“是什么導(dǎo)致顧客向你購買？”
這是一個簡單的問題，但你越深究就越難回答。
他們是看到在 Instagram 帖子或 Story、在谷歌上搜索你的產(chǎn)品、或打開促銷郵件后決定購買的嗎？
隨著你的業(yè)務(wù)規(guī)模擴大，這只會更加復(fù)雜化，因為要考慮到網(wǎng)站、社交媒體占比、網(wǎng)紅計劃、離線互動和其它接觸點。再加上過去10年消費者行為發(fā)生了多大變化。想想從起床到上床睡覺，你每天會接觸到多少不同的設(shè)備、應(yīng)用程序和網(wǎng)站。
在當(dāng)今世界，營銷歸因遠非完美，但你在客戶旅程中看到的越多，就能做出更好的決策，從選擇哪些渠道帶來你最好的顧客，到找出哪些渠道的互動能夠很好地配合等等。
何為營銷歸因？
為更好的歸因奠定基礎(chǔ)
營銷歸因模型類型
平臺間歸因差異
結(jié)論
營銷歸因的目標(biāo)是更清楚地了解在轉(zhuǎn)化過程中，顧客與品牌之間的所有不同互動和接觸點。
它讓你找出有助于轉(zhuǎn)化的渠道和特定活動，從而幫助你了解如何以及在哪投入你的資金和注意力。
雖然這在理論上聽起來很簡單，但在實踐中可能相當(dāng)復(fù)雜。
花時間想想你自己作為消費者的行為。
在iPhone、筆記本電腦和社交媒體出現(xiàn)之前，大多數(shù)人只有一種設(shè)備可以訪問互聯(lián)網(wǎng)：臺式電腦。營銷歸因相對簡單。
但現(xiàn)在，你需要考慮以下因素 ，這些因素可能會給你的營銷報告和歸因帶來重大漏洞：
我們生活在一個多設(shè)備世界。人們有時擁有不止一部智能手機、一臺筆記本電腦、一臺工作電腦、一臺家用電腦，甚至一臺智能家居設(shè)備。每一臺設(shè)備都可能作為你網(wǎng)站的獨立訪客出現(xiàn)，而實際上，它們都屬于同一名顧客。
世界對隱私和跟蹤越來越嚴(yán)格。設(shè)備和瀏覽器現(xiàn)在對于用戶信息和跟蹤的存儲更加嚴(yán)格了。隨著 GDPR 和隱私問題成為人們最關(guān)心的問題，消費者不得不逐漸選擇被在線跟蹤。
大多數(shù)歸因是基于點擊的。由于大多數(shù)歸因和報告是基于點擊行為和 UTM 跟蹤（我們將在下面概述）形成的，因此它忽略了瀏覽廣告或內(nèi)容而不是點擊它們的影響。
由于需要考慮跨設(shè)備、平臺和活動的在線和離線互動，營銷歸因變得越來越困難
但這并不是毫無希望。你可以使用一些特定手法來填補當(dāng)今歸因領(lǐng)域中的一些漏洞。
在我們討論歸因如何發(fā)揮作用或不同的營銷歸因模型前，我們需要澄清一件事：
你永遠無法完全準(zhǔn)確理解每個營銷接觸點是如何單獨影響每個客戶旅程的。所有的營銷歸因都只是現(xiàn)實世界的一個近似值。
你唯一可以爭取的準(zhǔn)確性是：
正確設(shè)置像素及轉(zhuǎn)化跟蹤（如 Facebook Pixel、Google 廣告轉(zhuǎn)化跟蹤，以及谷歌分析中的目標(biāo)/事件）
為 UTM 標(biāo)記和跟蹤創(chuàng)建一個一致的系統(tǒng) ，該系統(tǒng)優(yōu)先處理有關(guān)客戶旅程清晰、完整的數(shù)據(jù)
了解不同歸因模型的世界觀以及它們?nèi)绾斡绊懩愕臓I銷決策
讓我們從 UTM （Urchin Tracking Module, Urchin 跟蹤模塊）參數(shù)開始，它是一串以“?”或“&”開頭的標(biāo)簽，你可以在網(wǎng)址后面找到 （如 www.yourstore.com?utm_source=facebook&utm_medium=cpc）。
雖然 UTM 標(biāo)記可能聽起來和看起來都很陌生，但它是數(shù)字營銷中一個標(biāo)準(zhǔn)化的標(biāo)記系統(tǒng)。使用谷歌自己的活動網(wǎng)址生成器或 UTM.io 之類的 Chrome 擴展程序可以輕松創(chuàng)建標(biāo)記。
UTM 參數(shù)有五種標(biāo)準(zhǔn)類型，可用于描述分析工具的傳入流量，以便在 bucket 中對其進行分組、整理和分析。
你可以選擇何時以及如何使用它們，但要確保在 UTM 標(biāo)記和跟蹤方面保持一致：
活動來源（utm_source）描述放置鏈接的網(wǎng)站或主要來源（例如，如果我要在 Instagram 個人簡介中推廣我的商店鏈接，并且做大量社交媒體營銷，我可能會將其標(biāo)記為 utm_source=instagram）。
活動媒介（utm_medium）描述營銷活動（例如，如果我使用鏈接來跟蹤谷歌廣告活動的流量，我可以將其標(biāo)記為 utm_medium=cpc，這樣你就知道流量來自每次點擊付費廣告）。
活動名稱（utm_campaign）允許你識別正在運行的特定活動的流量，即使它來自同一來源（例如，針對品牌搜索活動，你可以使用 utm_campaign=branded%20search%20exact。空格會被編碼成 "%20"，以免破壞網(wǎng)址）。
如果你正在運行谷歌廣告活動，活動關(guān)鍵詞（utm_term）可用于跟蹤特定關(guān)鍵詞。
如果你正在進行廣告對比測試，活動內(nèi)容（utm_content）很有幫助。這種情況下，你可以跟蹤每個廣告，看看哪一個引流效果最好。
你也可以創(chuàng)建自己的自定義 UTM 參數(shù)，以便更精準(zhǔn)地了解如何儲存流量。你可以用“utm_season=fall”來跟蹤特定的周期性活動。
另外，你也可以使用任何 valuetrack 參數(shù)動態(tài)標(biāo)記不同的營銷活動設(shè)置或用戶屬性。例如，&utm_device={device} 將自動更改 {device} 以識別用戶正在用什么瀏覽器瀏覽你的網(wǎng)站。
下面是具體示例。如果我想通過定位無品牌關(guān)鍵字“冬季夾克”，來跟蹤谷歌廣告搜索活動中冬季夾克的流量和銷售額，那么我的帶有 UTM 跟蹤的網(wǎng)址可能是這樣的：
www.mystore.com?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=nonbranded
%20search%20winter%20jackets&utm_term=winter%20jackets
分解一下，每個參數(shù)都告訴我一些關(guān)于流量的信息：
來源：谷歌
媒介：CPC （每次點擊付費）
活動：無品牌搜索活動廣告冬季夾克
關(guān)鍵詞：競價關(guān)鍵詞“冬季夾克”
UTM 幫助你跟蹤指定來源的流量，以便你可以在更精細的層面上分析其表現(xiàn)如何，但前提是你必須牢記以下幾點：
UTM 是主觀的，由你 定義。雖然命名 UTM 有一些常見做法，但請使用對你有意義的做法。只要你保持一致，而且你的團隊很容易理解你使用的方法，一切應(yīng)該會運行良好。
UTM 參數(shù)區(qū)分大小寫?！皍tm_source=Facebook”和“utm_source=facebook”會在谷歌分析中展示為兩種不同來源。
保持參數(shù)記錄。創(chuàng)建一個一致的系統(tǒng)用于記錄你的 UTM 參數(shù)，這樣你和你的團隊就知道在使用什么，并且當(dāng)你看到它們時能夠理解其含義。
保持標(biāo)記一致。將任何新的團隊成員加入你的 UTM 系統(tǒng)中，并在使用之前仔細檢查你的 UTM。
測試最終網(wǎng)址。有時你的最終網(wǎng)址可能會崩潰。養(yǎng)成習(xí)慣，在花錢做廣告前仔細檢查你的登錄頁面，并對任何特殊字符進行編碼（你可以使用 URL Encoder）。
適當(dāng)使用網(wǎng)址縮短器。 UTM 參數(shù)會讓鏈接變得很長，讓人不想點擊。如果你為了跟蹤流量和銷售額公開展示你的鏈接，比如在社交媒體簡介甚至是在貿(mào)易展上展示，使用 bit.ly 之類的網(wǎng)址縮短器將其縮短。
恰當(dāng)?shù)?UTM 跟蹤是朝著正確方向邁出的一步，但是默認情況下，如果同一用戶在多個設(shè)備上訪問你的網(wǎng)站，每次“訪問”都將被視為單獨的用戶和“旅程”。
例如，如果用戶看到介紹某產(chǎn)品的 Instagram Story，他們可能會查看產(chǎn)品，但不會馬上購買。相反，他們可能會在回家路上用手機研究該產(chǎn)品，最終在睡前用筆記本電腦再次搜索，并通過谷歌購物廣告轉(zhuǎn)化。
要解決這個問題并對來自同一用戶的行為進行分組，你需要在谷歌分析中啟用用戶ID并集成你的 CRM。
谷歌分析中的用戶ID為每位用戶創(chuàng)建了獨一無二的非PII（非個人識別）ID，無論他們的數(shù)據(jù)從哪發(fā)送，都會包含在其中。你可以使用該ID統(tǒng)一每位顧客在不同設(shè)備，以及在線和離線接觸點的互動。
能夠?qū)⒖雌饋硐袷窃S多不同設(shè)備上的獨立用戶旅程轉(zhuǎn)變成同一用戶與你品牌之間的一系列互動，對于更清楚地描繪出顧客如何通過不同設(shè)備和活動與你互動至關(guān)重要。
有六種不同類型的營銷歸因模型供你選擇，具體取決于你的業(yè)務(wù)目標(biāo)以及你最看重漏斗的哪個部分：
最后點擊
首次點擊
線性
時間衰減
基于位置
算法（自定義）
不存在普通正確或錯誤的營銷歸因模型。
相反，重要的是了解每種模型的世界觀，以及哪些互動被賦予最大的權(quán)重和最少的權(quán)重。你甚至可以在不同歸因模型間進行切換，看看這會如何改變你對不同活動對轉(zhuǎn)化的影響的看法。
為了幫助你了解每種歸因模型，我們在下面進行了簡要介紹。請留意完全相同的客戶旅程如何根據(jù)我們使用的模型有不同的解釋。
最后點擊歸因是最普遍使用的模型，也是大多數(shù)營銷平臺的默認模型。當(dāng)你積極嘗試將流量轉(zhuǎn)化成顧客時，這種單向接觸模型很有用。
它將100%的轉(zhuǎn)化歸功于最后點擊的廣告和相應(yīng)的關(guān)鍵詞。因此，下層漏斗的活動如品牌搜索或重定向活動將被賦予更多價值，而品牌認知和上層漏斗活動可能得不到任何價值。
這種單向接觸歸因模型認為第一個接觸點最為重要，因為它在第一時間把顧客帶進你的漏斗而獲得100%的功勞。當(dāng)你把資金優(yōu)先投在建立流量和尋找新受眾的活動上時，這一模型很有用。
它將所有轉(zhuǎn)化歸功于獲得首次點擊的廣告或相應(yīng)的關(guān)鍵詞。因此，像再營銷等高價值的漏斗底層活動在這種模型中被忽略了，并可能導(dǎo)致對這方面努力的投入減少，從而降低你的整體轉(zhuǎn)化率和總收入。
線性歸因模型將轉(zhuǎn)化功勞平均分配給顧客購買路徑中的所有點擊。這是最簡單的多向接觸歸因形式。通過這種模型，你不會忽略任何互動。然而，它不能確切告訴你哪個渠道影響力最大。
時間衰減歸因模型與最后點擊類似。但是，它也將部分功勞歸于最后導(dǎo)致轉(zhuǎn)化的互動，將更多權(quán)重賦予更接近轉(zhuǎn)化時間的點擊。
基于位置（或稱為 U形）歸因?qū)⒐谄骄峙浣o首次和最后一次點擊，每種互動各獲得40%的權(quán)重。剩下的20%分散在其它點擊之間。
然而，此處的假設(shè)是首次和最后一次點擊是最有價值的互動，盡管中間可能有活動或接觸點也發(fā)揮了重要作用。
這種模型通常被稱為自定義歸因。當(dāng)你擁有足夠可用數(shù)據(jù)時，你可以讓機器學(xué)習(xí)來決定客戶旅程中哪些接觸點應(yīng)獲得最多功勞。
理論上來講，這是最佳模型，但它依賴于擁有足夠歷史數(shù)據(jù)，以便機器學(xué)習(xí)為不同接觸點分配權(quán)重。
如果你從事營銷的時間夠長，你會注意到對任何給定時間范圍，不同平臺可能會提供不同的轉(zhuǎn)化價值和功勞，這取決于你查看的報告。
當(dāng)你直接查看谷歌廣告、Facebook 廣告、谷歌分析甚至是你的 Shopify 報告時，你可能會注意到差異。那么什么應(yīng)該成為你的真實數(shù)據(jù)源呢？
從技術(shù)上講，它們都是“正確”的。它們只是對營銷的看法不同。以下是每個平臺的基本原理。
谷歌廣告只跟蹤谷歌廣告流量。它不會消除不同平臺上其它廣告活動的重復(fù)轉(zhuǎn)化，因為它“看”不到這些接觸點。相反，它會將任何在任一時間點接觸過谷歌活動的用戶計入其中，即使他們后來接觸 Facebook/Instagram、郵件、或直接訪問你的網(wǎng)站并轉(zhuǎn)化。
默認情況下，谷歌廣告歸因窗口設(shè)置使用最后點擊歸因顯示點擊你的廣告后30天內(nèi)的操作。
Facebook 廣告平臺只跟蹤 Facebook 廣告流量和互動（也包括 Facebook 擁有的 Instagram 等資產(chǎn)）。
它也不消除不同平臺上其它廣告活動的重復(fù)數(shù)據(jù)，并將在特定時間跨度內(nèi)任何看到或點擊 Facebook 廣告的用戶計入其中，即使他們后來與谷歌廣告活動或郵件互動，或是直接訪問你的網(wǎng)站并轉(zhuǎn)化。
Facebook 默認使用最后點擊歸因，歸因窗口分別為瀏覽廣告24小時內(nèi)和點擊廣告28天內(nèi)。
Facebook 廣告是唯一一個更詳盡的廣告平臺，它會將可能“看到”廣告（甚至沒有點擊它）并以另一種方式轉(zhuǎn)化的用戶計入其中。如果你相要更好的跨平臺結(jié)果對比，建議你將設(shè)置改為基于點擊。
谷歌分析和其它分析平臺會跟蹤不同付費和非付費渠道的點擊操作。通常，分析平臺可以配置為連接外部/脫機數(shù)據(jù)源、用戶ID和/或其它不直接屬于在線商店的網(wǎng)站。
谷歌分析提供數(shù)據(jù)導(dǎo)入功能，允許你從其它來源上傳數(shù)據(jù)，以便在谷歌分析中對其進行分析。添加額外數(shù)據(jù)來源和合并用戶ID是將大部分跨平臺顧客互動匯總在一個地方的最佳方式。
谷歌分析還會消除所有渠道的重復(fù)轉(zhuǎn)化，并歸功于轉(zhuǎn)化旅程中的最后接觸點，針對你網(wǎng)站的直接訪問除外。在這種情況下，它會歸功于最后一個非直接接觸點。
關(guān)于廣告服務(wù)器和基于曝光歸因
雖然大部分歸因都是基于點擊的，但基于曝光的歸因和報告也是可能的。
想想你自己的體驗。你會點擊所有引起你興趣的廣告嗎？即使你不這樣做，這些廣告仍會影響你未來的購買決策。
廣告服務(wù)器允許你在一個平臺上整合和消除所有重復(fù)的營銷數(shù)據(jù)，同時還允許你訪問曝光層面的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)讓你可以更清晰地看到顧客的購買途徑以及應(yīng)該投資哪些渠道。
例如，你可能看到你的搜索廣告在點擊層面出色的表現(xiàn)。然而，當(dāng)你查看曝光層面數(shù)據(jù)時，你會看到那些通過搜索轉(zhuǎn)化的實際上事先接觸了 YouTube 上的視頻，然后在谷歌上搜索你的產(chǎn)品。
谷歌營銷平臺是此類技術(shù)的例子之一，你可以通過它訪問搜索、視頻、展示廣告、Gmail贊助廣告和一些社交媒體平臺等渠道的曝光層面數(shù)據(jù)。
Shopify 會跟蹤不同付費和非付費渠道的點擊操作。Shopify 的分析將刪除所有渠道的重復(fù)轉(zhuǎn)化，并歸功于轉(zhuǎn)化旅程中的最后接觸點，即使是直接訪問你的商店。這是谷歌分析和 Shopify 之間默認歸因方式最大的區(qū)分。
了解歸因情況、其中的漏洞以及你可以采用的不同模型，是朝著更好的跟蹤、更清晰的顧客數(shù)據(jù)庫和做出更明智決策邁出良好的第一步。
雖然營銷歸因遠非完美，而且只會越來越難，但它可以提供關(guān)于顧客在購買途徑中如何以及在何處與你的品牌互動的寶貴見解。
插畫來自 Jarred Briggs
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