这相当于三个独立的客户接触点
因此，每个接触点将被分配%的值。 最终，与单交互模型相比，该模型可以更清晰地了解您的营销工作。然而，它为所有接触点分配相同的价值，当某些策略比其他策略更有效时，这可能会成为一个问题。 线性归因模型很简单，可以显示每个营销渠道的价值。 时间衰减 这种归因模型与线性模型非常相似，因为多重交互被赋予相同的价值。 但是，此模型会考虑每个客户接触点发生的时间。 更接近转化的交互会被赋予更多价值。因此，初始交互获得的信用最少，而最终交互将获得最大的价值。 如果您的业务严重依赖于建立关系，这可能是一个有益的归因模型。该模型确实最大限度地减少了漏斗顶部的营销技术，因此最适合用于 比利时 WhatsApp 号码购买等较长的销售周期。 基于位置或 U 点 基于位置的归因模型（也称为 U 形归因）会在转化发生时将销售价值分配给第一次互动和最后一次互动。 % 的值分配给第一次和最后一次交互，而剩余的 % 则分配给所有其他交互。 因此，如果总共有 次交互，则每个中间交互都会收到 % 的值。 对于在实际发生转化之前遇到多个接触点的 各种形式的业务来说，这是一个非常有效的模型。
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无论如何，每次交互都会获得一定的价值。然而，两个最重要的交互——第一次和最后一次——被赋予了最大的价值。 营销归因的 个常见挑战 尽管营销归因可以带来很多好处，但也存在一些可能导致您偏离方向的挑战和错误。 让我们看一下可能会遇到的一些最大挑战。 #：连接线上和线下营销工作 大多数营销归因模型侧重于收集在线营销渠道数据。不幸的是，他们没有考虑任何已进行的线下营销。 因此，您的营销结果不准确，总体报告存在显着差距。 #：相关性偏差 有人说归因可能会有偏差，这意味着预测不准确。
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