幫助企業了解戰略性推動通知交付如何影響轉換的可能性。

Pushengage中的細分和個性化功能實現了衡量目標消息的增量影響的複雜歸因分析。企業可以根據客戶行為，購買歷史和參與模式比較通用推送通知與個性化消息的歸因性能。

PushEngage和其他營銷平台之間的集成提供了全面的歸因見解，這些見解表明推送通知如何與電子郵件營銷，社交媒體，付費廣告和其他渠道結合使用。這種集成使企業能夠優化其多渠道策略，並了解推動通知在其整體營銷組合中起的獨特作用。

推送通知的典型參與率（通常超過90％的開放率）使它們成為有價值的歸因接觸點，從而極大地影響客戶旅程分析。當客戶始終如一地處理推送通知時，這些交互提供了有關客戶興趣和購買意圖的強烈信號，從而提高了整體歸因精度。

實施最佳實踐

成功實施營銷歸因需要仔細計劃，系統執行和持續的優化。歸因實施的技術和組織挑戰通常決定企業是否實現其所選歸因模型的全部價值。

技術實施要求

有效的歸因實施始於所有營銷接觸點的全面數據收集。這需要實施一致的跟踪機制，這些機制可以識別並連接跨不同渠道，設備和時間段的客戶交互。準確歸因的基礎在於基礎數據的質量和完整性。

現代歸因實現通常涉及部署跟踪像素，在所有廣告系列中始終如一地實現UTM參數，為所有重要業務成果設置轉換跟踪，並確保可以在不同的接觸點上匹配客戶標識符。必須在任何歸因模型提供準確的見解之前建立該技術基礎。

數據質量和一致性管理

歸因精度在很大程度上取決於所有接觸點的數據質量和一致性。不一致的跟踪實現，丟失的數據和歸因差距會產生誤導性的見解，從而導致營銷決策不良。

建立數據治理流程可確保對所有營銷活動始終如一地跟踪，並迅速確定和解決數據質量問題。這包括針對廣告系列和渠道實施標準化的命名約定，對實現的定期審核以及處理數據差異的系統流程。

營銷歸因的未來

響應隱私法規，技術進步和不斷變化的客戶行為模式，營銷歸因格局繼續迅速發展。了解這些趨勢有助於企業為未來的歸因做準備，並就其測量方法做出戰略決策。

隱私優先歸因策略

向隱私優先營銷的轉變從根本上改變了企業如何處理歸因跟踪和分析的方式。密切依賴第三方餅乾和跨站點跟踪的傳統方法變得越來越可靠，迫使企業開發新的方法，這些方法尊重客戶隱私，同時保持測量準確性。

由於企業需要直接從客戶交互收集歸因數據，而不是依靠第三方跟踪網絡，因此第一方數據策略變得越來越重要。這包括實施客戶登錄系統，鼓勵電子郵件註冊以及創建價值交換，以激發客戶自願分享識別信息。

人工智能和機器學習

與傳統的基於規則的模型相比，先進的AI和機器學習技術正在通過實現更複雜的模式識別和預測能力來改變歸因分析。這些技術可以確定營銷接觸點和客戶行為之間的複雜關係，這些關係無法手動檢測。

預測歸因模型使用機器學習來預測轉化發生之前不同營銷接觸點的可能影響。這可以基於預測的歸因成果，而不是等待歷史分析對營銷活動進行實時優化。

常見問題

單打和多點觸摸歸因有什麼區別？

單點觸摸歸因在客戶旅程中將100％的轉換信用分配給一個接觸點 - 無論是第一次互動（第一次觸摸）還是轉換之前的最後一次互動（最後一次觸摸）。多點觸摸歸因認識到，現代客戶旅程涉及多個接觸點，並根據不同的加權方案在幾個互動中分發轉換信用。

我怎麼知道我的業務是否有足夠的數據來以數據驅動的歸因？

數據驅動的歸因通常需要數千個轉換和接觸點才能識別可靠的模式。 Google Analytics（分析）4建議至少3,000個轉換和300個轉換，以使其數據驅動模型有效運行。轉換較少的企業應在構建數據量的同時，應從基於規則的歸因模型開始。

PushEngage如何幫助歸因跟踪？

PushEngage提供了全面的歸因跟踪，可從推送通知點擊以及推送通知對客戶行為的更廣泛影響的直接轉換。該平台與其他營銷工具集成在一起，以在所有接觸點上提供統一的歸因分析，從而幫助企業了解推送通知如何與其他營銷渠道結合起來以推動結果。

如果我的歸因數據顯示出矛盾的見解，該怎麼辦？

相互矛盾的歸因見解通常表明數據質量問題，跟踪不一致或對更複雜的歸因方法的需求。首先審核您的跟踪實現，以確保在所有接觸點上的數據收集一致。考慮您當前的歸因模型是否準確反映您的客戶旅程模式。

我應該多久審查和更新歸因模型？

歸因模型應每季度審查，並在營銷策略，客戶行為模式或業務模型中發生重大變化時進行更新。諸如啟動新的營銷渠道，進入新市場或轉移目標受眾的重大變化通常需要歸因模型調整。

您的下一步

營銷歸因代表了現代數字營銷策略中最關鍵但最具挑戰性的方面之一。您選擇的歸因模型從根本上塑造了您如何理解客戶行為，衡量營銷有效性並在不同的渠道和廣告系列中分配資源。

對於剛剛開始其歸因旅程的企業，從更簡單的模型開始，同時構建數據收集功能和組織理解為未來的成熟提供了實踐基礎。儘管有局限性，但第一次觸摸和最後一次觸摸的歸因提供了對意識和轉化有效性的明確見解，可以指導最初的優化工作。

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