探索 Adobe Analytics 歸因面板和回顧期間的強大功能，更好地瞭解您的客戶歷程。

當我第一次想到歸因面板和 回顧期間 時，我立即聯想到了「時空旅行」的概念；當然，我也想到了我們對許多類似新工具的典型反應，那就是乾脆不去嘗試使用，因為它們看起來太複雜了。

老實說，看看這些選項、開關、面板、讀數器和旋鈕就知道了。說真的，讓我們來談談那些複雜的閃燈、軟管和儀錶……等一下！現在不是討論時間機器的時候，我們沒有時間......對吧？

我承認，歸因面板 是一個相當複雜的工具；然而，作為分析師，我們日復一日的典型工作就是使用我們最喜歡的另一個高度複雜的工具，來看看過去發生了什麼。該工具名為 Adobe Analytics！所以，是的，為了回答我們這個非常相關的問題，我相信這兩點說明我們有足夠的時間。

因此，我們為什麼要讓小小的恐懼阻礙我們使用如此神奇、複雜和強大的工具呢？它可是能讓我們每天都能 回顧 過去的哦！

畢竟，這是時空旅行，各位！！我們就喜歡這種東西。對不對？！

那麼，我們還在等什麼呢？是一輛閃亮的金屬汽車、一個警用箱，還是一個用舊雨傘的電線做天線的老式電話亭出現在我們家門口？

不！我們有更好的東西，讓我們係好安全帶，抓緊！

嗯......你懂的。

既然我們都對時空旅行感到興奮，那就讓我們深吸一口氣，退後一點，確定 歸因面板 的 真正 含義，並將其分解一下：

圖 1 - 數字與下面的文字內嵌顯示

在 歸因 過程中，只需考慮事件/行為可能是由一個人、幾個人或一段時間內任何數量的不同事件中的一個引起的。

據 Adobe 稱，歸因 功能使分析師能夠自訂 維度 項目如何獲得 成功事件 的積分。

事實上，任何特定的客戶歷程都很少是真正線性的，可預測的更是少之又少。此外，每位客戶都以自己的步調前進，常常會流連往返、停滯不動、退出，或以其他非線性行為進行互動。這些非機械性的行為使得我們很難或實際上不可能掌握行銷活動在客戶歷程中的影響，也會阻礙我們將多個數據管道聯繫在一起的努力。

沒錯，就是這樣的。把您的「多米諾骨牌」類比留在門口，打開您的思維，去思考更多類似蝴蝶效應和弦理論的概念 — 但就像其他任何事情一樣，我們需要從一些基礎知識開始。

歸因模型

當我們使用 歸因面板 時，我們可能會開始觀察到幾種不同的情況。例如，歸因模型 向我們展示了我們的 轉化率（即❶  成功量度）如何在任何給定組中的 點擊率 中分佈。

簡單地說，如果有 10 個人 按了一個 大紅按鈕 跨進了一扇門，我們的 歸因模型 就會告訴我們，這 10 個人 中哪些人按了這個按鈕，我們應該給他們記「功勞」，或者更確切地說，我們想給他們記 多少「功勞」。

記住這一點，下面我們舉例說明 ❸  歸因模型 可能會對這 10 個人 產生哪些影響：

• 第一次接觸：這種模式與聽起來一樣，100% 的功勞 歸於 第一個 進門的人。行銷人員更傾向於將這種方法用於 社交媒體 或 展示 等策略；不過，它也是一種很好的策略，經常用於提高現場產品推薦的效果。

• 最後一次接觸：這一招的效果也和聽起來一樣，但它將 100% 的功勞 歸於最後一個進門的人。這種模式通常用於分析 自然（有機）搜尋 和其他 短期 行銷週期活動。

• 線性：這種模式給每個進門的人都分配同等的功勞。

• U 形：這種方法將 40% 的功勞分配給 第一個 進門的人，將 20% 的功勞分配給 中間的每個人，然後將 40% 的功勞分配給 最後一個 進門的人。這種模式最常用於 轉化/銷售週期較長、沿途包含 多個接觸點 的情況。在這種情況下，您的目標主要是突出促成客戶轉化的 第一個 和 最後一個 行銷策略。

• J 形 和 反向 J：

  • 想想 U 形 模式，但這種模式是將 60% 的功勞分配給 最後一個 進門的人，20% 分配給 第一個 進門的人，然後將剩下的 20% 分 給中間的 其他人。  反向J  恰恰相反。

    這樣做的目的是將大部分重點放在行銷活動的 開始 或 結束 處；但是，您仍然希望將一定的功勞歸於另一端的貢獻項目，同時也要感謝一路上的「小人物」。

• 時間衰減：現在，如果我不與大家分享這一點，那就太失職了。隨著時間的推移，這個模型的半衰期會以指數形式衰減！在這種情況下，該模型半衰期的 預設 參數為 7 天。其工作原理是，根據 最初接觸點之後的時間 和客戶轉化的時間，為每個 行銷通道加權。

  時間衰減 和 U 形歸因模型 通常都用於衡量較長期的行銷活動，但正如您所看到的，它們的目的略有不同，這取決於它們最終如何 權衡 結果的價值。

• 自訂：您可以選擇誰將獲得功勞。這是您的行銷活動！

有關這些及其他歸因模型的更多資訊，請按一下此處

為了增加趣味性，讓我們來談談時光倒流！

回顧期間

現在，是時候讓您的思維更上一層樓了。這就是我們在分析中加入時空旅行元素的地方 — 我們還是從最基本的開始。

Adobe 將 ❹  回顧期間 定義為「轉化要納入接觸點時需要回顧的時間量」。會將較多功勞給予第一次互動的歸因模型，會在不同回顧期間中顯示出較大的落差。

換句話說，回顧期間 決定了考慮 轉化 的時間段，並為歸因分析提供了 背景。  Adobe Analytics  提供三種型別  回顧期間：

• 造訪回顧期間：回溯 造訪 開始時發生的轉化，深入瞭解轉化前的即時互動。

  請記住，這通常是最短的 回顧期間。

• 訪客回顧期間：在所選 日期範圍 內，查看截至當月 1 日的所有 造訪，從而更全面地瞭解客戶的互動情況，並協助識別隨時間變化的模式。

• 自訂回顧期間： 可讓您將 歸因期間 擴展至報告 日期範圍 以外，最多 90 天。它可以 靈活 捕捉所選 日期範圍之外 的接觸點，確保進行全面分析。

透過調整給定的 回顧期間，分析師可以檢查一個或多個接觸點在特定時間框架內的影響，並更深入地瞭解不同持續時間對歸因結果的影響。

將一切整合在一起

那麼，作為分析師，這一切對我們意味著什麼呢？

歸因面板 和 回顧期間 讓我們能夠超越平凡的表層數據，深入瞭解客戶歷程。透過瞭解哪些接觸點對 轉化率 的影響最大，我們就能對行銷策略做出明智的決策，並更有效地分配資源。

請記住，在選擇了 歸因模型 和 回顧期間 後，您還可以透過使用 ❺  區段 或任何其他元件對數據進行篩選，從而進一步處理您的數據。此外，面板渲染完成後，您還可以使用傳統工作區的所有功能。

終於付諸實踐

現在您已經掌握了這些概念，想像一下，您正在開展一項行銷活動，並試圖確定哪個通道對推動轉化 最有效。在 歸因面板 的幫助下，您不僅可以看到 最後一次接觸，還可以看到 第一次接觸、同一次接觸 以及您選擇的任何其他 模型，從而確定哪些 通道 在推動 轉化 方面 最有效。然後，只需使用您選擇的 回顧期間，就可以利用這些資訊來 最佳化 您的行銷活動並提高整體績效！

既然您已經瞭解了它的功能，就不要被歸因面板看似複雜的功能所迷惑或嚇倒。  面對現實.  擁抱  it.  瞭解  it.
但最重要的是 ，要善加利用。歸因面板 和 回顧期間 是深入瞭解客戶及其品牌之旅的關鍵。

現在，我們可以滿懷信心地「穿越回去」，利用我們值得信賴的時光機（又名 Adobe Analytics）的強大功能，做出數據推動型決策。