新闻/见解
2021 年 1 月 5 日
Facebook Attribution、Google Analytics 和 Adobe Analytics 等营销归因工具可以帮助营销人员获得独特的洞察力，了解消费者在不同渠道和接触点上的行为，但前提是他们必须正确设置这些工具。德国 Artefact 社交媒体主管 Katharina Zilke 概述了营销人员可以采取的五个步骤，以便为自己带来最大的成功机会。.
步骤 #1.主 data 系列
无论您使用哪种归因工具，都必须为其提供足够的高质量 data。如今的消费者旅程漫长、复杂且非线性，因此在归因工具中连接所有用户接触点、事件和互动至关重要。孤立地衡量渠道是低效的，而且会使您无法全面了解消费者的所有互动旅程。.
适用于归因工具的 Data 包括
- 媒体和现场 data, 例如在广告中植入跟踪标签、, 乌尔奇跟踪模块 (UTM) 信息（来自广告登陆页面 URL）、网站像素（用于跟踪现场用户行为）和移动软件开发工具包（SDK，用于测量应用内事件）。.
- 客户关系管理和离线 data、, 整合店内转化和线下活动，如电话呼叫和店铺访问。.
- 成本 data、, 包括从在线媒体事件（如印象、点击和浏览）到离线事件（如访问和购买）的所有内容。.
步骤 #2.确保 data 的质量和一致性
收集 data 后，保持清洁至关重要。正如 data 科学家经常提醒我们的那样：垃圾进，垃圾出。最佳实践策略包括
- 创建一致的命名约定
归因 reports 中显示的所有信息都将来自上文讨论的不同 data 来源，因此，确保不同工具之间的命名约定一致，协调细分市场、事件、投放和格式，以及获得所有互动的重复和整体视图至关重要。. - 指定相关类别
渠道分组是一种基于规则的流程，可将流量来源分为 ‘付费’、‘有机 ’和 ‘直接 ’等不同类别。通过归因工具，您可以访问默认的渠道分组 reports，并创建自己的视图和/或访问详细的 reports，以便根据需要重新组织分组。因此，可以删除不相关的来源，以避免 reports 中出现偏差。. - 保持质量保证
对于 data 流量的任何工业化（在我们的案例中是成本、客户关系管理和/或离线 data），您应确保实施质量保险检查，以便在 data 传输性能降低时发出警报。分销工具通常会提供集成诊断功能，持续检查集成是否正确。.
步骤 #3.型号成功
收集并匹配所有 data 后，就可以为用户互动的每个接触点分配转化权重了。权重的分配将遵循一个特定的模型，以解释哪些关键因素推动了用户的转化。.
有两种模式：
- 基于规则或启发式模型 采用自上而下的方法，由您决定旅程中对最终转化影响最大的位置。它们通常是根据业务假设进行归因的第一步，因为它们几乎不需要设置，而且是透明的。它们通常用于开始建立历史绩效基线，并改进单一渠道营销活动的优化。.
- Data 驱动型 data 采用科学算法，根据估计的增量价值分配信用。这种自下而上的方法往往更贴近现实，因为 data 可以识别渠道在最终转化中的权重，而不受渠道在消费者旅程中所处位置的影响。.
找到最佳、最准确的归因模型会对预算效率产生巨大影响。要找到适合您的模型，可以尝试运行转换提升，以确定与特定渠道相关的增量转换。此外，测试多个归因模型和回溯窗口，比较哪种组合更接近转换提升结果。.
步骤 #4.改进分析
一旦您的活动开展起来，并且能够收集到足够多的 data，您就可以启动第一批洞察和学习。在设计活动战略之前，请考虑您想要了解什么，并确定如何衡量（您将使用哪种方法？ 哪些关键绩效指标？ 您是否需要对照组？）.
如果您正在使用平台上的归因工具，原生报告功能将使您能够获得高级知识并回答以下问题：哪些是最常见、最有效的消费者转化路径？哪些渠道最常使用，使用顺序如何？哪些渠道对最终转化影响最大？
您可以选择和使用许多变量，如回溯窗口、归因模型和转换 KPI。自定义视图允许您按营销活动、audience 或广告细分您的 reports。.
步骤 #5.进一步使用原始 data 导出和仪表板
如果归因工具的本地报告不能完全满足您的期望，Data Studio、Tableau 和 Klipfolio 等工具将允许您通过文件提取或专用 API 访问归因 data。.
这样，您就可以对 data 进行再处理和转换，以建立自己的关键绩效指标（如果本机解决方案中没有），并将 data 与特定的可视化工具相连接，以建立自己的细目，设计自己的分析视图和图表。.
大多数情况下，可访问的 data 将是符合预定义分类标准的聚合 data。要访问最详细的原始 data，您需要启用链接并使用特定工具，如 Google data 的 Ads Data Hub 和 Facebook 的 Advanced Analytics。.
偏见和陷阱
作为结束语，重要的是要认识到，无论您输入什么 data，没有一个归因工具是完美的；在比较和对比工具时，您可能会发现差异。着陆页访问量和转化率在不同工具中的跟踪可能不同，例如，由于 Facebook 与 GA 的转化跟踪存在冲突，或由于 Cookie 的不同。 跟踪问题。.
然而，归因仍是营销人员的圣杯，遵循以下五个步骤将确保您设置的归因工具为您带来最大的成功机会。.
