歸因最佳做法

為您的組織選擇正確的歸因模型取決於許多考量因素。 本文章探索方法及部分最佳實務：

探索性分析

此階段包括在最初了解客戶行為，並定義轉換量度。 根據轉換量度，類似資料摘要 (適用於原始資料) 或 Analysis Workspace 等工具有助於您了解

例如，如果 50% 的客戶在轉換前接觸 3 個管道，那麼在這 3 個管道中是否有任何互動？
您應該進行上層與下層漏斗分析，以擴大您的理解。

上層漏斗分析

上層漏斗分析管道用於建立品牌或產品知名度。例如，大多數電視廣告的目標是品牌知名度。 您可能會使用時間衰減歸因模型，因為人們會隨著時間逐漸淡忘電視廣告。

下層漏斗分析

在下層漏斗分析中，假設人們已經知道您的品牌且您想要轉換。使用電子郵件、推播通知或 Facebook 廣告。

以規則為基礎的歸因

此步驟的目的是驗證您的假設。

範例 1

假設您的假設為：「我的首次接觸管道對轉換的影響比上次接觸管道大。」

在這種情況下，您會使用反向J形歸因模型來測試此假設。 此模型將 60% 的功勞歸於首次接觸點。

範例 2

假設您的假設為： "在特定產業（例如旅遊業），歸因時段為60或90天，而不是30天，因為客戶在購買產品之前會深入研究一番。"

在這種情況下，您可能會將回顧期間改成 90 天。

使用演演算法歸因

如果您還沒有可以為您的所有問題提供滿意答案的歸因模型，您可以使用演算法歸因。由於很難驗證大量可能的假設及各種組合，演算法歸因使用內建演算法跨維度項目分配信用。

其他考量