机器学习能解决归因问题吗?丨 MarTech专栏

如果你的数字营销团队正在努力解决归因问题,那么你肯定不是的一个要解决这个问题的人。根据尼尔森的报告,只有四分之一的营销者能够自信地将所获得的收入分别归因于他们的数字营销,所以这个比例是不是让你觉得很吃惊?

 

对于营销团队和销售团队来说,归因是一个紧迫的问题,可能是一个严重的挑战。通过不同的平台激活跨渠道的活动会导致在不同的、断开的系统中隔离数据。Martech堆栈的持续增长可能会带来重大挑战,包括归因的准确性。但是,尽管面临这些挑战,你的团队仍然需要能够信心十足地地跟踪ROI并要跟你的老板沟通这么做的意义和价值到底在哪里。

 

归因问题


许多营销人员每天都感到沮丧,而归因差异往往暴露出更大的组织挑战。如果营销人员不能向他们的领导展示他们的数字营销背后的投资回报率,他们怎么能要求进一步的Martech投资?

 

单点接触很可能是最常用的模式,在这种模式中,属性被归因于最终带来转化的接触点。另一方面,多点接触属性模型则是根据营销人员认为每个接触点对整个客户旅程的转化有多大的可能性来分配不同的加权值。

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