首页|多因素影响下如何归因？( 二 )_融创|酒业|五粮液|阿里|酒企

适用场景：一般是需要进行拉新的时候，公司处于市场开拓的时候，这个时候我们关心把更多的用户先圈过来，那么用首次互动模型可以看出来哪些渠道对于业务拉新最有效。所以首次归因模型对于没什么品牌知名度、且重点在市场拓展，渠道优化的公司，比较适用。
3. 线性归因模型线性归因是多触点归因模型中的一种，也是最简单的一种，他将功劳平均分配给用户路径中的每一个触点。

文章插图
优点：它是一个多触点归因模型，可以将功劳划分给业务路径中每个不同阶段的营销渠道，不用考虑不同渠道的价值权重，大家一视同仁，计算也不复杂。另外，它的计算方法比较简单，计算过程中的价值系数调整也比较方便。
缺点：很明显，线性平均划分的方法不适用于某些渠道价值特别突出的业务，对于价值比价高的渠道，可能会“被平均”，因为这种渠道是靠质量而不是数量赢得结果的。比如，一个客户在线下某处看到了你的广告，然后回家再用百度搜索，连续三天都通过百度进入了官网，并在第四天成交。那么按照线性归因模型，百度会分配到75%的权重，而线下某处的广告得到了25%的权重，这很显然并没有给到线下广告足够的权重。
适用场景：根据线性归因模型的特点，它更适用于企业期望在整个销售周期内保持与客户的联系，并维持品牌认知度的公司。在这种情况下，各个渠道在客户的考虑过程中，都起到相同的促进作用。
4. 时间衰减归因模型对于路径上的渠道，距离转化的时间越短的渠道，可以获得越多的功劳权重。时间衰减归因模型基于一种假设，他认为触点越接近转化，对转化的影响力就越大。这种模型基于一个指数衰减的概念，一般默认周期是7天。也就是说，以转化当天相比，转化前7天的渠道，能分配50%权重，前14天的渠道分25%的权重，以此类推……

文章插图
优点：这个模型考虑了时间的作用，因为一般情况下也是时间越久对于用户的转化作用是越弱。相比线性归因模型的平均分权重的方式，时间衰减模型让不同渠道得到了不同的权重分配，当然前提是基于”触点离转化越近，对转化影响力就越大”的前提是准确的情况下，这种模型是相对较合理的。
缺点：如果有的渠道天然处于转化链路的起点，那么对于这些渠道是不公正的，因为它们总是距离转化最远的那个，永远不会得到一个公平的权重。
适用场景：和末次归因比较类似，适用于客户决策周期短、销售周期短、引导用户完成转化的场景的情况。比如，做短期的促销，就打了两天的广告，那么这两天的广告理应获得较高的权重。
5. 位置归因模型基于位置的归因模型，也叫U型归因模型，它综合了首次归因、末次归因、线性归因，将第一次和最后一次触点各贡献40%，中间的所有触点平均剩下的20%贡献。

文章插图
U型归因模型也是一种多触点归因模型，实质上是一种重视最初带来线索和最终促成成交渠道的模型，一般它会给首次和末次互动渠道各分配40%的权重，给中间的渠道分配20%的权重，也可以根据实际情况来调整这里的比例。
U型归因模型非常适合那些十分重视线索来源和促成销售渠道的公司。该模型的缺点则是它不会考虑线索转化之后的触点的营销效果，而这也使得它成为销售线索报告或者只有销售线索阶段目标的营销组织的理想归因模型。
6. 自定义模型你可以根据自己对于业务的理解，创建你自己的模型，让其具有更具体的业务性和目的性，并可将其来和其他默认模型做对比。