干货！哪种营销归因模型才是真正的转化“功臣”？

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使用此模型的营销人员可以知道他们的客户在旅程中与多个接触点进行交互。线性方法认可所有渠道同等，因此虽然它肯定是单点触控模型的改进，但它无法解释这样一个事实：不同的接触点可能对客户的转换决策产生或多或少的影响。

线性归因打开了整个客户的旅程，并在其中均匀分配信用，这意味着，发现、培育或转换目标的接触点都会得到回报。

时间衰退归因模型

“时间衰退”是另一种多点触控归因模型。它归功于客户旅程中的所有接触点，增加的权重也越接近转换。

“时间衰减”模型的价值及其缺陷很容易量化。当然，会有许多客户旅程，接近转换的渠道访问将比开始附近的渠道更具影响力。但随着客户旅程越来越长，越来越复杂，情况越来越不明朗。

“时间衰退”模型仍然涉及相当多的猜测，并且假设在转换附近访问的渠道比早期渠道更值得信赖。 “时间衰退”对于专注于快速转换的营销人员具有价值。 对于那些希望专注于为其客户发挥转换作用的接触点的企业而言，该模型会考虑并重视所有渠道，但优先考虑那些直接促进转换的渠道。

基于位置归因模型

“U形”或“基于位置”属性是另一种有用的多点触控模型，它是对上面探讨的单点触控方法的明显改进。

该模型确实为所有接触点提供信用，但为每个第一个和最后一个渠道提供更多权重（40％）。其余20％的信用额度在旅途中分散在各个渠道中。

同样，“U形”模型具有相关性，但它无法准确地归功于旅途中的任何接触点，这可能在转换中具有比营销人员预期更大的一部分。 “U形”模型是长期客户旅行的有力候选对象。 该模型的工作原理是发现步骤和转换步骤对销售贡献最大，但并不完全忽视培育步骤之间所起的作用。在10个以上步骤的客户旅程中，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位置的模型。

数据驱动/定制渠道归因模型

“数据驱动”归因是另一种多点触控模式。但与目前为止我们讨论过的不同，它使用跨接触点的数据来消除任何猜测，并根据信息的表现将信用归因于渠道，而不是根据信息的位置。

顾名思义，“数据驱动”归属要求提供全面的数据和客户旅程的完整视图，以及有效分析和处理数据的方法。2016年，Forrester报告称，企业中所有数据中有73％未被使用。企业需要一个客户数据中台（CDP）来整合，组织，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，数据驱动的模型应该是任何营销团队的首选。

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