如今，流量獲取成本攀升，精細化發展迫在眉睫。歸因的重要性愈加凸顯，但歸因分析的應用現狀并不明朗。尼爾森報告曾表示，每 4 個營銷人員中只有一個可以自信地將收入歸因于他們的數字化努力。

很多企業通過不同平臺、渠道、方式等的激活轉化會導致各種斷開連接的系統中出現孤立的數據，其歸因追溯與歸因準確性都會受到影響。但是，企業若要實現持續的良性增長，精準跟蹤投資回報率必不可少，因此，歸因分析問題的解決迫在眉睫。

企業歸因分析現狀

市場、營銷、運營人員往往與不確定性的焦慮相伴，而歸因的不確定性往往會衍生出更多焦慮和挑戰。比如，如果營銷人員無法向他們的領導展示他們的數字營銷背后的投資回報率，后續的預算申請與投放、渠道優化都將面臨阻礙。

在歸因過程中，單點觸摸歸因（如首次觸點歸因、末次觸點歸因）可能是最常用的模型，該方式將結果歸功于轉化的首次或最終接觸點。與之相比，多點觸摸式歸因（如線性歸因、位置歸因、時間衰減歸因）將更準確，該方法可根據經驗判斷每個接觸點在整個客戶旅程中影響轉化的可能性來分配不同的加權值。

但是，大多數企業即使使用一些標準歸因方法，也會帶來很多挑戰。“許多組織已經從單點觸摸歸因轉變為多點觸摸歸因模型，但如果沒有良好、干凈的數據集，仍會產生復雜的挑戰”，CaliberMind 首席執行官 Raviv Turner 曾表示。

基于用戶行為分析的歸因

近幾年，大數據和用戶行為分析已經取得了很大的進步，但許多人仍然難以將它們應用到企業的實踐中。主要因素有兩個：1.缺數據；2.用戶行為分析的過程中存在斷層（有些維度的行為不能找到或打通）。

神策分析支持通過全端數據采集，可連接整合孤立的平臺數據，建立完整、干凈的數據集，輔以全且細顆粒度的用戶行為數據，支持深入業務場景，完整還原用戶行為序列，了解不同因素間的關系（如收入、渠道等），從而定位整個客戶旅程中的接觸點，還原真實場景。

此外，神策分析?1.14 版本正式上線的歸因模型（詳情可戳：神策分析 1.14 版本上線，使用「歸因分析」量化目標貢獻占比）配合十大分析模型可下鉆分析用戶旅程中每個步驟對整體的影響，從源頭多維追蹤 ROI，科學量化各觸點的貢獻結果（詳情可戳：場景解析+計算邏輯 | 神策歸因分析如何量化目標貢獻占比？），從而總結提煉出高轉化路徑，輔助企業的產品改進和運營調優。

圖 神策分析的歸因分析界面

如此，企業通過產品、運營、市場、營銷的精細化效果追蹤與評估，可最優化資源分配實現投資回報率最大化。同時，還可幫助企業各個業務線工作的推進調優，促進企業由上到下的更好的決策，加速企業的發展。

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總結

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