摘要

最后修改：2021年9月2日阅读时间：有效的营销策略通常会跨多个渠道传播，以最大程度地吸引受众并产生最佳影响。您撰写引人入胜的博客文章，投资社交媒体和Google广告，制作电子邮件广告系列，并扩展资源以使自己在任何地方都可能被潜在客户注意到。并非每个平台，然而，对于同一公司中的每个业务

最后修改： 2021年9月2日 阅读时间：

有效的营销策略通常会跨多个渠道传播，以最大程度地吸引受众并产生最佳影响。 您撰写引人入胜的博客文章， 投资社交媒体和Google广告， 制作电子邮件广告系列， 并扩展资源以使自己在任何地方都可能被潜在客户注意到。

并非每个平台， 然而， 对于同一公司中的每个业务或不同的广告系列，效果都一样好。

根据您的策略目标， 您需要知道如何分配资源以获得最佳结果和最高投资回报或ROI。 大多数营销渠道都具有内置的分析功能，可让您监控本地广告系列中的效果。

但是你怎么知道 哪个频道提供最令人满意的结果 针对您广告系列的不同方面？ 哪些最适合品牌知名度， 领先一代， 和， 希望， 转换？

为了更清楚地了解您的客户从渠道顶部到底部的旅程， 你需要 比较渠道效果。 这样，您将了解每个人在旅途中所扮演的角色，并能够确定其投资回报率。 在市场营销中，没有什么比知道在哪里投资资源以获取利润更重要的了。

的过程 比较渠道效果， 根据客户的接触点， 相关性 和结果， 被称为营销归因建模。

起初听起来可能有点抽象，但请耐心等待， 在文章末尾， 你会觉得自己像个职业球员。

简而言之， 营销归因建模用于确定哪些是 主要的 而哪些是 附带渠道 在客户的转化中发挥作用。 不同的模型会优先考虑品牌和客户之间互动的不同接触点， 并相应地分配ROI。

通过建立和比较归因模型，您可以监控营销策略的哪些元素实际上是有效的并带来转化。 您可以估计其中哪些有助于提高品牌知名度， 最适合产生潜在客户 并归功于最终销售。

这是通过在整个旅程中固定品牌和客户之间的每个接触点并估算其在投资回报率中的价值来实现的， 根据其在事件链中的位置。

为了获得真正可衡量的结果， 然而， 您需要在模型中包括广告系列中使用的所有渠道。 否则， 信息将不完整， 投资回报率将不会被公平地记入贷方， 这样会浪费您的时间。

客户接触点是通过不同方式确定的。 可能是饼干， 第三方数据， 全站标记， 登录信息或用户浏览Internet时留下的所有痕迹。

随着Google很快消除了Cookie， 关于该流程将如何演变以及营销人员将如何跟随客户旅程的不确定性浪潮。

幸运的是， 我们不会盲目飞行。 Google一直在测试cookie的替代方法， 称为联合会联合学习（FLoC）。 该技术依赖于机器学习，并将对群组具有相同兴趣的人分组。 它将提供包含汇总数据的报告，这些数据将提供有关网站访问者和转化的准确信息， 但与此同时，这将确保个人用户的隐私。

所以， 不用担心， 在Cookie后的世界中，随着FLoC技术的发展，归因建模仍将是可能的， 甚至可能变得更加准确。

当您执行全渠道策略时，要确定哪个流对您的客户体验质量负责，以及您的努力的哪一部分真正使他们相信您是他们的最佳选择并不总是那么容易。

归因建模可让您 分解旅程的每一步 接触点的全面路径以促成销售。 分析不同的模型可以帮助您解读推动潜在客户转化的事件链， 消除薄弱环节，强于强者。

这使您可以清楚地了解 每个渠道的投资回报率 并衡量策略的有效性。 一旦您将精力集中在可为既定目标提供可靠结果的平台上， 优化它们将提供更强大的性能。

归因建模的另一个重要资产是学习不同渠道如何与您的策略相关联，以及如何通过优质内容来加强这些联系。

归因建模可以手动完成，也可以通过软件完成。 手动过程非常复杂，需要高级的营销知识和技能， 通常只有受过训练的分析师才熟悉。 在这里，我们将重点介绍企业易于访问的数字选项。

有许多免费和付费的工具可以帮助您进行归因建模。 Google Attribution是最流行的免费选项， 因此您可以考虑先尝试一下。 它将使您深入了解归因建模的工作原理以及不同接触点模型的含义。

Google Attribution的好处经常被忽略。 即使是免费的， 它确实涵盖了所有常规型号并提供了手动设置。 一旦您熟悉了归因建模背后的流程， 您可以构建个性化模型来满足您的广告系列需求。

一些付费工具 例如Bizible， TrackMaven， 还有尼尔森 具有更多高级功能， 如果您愿意进行投资并了解更多信息， 您可以通过构建复杂的模型而疯狂。

但是在你跳得太深之前 让我们专注于基础知识。

如果人们只是登陆您的网站并开始毫不犹豫地开始提供个人数据和购买商品，那会不会很好呢？ 出色地， 很遗憾， 事实并非如此。 大多数时候 客户的旅程包括 至少， 几步， 在购买之前。

通过归因建模， 您可以细分并分析客户的旅程步骤，以找出哪些渠道为转化带来了功劳。 每个模型都会优先考虑不同的接触点，并将不同的值赋予其对销售的重要性。

让我们分析以下示例。

有人 我们叫她安妮 通过自然搜索找到您的博客文章， 阅读它， 并离开您的网站。 几天后， 她偶然发现了您的Facebook广告，并想起了您的酷品牌。 她点击了广告， 再次浏览您的网站， 变得更感兴趣。 Annie仍未准备好购买，但她填写了加入表单以接收您的更新， 希望折扣很快就会到来。 在几天内， 您会向安妮发送一封包含免费送货优惠或首次购买折扣券的电子邮件。 她很兴奋 点击有购买意向的链接，但分心， 并放弃了她的购物车。 第二天，她想起了您的品牌， 输入您的网站网址（或点击她保存的链接）， 并完成购买。

那么，这些渠道中的哪个获得了安妮转换的功劳？ 您的博客， Facebook广告， 您的电子邮件真棒， 还是直接流量？

这取决于您决定依赖的归因模型。 我们来看一下。

正如您所猜测的那样， “最终互动”模型将销售的所有价值归因于客户与您企业之间的最后接触点。

这意味着在安妮（Annie）的情况下，功劳就归功于直接流量。 您可以看到为什么此模型可能被认为不准确。

在上面的示例中， 直接流量在客户的行程中几乎没有任何输入。 Annie通过自然搜索和博客发现了您的品牌。 如果不是这个原始联系人， 她不会知道您的品牌和网站网址， 出售就不会发生。

最后一次互动， 然而， 在某些情况下可能非常有用。 如果您的客户生命周期较短， 两者之间没有复杂的接触点， 此模型将帮助您确定最有说服力的销售渠道。

以安妮为例， 这意味着您的品牌网站容易记住，并且您的品牌知名度渠道也可以带来结果。

至于已保存的链接， 如果您标记网址以跟踪广告系列中的渠道效果，就会发现将价值归因于它们会更容易。

最终非直接点击模型是“最终互动”模型的变体， 旨在解决我们在上述安妮案件中遇到的确切问题。

这笔交易的功劳归功于此， 正如你所知道的， 到最后一次非直接点击。 在我们的示例中， 这是您的超赞折扣电子邮件。

很明显，在这种情况下，电子邮件在销售中起着非常重要的作用，而忽略其价值对您设计和定位电子邮件的努力是不公平的。

按照最后一个归因模型， 在一系列这样的事件中， 可能使您相信发送定向电子邮件不是您策略的重要组成部分。 您可能会误解了此渠道在您的策略ROI中的重要性。

尽管与真正促成销售的渠道相比，“首次互动”模型似乎没有多大意义， 这是不可低估的。 特别是在您的广告系列中， 在其他目标中， 还旨在提高品牌知名度。

以安妮为例， 随机搜寻和您的网志内容才将她介绍给您的品牌并吸引了她。 因此，此模型会将所有销售功劳归于该第一个接触点。

这种方法的缺点是它没有考虑安妮在您的网站上花费的时间。 刚打开它时，她可能只是弹跳而已，如果不是后来看到的Facebook广告以及您发送给她的电子邮件，也许她永远也不会回头。

但， 正如我们已经说过的 如果您想确定哪个营销平台能够将您的名字展示出来并将您的品牌介绍给更广泛的受众，那么它仍然是一个很好的选择。

线性方法将销售价值平均分配给客户旅程中涉及的所有渠道。

在我们的示例中， 这意味着您的博客， Facebook广告， 您的电子邮件真棒， 而直接流量将获得安妮购买的相同金额的信用。

线性模型的缺点是，它会将所有渠道均等化，而无法区分哪个渠道的销售投入最大。

它能做什么， 然而， 显示了整个客户旅程的清晰画面，以及采用全渠道营销策略的重要性。

这也提醒每个渠道都有其重要性和影响力。 仅跳过其中一项可能会导致导致销售的事件链断裂并阻止其发生。

时间衰减模型与线性模型非常相似，因为它可以在与客户旅程有任何关系的所有渠道之间分配购买价值。

此处的区别在于，接触点越接近销售， 获得更多的信誉。

在安妮（Annie）的购物之旅中， 她与之互动的营销渠道的投资回报率将随着自然搜索的百分比最低而逐渐增加， 而且直接点击量最高。

这种方法的缺点是，它没有考虑客户在旅程的任何时间与网站互动多长时间， 或第一印象的影响有多大。 当安妮第一次接触您的品牌时，她可能已经下定决心要与您开展业务， 但是这个模型会完全忽略这一点。

这样做的好处在于确定哪些渠道可以推动实际的转化和销售。 该模型可以作为具有较长客户生命周期的理想选择。 喜欢， 例如， 通过B2B互动， 或购买昂贵的商品，需要更多的考虑和研究，例如在汽车行业。

基于位置的归因模型， 也称为U形归因， 在客户与您的业务的第一次和最后一次互动中给予40％的功劳，并将剩余的20％分配给其他渠道。

您给潜在客户的第一印象，以及促成销售的最后印象， 在此模型中被认为是最重要的。 与此同时， 过程中的其他步骤并不被认为是完全不重要的。

这使得U形模型成为营销人员非常普遍的选择，并且确实是一个合理的选择。 它为您提供了战略最强优势的视角，适用于具有更长客户生命周期和一路互动的企业。

W形归因模型是基于位置的模型的一种变体，但对将潜在客户转化为潜在客户的接触点给予了额外的赞誉。

在上面的示例中， 随机搜索和直接流量将再次获得同等的信誉。 但是这次您发送的超赞折扣电子邮件也会如此， 这说服了安妮（Annie）与您分享她的详细信息，并使她成为领导者。 她旅途中的其他接触点将分散其余的接触点。

该模型将价值归因于客户与您的品牌最重要的接触点。 如果您还想知道哪些渠道可以为您的业务带来最多的潜在客户，那么这将是一个更好的选择。

潜在客户转化接触归因模型仅将功劳归于转化发生的事件链中的接触点。

以安妮为例， 这将是她从您那里收到的电子邮件。

与前两个仅关注旅程的一个接触点的渠道一样， 对于大多数特定的广告系列来说，这一点也很有价值。

如果您的广告系列的主要目的是吸引更多潜在客户， 这是一个模型，可以让您清楚地了解转化最多的渠道，并可以集中精力进行工作。

自定义归因模型， 顾名思义， 让您根据自己的特定营销策略和业务优先级建立自己的模型。

建立自定义模型需要对营销归因模型有深入的了解，并且需要对将要使用的工具有深入的了解。 这就是为什么我们建议您在深入之前先熟悉一下该过程。

在自定义模型中， 您可以合并在线和离线策略中的数据，并加深对客户旅程的了解。

如今，很少有人会完全受数字渠道的影响，而越来越少的人仅依赖于离线资源。 设法根据完整的营销策略对数据进行细分并建立模型，将使您对整个过程有一个整体的了解，并洞悉哪些是与客户最强的接触点。

归因建模是营销活动中最复杂的部分之一。 需要时间 分析能力， 对营销流程有深入的了解， 并洞察企业的概况和目标。

幸运的是 现代技术可以帮助解决诸如计算和确定客户接触点之类的棘手问题， 并为我们提供了一个良好的开端。

为广告系列建立归因模型将帮助您确定可带来可观投资回报率并优化营销团队绩效的模型。

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