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多点触控归因:它是什么以及如何使用它

买家的旅程跨越了许多设备和接触点,然后才产生转化。为了优化营销活动,创造更个性化的消费者体验,营销人员需要了解消费者接触到哪些接触点和信息,从而导致了积极的行动。

目标是了解在哪里分配您的营销花费.当营销人员能够理解某些触点在转换过程中所扮演的角色时,他们便能够在未来更有效地将资金投入到类似的触点上媒体计划从无效渠道分流资金。

什么是多点触控归因?

多点触控归因是一种营销测量方法,它可以考虑客户旅程中的所有触点,并为每个渠道指定一定数量的信用,这样营销人员就可以看到每个触点在推动转换方面的价值。

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例如,假设一位消费者正在考虑购买一双新鞋。在做了一些调查之后,他们被耐克的广告瞄准了。首先,他们会忽略展示广告。接下来,他们会在Instagram上看到一个原生广告,吸引他们的注意力,并将他们带回耐克网站。最后,他们会通过电子邮件获得带有折扣码的促销优惠,促使他们进行购买。

每一个广告都代表着买家旅程中的一个触点。多点触控归因允许营销人员查看原生广告和电子邮件活动,并将销售归功于这些努力。然后他们也会注意到展示广告是无效的,并改变这种策略。

营销人员可以依赖多种多触控归因模型来观察用户级别的数据,例如用户级别的事件(点击、印象)对最终目标的影响。每种模式的广告效果都不同。

多点触控与首次触控与最后一次触控的区别

理解多点触控归因的最简单方法之一就是理解它不是什么。让我们来看看MTA与其他归因模式(包括第一次接触和最后一次接触归因)的对比:

第一触摸归因vs.多点触摸归因

第一次接触归因模型在转换前给予与之交互的第一个营销接触点全部销售信用。一些营销人员会利用这一点来展示他们的顶级营销材料如何产生最初的意识,最终导致销售。

例如,如果你在付费搜索上购买了一个按点击付费的广告,这个触点将获得所有的信任,即使客户通过数十或数百个不同的触点与你的业务进行交互。这意味着您的产品页面、电视广告、活动,甚至您组织中的销售人员都不会因为任何形式的转换而获得信任。


虽然第一次接触归因确实有助于营销人员了解在顾客旅程的开始阶段哪些触点是有效的,但它并不关心顾客旅程的中间或结束阶段。因此,初次接触归因通常只用于小众情境。

初次接触属性模型

最后触控归因vs.多点触控归因

这种模式将全部销售归功于转换前与之交互的最后一个营销接触点。最后一步归因通常被营销人员用于纯粹关注推动转化率的因素,而不是关注意识或培养。

想象一下,一个消费者点击了您产品的付费广告,阅读了产品页面,并在一周的时间内观看了几个电视广告。然而,直到他们在去商场的路上看到一个令人印象深刻的广告牌,他们才决定购买你们的产品。在这种模式下,广告牌会得到所有的赞誉——但当你看到买家的整个旅程时,很明显,广告牌只是建立在你之前的互动之上。

最后触碰归因比第一次触碰归因更常被使用,但它会成为许多错误的受害者同样的陷阱。那你的第一个接触点呢?中间的所有触点呢?不幸的是,在最后接触属性模式下,所有其他接触点都与销售无关。

最后触摸归因模型

多点触控属性的好处

多点触控归因模式对营销人员来说已经变得非常重要,尤其是那些想要衡量数字营销活动影响的营销人员。这是因为与传统的聚合方法(如媒体混合建模)相比,它们提供了更细粒度的、个人级别的视图。

多点触控归因的最大好处之一是,它提供了整个触点成功的可见性客户的旅程.这一点至关重要,因为消费者越来越善于避开营销信息。营销人员必须使用数据驱动营销定制他们的消息,在正确的时间通过正确的渠道与消费者见面。多点触控属性提供的细粒度数据实现了这一点,帮助营销人员识别不同渠道的受众,并确定这些用户的特定营销需求。

除了帮助营销人员改善消费者体验,多点触控归因还可以帮助营销人员实现更高的目标营销投资回报率对于他们的营销投资,说明什么地方的花费最有效,什么地方的花费最无效。这也有助于缩短销售周期,通过更少但更有影响力的营销信息吸引消费者。

需要注意的是,并非所有属性模型都是多点触控的。多点触控仅指评估和权衡多个触点影响的模型。例如,第一次触摸和最后一次触摸模型是单次触摸归因的形式。这是因为它们只考虑在转换前遇到的第一个或最后一个接触点,而不是整个销售周期中接触的每个接触点。

多点触控属性模型的类型

有几种流行的多点触控归因模型可以在转换前观察每个接触点。这些车型之间的关键区别在于,它们赋予客户旅程中每个接触点多少销售信用。营销团队既可以采用这些模型,也可以使用它们创建自己的定制模型。让我们仔细看看。

线性多点触控归因模型

线性归因让每个接触点在整个购买过程中都有相同的信用额度来推动销售。虽然这种类型的归因考虑了买家旅程中的每个接触点,但它平均地评估了每个接触点的价值。

例如,如果客户浏览了耐克的原生广告和电子邮件,每个触点将获得50%的归因积分。然而,如果你添加了其他几个接触点——比如电视广告和运动员推特上的赞助推特——每个接触点现在都将被计入25%的归因积分。

事实上,消费者并不会受到每种触点的同等影响。消费者可能会看到99个耐克的广告,直到看到勒布朗·詹姆斯在推特上宣传他的新鞋系列时才会购买。在线性归因下,勒布朗只会获得约1%的功劳,尽管很明显他为这笔交易做出了相当大的贡献。

所以,尽管线性归因优于第一次或最后一次接触归因,但它还有很多需要改进的地方。虽然您在分析中没有忽略任何接触点,但您仍然无法更接近于理解哪个接触点具有最大的影响。

线性归因模型

u型多点触控归因模型

u型模型分别将40%归因于第一接触点和先导转换接触点。另外20%则分配给在此过程中遇到的额外接触点。这使您的团队能够很好地理解哪些接触点开启了客户旅程,以及哪些接触点导致了客户的转换。

如果你回头看看前面的例子,这将有助于让勒布朗获得他所应该获得的信任。现在,他将获得40%的转化率,而消费者看到的第一个电视广告将获得另外40%的转化率。所有其他的触点——如YouTube广告、展示广告等,将平均分配最后20%的信用。

这种类型的模型比线性归因模型要复杂一些,因为它知道并非每个接触点都是相等的。它更准确地反映了营销人员如何内在地重视接触点,因为它既重视开始也重视结束。然而,无论如何,它都不是完美的,因为它对客户旅程中间的处理方法非常简单。

u型归因模型

时间衰减多点触控归因模型

时间衰减模型给予消费者更接近转换的交互接触点更多的信任。这个模型主要关注漏斗底部的接触点,尽管它也给予漏斗顶部和中部的接触点一定的信任。

让我们再次回到耐克的例子,为了简单起见,假设客户只看到四个触点。在这种模式下,顾客看到的第一个电视广告只能得到5%的积分(第一个触点),而勒布朗的推特则可以得到一半的积分(最后一个触点)。如果顾客在访问勒布朗的推特之前看到了展示广告,那么该广告将获得25%的奖励,而之前的接触点只能获得20%的奖励。

该模型重视直接导致转换的接触点,而很少考虑基于意识的接触点。根据你的营销团队的理念,这种模式可能是合适的,也可能有点短视。转换对于维持你的业务是至关重要的,所以他们当然值得大量的信任。然而,如果客户没有接触到第一个接触点,他们会转换吗?因此,并不是每个营销团队都认为时间衰减模型是合适的。

时间衰减归因模型

w型多点触控属性模型

w型模型主要归功于第一次接触、领导创造和机会创造接触点,每一个都分配了大约30%的功劳。剩下的10%将分配给额外的业务。

例如,假设消费者的第一个接触点是耐克新系列鞋子的广告。那天,当他们浏览互联网时,他们看到了几个广告,这让他们想仔细看看耐克提供的鞋子。因此,他们访问了耐克的网站,找到了鞋子的生产线,并注册了他们的邮件列表,以获得更新的新增加的生产线-这代表了“领先创造”。然而,顾客没有购买就离开了。

后来,他们在查看电子邮件时,收到了耐克(Nike)及时发来的宣传邮件,上面显示了知名运动员喜欢哪双鞋。在那封邮件中,他们看到莱昂内尔·梅西穿一双耐克看起来特别帅,所以他们点击了耐克在线商店的链接,购买了这双鞋。这封邮件创造了机会,并获得了30%的功劳。

展示广告、Instagram赞助广告等任何触点都必须分享最后10%的功劳。当“机会创造”阶段发生时,这种模式是一个很好的选择。然而,对买家的旅程进行整齐的分类并不总是那么容易,所以这种模式并非没有缺陷。

w型归因模型

全路径多点触摸属性模型

全路径是一个高度技术性和复杂的模型。它遵循与w型模型相似的顺序,但包含了一个额外的触点——客户创建触点,它描述了您的团队意识到客户成为合格的客户的时刻。在这种模式下,22.5%的功劳归于第一次接触、领导创造、机会创造和最终客户接近接触点,10%归于其他接触点。

这种类型的多点触控归因在B2B领域中非常常见,或者在需要大量考虑客户的购买中——例如汽车行业。所以,让我们把我们的例子集中在一组漂亮的轮子上,而不是一双漂亮的鞋子。

想象一下,一个消费者正在市场上购买一辆豪华汽车。他们第一次看到特斯拉的广告,是该公司Twitter上一条时髦的短推文,一位汽车发烧友转发了这条推文。在浏览了特斯拉的Twitter页面后,他们很快对该公司产生了兴趣,并在Twitter上关注了他们。这两个接触点分别代表第一个接触点和主要创造。

大约一周后,顾客看到一则广告,要求设计自己的特斯拉。只是为了好玩,他们设计了一辆特斯拉,但它的功能开始让他们不知所措。相反,他们决定安排一个虚拟咨询,让代表帮助他们设计最好的汽车。当他们安排咨询时,他们已经达到了“创造机会”的触点。最后,当他们与销售人员进行咨询时,他们说服销售人员定制一辆特斯拉Model S,配有各种各样的铃铛和口哨。一旦客户签署了他们的虚拟合同,他们就到达了最终的客户接近接触点。

在这种情况下,推特、推特页面和引导他们安排咨询的登陆页面,以及销售人员将分别获得22.5%的功劳。其他触点,如广告或设计一个特斯拉页面,将分配剩下的10%。如您所见,全路径归因建模提供了客户旅程的非常细粒度的视图。事实上,它的粒度太细了,可能不太适合专注于低介入购买的企业。

全路径归属模型

自定义多点触摸属性模型

组织创建一个自定义模型,允许他们根据自己的规则衡量每个接触点的重要性。这对于那些想要兼顾多个领域的营销人员来说是非常有帮助的。例如,也许他们喜欢全路径属性模型的粒度,但他们不喜欢它给予某些接触点的信任太少。

但是,请记住定制模型的设计可能很复杂,您需要高级的模型营销归因软件为了在第一时间定制你的归因策略。如果定制的归因模型听起来很适合您的组织,请准备好尝试不同类型的模型并研究它们的优缺点。

看看你在营销归因策略中可能存在的不足。

如何实现多点触摸归因

多点触控属性的设置很有挑战性。为您的业务需求选择最佳的模型已经很困难了,但日益复杂的客户旅程进一步加剧了这一困难。今天的用户在决定创建一个平台之前会跨越多个设备、渠道和平台,因此追踪他们是一件非常棘手的事情不断上升的隐私问题。

然而,这并不意味着你不应该开始——你越早开始,你就能越快地开始优化你的归因策略。希望部署多点触控归因模型的营销人员应该考虑以下步骤,以获得最有效的结果:

步骤1:确定模型和kpi

营销人员需要根据他们的组织目标来决定采用哪种归因模型。在选择模型时,应该考虑到销售周期的长度和活动的类型。在此基础上,营销人员必须选择kpi。这些将是指标以此来衡量成功或失败。使用MTA的营销人员通常试图提高ROI和用户体验,因此这些指标必须反映这对特定组织的意义。

步骤2:建立团队

接下来,营销团队必须与关键团队成员和利益相关者保持一致。这当然意味着要与有经验的营销分析师进行协调,还要预算利益相关者和创意团队,以便根据洞察优化信息传递。

步骤3:部署营销分析软件

当使用多个复杂的属性模型时,一个先进的分析软件有必要将数据规范化,并将其关联为易于理解的指标,从中可以得出见解。这个平台应该提供个人级别的、细粒度的数据,以及可能表明转换背后动机的其他洞见,例如品牌资产或有效的创意。

第四步:运用洞察力

一旦营销人员觉得他们已经完全了解了基于归因模型提供的数据,他们的活动是如何执行的,他们就可以实时应用这些洞察,开始纠正过程,使他们能够创造更定制的体验。

步骤5:继续优化和测试

这不应该是一次性的练习。相反,营销人员应该不断评估他们的MTA数据,以优化和测试活动。定期的优化和测试将使营销人员能够确定最佳策略和营销顺序,在正确的时间接触到他们的消费者。

何时使用多点触控归因

多点触控归因模式应该应用于基于数字支出的活动,如电子邮件或跨多个渠道和设备运行的在线付费广告,只要营销人员必须能够将个人与营销活动联系起来。来自MTA的见解也可以应用于自动化平台,用于诸如电子邮件部署等任务。

最后,MTA数据是所有优化和a /B测试工作的关键部分。这些数据将显示在哪个渠道和什么时间与消费者产生共鸣的信息,允许营销人员优化活动和信息,以满足这些需求。

多点触摸和多通道属性的区别

而多点触控和多通道归因通常可以互换使用,这两种模型之间有一些显著的区别。多渠道归因根据渠道(社交、付费、有机等)衡量归因信用。它不考虑具体的接触点、消息传递或顺序。多点触控归因更加细化,专注于特定的广告,包括广告在哪个频道运行,信息和交互顺序。

多点触摸归因的挑战

虽然多点触控归因模型比其他营销测量方法提供了更多的洞见,但它们并不完美。当营销人员致力于完善他们的归因测量时,他们面临着一些主要的挑战。

  • 缺乏离线指标

MTA主要用于雇佣数字营销平台,因为它测量消费者的行为(点击等)。这使得整合这些模型具有挑战性离线数据,例如电视或平面广告的曝光。然而,这些可能是消费者旅程的关键组成部分。

  • 数据争吵

这些模型都不能提供对客户旅程的完全可见性。因此,营销人员将不得不使用多个模型,然后将每个模型的数据关联起来,以获得最准确的见解。因此,模型的数据量和复杂性带来了挑战,许多市场分析师花更多时间以易于理解的方式聚合这些信息,而不是从中得出有意义的见解。使用多种归因模型的需求加剧了这一挑战。

  • 对外部因素的能见度有限

不像媒体组合建模MTA则关注用户层面的见解。如果不整合综合信息,营销人员就无法了解可能影响营销努力和转化的外部趋势,比如季节性。

多点触控归因模型是必要的,但其本身并不完整。这就是为什么营销人员必须雇佣统一营销测量.统一度量将MTA提供的个人层面数据与媒体组合建模的聚合数据相结合,以全面了解营销活动和趋势。

多点触控属性带来灵活性

随着市场的不断发展和消费者的期望适应新常态,灵活性将是营销团队的关键。多点触控归因通过允许营销人员更细粒度地了解在他们的计划中什么是有效的,什么是无效的,从而实现灵活性。通过对客户旅程中的每个接触点的完全可见性,团队可以为未来的营销活动做出知情的、数据驱动的决策。

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