归因,Attribution,在数字化营销中,主要描述的是一个一个转化是由哪些营销推广带来的结果。
现实中的归因分为两种,一是线上全域归因(一个人在线上世界全部行为的追踪),但是从结束层面来讲,这一点不太可能实现;二是线上局部归因(对一个人在线上世界部分领域的行为追踪),目前也以这种归因方式为主。
线上局部归因类型又分为单触点归因(STA);多触点归因(MTA);单ID归因;多ID归因。
值得注意的是这里的归因需要辨别什么是真正的获客渠道,而不是记录发生转化的那个流量来源渠道。
目前有曝光归因和点击归因工具帮助我们在实操中归因,但需要注意的是两者在描述消费者与渠道的接触行为的差异。曝光归因增加了渠道可能性,但是大部分渠道可能不会对消费者产生影响。而点击归因知识一个确定的行为,广告没有被点击但也有可能影响消费者后续的购买行为,所以它可能会忽视掉部分归因。但点击归因因为是消费者兴趣的展现,所以可以展现出部分消费者心理变化(误触除外),所以就这一点而言,点击归因作用很大。
除此之外还需注意归因的时效性,一个活动的推广会跨越几天甚至一个月,我们需要根据推广产品特性和目标限定一个回溯期。
归因分析时,我们除了选定不同的归因指标,还需要整理归因路径,梳理流量渠道的特性,帮助我们下一次制定更好的流量渠道策略。进一步的会借助不同归因模型(线性归因模型、首次互动归因模型、自定义模型等),整理出数据(排除异常流量等,数据清洗进一步筛选)进行对比分析。得出流量优化的结论,不断调整优化方案。
参考资料:《数据赋能》宋星 电子工业出版社
归因分析(Attribution Analysis)是指在特定时间周期内,用户旅程中所经历的不同营销渠道的不同接触点对达成转化目标的贡献价值评估。对于归因分析而言,一个很重要的命题就是基于场景和目标,怎么把“转化贡献”合理分配到每一个坑位(营销渠道)上。 渠道归因必须关注的4个关键点: 1. 明确消费者的广告链路:即消费者从第一次接触广告到最终购买广告商品中间都接触了哪些其他广告渠道,具体见下图。 2. 明确归因的时间窗口,归因的时间窗口根据广告主所在行业和广告主推广类型的不同而不同。不同行业消费者的购买频次、购买客单价和购买决策周期不同,归因窗口设置的时间也应该不同。如快消、游戏等行业,客单价低用户购买频次高,消费者从接触广告到最终实现购买中间的决策周期比较短,归因的时间窗口也应该设置的短一些。对于房产、汽车、奢侈品、旅游等行业,客单价高用户购买频次低,消费者从接触广告到最终实现购买中间的决策周期非常长,中间可能会跨越半年到一年的时间,因此归因的时间窗口也应该设置的长一些。 3. 明确归因是按点击归因还是按曝光归因。曝光归因(VTA或VBA),英文简称 VTA(View-Through Attribution)或VBA(View-Based Attribution)。 是依据用户在转化前的特定时间段内,根据用户在各营销渠道的广告浏览和曝光轨迹来评估各营销渠道的贡献价值。即使用户看到广告但没有点击广告,该广告也贡献了用户的购买行为。曝光归因时通常有浏览或曝光次数的设定。点击归因(CTA或CBA),英文简称CTA(Click-Through Attribution)或CBA(Click-Based Attribution)。是依据转化用户在转化前的特定时间段内,根据用户在各营销渠道的点击行为来评估各营销渠道的贡献价值。如果用户只浏览了广告但是没有点击广告,那么该广告对用户转化是没有贡献的。 4. 确定采用什么规则或模型进行归因,目前主流的归因模型有6个。末次归因模型、首次归因模型、平均分配归因模型、时间衰减归因模型、位置归因模型、价值加权归因模型
归因分析(Attribution Analysis)要解决的问题就是广告效果的产生,其功劳应该如何合理的分配给哪些渠道。 归因分析解决的问题如下: 哪些营销渠道促成了销售?他们的贡献率分别是多少?而这些贡献的背后,是源自于怎样的用户行为路径而产生的?如何使用归因分析得到的结论,指导广告主或者媒体选择转化率更高的渠道组合? 常见的归因模型有1.末次互动模型,即最后一次互动的渠道获得100%的功劳。使用与转化路径少、周期短的业务。2.末次非直接点击互动模型3.末次渠道互动模型4.首次互动模型5.线性归因模型6.时间衰减归因模型7.基于位置的归因模型8.马尔科夫链模型。