為什麼大多數歸因分析有致命的缺陷

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“最後點擊歸因死了!

“媒體混合建模的關鍵是營銷的成功!”

“如果沒有一個準確的歸因模型你扔掉你的營銷美元!”

在SMX西部上週大廳與約歸因分析激昂的呼喊迴盪。 它好像所有主題(比雅虎微軟搜索合作協議等)已經採取了一會兒後座,突然最重要的是要考慮的是歸因分析,具體而言即是否你是給太多的信貸SEM和沒有足夠的其他媒體。

相信我,我分享的話題人民的熱情。 這顯然是下一個大的網絡營銷需要解決的問題之一。 儘管從最後點擊歸因走開朝著更優雅和準確的歸因模型才能真正只會轉移預算從SEM路程,對其他渠道的事實,我不認為這是正確的事情。 可是談到盡可能多的人,我可以,我收集自己的數據和徵求意見後,我相信,我們是一個仍然在這個被任何好處都沒有很長的路要走。

目前看來有兩種基本類型的方法,這兩者在我看來是致命的缺陷。

一種方法我在市場上看到,各種否則可信服務提供的,具有進入百分比成箱在屏幕上的廣告客戶,分配轉換值的部分,以不同的營銷渠道,25 SEM%,顯示35%,15%電子郵件,等等。 作為一個大型的廣告主自己,我可以肯定地說,這種做法給了我這樣的人了太多的信貸作為一個成熟的市場營銷。 我不知道誰對他們的業務的好足夠的把握和歸因分析的影響,使這種類型的情況下明智的決定。 在我的其他廣告客戶沒有敲門,但嚴重的是,這是出路我們的聯賽。 即便如此,谷歌的代表小組,我緩和時說,他們只打算提供歸屬相關的數據,將分析的負擔廣告。

我看到新興的另一種方法是一個黑箱基於數學的方法。 這很可能是由大型廣告,使用統計和預測建模,模擬不同的歸因模型,並映射其成果以商業指標,如利潤,收入或投資回報率在內部完成。 雖然我認為這是在做這道數學和理解從統計的角度來看這些問題顯著價值,這種方法往往是短視的。 我不相信這是一個尺寸適合所有人的方法歸因分析下,你根本甩你的營銷數據,並奇蹟般地從彈出的是利潤最大化,例如歸因模型。 這只是不是一般的問題。

這很容易讓我坐下來和批評的現狀,那麼為什麼不提供一些解決方案,你說呢? 嗯,這裡有雲:我設想分三個階段的方法,是以現行做法的一些元素,然後結合並在它們之間展開,為每個廣告客戶更完整的,適當的解決方案。

第一階段包括聰明的人互相交談。 革命,不是嗎? 我們需要一個歸屬專家通過進行廣告商的業務和網絡營銷方案的一個相當詳盡的分析,以率先這方面的努力。 與業務目標和產品的推廣週期開始,以轉換窗口分析,到在線和離線營銷的渠道,通過渠道的審計。 此諮詢和分析的目的是提供合適的輸入轉換成第二階段。

第二階段是超級數學建模我上面描述。 隨著因為它們涉及到廣告客戶的業務和指標適當的投入,需要統計建模預測到所有可能的結果,並了解哪種模式將最好地支持廣告客戶的業務目標。

最後,第三階段使這一切成為可操作的。 我們需要一種方法來拔智慧出的第二個階段,並直接將其應用到廣告主運行實際的媒體渠道。 理想情況下,我們會找到一個方法來至少自動執行此或自動化的建議,到媒體購買本身然後可以通過易於實現。

但在此之前我們任何人進入衝刺歸因分析和媒體組合模型的世界,讓我們退後一步,需要很長的照照鏡子:我不知道的方式,切實拉動任何的這一關,如果廣告客戶不對所有營銷渠道共同跟踪/分析系統。 所以,在我們開始僱用昂貴的分析師,顧問和統計學家,讓我們一定要清潔我們自己的房子,為了得到我們自己的數據。 標準化在單一平台上的分析和測量,這樣你可以比較“蘋果與蘋果”。然後你就可以開始把重點放在有趣的東西。


在這篇文章中所表達的意見是那些客人筆者並不見得搜索引擎土地。 作者的工作人員在這裡列出。


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