廣告渠道效果歸因分析常用模型有哪些？

數字化時代，消費者與品牌的互動途徑日趨多樣化。為了有效衡量不同營銷渠道對最終轉化的貢獻，渠道歸因分析顯得尤為重要。渠道歸因分析是市場營銷中的一項關鍵技術，它旨在識別並量化不同營銷渠道在消費者決策過程中的作用。透過準確歸因，企業能夠更精準地評估各渠道的投資回報率(ROI)，最佳化營銷預算分配，提高營銷效率。同時，歸因分析還有助於洞察消費者行為，為未來的營銷策略制定提供資料支援。

一、渠道歸因分析常用模型

1.末次互動模型：該模型將轉化歸因於最後一次互動渠道，適用於銷售週期短、決策過程簡單的產品或服務。例如，快消品或低價商品的購買往往受到最近一次廣告的影響。

2.首次互動歸因模型：在此模型下，轉化被歸功於第一次接觸的渠道。這適用於品牌形象建立、新品上市等需要長時間培育的市場活動。

3.線性歸因模型：該模型認為所有參與渠道對轉化貢獻均等，適用於多渠道協同作戰的場景，如複雜產品的銷售。

4.時間衰減歸因模型：此模型根據時間衰減原則分配功勞，更近期的渠道獲得更大權重。適用於銷售週期長、使用者決策過程複雜的產品，如房地產、汽車等。

5.位置歸因模型：強調首尾渠道的重要性，中間渠道平分剩餘功勞。適用於有明確營銷漏斗且各階段作用顯著不同的業務場景。

6.自定義歸因模型：企業根據自身業務特點和資料情況，靈活調整各渠道的歸因權重。這需要強大的資料分析能力和對業務的深入理解

二、不同模型資料獲取與計算邏輯

在進行渠道歸因分析時，實際的資料獲取和處理涉及多個步驟和計算邏輯。以下是針對不同歸因模型在實際操作中可能需要的資料計算邏輯：

1.末次互動模型(Last Click Attribution)

資料獲取：

• 追蹤使用者轉化前的所有觸點。

• 標記使用者轉化事件及其對應的最後一個觸點渠道。

計算邏輯：

• 對每個轉化事件，確定最後一個觸點渠道。

• 統計各渠道作為最後一個觸點的轉化次數。

• 計算各渠道的轉化率(轉化次數 / 觸點總次數)。

2. 首次互動歸因模型(First Click Attribution)

資料獲取：

• 記錄使用者與品牌的首次互動渠道。

• 追蹤使用者從首次互動到轉化的完整路徑。

計算邏輯：

• 識別每個使用者的首次觸點渠道。

• 統計各渠道作為使用者首次觸點的數量。

• 計算從首次觸點到轉化的轉化率。

3. 線性歸因模型(Linear Attribution)

資料獲取：

• 記錄使用者從接觸到轉化的所有渠道觸點。

計算邏輯：

• 確定使用者轉化路徑中涉及的所有渠道。

• 將每個轉化的功勞平均分配給路徑中的所有渠道。

• 計算每個渠道的總功勞值(所有分配的功勞之和)。

4. 時間衰減歸因模型(Time Decay Attribution)

資料獲取：

• 記錄使用者每個觸點的時間戳和渠道資訊。

• 追蹤使用者從接觸到轉化的完整時間線。

計算邏輯：

• 對每個使用者的觸點按照時間順序排列。

• 應用時間衰減函式，為更近的觸點分配更高的權重。

• 計算每個渠道的加權功勞值。

5. 位置歸因模型(Positional Attribution)

資料獲取：

• 記錄使用者轉化路徑中每個觸點的位置和渠道資訊。

計算邏輯：

• 根據位置(如首觸點、末觸點、中間觸點)為渠道分配不同的權重。

• 計算每個渠道基於位置的功勞值。

• 對於中間觸點，可能還需要進一步平均分配剩餘功勞。

6. 自定義歸因模型(Custom Attribution)

資料獲取：

• 獲取所有相關的使用者觸點資料和業務特定指標。

計算邏輯：

• 根據業務需求和資料特點，自定義渠道的歸因權重和規則。

• 使用高階分析技術(如機器學習)來確定最佳的歸因模型引數。

• 應用自定義模型計算每個渠道的功勞值。