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返利啦-云服务存储_美国_云服务器与云数据库

时间:2021-02-23 03:10编辑:淘客樊里来源:淘客樊里当前位置:主页 > 云主机 >

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营销归因模式:哪一个最适合你?Shani Rosenfelder Jun 21,消防物联网,2020成功的应用程序营销取决于技术堆栈中的一系列平台以及它们之间的连接方式。在这种架构中,归因(归因)是实现预期目标的营销活动的关键。只有有了准确而细致的归因数据,你才能确定哪些营销活动有效并达到你的目标,但归因的故事并不是从这里开始和结束的……成熟的应用程序营销人员明白,有多种归因模型,他们可以利用这些模型来确定数据驱动的决策和营销策略。许多人还使用精细的归因技术来理解客户旅程中不同接触点的相对价值。什么是归因模型?归因模型是一种用于确定不同营销努力价值的机制,无论是应用内广告、社交媒体广告还是电子邮件活动。归因模型不仅仅适用于移动营销人员,它们只是营销归因模型的一个变体,而营销归因模型是数字营销的关键,不管是什么背景。市场营销归因模型用数据讲述故事。在市场营销方面,他们遵循"客户之旅"。成功地利用客户之旅就是要对各种活动进行比较,不管是单独的还是组合的。在移动的零散环境中,营销人员可以清楚地看到哪些促销活动在特定的网络或渠道上表现良好。这些数据点是"故事"中的关键细节,即特定促销活动的全部角色,无论是付费媒体来源还是电子邮件等其他渠道,都会推动用户的购买、收入和最终的ROA。但当用户可能在任何数量的品牌和/或应用程序接触点安装应用程序时(第一次在营销归因模型中,有一些复杂的问题,每日返利,即使是最优秀的人才也会面临挑战。你的工作是了解不同类型的归因模型,这些模型提供了你在特定环境下所需的数据。你还需要了解每一个缺点。让我们从基础知识开始。第一次接触属性模型如果您认为属性是为媒体源分配参与的信用的一种方式,那么第一次接触属性模型为用户第一次接触广告(也称为第一接触点)分配信用。负责第一次接触的媒体来源会得到报酬,不管客户需要多少广告才能安装或转换。这个第一次接触归因的简单性是它的主要优势,加上这是一个很好的方法来衡量顶部漏斗(需求生成)的努力。但它在优化方面非常有限,这在移动营销中至关重要。更何况,当许多移动用户在转换前需要反复接触某个应用程序时,这并不是一种准确甚至公平的方法。考虑到游戏现阶段其他归因模式的复杂程度,first touch归因并不十分先进,但它确实有其优点:易于实现,操作简单解释一下,它揭示了漏斗顶部的暴露是如何导致转化的。它在应用程序营销中并不经常使用,但作为一个概念起点来理解属性建模仍然很重要。最后一次触摸属性模型如第一次触摸属性模型、最后一次触摸属性模型-也称为最后一次交互属性模型-给予了单次触摸的信用(并为其付费)点-在这种情况下,是用户安装或完成所需操作之前的最后一个。例如,一个超级休闲的手机游戏玩家会经历这个过程,就像看到另一个超级休闲的广告一样游戏:第一天:A单击出现在媒体源1中但没有安装的第2天的广告:单击该广告的间隙广告媒体源2中的游戏但没有安装第4天:在媒体源3中观看同一游戏的奖励视频在最后一次触摸归属模式下,媒体来源3获得安装的全部学分。多年来,移动广告基本上植根于最后一次触摸的归属模式。由于last touch,这个行业已经发展到了这样的程度,但这是有问题的。大多数安装都是随着广告的发展而发展的,这意味着每一个广告都有价值,但是对于last touch,只有最后一次点击才能获得赞誉。由于营销是跨多个渠道、格式、平台和设备的,last touch模型低估了前面的接触点,而高估了最后一个接触点。它没有考虑到最后一个接触点之前每个接触点的增量影响。虽然为了简单起见,有一些东西可以说,最后一次接触归因模型过度简化了一个复杂的故事。它掩盖了你真实的投资回报率。最后一个非直接归因模型最后一个非直接归因模型(也称为非直接点击归因)与最后一次接触归因模型非常相似,但它将所有转换值都归因于客户在转换前点击的最后一次营销活动,而不是最后一次接触点。它主要用于网络归属,即识别导致转换的网络接触点的过程,当与移动归因模型相结合时,可以提供客户旅程的完整画面这个:一个用户点击一个谷歌广告,将他们引导到一个网站,然后执行一个网络活动。之后,用户再次直接访问该网站,执行一个事件并生成一个购买购买归因于Google广告,因为这个模型是最后一个非直接的,这个模型的价值在于它过滤掉了直接流量,这是很难优化的。许多广告商将直接流量与已经受到先前营销努力影响的用户联系在一起。多点触控归因模型既然我们已经确定了第一次接触、最后一次接触和最后一次非直接归因的优点和缺点,让我们探索多点触控归因模型。通过多点触控归因,从第一印象到安装过程中的每一个接触点都包含在评估中。当每个接触点被确认为提醒用户时,在转换过程中的每一步都可以分配不同的权重。在单个设备应用程序消费者旅程中,多点触控归因通常被称为"辅助安装",bi大数据分析,因为每个接触点都会促使用户更接近转换,无论是安装,购买或其他应用内事件。你也可能听说它被称为"分数归因"。多点触控归因可以局限于单个频道(单个移动设备)或跨越多个频道(如手机、平板电脑、桌面和电视)。当你从多点触控的角度看属性数据时,您可以深入了解哪些媒体源影响了用户在什么设备上以及在漏斗中的位置。从那里你可以进行智能媒体和预算分配决定。为了举个例子,假设Twitter上的一个赞助广告活动驱动了2500个最后一次点击。最后一次点击很重要,但1000次高质量的协助也很重要,即使其他媒体来源(如Facebook、谷歌搜索)导致了最后一次点击安装。当你能识别出那些高质量的帮助让客户更接近转化,那么你就可以给予他们信任,确定他们在客户旅程中的价值,以及预算因此,在多点触控属性模型中有三个主要模型:线性模型在安装或转换过程中为每个接触点分配相等的值。这是一种简单的方式来给客户旅程中的接触点评分(许多人认为这是线性的)。它使媒体来源和活动的预算相对直截了当。那么有一个时间衰减模型,它的出发点是客户旅程中并非所有的接触点都具有相同的价值。它也给了最接近的接触点更多的信任转换。用于例如,假设您在网络A、网络B和网络C上运行活动。使用时间衰减属性,您可以看到网络A和网络C在漏斗早期的协助方面做得最好。网络B,然而,封杀了交易-它驱动了最多的转换。然后你知道网络A和网络C的价值在于它们推动客户在旅程中前进,但网络B更具价值,因为它完成了转换交易。与时间衰减模型一样,全民淘客,U形归因模型(之所以称为U型归因模型,淘客模板,是因为当绘制图时,分配信用的方式形成U)有助于识别在漏斗的某些点上,哪种媒体最有效。然而,它的不同之处在于,它将信用分为多个接触点:第一个和最后一个接触点获得40%的归因积分,中间的每个接触点——助攻——分享剩余的20%。如果你认为第一个和最后一个接触点(分别是品牌知名度和转化率)是客户旅程中最强大的,但你仍然希望在这一过程中对其他所有的帮助都给予一定的信任(同样,递增),那么U形归因可能是一种可行的方法。自定义归因模型最后,还有一种自定义归因,这是一种应用营销策略,对已经具有强大功能的应用程序非常有效,成熟的测量方法和经验丰富的团队随时准备采取下一步行动。自然地,在客户旅程中定义自己的归属规则,首先要密切了解你的用户、你的客户与你的盈利策略相关的旅程,通过定制的归因模型,你可以在你的分析中获得难以置信的粒度,例如,通过分配一个比例

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