良好的營銷依賴數據。或者更準確地說——它的解釋。使用現代分析軟體，我們可以確定哪些行銷行為可以引導潛在客戶採取所需的行為（轉換事件）。
行銷中的歸因模型是一組規則，用於確定各種行銷策略和管道如何影響訪客的轉換進度。
然而，隨著客戶旅程變得更加複雜並涉及多次“接觸”，標準行銷報告不再能講述全貌。
這就是行銷歸因發揮作用的時候。
什麼是行銷歸因？
行銷歸因（也稱為多接觸歸因、多通路歸因或跨通路歸因）衡量消費者旅程中所有接觸點對轉換的影響。
與單點接觸報告不同，行銷歸因模型對每個行銷元素給予認可——社群媒體廣告、現場橫幅、電子郵件連結點擊等。假設或低於標準的假設。
為了更好地理解這個概念，讓我們使用標準的單點觸控報告與行銷歸因模型來解釋相同的客戶旅程。
想像一下：Jammie 正在四處尋找以隱私為中心的網路分析解決方案。她在 Twitter 上看到了推薦，最終訪問了 Matomo 網站。在瀏覽了幾個產品頁面並檢查了與其他網路分析工具的比較後，她報名參加了一個網路研討會。參加一週後，Jammie 確信 Matomo 是適合她業務的工具，並直接造訪 Matomo 網站開始免費試用。
- 標準的單點觸控報告會將 100% 的轉換歸因於直接流量，這無法準確了解導致 Jammie 開始免費試用的多個接觸點。
- 行銷歸因報告將展示免費試用轉換涉及的所有管道——社交媒體、網站內容、網路研討會，然後是直接流量來源。
換句話說：行銷歸因可以幫助您了解潛在客戶如何透過銷售漏斗，以及哪些因素促使他們達到預期的結果。
歸因模型的類型
身為行銷人員，我們知道影響轉換的因素有很多——管道類型、時機、用戶在購買旅程中的階段等等。存在各種歸因模型來反映這種可變性。
首次互動歸因模型（也稱為首次接觸）將所有轉換歸功於第一個管道（例如，推薦連結），並且不報告用戶與您的公司進行的所有其他互動（例如，點擊時事通訊連結、與登陸頁面互動或瀏覽部落格活動）。
首次接觸有助於優化漏斗頂部並確定哪些管道可以帶來最佳銷售線索。但是，它沒有提供對說服用戶進行轉換的其他因素的任何深入了解。
最後互動歸因模型（也稱為最後接觸）將 100% 的功勞分配給轉換前的最後一個管道 – 無論是直接流量、付費廣告還是內部產品頁面。
此數據對於優化漏斗底部 (BoFU) 元素非常有用。但您無法了解輔助轉換—使用者在轉換之前進行的互動。
最後非直接歸因模型排除直接流量，並將 100% 的轉換功勞分配給使用者在轉換前與之互動的最後一個管道。例如，如果購物者三天後購買產品，社群媒體貼文將獲得 100% 的積分。
此模型更能說明銷售過程中涉及的其他管道。然而，您看到的只是倒退了一步，這對於銷售週期較長的公司來說可能還不夠。
線性歸因模型為所有追蹤接觸點之間的轉換分配同等的功勞。
例如，對於四個接觸點轉換（例如，有機訪問，然後是直接訪問，然後是社交訪問，然後是來自廣告活動的訪問和轉換），每個接觸點將獲得該單次轉換的25% 的積分。
這是許多工具支援的最簡單的行銷歸因建模技術。細微差別在於線性模型無法反映各種事件的真實影響。畢竟，向購物者介紹您的品牌的付費廣告和結帳頁面上的時效性折扣代碼可能比購物者瀏覽的部落格內容更有效。
基於位置的歸因模型將 40% 的功勞分配給第一個和最後一個接觸點，然後將剩餘的 20% 分配到第一個和最後一個接觸點之間。
這種歸因模型對於優化漏斗頂部和底部的轉換非常有用。但它並不能提供對中間的太多洞察，這可能會扭曲你的決策。例如，您可能會忽略購物者透過社群媒體貼文登陸，然後透過電子郵件重新參與，並在自然存取後繼續結帳的情況。如果沒有電子郵件行銷，這種銷售可能就不會發生。
時間衰減歸因模型根據交互作用的時間調整信用。轉換之前的接觸點獲得最高分數，而第一個接觸點的權重較小（例如，5%-5%-10%-15%-25%-30%）。
這種行銷歸因模型非常適合追蹤漏斗的底部，但它低估了品牌知名度活動或中期輔助轉換的影響。
為什麼使用行銷歸因建模
行銷歸因為您提供管道的全貌。借助所有 瑞典電話號碼數據 接觸點的準確數據，您可以採用有針對性的轉換率優化 (CRO) 策略來最大限度地提高每個行銷活動的影響力。
大多數行銷人員和分析師更喜歡使用行銷歸因模型——並且有一些充分的理由。
行銷歸因解決的問題
- 漏斗可見性。了解哪些策略在漏斗的頂部、中間和底部發揮重要作用，而不是事後猜測什麼有效或無效。
- 預算分配。將錢花在能帶來正向投資報酬率 (ROI) 的管道和策略上。
- 輔助轉換。了解不同的元素和接觸點如何累積地為最終目標（轉換事件）做出貢獻，以進行相應的最佳化。
- 通路細分。確定哪些資產可以推動最合格和最積極的潛在客戶大規模複製。
- 活動標竿管理。比較從聯盟行銷到社群媒體的不同行銷活動根據相同指標的表現。
如何開始行銷歸因
若要將行銷歸因納入您的分析設置，請按照以下步驟操作：
1. 定義您的行銷目標
行銷歸因可幫助您更了解是什麼導致人們在您 用於創建靈活平台的多個 wordpress 主題 的網站上進行轉換。但要抓住這一點，您需要先繪製標準購買旅程，其中包括一系列接觸點 – 例如，當潛在客戶對您的業務形成意見時。
接觸點包括：
- 現場互動（例如，閱讀部落格文章、瀏覽產品頁面、使用現場計算器等）
- 站外互動（例如，閱讀評論、點擊社交 利瓦集團公司 媒體連結、與廣告互動等）
將這些互動結合起來就構成了您的銷售漏斗——您為引導人們採取所需行動（也稱為轉換）而設定的指定路徑。
根據您的業務模式，您可以將以下任一項計為轉換：
- 購買
- 帳戶註冊
- 免費試用請求
- 聯絡表格提交
- 網上預約
- 示範通話請求
- 訂閱時事通訊
因此，您的首要任務是為您的業務建立一組轉換目標，並將它們新增為網路分析解決方案中的目標或轉換。然後集思廣益，討論不同的接觸點如何有助於實現這些目標。
具有行銷歸因功能的網路分析工具（例如 Matomo）可讓您透過追蹤事件來獲取接觸點的額外維度的資料。使用事件跟踪，您可以分析有多少人開始執行所需的操作（例如，在表單中輸入詳細資訊）但從未完成任務。透過這種方式，您可以快速識別漏斗中的「洩漏」接觸點並修復它們。
2. 選擇歸因模型
行銷模式具有固有的權衡。線性歸因模型並不總是代表每個管道的作用和重要性。基於位置的歸因模型強調最後一個和第一個管道的作用，同時削弱輔助轉換的重要性。相反，時間衰減模型淡化了與意識相關的活動所發揮的作用。
若要為您的業務選擇正確的歸因模型，請考慮您的目標。對您來說，了解最佳漏斗頂部管道以優化客戶獲取成本 (CAC) 是否更重要？或者您想最大限度地提高現場轉換率？
您的行業和平均週期長度也應該指導您的選擇。基於位置的模型最適合電子商務和 SaaS 業務，在這些業務中，CAC 和現場轉換率都發揮著重要作用。相反，製造公司或教育服務提供者將從時間衰減模型中受益更多，因為它更好地代表了漫長的銷售週期。
3. 收集和組織所有接觸點的數據
行銷歸因模型是基於可用的漏斗數據。因此，首先，您需要確定您擁有哪些資料來源以及如何最好地利用它們進行歸因建模。
您應該收集的資料類型：
- 一般網路分析資料：有關訪客現場操作的見解 – 造訪的頁面、點擊的連結、表單提交等。
- 目標（轉換）：報告不同類型資產的成功轉換。
- 使用者行為資料：一些工具還提供進階功能，例如熱圖、會話記錄和 A/B 測試。這些也為用戶行為提供了充足的數據，您可以使用這些數據來繪製和優化各種接觸點。