归因最佳实践

为您的组织选择适合的归因模型取决于许多考虑因素。本文探讨了一种方法论和一些通用的最佳实践。

步骤 1：探索性分析

注意

此分析需要在您选择归因模型之前进行。

此阶段最初包括了解客户行为和定义转化量度。根据转化量度，数据馈送（针对原始数据）或 Analysis Workspace 等工具可以帮助您更好地理解：

  • 转化前接触不同营销渠道的客户数量
  • 这些行为的比例/分布

例如，如果 50% 的客户在转化前接触了 3 个渠道，这 3 个渠道之间有什么互动吗？然后，您可以进行漏斗上层和漏斗下层分析以扩展您的理解。

漏斗上层分析

上漏斗分析渠道用于提升品牌或产品知名度。 例如，大部分电视广告的目标是品牌意识。您可能使用“时间衰减”归因模型，因为随着时间的推移，人们会忘记您的电视广告。

漏斗下层分析

在漏斗较低的分析中，假设用户已经了解您的品牌并希望他们进行转化。 使用电子邮件、推送通知或Facebook广告。

步骤 2：基于规则的归因

此步骤的目的是验证您的假设。

示例 1

假设你的假设是：“与最近联系渠道相比，我的首次联系渠道对转化的影响更大。”

在这种情况下，您将使用 “逆J型”归因模型 来检验这个假设。 此模型将 60% 的点数分给第一个接触点。

示例 2

假设你的假设是：“在我们的行业（如旅游行业），归因时间范围是60天或90天，而不是30天，因为客户在购买产品之前会进行大量研究。”

在这种情况下，您会更改 回顾窗口 90天。

步骤 3：使用算法归因

如果您还没有一个归因模型来为所有问题提供令人满意的答案，则可以使用 算法归因. 由于很难验证大量可能的假设和组合，因此算法归因会使用内置算法来跨维度项目分配点数。

其他注意事项

  • 您可能需要使用数据科学家的服务，而不是仅仅依靠 Analysis Workspace。
  • 您可以依赖原始数据，就像在 Adobe 数据馈送中一样。
  • 例如，如果您需要考虑展示数据，则可考虑使用 Customer Journey Analytics。

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