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易贸极客湾:五种归因模型,应该选择哪种?

7769
2020-03-31 23:53
2020-03-31 23:53
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小易说

在互联网海外广告行业,随着消费者能接触的渠道、设备越来越多,我们每天都会面临大量的数据以及用户复杂的消费行为路径,使得营销分析也变得越来越复杂。这就需要归因模型来帮助判断渠道价值,优化渠道组合和资源分配。
营销归因模型有助于判断渠道的价值。一个有效的归因模型,能够告诉我们:哪些渠道能赚钱,哪些渠道能促进业务增长,哪些渠道有助于转化。一个细微的渠道差异,或许就能帮助企业在市场竞争中胜出。
那么接下来,小易带大家简单认识一下Google Ads帐户中的五种基础归因模型。

五种常见的归因模型

1

最终点击归因模型

将转化功劳全部归于客户最后点击的那个广告和相应的关键字,即最后一次点击的渠道获得100%的功劳,这是最简单、直接,也是应用最为广泛的归因模型。


     优点

这是最容易测量的归因模型,在分析方面不容易发生错误。由于大部分追踪的cookie存活期只有30-90天,对于顾客的行为路径、周期比较长的场景,在做归因分析的时候可能就会发生数据的丢失,而对于末次互动模型,这个数据跟踪周期就不是那么特别重要了。


     缺点

这种模型也存在比较明显的弊端,比如客户是从收藏夹进入商品详情页然后购买,按照最终点击归因模型就会把100%的功劳都归功于收藏夹(直接流量)。
但是,真实的用户行为路径更接近于产生兴趣、信任、购买意向、信息对比等各种环节,这些都是其他渠道的功劳,在这个模型中则无法统计进来,而末次渠道的功劳评估会被大幅高估。


     此归因模型适用于

转化路径少、周期短的业务,或者就是起临门一脚作用的广告,为了吸引客户购买,点击直接落地到商品详情页。

2

首次点击归因模型

将转化功劳全部归于客户首次点击的那个广告和相应的关键字,即首次点击的渠道获得100%的功劳。该归因模型更加强调的是驱动用户认知的、位于转化漏斗最顶端的渠道。


     优点

是一种容易实施的单触点模型。


     缺点

受限于数据跟踪周期,对于用户路径长、周期长的用户行为可能无法采集真正的首次互动。
比如:网站cookie存活30天,但第一次互动到转化的周期是31天,成交权重就没有归因到真正的首次互动渠道。


     此归因模型适用于

品牌没有知名度的公司,关注能给他们带来客户的最初的渠道,对于扩展市场很有帮助的渠道。首次点击和最终点击模型,事实上都是单渠道归因模型。

3

线性归因模型

将促成转化的功劳平均分配给转化路径上的所有点击,即平等对待转化路径上的所有渠道,分配相等的权重。

线性归因是多触点归因模型中的一种,也是最简单的一种,它将功劳平均分配给用户路径中的每一个触点。


     优点

它是一个多触点归因模型,可以将功劳划分给转化漏斗中每个不同阶段的营销渠道。另外,计算方法比较简单,计算过程中的价值系数调整也比较方便。


     缺点

线性平均划分的方法很明显不适用于某些渠道价值特别突出的业务。
比如,一个客户在线下某处看到了广告,回家后再用Google进行搜索,连续三天都通过Google进入了官网(真实用户场景也许就是用户懒得记录或者收藏官网地址),并于第四天成交。那么按照线性归因模型,Google会分配到75%的权重,而线下某处的广告得到了25%的权重,这很显然并没有给到线下广告足够的权重。


    此归因模型适用于

企业期望在整个销售周期内保持与客户的联系,并维持品牌认知度的公司。在这种情况下,各个渠道在客户的考虑过程中,都起到相同的促进作用。

4

时间衰减归因模型

该归因模型认为:渠道距离转化的时间越短,对转化的影响越大。即对于路径上的渠道,距离转化的时间越短的渠道,可以获得越多的功劳权重。

点击越接近转化发生时间,分配的功劳就越多。点击每相隔7天,所分配的功劳就会相差一半。换言之,转化发生 8 天前的点击所获功劳是转化发生 1 天前的点击所获功劳的一半。即与转化当天相比,转化前7天的渠道,能分配50%权重,前14天的渠道分25%的权重,以此类推。如果成交周期过长,该归因模型对前面的渠道相当不友好,无法分配一个合理的权重。


     优点

相比线性归因模型的平均分权重的方式,时间衰减归因模型让不同渠道得到了不同的权重分配,当然前提是基于“触点离转化越近,对转化影响力就越大”的前提是准确的情况下,这种模型是相对较合理的。


     缺点

这种假设的问题就在于,漏斗顶部的营销渠道永远不会得到一个公平的分数,因为它们总是距离转化最远的那个。


    此归因模型适用于

客户决策周期短、销售周期短的情况。例如,做短期的促销,就打了两天的广告,那么这两天的广告理应获得较高的权重。

5

根据位置归因模型

该归因模型也称作U型归因模型,它其实是混合使用了首次点击归因模型和最终点击归因模型的结果。

此归因模型也是一种多触点归因模型,实质上是一种重视最初带来线索和最终促成成交渠道的模型,它为客户首次点击的广告和相应关键字以及最后点击的广告和相应关键字分别分配 40% 的功劳,将其余 20% 的功劳平均分配给转化路径上的其他点击。另外也可根据实际情况,调整最终点击和首次点击的权重比例。


     缺点

不会考虑线索转化之后的触点的营销效果。该缺点也使得此归因模型成为销售线索报告或者只有销售线索阶段目标的营销组织的理想归因模型。


    此归因模型适用于

十分重视线索来源和促成销售渠道的公司。

如何选择更适合自己的归因模型

了解了五种归因模型的优缺点和适用情况之后,那我们应该如何选择合适的归因模型呢?

在选择用何种归因模型之前,我们首先应该考虑清楚本公司的业务模式。
如果是新品牌、新产品推广,企业应该给予能给我们带来更多新用户的渠道足够的权重,那么我们应该选择首次点击归因模型;
如果是投放了单一的竞价渠道,那么我们应该选取最终点击归因模型;

如果公司很在乎线索来源和促成销售渠道,那么我们应该选择根据位置归因模型,等等。

结  语

总的来说,没有“万金油”式可以满足所有场景需求的归因模型,任何模型都存在它的局限性和不足之处。由于报告的使用者不同,需求不同,对转化的不同渠道的价值定义也不同。

我们需要根据不同的需求和不同的使用场景,去选择适合的归因模型。如何有效地结合客观数据与主观推测,是用好归因模型的重要能力前提哦~

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