数据驱动的归因

[[email protected]]

基于职位
在这里，时间不再被考虑；价值根据消费者在旅程中的位置进行分配。第一个和最后一个转换各获得 40%，所有其他转换获得 20%（在我们的示例中，如果四舍五入，则各获得 6.6%）。

Google Analytics 和 Yandex.Metrica 中的归因模型：如何在营销和业务中正确使用

与之前的模型一样，基于位置的归因非常普遍且客观。他不仅看重导致转化的工具或渠道， 菲律宾 whatsapp 资源 还看重开始引导用户完成销售漏斗的工具或渠道。

但是，当然，基于职位也不是一个理想的选择。特别是在我们的示例中，谈论促销的电子邮件渠道被证明被低估了。

如果以前的模型根据预定且相当简单的原则分配价值，那么这里是一个复杂的算法模型。它根据网络分析数据独立分析多渠道序列，计算源的价值，同时考虑到对转化的实际影响。它可能是这样的：

Google Analytics 和 Yandex.Metrica 中的归因模型：如何在营销和业务中正确使用

显然，这样的模型将是最准确、最公正的。只是为了使用它，您需要大量数据。例如，要在 Google Ads 中启用此类归因，您需要在 1 个月内获得 15,000 次点击和 600 次转化。而要访问付费的Google Analytics（也有这种模式），你需要每月支付至少10,000美元。并非每个企业都能负担得起。

Google Analytics 和 Yandex.Metrica 中的归因模型：如何在营销和业务中正确使用
谷歌清楚地解释了数据驱动与传统模型的区别