營(yíng)銷(xiāo)歸因：探索客戶購(gòu)買(mǎi)行為的關(guān)鍵

在2025年，“是什么導(dǎo)致客戶的購(gòu)買(mǎi)行為？”這一問(wèn)題隨著深入探究，會(huì)變得頗具難度。

消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)決策可能受到多種因素影響，比如看到Instagram帖子或Story，在Google上搜索產(chǎn)品，或是打開(kāi)促銷(xiāo)電子郵件等。隨著網(wǎng)站、社交媒體、離線互動(dòng)等多種因素的發(fā)展，事情變得愈加復(fù)雜。在當(dāng)下的環(huán)境中，營(yíng)銷(xiāo)歸因并非盡善盡美，但在整個(gè)客戶瀏覽過(guò)程中了解得越多，就能做出更好的決策，比如從哪些渠道能吸引到最佳客戶，哪些渠道互動(dòng)能夠協(xié)同發(fā)揮良好作用等。

那么，什么是營(yíng)銷(xiāo)歸因呢？營(yíng)銷(xiāo)歸因的目的是更清晰地理解客戶在轉(zhuǎn)化路徑上與品牌的各種不同交互作用和接觸點(diǎn)。它能讓商家明白促成轉(zhuǎn)化的渠道和特定廣告，以便進(jìn)行投資和投入。不過(guò)，雖說(shuō)理論上聽(tīng)起來(lái)簡(jiǎn)單，但實(shí)際操作中可能相當(dāng)復(fù)雜。

為何營(yíng)銷(xiāo)歸因越來(lái)越難呢？我們不妨花些時(shí)間思考一下自己作為消費(fèi)者的行為。如果大家還記得使用iPhone和平板電腦甚至社交媒體的時(shí)間，那時(shí)多數(shù)人通過(guò)一種設(shè)備（臺(tái)式計(jì)算機(jī)）訪問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)，營(yíng)銷(xiāo)歸因相對(duì)容易。然而，在快速發(fā)展的當(dāng)今，有以下因素可能會(huì)在營(yíng)銷(xiāo)報(bào)告和歸因中造成重大漏洞：

我們生活在一個(gè)多設(shè)備的世界中。人們往往擁有多個(gè)智能手機(jī)、平板電腦、辦公計(jì)算機(jī)、家用計(jì)算機(jī)，甚至是智能家居設(shè)備。實(shí)際上，它們每個(gè)都可能被視為站點(diǎn)的唯一訪問(wèn)者，但其實(shí)它們都屬于同一客戶。

世界對(duì)隱私和跟蹤的要求愈發(fā)嚴(yán)格。設(shè)備和瀏覽器在允許用戶存儲(chǔ)哪些信息和進(jìn)行跟蹤方面變得更加謹(jǐn)慎。由于對(duì)GDPR和隱私問(wèn)題的關(guān)注，消費(fèi)者將越來(lái)越需要自主選擇是否在線被跟蹤。

大部分歸因是基于點(diǎn)擊的。因?yàn)榇蠖鄶?shù)歸因和報(bào)告都基于點(diǎn)擊行為和UTM跟蹤（這部分我們后續(xù)會(huì)概述），所以它會(huì)忽略查看廣告或內(nèi)容但未點(diǎn)擊的情況所產(chǎn)生的影響。

從單一渠道到全渠道營(yíng)銷(xiāo)歸因的發(fā)展歷程中，隨著要考慮跨多種設(shè)備、平臺(tái)和活動(dòng)的在線和離線互動(dòng)，營(yíng)銷(xiāo)歸因變得越發(fā)困難。不過(guò)，這并非全是困境，我們可以通過(guò)特定的方式來(lái)填補(bǔ)當(dāng)今歸因環(huán)境中的一些漏洞。

在探討歸因如何運(yùn)作或不同的營(yíng)銷(xiāo)歸因模型之前，我們需要明確一點(diǎn)：沒(méi)有100％“真實(shí)”的營(yíng)銷(xiāo)歸因。您永遠(yuǎn)無(wú)法完全洞悉每個(gè)營(yíng)銷(xiāo)接觸點(diǎn)如何分別影響每個(gè)客戶旅程。所有營(yíng)銷(xiāo)歸因模型都只是對(duì)真實(shí)世界的近似。

我們可以在Google Analytics或特定平臺(tái)（如Google Ads）中的不同歸因模型之間進(jìn)行切換。根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo)以及您希望在渠道中獲得最大價(jià)值的需求，可以選擇六種不同類型的營(yíng)銷(xiāo)歸因模型：

最后點(diǎn)擊：最后點(diǎn)擊歸因是最常使用的模型，也是大多數(shù)營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)的默認(rèn)模型。在商家積極嘗試將流量轉(zhuǎn)化為客戶時(shí)，這種單點(diǎn)觸控模式非常有效。它將100％的轉(zhuǎn)化功勞分配給最終點(diǎn)擊的廣告和相應(yīng)的關(guān)鍵字。這樣一來(lái)，較低渠道的廣告系列（如品牌搜索或重新定位廣告系列）會(huì)獲得更多價(jià)值，而品牌知名度和較高渠道的廣告系列可能就無(wú)法獲得什么價(jià)值了。

第一次點(diǎn)擊：這種單點(diǎn)觸摸歸因模型將第一個(gè)接觸點(diǎn)視為最重要的接觸點(diǎn)，因?yàn)樗紫全@得了100％的信譽(yù)，能夠?qū)⒖蛻魩肽那?。?dāng)您優(yōu)先考慮在可增加流量和尋找新受眾的廣告系列上投入資金時(shí)，此模型會(huì)很有幫助。它將所有轉(zhuǎn)化功勞分配給獲得首次點(diǎn)擊的廣告或相應(yīng)的關(guān)鍵字。不過(guò)，這樣的模型可能會(huì)忽略漏斗活動(dòng)的高價(jià)值底部（如再營(yíng)銷(xiāo)），有可能導(dǎo)致對(duì)這些工作的投資減少，進(jìn)而實(shí)際降低您的總體轉(zhuǎn)化次數(shù)和收入。

線性的：線性歸因模型將轉(zhuǎn)化功勞平均分配給客戶購(gòu)買(mǎi)路徑上的所有點(diǎn)擊。這是多點(diǎn)觸控歸因的最簡(jiǎn)單形式。使用此模型，您不會(huì)錯(cuò)過(guò)任何互動(dòng)，但它也不能確切地告訴您哪個(gè)渠道的影響最大。

時(shí)間衰減：時(shí)間衰減歸因模型類似于最終點(diǎn)擊。不過(guò)，它也會(huì)給促成轉(zhuǎn)化的互動(dòng)記功，并給與轉(zhuǎn)化更接近的點(diǎn)擊次數(shù)賦予更多的權(quán)重。

基于位置：基于排名（或U形）的歸因模型會(huì)為首次點(diǎn)擊和最終點(diǎn)擊賦予同等的權(quán)重，這兩個(gè)互動(dòng)中的每一個(gè)都會(huì)獲得40％的功勞。剩余的20％會(huì)分配給介于兩者之間的其他點(diǎn)擊。這里的假設(shè)是，首次點(diǎn)擊和最終點(diǎn)擊是最有價(jià)值的互動(dòng)，而中間的一些活動(dòng)或接觸點(diǎn)也起著重要作用。

算法（自定義）：此模型通常被稱為自定義歸因。當(dāng)有足夠的可用數(shù)據(jù)時(shí)，您可以讓機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)確定哪些接觸點(diǎn)在客戶的旅程中應(yīng)獲得最多的功勞。從理論上講，這是最理想的模型，但它依賴于足夠的歷史數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，以便在不同的接觸點(diǎn)之間分配權(quán)重。

需要注意的是，對(duì)于完全相同的客戶旅程，根據(jù)我們使用的模型，其解釋可能會(huì)有所不同。

如果商家進(jìn)行了足夠長(zhǎng)時(shí)間的營(yíng)銷(xiāo)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)，對(duì)于任何給定的日期范圍，不同的平臺(tái)可能會(huì)根據(jù)報(bào)告為轉(zhuǎn)化提供不同的價(jià)值。因此，當(dāng)直接查看Google Ads、Facebook Ads、Google Analytics甚至Shopify報(bào)告時(shí)，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)差異。那么，該以什么作為判斷標(biāo)準(zhǔn)呢？

從技術(shù)層面上講，這些都是“正確的”，只是它們對(duì)營(yíng)銷(xiāo)有著不同的看法。下面我們來(lái)了解一下它們各自的工作原理。

Google Ads：Google Ads只跟蹤Google廣告流量。它不會(huì)剔除來(lái)自不同平臺(tái)上其他廣告系列的轉(zhuǎn)化，因?yàn)樗鼰o(wú)法“看到”這些接觸點(diǎn)。所以，任何時(shí)候接觸過(guò)Google廣告系列的用戶都會(huì)被記功，即便他們后來(lái)接觸了Facebook / Instagram、電子郵件或直接訪問(wèn)您的網(wǎng)站并進(jìn)行了轉(zhuǎn)化。默認(rèn)情況下，Google Ads歸因窗口設(shè)置顯示在點(diǎn)擊廣告后30天內(nèi)采取的操作會(huì)被視為有效轉(zhuǎn)化，并使用最終點(diǎn)擊歸因。

Facebook廣告：Facebook廣告平臺(tái)只跟蹤Facebook廣告流量和互動(dòng)（其中也包括Facebook擁有的屬性，如Instagram）。它也不會(huì)對(duì)來(lái)自不同平臺(tái)上其他廣告活動(dòng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行重復(fù)數(shù)據(jù)刪除，即使在用戶后期與Google廣告活動(dòng)、電子郵件或訪問(wèn)您的網(wǎng)站進(jìn)行交互的情況下，也會(huì)為在特定時(shí)間段內(nèi)查看或點(diǎn)擊Facebook廣告的任何用戶記功并實(shí)現(xiàn)直接轉(zhuǎn)化。Facebook默認(rèn)使用具有歸因窗口的最終點(diǎn)擊歸因，該窗口在您查看廣告后的24小時(shí)內(nèi)和點(diǎn)擊廣告后的28天內(nèi)有效。此外，F(xiàn)acebook Ads是較為詳細(xì)的廣告平臺(tái)之一，它會(huì)為那些可能“看到”廣告（甚至沒(méi)有點(diǎn)擊廣告）并以另一種方式進(jìn)行轉(zhuǎn)化的用戶記功。如果您希望跨平臺(tái)更好地比較結(jié)果，建議將設(shè)置更改為基于點(diǎn)擊的設(shè)置。

谷歌分析：Google Analytics（分析）和其他分析平臺(tái)會(huì)跟蹤不同付費(fèi)和未付費(fèi)渠道的可點(diǎn)擊操作。通常，可以將分析平臺(tái)配置為連接外部/離線數(shù)據(jù)源、用戶ID和/或不屬于您的在線商店的其他Web屬性。Google Analytics（分析）提供了“數(shù)據(jù)導(dǎo)入”功能，可讓您從其他來(lái)源上傳數(shù)據(jù)，以便在Google Analytics（分析）中對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。添加其他數(shù)據(jù)源和合并用戶ID是在一個(gè)地方包含跨平臺(tái)的大多數(shù)客戶交互的最佳方法。Google Analytics（分析）還會(huì)刪除所有渠道的重復(fù)數(shù)據(jù)，并將功勞歸于轉(zhuǎn)化過(guò)程中的最后一個(gè)接觸點(diǎn)，除非是直接訪問(wèn)您的網(wǎng)站。在這種情況下，它將歸功于最后一個(gè)非直接接觸點(diǎn)。

關(guān)于廣告服務(wù)器和基于展示的歸因：雖然大多數(shù)歸因是基于點(diǎn)擊的，但基于印象的歸因和報(bào)告也是可行的。想想自己的經(jīng)歷，您是否會(huì)點(diǎn)擊每個(gè)引起您興趣的廣告呢？即使沒(méi)有點(diǎn)擊，這些廣告仍然可能會(huì)影響您將來(lái)購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品的決定。廣告服務(wù)器可以在一個(gè)平臺(tái)上整合和刪除所有營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)，同時(shí)還能夠訪問(wèn)展示次數(shù)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以更清晰地讓我們了解客戶的購(gòu)買(mǎi)途徑以及應(yīng)該投資的渠道。例如，可能在點(diǎn)擊級(jí)別上從搜索廣告中看到效果。但是，當(dāng)查看展示次數(shù)數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)那些在搜索結(jié)果上進(jìn)行了轉(zhuǎn)化的廣告實(shí)際上是先在YouTube上展示給用戶的視頻廣告，然后用戶又在Google上搜索了您的產(chǎn)品。Google Marketing Platform就是這種技術(shù)的一個(gè)例子，在其中可以訪問(wèn)搜索、視頻、展示廣告、Gmail贊助的廣告以及某些社交媒體平臺(tái)等渠道的展示級(jí)別數(shù)據(jù)。

Shopify：Shopify會(huì)跟蹤不同付費(fèi)和未付費(fèi)渠道上的可點(diǎn)擊操作。Shopify的分析會(huì)刪除所有渠道中重復(fù)的轉(zhuǎn)化，并且即使是直接訪問(wèn)您的商店，也會(huì)將功勞歸于轉(zhuǎn)化過(guò)程中的最后一個(gè)接觸點(diǎn)。這是Google Analytics（分析）和Shopify之間默認(rèn)歸因工作方式的最大區(qū)別。

營(yíng)銷(xiāo)歸因并不完美，但了解歸因情況、存在的漏洞以及可以應(yīng)用的不同模型，是朝著更好的跟蹤、更干凈的客戶數(shù)據(jù)庫(kù)和更明智的決策邁出的第一步。盡管這遠(yuǎn)非完美，而且會(huì)變得越來(lái)越困難，但營(yíng)銷(xiāo)歸因可以成為判斷有關(guān)客戶在購(gòu)買(mǎi)過(guò)程中與商家品牌進(jìn)行互動(dòng)的方式和地點(diǎn)的依據(jù)。（來(lái)源：跨境電商悉尼劉哥）

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【最新新聞信息】近日，據(jù)相關(guān)媒體報(bào)道，隨著消費(fèi)者行為的不斷變化和技術(shù)的快速發(fā)展，營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。許多企業(yè)開(kāi)始加大對(duì)營(yíng)銷(xiāo)歸因的研究和投入，以更好地了解消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)行為和決策過(guò)程，從而優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)策略和提高投資回報(bào)率。一些新興的技術(shù)和方法，如人工智能和大數(shù)據(jù)分析，也正在被應(yīng)用于營(yíng)銷(xiāo)歸因中，為企業(yè)提供更精準(zhǔn)和深入的洞察。然而，這些技術(shù)的應(yīng)用也帶來(lái)了一些新的問(wèn)題和挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)隱私和安全等。企業(yè)需要在利用這些技術(shù)的同時(shí)，妥善處理好相關(guān)的問(wèn)題，以確保營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的合法性和可持續(xù)性。