如果你的數字營銷團隊正在努力解決歸因問題，那麼你肯定不是唯一的一個要解決這個問題的人。根據尼爾森的報告，只有四分之一的營銷者能夠自信地將所獲得的收入分別歸因於他們的數字營銷，所以這個比例是不是讓你覺得很吃驚？
對於營銷團隊和銷售團隊來說，歸因是一個緊迫的問題，可能是一個嚴重的挑戰。透過不同的平臺啟用跨渠道的活動會導致在不同的、斷開的系統中隔離資料。Martech堆疊的持續增長可能會帶來重大挑戰，包括歸因的準確性。但是，儘管面臨這些挑戰，你的團隊仍然需要能夠信心十足地地跟蹤ROI並要跟你的老闆溝通這麼做的意義和價值到底在哪裡。
歸因問題
許多營銷人員每天都感到沮喪，而歸因差異往往暴露出更大的組織挑戰。如果營銷人員不能向他們的領導展示他們的數字營銷背後的投資回報率，他們怎麼能要求進一步的Martech投資？
單點接觸很可能是最常用的模式，在這種模式中，屬性被歸因於最終帶來轉化的接觸點。另一方面，多點接觸屬性模型則是根據營銷人員認為每個接觸點對整個客戶旅程的轉化有多大的可能性來分配不同的加權值。
“確定你的歸因模式以及在哪裡分配權重是我們作為營銷人員面臨的最大挑戰，”SmartSearch市場營銷公司的戰略數字營銷顧問Natasha Humphrey表示，“然而，在歸因模型中低估某一個來源的價值，在我們需要領導層認同該來源並持續投資時，就有可能會帶來挑戰。”
CaliberMind的執行長Raviv Turner表示，這一挑戰的一部分是當今大多數營銷人員使用的標準歸因方法。“許多組織已經從單一接觸屬性轉變為多點接觸屬性模型，但如果沒有良好、乾淨的資料集，就會產生複雜的挑戰。我們需要在未來開始使用基於連鎖的模型。”
在客戶旅程中給通道分配權重的做法在很大程度上依賴於人的偏見-我們認為重驅動轉化的渠道分配的權重最大。“但如果我們不把人的偏見帶到談判桌上，而是回到領先地位，逆向設計客戶之旅呢？”Turner問。
機器學習與基於鏈的歸因
在過去五年裡，人工智慧、機器學習和自然加工的進步對營銷人員來說已經變得更加顯而易見，但許多人仍然難以理解如何將它們應用到我們的市場營銷中。“有了機器學習模型，我們就能消除人類的偏見，”CaliberMind市場營銷副QuattroporteChris Nixon說。“這個模型透過你的資料來了解不同的結果諸如收入、管道、領導生成等等，並在整個客戶旅程中識別觸點。“
Nixon補充說：“機器學習模型分析了一段時間以來的購買模式，並確定了影響一系列事件的模式。”“如果你看到的是來自‘關閉/贏得或關閉/失去’機會的收入，那麼每一個機會的路徑是什麼？”基於鏈的模型從結果開始，回顧整個過程中為驅動最終結果而採取的步驟。
為領導力創造營銷智慧
自動化和機器學習在Martech領域都有很強的優勢，但是CaliberMind的基於鏈的歸因工具採取了不同的方法。該工具連線獨立平臺，從結果開始跟蹤ROI，並向後工作以瞭解客戶旅程的每一步的整體影響。這種方法可以提高我們所獲得的營銷智慧和洞察力的質量。市場營銷者對於數字如何影響業績有十分精確的認知，以便與決策者進行充分的資訊溝通和討論。
Humphrey認為，採用這種方法對營銷人員來說可能是向前邁出的一大步。“以連鎖為基礎的方式可能會對那些需要領導認可、繼續投資於價值被低估的資源的營銷人員產生重大影響。”“我們需要洞察力，為領導和客戶提供投資回報率，並瞭解全漏斗是如何歸因於這段旅程的。基於連鎖的歸因可以很好地做到這一點。”
如果你的數字營銷團隊正在努力解決歸因問題，那麼你肯定不是唯一的一個要解決這個問題的人。根據尼爾森的報告，只有四分之一的營銷者能夠自信地將所獲得的收入分別歸因於他們的數字營銷，所以這個比例是不是讓你覺得很吃驚？
對於營銷團隊和銷售團隊來說，歸因是一個緊迫的問題，可能是一個嚴重的挑戰。透過不同的平臺啟用跨渠道的活動會導致在不同的、斷開的系統中隔離資料。Martech堆疊的持續增長可能會帶來重大挑戰，包括歸因的準確性。但是，儘管面臨這些挑戰，你的團隊仍然需要能夠信心十足地地跟蹤ROI並要跟你的老闆溝通這麼做的意義和價值到底在哪裡。
歸因問題
許多營銷人員每天都感到沮喪，而歸因差異往往暴露出更大的組織挑戰。如果營銷人員不能向他們的領導展示他們的數字營銷背後的投資回報率，他們怎麼能要求進一步的Martech投資？
單點接觸很可能是最常用的模式，在這種模式中，屬性被歸因於最終帶來轉化的接觸點。另一方面，多點接觸屬性模型則是根據營銷人員認為每個接觸點對整個客戶旅程的轉化有多大的可能性來分配不同的加權值。
“確定你的歸因模式以及在哪裡分配權重是我們作為營銷人員面臨的最大挑戰，”SmartSearch市場營銷公司的戰略數字營銷顧問Natasha Humphrey表示，“然而，在歸因模型中低估某一個來源的價值，在我們需要領導層認同該來源並持續投資時，就有可能會帶來挑戰。”
CaliberMind的執行長Raviv Turner表示，這一挑戰的一部分是當今大多數營銷人員使用的標準歸因方法。“許多組織已經從單一接觸屬性轉變為多點接觸屬性模型，但如果沒有良好、乾淨的資料集，就會產生複雜的挑戰。我們需要在未來開始使用基於連鎖的模型。”
在客戶旅程中給通道分配權重的做法在很大程度上依賴於人的偏見-我們認為重驅動轉化的渠道分配的權重最大。“但如果我們不把人的偏見帶到談判桌上，而是回到領先地位，逆向設計客戶之旅呢？”Turner問。
機器學習與基於鏈的歸因
在過去五年裡，人工智慧、機器學習和自然加工的進步對營銷人員來說已經變得更加顯而易見，但許多人仍然難以理解如何將它們應用到我們的市場營銷中。“有了機器學習模型，我們就能消除人類的偏見，”CaliberMind市場營銷副QuattroporteChris Nixon說。“這個模型透過你的資料來了解不同的結果諸如收入、管道、領導生成等等，並在整個客戶旅程中識別觸點。“
Nixon補充說：“機器學習模型分析了一段時間以來的購買模式，並確定了影響一系列事件的模式。”“如果你看到的是來自‘關閉/贏得或關閉/失去’機會的收入，那麼每一個機會的路徑是什麼？”基於鏈的模型從結果開始，回顧整個過程中為驅動最終結果而採取的步驟。
為領導力創造營銷智慧
自動化和機器學習在Martech領域都有很強的優勢，但是CaliberMind的基於鏈的歸因工具採取了不同的方法。該工具連線獨立平臺，從結果開始跟蹤ROI，並向後工作以瞭解客戶旅程的每一步的整體影響。這種方法可以提高我們所獲得的營銷智慧和洞察力的質量。市場營銷者對於數字如何影響業績有十分精確的認知，以便與決策者進行充分的資訊溝通和討論。
Humphrey認為，採用這種方法對營銷人員來說可能是向前邁出的一大步。“以連鎖為基礎的方式可能會對那些需要領導認可、繼續投資於價值被低估的資源的營銷人員產生重大影響。”“我們需要洞察力，為領導和客戶提供投資回報率，並瞭解全漏斗是如何歸因於這段旅程的。基於連鎖的歸因可以很好地做到這一點。”