想要更深入了解行銷活動的有效性嗎？那麼，線性歸因模型可能就是答案。
儘管您可以從多種不同的歸因模型中進行選擇，但線性模型非常適合為客戶旅程中的每個接觸點提供價值。它可以幫助您確定最有效的行銷管道並優化您的行銷活動。
因此，言歸正傳，讓我們來探討什麼是線性歸因模型、何時應該使用它以及如何開始。
什麼是線性歸因模型？
線性歸因模型是一種多點接觸行銷歸因方法，其中對每個接觸點給予同等的信任。整個客戶旅程中使用的每個行銷管道都會得到認可，並且每個管道都被認為同等重要。
因此，如果潛在客戶在轉換前進行了四次互動，則每個管道都會獲得 25% 的功勞。
讓我們以行銷經理 Sally 為例，看看線性歸因在實踐中如何發揮作用，她正在尋找 Google Analytics（分析）的替代方案。
Sally 透過閱讀一篇 Matomo 文章（將 Matomo 與她在 Google 搜尋時發現的Google Analytics 進行比較）開始了她的轉換之路。幾天后，她報名參加了在 Matomo 的 LinkedIn 頁面上看到的網路研討會。兩週後，莎莉得到了老闆的批准，決定繼續與馬托莫合作。她造訪該網站並透過點擊其中一個付費 Google Ads 開始免費試用。
使用線性歸因模型，我們對 Sally 使用的每個管道（自然流量、自然社交和付費廣告）進行評分，確保我們的行銷分析中不會忽略任何管道。
還有其他類型的歸因模型嗎？
絕對地。行銷經理可以使用幾種常見類型的歸因模型來以不同方式衡量管道的影響。
- 首次互動：也稱為首次接觸歸因模型，此方法將所有功勞歸於客戶旅程中的第一個管道。此模型非常適合優化銷售漏斗的頂部。
- 最後一次互動：也稱為最後一 英國手機號碼數據 次接觸歸因模型，這種方法將所有功勞歸於客戶最後一次互動的管道。這是優化行銷漏斗底部的絕佳模型。
- 最後一次非直接互動：此歸因模型排除直接流量並歸功於先前的接觸點。這是最後接觸歸因模型的絕佳替代方案，特別是如果大多數客戶在轉換之前訪問您的網站。
- 時間衰減歸因模型：此模型根據接觸點的順序調整信用。那些最接近轉化的權重最高。
- 基於位置的歸因模型：此模型將 40% 的功勞分配給第一個和最後一個接觸點，並將剩餘的 20% 在每次其他交互作用之間平均分配。
為什麼要使用線性歸因模型？
如果您想了解行銷策略的哪些部分 促進 llm 工作流程的 9 個 rag 工具 正在發揮作用，行銷歸因至關重要。上述所有歸因模型都可以在某種程度上幫助您實現這一目標，但有幾個原因特別選擇線性歸因模型。
它使用多點觸控歸因
與第一次和最後一次交互作用等單點觸摸歸 喀麥隆數據 因模型不同，線性歸因是考慮每個接觸點的多點觸摸歸因模型。這對於全面了解現代客戶旅程至關重要， 在現代客戶旅程中，客戶與公司互動20 到 500 次。
單點觸控歸因模型可能會因將轉換功勞歸於單一管道而產生誤導，尤其是在客戶最後一次使用的情況下。在上面的範例中，莎莉與我們品牌的最後一次互動是透過付費廣告進行的，但這並不是最重要的。
很容易理解
歸因模型可能很複雜，但線性歸因很容易理解。每個接觸點都獲得相同的榮譽，讓您可以了解整個行銷功能的運作方式。這種簡單性也使行銷人員可以輕鬆採取行動。
這對於識別有效的行銷管道非常有用
由於線性歸因是提供客戶旅程完整視圖的少數模型之一，因此可以輕鬆識別最常見和最有影響力的接觸點。
它佔據了管道的頂部和底部，因此您還可以更有效地對行銷管道進行分類並做出更明智的決策。例如，PPC 廣告可能是更常見的完整接觸點底部，因此不應用於定位廣泛的漏斗頂部搜尋字詞。
有什麼理由不使用線性歸因嗎？
線性歸因並不完美。與所有歸因模型一樣，它也有其弱點。具體來說，線性歸因可能過於簡單，會削弱轉換功勞，且不適合長銷售週期。
可能太簡單了
線性歸因缺乏細微差別。它只考慮接觸點，而忽略品牌形象和競爭對手等其他因素。對於大多數歸因模型都是如此，但指出這一點仍然很重要。