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多管道歸因：客戶透過多個接觸點（例如社群媒體、電子郵件、展示廣告和搜尋引擎）與品牌互動。這使得很難確定每個通道在轉換過程中的確切作用。客戶可能會在社群媒體上看到廣告，點擊展示廣告，然後在 Google 上搜尋產品，然後最終進行購買。多通路歸因模型旨在深入了解哪些管道在轉換中發揮了作用。
跨裝置歸因：顧客使用不同的裝置與品牌互動，例如手機、平板電腦和桌上型電腦。這使得跨裝置追蹤客戶旅程變得困難。例如，客戶可能會在手機上看到廣告，然後切換到桌面購買。跨裝置歸因模型可以透 國際郵寄名單 過追蹤跨多個裝置的客戶互動來幫助彌合這一差距。
跨裝置歸因：顧客使用不同的裝置與品牌互動，例如手機、平板電腦和桌上型電腦。這使得跨裝置追蹤客戶旅程變得困難。例如，客戶可能會在手機上看到廣告，然後切換到桌面購買。跨裝置歸因模型可以透過追蹤跨多個裝置的客戶互動來幫助彌合這一差距。
數據品質：歸因建模需要準確的數據才能有效。這意味著擁有一致、可靠和最新的數據。資料品質問題，例如資料遺失或追蹤不準確，可能會導致歸因不準確和行銷預算分配不當。
選擇正確的歸因模型：不存在放諸四海皆準的歸因模型。不同的模型可能更適合不同的行業或類型的活動。選擇正確的模型取決於業務目標和分析的客戶旅程類型。



行銷中的轉換歸因模型：
首次接觸歸因：此模型將 100% 的轉換價值歸因於顧客與品牌的首次接觸點。此模型對於旨在提高品牌知名度和吸引新客戶的活動非常有用。
最後接觸歸因：此模型將 100% 的轉換價值歸因於顧客與品牌的最後接觸點。此模型對於旨在推動銷售和轉換的行銷活動非常有用。
線性歸因：此模型為顧客與品牌的每個接觸點賦予相同的價值。此模型對於旨在跨多個接觸點提供一致的品牌體驗的活動非常有用。
時間衰減歸因：此模型為更接近轉換事件的接觸點賦予更大的權重，而為在客戶旅程中較早發生的接觸點賦予較小的權重。此模型對於客戶旅程相對較短的活動非常有用。
基於位置的歸因：此模型為顧客與品牌的第一個和最後一個接觸點賦予更大的權重，而為中間的接觸點賦予較少的權重。此模型對於第一個和最後一個接觸點對客戶決策過程影響最大的活動非常有用。