在今天的市场环境中，消费者在最终购买前可能会在多个渠道与你的品牌互动。例如，他们可能先在Facebook上看到广告，然后在Google上搜索相关信息，之后又收到你的邮件营销信息。要准确了解哪些营销渠道对销售转化贡献最大，并非易事。

多触点归因（Multi-Touch Attribution）就是为了解决这个问题而生的。它不像传统的单触点归因那样，只关注一个接触点，而是追踪客户在购买前与品牌的所有互动，从而更全面地了解哪些营销渠道、活动和策略真正促成了销售。

什么是多触点归因？

简单来说，多触点归因就是追踪客户在购买产品或服务之前与品牌的所有互动。它与单触点归因的最大区别在于，它承认消费者可能在不同的营销渠道和设备上多次看到你的品牌，最终才决定购买。

多触点归因需要收集关于客户与品牌每一次互动的数据，从最初发现品牌到最终完成购买。然后，营销团队可以使用软件来分析每个接触点对最终销售的影响程度，从而深入了解哪些营销活动真正有效。

举个例子，假设你经营一个咖啡品牌。一位顾客在Instagram上看到了你家可重复使用咖啡滤器的Facebook广告，然后在Google上看到了定向广告，但直到收到一封包含20%折扣的营销邮件后，才决定购买。基于这些信息，你可以尝试在Instagram上提供20%的折扣，看看是否能更早地吸引顾客，从而降低广告支出。

单触点归因 vs. 多触点归因：有什么区别？

单触点归因和多触点归因的主要区别在于，前者只将销售功劳归于一个接触点，而后者则会考虑多个接触点。

单触点归因将100%的功劳归于单个互动。首次触点归因（First-Touch Attribution）将功劳归于顾客与品牌首次互动的渠道，而末次触点归因（Last-Touch Attribution）则将功劳归于顾客在购买前点击的最后一个渠道。虽然这些模型简单易懂，但都无法全面反映顾客的购买决策过程。

还是以咖啡品牌为例，首次触点归因会将100%的功劳归于Facebook广告，而末次触点归因则会将功劳归于营销邮件。但事实上，所有三个渠道（包括Google定向广告）可能都对转化做出了贡献。也许第一个广告提高了品牌知名度，第二个广告增强了顾客的兴趣，而第三个接触点（折扣邮件）则鼓励顾客尝试你的产品。

多触点归因模型则认为每个接触点都对销售有所贡献，因此会根据一定的规则将功劳分配给它们。多触点归因会给Facebook广告、Google广告和邮件营销都分配一定的功劳。研究这类数据可以更准确地了解每个营销渠道的贡献。

多触点归因模型的类型

目前，市面上存在多种多触点归因模型，每种模型都有不同的功劳分配方式。以下是一些最常见的模型：

• 线性归因模型（Linear Attribution Model）：
  新媒网跨境认为线性多触点归因是最简单的方法，因为它将相同的功劳分配给客户旅程中的每个接触点。如果有人在购买产品之前通过多个渠道与你的品牌互动了五次，那么每个营销接触点都会获得相同的功劳（每个20%）。

  这种归因模型易于设置，并确保每次客户互动都获得相同的价值。它提供了多个接触点如何协同工作的相对完整的画面。如果你有较短的销售周期，或者认为所有营销工作都同等重要，那么线性归因可能是一个不错的选择。也就是说，它可能并不完全准确，因为某些营销渠道可能比其他渠道对购买决策有更大的影响。

• 时间衰减归因模型（Time Decay Attribution Model）：
  时间衰减模型会给予更接近购买点的营销接触点更多的功劳。这种归因模型背后的原理是，人们在购买前体验到的事情比几周前看到的事情对他们的决策有更大的影响。

  例如，假设某人的客户旅程在多个设备和营销渠道上花费了30天。昨天的一次Google广告点击可能会获得40%的功劳，而三周前的一次Facebook广告可能只会获得5%的功劳。在人们通常需要很长时间才能做出购买决定的行业中，这种多触点归因模型可能是一个不错的选择。

• U型（基于位置）归因模型（U-Shaped (Position-Based) Attribution Model）：
  U型归因模型将最多的功劳授予两个特定的接触点：第一次互动（当有人发现你的品牌时）和最后一次互动（当他们实际购买时）。通常，这些接触点各自获得40%的功劳，其余的20%由它们之间的所有接触点共享。

  基于位置的归因方法背后的想法是，第一个接触点（产生初始意识）和最后的营销接触点（完成销售）是最重要的。如果运行提升品牌知名度的营销活动以获取新客户和完成销售是你最大的两个关注领域，那么U型模型可能是一个不错的选择。

• W型归因模型（W-Shaped Attribution Model）：
  W型归因模型建立在U型方法的基础上，增加了一个重要的接触点：潜在客户创建。潜在客户是指对购买你的产品或服务表现出一定程度兴趣的个人或组织。W型归因模型将重要的功劳授予三个关键接触点：第一次互动、某人成为潜在客户的时刻以及最终转化。通常，这些接触点各自获得30%的功劳。剩余的功劳在其他营销接触点之间分配。

  这种自定义归因模型对于拥有单独的获取潜在客户和进行销售流程的企业来说可能是一个不错的选择。它可以让你更深入地了解你的营销工作在客户旅程的不同阶段是如何获得回报的，而不仅仅是在开始和结束时。

• 算法归因模型（Algorithmic Attribution Model）：
  算法归因使用机器学习和历史数据来自动确定在营销接触点之间分配功劳的最佳方式。这种归因模型不是遵循既定的规则，而是从真实的客户行为和用户级别的数据中学习，并根据实际影响人们购买的因素来分配功劳。

  这种方法可以得出最准确的见解，但需要大量的历史数据和复杂的计算机程序。它非常适合拥有大量关于跨多个渠道的客户旅程信息的大型企业。机器学习算法可以发现人们或更简单的软件程序可能错过的客户互动模式，从而帮助你做出更明智的关于营销预算和营销策略的决策。

实施多触点归因的技巧

实施多触点归因需要付出一定的努力，但它会成为一个持续的过程，随着时间的推移，你的营销团队将获得宝贵的见解。以下是使其发挥作用的三个主要步骤。

1. 设定明确的目标和目的

   在选择任何归因模型之前，请准确确定你希望从多触点归因工作中了解什么。确定哪些转化事件对你来说最重要（例如购买、潜在客户创建或注册）。确定你要跟踪人们多长时间（例如30、60或90天），并选择要包含哪些营销渠道和营销接触点。

   考虑一下人们通常需要多长时间才能从你那里购买。如果人们需要很长时间才能做出购买决定，你可能需要跟踪他们更长时间才能获得完整的画面。如果你快速销售商品，你可以专注于较短的时间段。在开始收集数据之前，请确保你的团队中的每个人都了解多触点归因的衡量标准将如何运作。

2. 实施全面的数据收集

   良好的数据收集是实施多触点归因模型并获得准确见解的基础。你需要跨所有营销渠道一致地跟踪所有内容，确保正确记录每次客户互动和营销接触点。这包括网站访问、电子邮件营销的打开和点击、自然搜索访问、付费搜索点击、Facebook广告互动、展示广告浏览，甚至在线下互动（如果可能）。

   设置可以跟踪整个客户旅程中跨多个设备和营销渠道的同一个人的系统。使用正确的跟踪代码和转化跟踪，并将所有内容连接到你的客户数据库，以便所有数据同步。特别注意跟踪跨不同设备的人，因为客户在决定是否购买商品时越来越多地使用多种设备。

3. 基于洞察进行分析和优化

   一旦你开始收集数据，定期查看结果以发现模式并找到改进营销工作的方法。寻找可能在旧的单触点归因模型中获得过多功劳的营销渠道，并找到你可能在营销组合中低估的高绩效营销接触点。

   使用你的多触点归因洞察来决定在哪里花费你的营销预算，将广告支出转移到实际推动结果的营销渠道和营销策略。根据你的业务发生的情况，不断测试和调整你的归因模型。随着你的业务增长或客户行为发生变化，不要害怕改变。这个持续的过程有助于营销团队就资源分配做出明智的决定，以获得最佳的营销效果和广告效果。

多触点归因常见问题

• MMM和多触点归因有什么区别？

  营销组合建模（MMM）着眼于所有营销工作和外部因素（例如经济或季节性）如何随着时间的推移影响你的整体销售额的全局。它使用历史数据来了解不同的营销渠道和营销活动对你的业务有何影响。多触点归因则侧重于单个客户旅程和用户级别的数据。它跟踪导致每个人购买商品的特定营销接触点。

• 多触点归因的例子是什么？

  假设有人在看到你的品牌的Facebook广告（第1天）、在寻找“跑鞋”时看到Google广告搜索结果（第3天）、收到你的电子邮件营销信息（第7天）和自然搜索结果（第10天）后，最终点击了展示广告（第14天），购买了一双价值200美元的跑鞋。使用时间衰减归因模型，最终的展示广告可能会获得40%的功劳（80美元），自然搜索访问获得25%的功劳（50美元），电子邮件营销获得20%的功劳（40美元），Google广告点击获得10%的功劳（20美元），最初的Facebook广告获得5%的功劳（10美元）。这种分享功劳的方式展示了每个营销接触点如何影响客户的200美元购买决策，为你提供了比单触点归因模型更深入的见解，单触点归因模型会将所有功劳都归于第一个接触点或最后一个接触点。

• 为什么多触点归因很重要？

  新媒网跨境了解到多触点归因非常重要，因为它向你展示了跨多个渠道的营销的真实情况，帮助你更好地决定在哪里花钱。如果没有多触点归因模型，企业通常会在最后一次点击营销渠道上花费太多，而没有在提高品牌知名度的营销活动和其他帮助人们发现品牌并考虑购买的客户考量接触点上投入足够的资金。

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