您需要了解的有關多點觸控歸因的所有信息

隨著平均購買過程變得越來越複雜，企業轉向多點觸控歸因來理解這一切。

在尋求優化不同活動時，進入市場的領導者需要有關關鍵方面的詳細信息，例如點擊的廣告、閱讀的博客和比較的評論。 多點觸控歸因在這裡發揮了重要作用。 它跟踪可記錄的客戶接觸點以進行客戶旅程分析，以幫助營銷人員做出最佳決策。

轉化事件可以是客戶註冊免費試用、預訂演示請求或進行實際購買——或全部，因為一些多點觸控歸因工具允許按管道階段進行歸因。

多點觸控歸因建模適用於從買家旅程中的接觸點收集的數據。 營銷人員可以使用它來確定轉化應歸因於的營銷渠道或活動，並使用不同的多點觸控模型進行操作。

不同的多點觸控模型以不同的方式授權接觸點以適應特定的業務模型。 這使營銷人員能夠優化他們的工作並更有效地獲得新客戶。

多渠道與多點觸控歸因

多渠道歸因 (MCA) 和多點觸控歸因通常可以互換使用，但在分析級別上有所不同。 多點觸控歸因歸因於從廣告活動和博客文章到電子郵件節奏的每一次接觸。 多渠道歸因信用僅基於所接觸的渠道，例如付費、自然、電子郵件和社交。

對於營銷人員來說，這兩者之間的差異與接觸點分析的水平有關。 多渠道歸因提供了渠道整體表現的高級視圖。 相比之下，多點觸控歸因有助於優化各個級別的性能。

MTA 與單次、第一次和最後一次接觸歸因有何不同？

企業經常在其 CRM 或營銷自動化平台上使用單點歸因。 單點接觸、首次接觸和最後接觸歸因都提供了對幫助獲取或轉化潛在客戶的接觸點的洞察。

那麼多點觸控歸因與這些模型有何不同呢？

單點觸摸模型僅計算購買過程中的一次觸摸，通常是第一次或最後一次，分別稱為首次觸摸和最後一次觸摸歸因。 介於兩者之間的任何內容均不計入轉化次數。

另一方面，多點觸摸歸因模型將所有觸摸歸功於並根據所選模型進行分配。 這裡有一個簡單的例子來說明與多點觸摸歸因建模相比，首次觸摸和最後一次觸摸之間的區別。

在轉換之前，客戶在請求演示之前會經曆三個營銷接觸點：Google Ads 點擊、LinkedIn 對話廣告和 G2 產品比較廣告。 首次接觸歸因僅歸功於 Google Ads，最後一次接觸 G2 比較。 但是，多點觸控模型以某種方式將積分分配給所有三個。

這個比那個好嗎？ 好吧，有一些歸因總比沒有好，因為它可以為您提供有關您的上市活動如何執行的數據洞察。

簡而言之，雖然單點觸控模型很容易設置，並且可以讓收入領導者一睹轉化線索的接觸點，但它們只描繪了整體圖景的一小部分。

這種不連貫的概述使得很難對數據採取行動。 然後，您是否只關注最後接觸的廣告或頻道而忽略其他接觸點？ 多點觸控模型讓您更清楚地了解客戶旅程——哪些努力會影響交易，哪些不會。

為什麼多點觸控歸因很重要？

但為什麼這對上市團隊很重要？ 有兩個廣泛的原因：

1. 提供清晰的客戶旅程。 多點觸控歸因建模依賴於收集盡可能多的客戶旅程數據。 這反過來又提供了有關整個購買過程中客戶行為和活動的關鍵信息。 它有助於考慮關鍵指標，例如潛在客戶轉化所需的時間、在不同旅程階段花費的時間、與您的品牌的接觸點、消耗的內容等等。
2. 幫助衡量上市工作的績效。 在將功勞分配給轉化的接觸點後，歸因建模有助於了解哪些活動產生了渠道和收入。 這使營銷人員能夠了解要擴展、優化或完全停止的工作。 但是，您如何授權活動取決於您的多點觸控模型。

多點觸控歸因模型和方法

與只記一次觸摸的單點觸控模型不同，多點觸控模型以不同的方式分配功勞。

MTA 可讓您根據需要選擇不同的型號。 例如，在 U 形模型中，您可能會為第一次和最後一次觸摸賦予更大的權重，而對中間的觸摸賦予更少的權重。 或者，您可以為線性模型中的所有接觸點分配相等的功勞。

您使用的歸因模型取決於您的業務模型和用戶洞察。 事實上，使用不止一種多點觸控歸因模型有助於做出更好的決策。 以下是最常見的多點觸控歸因模型。

線性模型

線性模型是多點觸控歸因模型中最簡單的，因為它在轉化前將功勞平均分配給所有觸控。 如果客戶在轉化事件之前有四個接觸點，則每個點都會獲得 25% 的功勞。

線性模型有助於避免在銷售漏斗中選擇更關鍵的接觸的任意過程，並給予他們同等的信任。 這也是它的主要局限。 當你專注於獲取時，你需要給第一次接觸更多的權重，這是線性模型做不到的。

U字型

U 型歸因模型跟踪每個接觸點，但將 40% 分配給匿名的首次接觸，將 40% 分配給潛在客戶轉化。 其餘的接觸點被分成 20%。 U 型模型強調導致獲取和轉換的聯繫。

W字型

與 U 型模型一樣，W 型模型強調第一次接觸、潛在客戶轉化接觸和機會創造接觸點。 這三個接觸點各佔 30%，最後 10% 平均分配給其餘接觸點。

W 型歸因模型的主要好處是突出了客戶旅程中排名前三的營銷歸因轉換。 然而，這種增加的複雜性會使建模更加難以建立，尤其是在跟踪不足以識別這些觸摸的情況下。

時間衰減模型

時間衰減歸因模型更重視最接近轉化的接觸點。 轉化事件越接近，這些接觸點對轉化的影響就越大。

時間衰減優先考慮推動轉化的接觸，而不是位於漏斗頂部的接觸。 這對於銷售週期較長的企業尤其有用。 然而，時間衰減模型低估了漏斗頂部營銷工作的價值，這對於獲得新客戶至關重要。

全路徑模型

完整路徑模型涵蓋了客戶旅程中直到購買點的所有接觸點——而不僅僅是轉換事件。 因此，全路徑歸因建模提供了對客戶旅程中所有接觸點的準確、自始至終的概覽。 全路徑模型在所有其他模型中都獲得了信譽，但在整個銷售週期中都被拉長了。

全路徑建模與現有機會的 B2B 營銷最相關。 這給銷售團隊帶來了數據核對的額外挑戰。

Z字型

Z 形歸因是 B2B 獨有的，通常有四個主要接觸：第一個，潛在客戶創造 (MQL)，機會創造 (SQL) 和最後接觸。 每個獲得 22.5% 的信用，剩餘的 10% 在其餘接觸點之間平均分配。

Z 形歸因突出了營銷在 B2B 銷售週期中的四個關鍵管道轉換。 然而，建立一個跨越長 B2B 週期的完整路徑模型可能很困難。

定制模型

假設您想要定制解決方案。 在這種情況下，數據科學家可以構建一個最適合特定於您的購買過程的客戶旅程的歸因模型。 您可以決定哪些接觸點（以及相關的管道階段，如果有）獲得多少百分比的功勞。

定制模型是最難創建、維護和使用的資源密集型模型。 根據定義，每個定制模型都帶有固有的偏見，即您認為應該給予最高榮譽，即使這可能不是您的業務的最佳選擇。

如何實現多點觸控歸因

要實現多點觸控歸因，您只有兩種選擇：在內部構建歸因建模或購買現成的工具，每種工具各有利弊。

儘管 MTA 可以讓您準確地指定您收到的報告，但設置起來非常耗費資源和時間，尤其是對於開發團隊而言。 它佔用了其他關鍵業務任務的時間和資源。

通常，從頭開始構建多點觸控歸因工具會使大型企業或企業受益。 即便如此，您也不應該忽視現成的工具。 這些工具中的大多數都是高度可定制的，一旦捕獲和轉換後就可以訪問原始數據，從而使這些工具對所有企業都具有吸引力。

在內部定義項目或比較多點觸控歸因供應商時，請牢記多點觸控歸因的這三個關鍵方面。

1. 跟踪：您需要跟踪整個買家旅程的數據。 這包括駐留在所使用的每個工具中的數據，包括營銷自動化、廣告平台、CRM 等，以及在線行為跟踪。
2. 轉換和建模：接下來，您還需要處理此數據以確保其乾淨（連接、標準化和去重），以便您可以應用您想要或需要的歸因建模。
3. 可視化：最後，您需要一種體面的方式來操作和可視化數據。 您需要通過報告和圖表呈現這些易於消化和可操作的數據。

結合多點觸控歸因和營銷組合建模 (MMM)

多點觸控歸因並不是唯一可用於衡量性能的數據建模。 營銷人員長期以來一直使用營銷組合建模 (MMM) 來深入了解他們的努力。

使用回歸分析，將這四個項目（自變量）的數據與銷售額（因變量）作圖，以顯示每個項目對銷售額的關係（閱讀影響）。

MMM 通過使用聚合數據（包括離線和非數字廣告）可以包含更廣泛的數據。 然而，結果只會在更高的層次上受益，而不是隨著歸因的粒度而受益。

好消息是，使用這兩種方法並非不可想像。

多點觸控歸因的好處

多點觸控歸因對上市團隊有什麼好處？ 分析幾乎有無窮無盡的歸因用例。 但這裡有一些多點觸控歸因有助於解決的痛點：

• 將您的廣告支出與產生的收入和渠道聯繫起來。 當您知道哪些有效，哪些無效並確定不影響購買過程的渠道和活動時，您需要通過更好的定位、出價等以某種方式廢棄或調整它們。
• 繪製端到端的客戶旅程，以全面了解您的銷售週期。 多點觸控歸因收集所有可記錄觸控的數據，讓用戶更清楚地了解買家旅程中發生的事情。
• 使用相同的基準比較渠道和廣告系列的效果。 多點觸控歸因將銷售情報活動與銷售渠道和產生的收入聯繫起來，幫助比較從內容和廣告到銷售工作的不同活動。

• 確定從何處獲得優質線索。 MTA 將第一次接觸與管道下游的事件聯繫起來，並幫助跟踪獲取渠道在生成高質量潛在客戶方面的表現，即使在第一次轉化事件之後，這些潛在客戶也會繼續沿著管道傳遞。
• 刪除技術堆棧中的數據孤島。 多點觸控歸因還在數據級別提供了其他顯著優勢。 使用 MTA，您可以收集和處理來自上市技術堆棧的數據，並清理和集中這些數據，否則這些數據會孤立在每個工具中。

多點觸控歸因挑戰

與任何解決方案一樣，多點觸控歸因並非沒有挑戰。 由於許多原因，實施起來可能具有挑戰性：

• 多點觸控歸因需要數據，並且這些數據需要是乾淨的。 考慮從整個客戶旅程中收集數據並非易事； 您需要與工具和站點跟踪進行多次集成。 進一步的步驟包括數據清理、連接、標準化和重複數據刪除，以實現準確的數據建模。 具有自定義集成的現成工具在解決這個問題方面大有幫助，但這個過程仍然很漫長。
• 多點觸控歸因需要資源並了解如何最好地使用它。 雖然 MTA 數據可以強化長期持有的“直覺”，即哪些有效哪些無效，但事實恰恰相反。 它可以識別表現不佳的渠道和看似表現良好的活動。 團隊需要做好準備，並將數據的力量融入他們的決策中。
• 多點觸控歸因並不能概述購買決策中的每一個因素。 畢竟，這樣做幾乎是不可能的。 例如，買家的私人談話和“黑暗社交”的影響根本無法解釋。

出於這個原因，歸因洞察力是關於相關性而不是因果關係。 儘管數據驅動建模，但理解和執行它仍然是一門藝術。

您關心哪些接觸點？

總而言之，多點觸控歸因會跟踪並記錄客戶旅程中所有可記錄的觸控。 這有助於組織擺脫單點歸因或無歸因分析的狹隘細節。

然後，企業可以選擇最適合其獨特的上市設置的模型。 然而，這並非沒有挑戰。 設置正確的多點觸控歸因模型需要時間來實施和在技術上進行操作部署。

不過，您不能破壞 MTA 的價值。 它提供了有關客戶旅程的前所未有的信息，顯示了有效和無效的活動，以及需要擴展或丟棄的內容。

借助各種現成的多點觸控歸因工具，您可以比以往更輕鬆地開始多點觸控歸因之旅。