如今，流量獲取成本攀升，精細(xì)化發(fā)展迫在眉睫。歸因的重要性愈加凸顯，但歸因分析的應(yīng)用現(xiàn)狀并不明朗。尼爾森報(bào)告曾表示，每 4 個(gè)營銷人員中只有一個(gè)可以自信地將收入歸因于他們的數(shù)字化努力。

很多企業(yè)通過不同平臺、渠道、方式等的激活轉(zhuǎn)化會導(dǎo)致各種斷開連接的系統(tǒng)中出現(xiàn)孤立的數(shù)據(jù)，其歸因追溯與歸因準(zhǔn)確性都會受到影響。但是，企業(yè)若要實(shí)現(xiàn)持續(xù)的良性增長，精準(zhǔn)跟蹤投資回報(bào)率必不可少，因此，歸因分析問題的解決迫在眉睫。

企業(yè)歸因分析現(xiàn)狀

市場、營銷、運(yùn)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(zhàn)。比如，如果營銷人員無法向他們的領(lǐng)導(dǎo)展示他們的數(shù)字營銷背后的投資回報(bào)率，后續(xù)的預(yù)算申請與投放、渠道優(yōu)化都將面臨阻礙。

在歸因過程中，單點(diǎn)觸摸歸因（如首次觸點(diǎn)歸因、末次觸點(diǎn)歸因）可能是最常用的模型，該方式將結(jié)果歸功于轉(zhuǎn)化的首次或最終接觸點(diǎn)。與之相比，多點(diǎn)觸摸式歸因（如線性歸因、位置歸因、時(shí)間衰減歸因）將更準(zhǔn)確，該方法可根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷每個(gè)接觸點(diǎn)在整個(gè)客戶旅程中影響轉(zhuǎn)化的可能性來分配不同的加權(quán)值。

但是，大多數(shù)企業(yè)即使使用一些標(biāo)準(zhǔn)歸因方法，也會帶來很多挑戰(zhàn)。“許多組織已經(jīng)從單點(diǎn)觸摸歸因轉(zhuǎn)變?yōu)槎帱c(diǎn)觸摸歸因模型，但如果沒有良好、干凈的數(shù)據(jù)集，仍會產(chǎn)生復(fù)雜的挑戰(zhàn)”，CaliberMind 首席執(zhí)行官 Raviv Turner 曾表示。

基于用戶行為分析的歸因

近幾年，大數(shù)據(jù)和用戶行為分析已經(jīng)取得了很大的進(jìn)步，但許多人仍然難以將它們應(yīng)用到企業(yè)的實(shí)踐中。主要因素有兩個(gè)：1.缺數(shù)據(jù)；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(shù)據(jù)采集，可連接整合孤立的平臺數(shù)據(jù)，建立完整、干凈的數(shù)據(jù)集，輔以全且細(xì)顆粒度的用戶行為數(shù)據(jù)，支持深入業(yè)務(wù)場景，完整還原用戶行為序列，了解不同因素間的關(guān)系（如收入、渠道等），從而定位整個(gè)客戶旅程中的接觸點(diǎn)，還原真實(shí)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(biāo)貢獻(xiàn)占比）配合十大分析模型可下鉆分析用戶旅程中每個(gè)步驟對整體的影響，從源頭多維追蹤 ROI，科學(xué)量化各觸點(diǎn)的貢獻(xiàn)結(jié)果（詳情可戳：場景解析+計(jì)算邏輯 | 神策歸因分析如何量化目標(biāo)貢獻(xiàn)占比？），從而總結(jié)提煉出高轉(zhuǎn)化路徑，輔助企業(yè)的產(chǎn)品改進(jìn)和運(yùn)營調(diào)優(yōu)。

圖 神策分析的歸因分析界面

如此，企業(yè)通過產(chǎn)品、運(yùn)營、市場、營銷的精細(xì)化效果追蹤與評估，可最優(yōu)化資源分配實(shí)現(xiàn)投資回報(bào)率最大化。同時(shí)，還可幫助企業(yè)各個(gè)業(yè)務(wù)線工作的推進(jìn)調(diào)優(yōu)，促進(jìn)企業(yè)由上到下的更好的決策，加速企業(yè)的發(fā)展。

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總結(jié)

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