数字营销分析理论之归因模型指南

归因有很多，这是理所当然的，但我们必须记住归因的真正含义：一个关于客户旅程中不同接触点参与的故事。现在，作为营销人员，我们的工作是了解何时以及什么故事告诉我们真实发生的事情的真相。

首先，我们将简要介绍最常见的归因模型及其含义。然后，我们将简要介绍为什么您可能希望为不同的客户利用不同的模型。

什么是营销归因模型？

简而言之，归因建模是一个框架，用于分析哪些接触点或营销渠道应该获得转化功劳。

营销归因的核心思想是，应仔细跟踪和分析营销工作，以了解不同的活动如何促成整体成功。

通过“营销归因模型”将成功归因于特定的营销努力是这一过程的重要组成部分。它允许营销人员确定哪些策略在推动短期和长期转化方面最有效。

如果今天发生了点击，但直到 3 周后才发生转化，有人知道是什么推动了这次转化吗？

该答案可能会根据用于客户活动的归因模型类型而改变。一些归因模型可能侧重于销售漏斗的后期，而其他归因模型则将转化归功于早期的营销渠道。

客户历程中的接触点

为什么归因模型在营销中很重要？

在您的客户将时间和金钱投入到各种营销活动之后，他们会想知道哪些营销活动为其业务带来了最高的投资回报率。对于 SEO 程序尤其如此，因为SEO 的全部好处可能需要数月甚至数年才能实现。

是不是他们网站的 SEO 修复导致了更高的网站点击次数和转化次数？或者它可能是重新定位广告和电子邮件营销活动的结合。

无论如何，您都必须知道哪些营销渠道产生了最高的转化率，以便为未来的活动提出建议。

简而言之，归因将帮助您确定：

• 哪些营销渠道带来了最高的转化次数
• 如何重新分配或增加广告支出
• 对未来客户活动的任何改进或建议
• 客户旅程中的任何差距
  
  客户旅程中的接触点

归因模型有哪些不同类型？

1. 首次互动归因

在此营销归因模型中，100% 的转化功劳分配给与客户互动的第一个营销渠道。 例如，如果客户首先在Pinterest上找到您客户的业务，那么 Pinterest 将获得该次互动后任何销售的所有信用。如果该客户在一周后点击了Facebook 广告并最终访问了您客户的网站，这并不重要。在首次互动归因模型中，Pinterest 仍将获得 100% 的转化功劳。

如果您的客户的目标是引入新的顶级渠道客户，则首次交互归因模型是评估每个渠道有效性的好方法。这也是衡量哪些渠道最能提高品牌知名度的重要指标。

首次互动归因模型

2. 最后一次互动归因

顾名思义，最后一次互动归因模型将 100% 的功劳归功于客户在转化前与您客户的业务的最后一次互动。它有时被称为“最后点击”。

让我们举个例子。假设客户在对社交媒体进行研究后找到了您客户的 Facebook 页面。一周后，他们点击了您客户的一个Instagram 广告并最终访问了该网站。他们尚未决定转换，但此时他们已了解您客户的品牌。经过一周的考虑，客户搜索了您客户的品牌名称并完成了在线交易。在这种情况下，品牌搜索接触点（即客户使用搜索词找到您客户的网站）将获得 100% 的转化功劳。

值得一提的是，这是大多数平台（包括 Google Analytics）的默认归因。这意味着，如果您正在查看标准的Google Analytics（分析）报告，每个转化目标都归因于客户与客户业务的最后一次互动。

借助这个归因模型，您始终可以确定客户在转化前与品牌的最后一次互动。 如果您的客户的购买周期较短（即转化前的接触点不多），这是一个不错的选择。因此，在推动转化方面，跟踪最后的互动点将是衡量客户最有效营销渠道的一个很好（尽管有限）的衡量标准。

最后一次互动归因模型

3. 最后一次非直接互动归因

在此营销归因模型中，100% 的转化功劳分配给某个单个交互点。但是，此模型消除了在客户转换之前发生的任何“直接”交互。

让我们举个例子。假设客户在点击LinkedIn 广告后首先了解您客户的网站，或者您可以在客户的LinkedIn 分析中看到自然的帖子点击。他们注册您客户的邮件列表并开始接收时事通讯，点击一些有趣的链接。 该客户会继续与您​客户的时事通讯互动一段时间。几周后，他们会直接访问您客户的网站并进行转换。

最后一个非点击归因模型不会将转化功劳归因于直接流量（即客户直接访问您客户的网站），而是将此值分配给电子邮件营销接触点。

因此，这种营销归因模型会考虑是哪个渠道促使客户直接访问您客户的网站。如果客户在直接访问您客户的网站时倾向于立即转换，则最后一种非直接互动归因模型效果很好。通过了解哪个营销渠道影响了转化决策，您将能够更好地优化内容并利用这一机会。

最后一次非直接互动归因模型

4.线性归因

使用线性归因模型，转化功劳在所有接触点之间平分。

让我们使用我们之前的例子。客户在社交媒体上找到您的客户并注册他们的邮件列表。随后，该客户直接访问您客户的网站并成功进行了 120 美元的在线购买。 此场景中有三个接触点。从数字上讲，每个接触点均获得 33% 的转化功劳和 40 美元的转化价值。

如果您正在寻找一种简单的方式来解释客户营销渠道的影响，那么这是一个不错的选择。它还不依赖于复杂的指标或分析，如果您的客户处于创业的初期阶段，这些指标或分析可能会很好地发挥作用。

线性归因模型

5.时间衰减归因

与之前的模型类似，时间衰减归因将转化功劳分散到多个事件中。但是，这种营销归因模型会考虑每次品牌互动发生的时间。

它还为后面的接触点分配更高的转化功劳。这意味着第一次互动获得的功劳较少，而最后一次互动获得的功劳最多。

时间衰减归因模型非常适合您的客户提供更昂贵的产品和更长的销售周期。

时间衰减归因模型

6. 基于位置的归因（U型归因）

基于位置的归因模型（也称为 U 形归因）通过以下方式分配转化功劳：

客户的第一个接触点 (40%)

客户在转化前的最后一个接触点 (40%)

在上述阶段之间发生的任何其他品牌接触点 (20%)

例如，假设客户通过 Google 搜索发现了您客户的网站。他们稍后会查看您客户的 Facebook 页面，并最终注册接收电子邮件营销。在此之后，客户通过单击时事通讯 CTA 来完成转换操作。在这种情况下，来自 Google 搜索和电子邮件营销注册的初始网站访问各获得 40% 的转化功劳。中间接触点（即 Facebook 页面访问）获得剩余的 20% 转化功劳。

基于位置的归因是一种强大的模型，适用于在转化前具有多个接触点的企业。 正如我们所概述的，这种归因模型至少对每次互动都给予了一定的信任。这意味着对于具有品牌知名度和转化目标的企业来说，这是一个不错的选择。

基于位置归因模型

7.数据驱动归因模型

该模型使用历史数据支持的机器学习算法来准确地将转化归因于每个渠道。它需要大量样本，并且是所有模型中最准确的。Google 在 Google Ads 和 Google Analytics 中提供数据驱动的归因。这些工具将比较那些转化和不转化的客户路径，以在他们的交互点中分配正确权重的功劳。

GA4中的数据驱动归因模型

如何为选择正确的归因模型

不一定有“最佳”归因模型。根据具体情况，一种归因模型可能足以满足您客户的需求。但是，在某些情况下比较多个归因模型下的性能可能很有用。

如果您是第一次决定使用归因模型，请考虑以下问题：

• 客户的销售漏斗有多少个阶段？
• 有多少个营销接触点？
• 客户的目标是什么（例如，品牌知名度、转化率）？
• 客户的期望是什么（例如，优化表现良好的营销渠道，修复客户旅程中的差距）？

通过透彻了解您的客户正在寻找什么，您将能够更好地选择最合适的营销归因模型。

归因模型

总结和要点

归因模型可帮助您了解客户营销渠道的影响。使用归因模型将导致更明智的决策，从优化表现良好的营销渠道到识别客户旅程中的任何差距。总之，请记住：

• 评估客户的销售渠道和营销接触点
• 选择最符合客户目标的营销归因模型
• 提出基于数据的建议，但也要传达任何限制

即使在您决定采用营销归因模型之后，您仍需要一种可持续的方式来跟踪客户的数据并继续提供有见地的建议。