杭州logo设计公司更改归因模型如何代表您的营销绩效的后果

B2B 营销人员使用归因来了解他们的营销如何影响漏斗销售。它使杭州logo设计公司能够看到哪些营销工作成功地吸引了潜在客户并通过渠道吸引了潜在客户。归因数据——每个渠道、活动、广告等产生的潜在客户、机会、收入等的数量——是衡量、分析和映射客户旅程的基础。

为了理解归因数据，杭州logo设计公司营销人员应用归因模型。大多数模型都是围绕一组规则构建的——在第一次接触模型中，第一次接触获得 100% 的功劳；在最后一次接触中，最后一次接触获得 100% 的信用；在 U 形模型中，第一次和最后一次触摸将大部分功劳分开；这是归因批评者倾向于介入的地方。许多人认为围绕一组预定规则构建的归因模型将客户旅程简化到不再有价值的地步。

当然，每个模型都试图平衡两个因素：1）准确性和 2）易于实施和使用。一方面，单点触控模型相对容易实施和理解，但它们显然不能代表完整的客户旅程。另一方面，需要复杂的杭州logo设计公司营销组织和归因解决方案来准确跟踪每个接触点，并理解更复杂的多点触控归因模型。这给我们带来了算法归因——最先进的，也许是最复杂的建模归因数据的方法。

什么是算法归因？

算法归因是建模归因数据以最准确地表示客户旅程的最先进的方法之一。根据杭州logo设计公司的一份报告（门控），96% 的受访者表示算法归因至少在一定程度上是有效的，是所有模型方法中最高的。当然，算法往往是专有的，因此算法中考虑了哪些因素以及每个因素获得的权重可能因归因提供商而异。

然而，最准确的算法归因模型应该使用机器学习来获取您的所有数据——历史和未来的所有接触点，这些接触点进入了已完成的交易、已完成的丢失交易、在或之前分崩离析的交易机会阶段等——创建一个特定于您的客户旅程的模型。

然后，该算法为您的每个阶段创建自定义权重，以代表杭州logo设计公司的潜在客户如何通过渠道。重要的是要注意，当您继续吸引潜在客户并完成交易以完善和改进模型时，它还应该使用新数据，这是机器学习方面。

例如，如果您的历史数据显示，让潜在客户使用 MQL 是成功的重要指标，它可能会获得 30% 的最终收入信用。如果您的历史数据显示，让潜在客户加入 MQL 对最终结果意义不大，它可能会获得 5% 的最终收入信用。算法归因是针对您的渠道和客户旅程量身定制的。

为什么 B2B 营销人员应该关心算法归因？

B2B 营销的成功越来越取决于谁最了解他们的客户。再次，归结为谁能在正确的时间向正确的人提供正确的内容。准确的归因数据为营销人员提供了很大的帮助。

算法归因为营销人员提供了尽可能准确的客户旅程图。虽然 W 形和全路径等高级模型接近于对典型的 B2B 客户旅程进行建模，但它们不会像使用历史客户数据定制的算法模型那样准确。

通过算法归因，营销人员可以看到旅程中的哪些阶段对他们的潜在客户最为关键，以及哪些渠道和内容在这些阶段表现良好。如果算法模型显示“已安排演示”阶段很关键，并且归因数据显示 Ebook A 在推动演示请求方面表现出色，那么营销团队就知道在此投入更多资源。

算法模型与高级多点触控模型（例如全路径模型）有何不同？

至于第一个组件，当然取决于杭州logo设计公司。如果你有一个简单的营销和销售流程，那么算法模型不太可能出现令人惊讶的结果。如果您的营销和销售漏斗又长又复杂，那么基于规则的模型就不够用的可能性更大，即使是考虑到客户旅程中四个关键接触点的完整路径模型也是如此。最后，如果您想查看您的营销和销售团队在漏斗的更具体阶段的表现——例如领先、MQL 和 SQL 而不仅仅是领先——算法模型将允许您这样做。

一旦你弄清楚第一部分的答案，你必须确定从基于规则的多点触控模型到算法模型的增量改进是否值得做出改变。不仅仅是选中一个表示您想使用不同模型的框，杭州logo设计公司还必须考虑更改归因模型如何代表您的营销绩效的后果。

假设该算法确定您的阶段百分比应调整 5% — 是否值得进行更改？当然，这取决于。这取决于对阶段的 5% 调整在多大程度上导致每个渠道的信用百分比发生变化。这取决于您在每个频道上花费了多少。这取决于杭州logo设计公司的团队是否有足够的带宽进行更改。

对于某些组织而言，归因模型如何将功劳归于漏斗阶段的 1% 的变化可能意味着将数万或数十万美元从一个渠道转移到另一个渠道。那么，当然，做出改变是值得的。对于其他组织，即使归因模型发生 20% 的变化也可能不足以采取行动。