數字歸因和媒體混合建模——你應該選擇哪一個？

數字歸因、媒體組合建模、歸因建模——這些都與營銷中一個更大且非常重要的概念相關聯，統稱為客戶行為建模。

儘管看起來很簡單，但實際上每個營銷人員、企業家和企業主都應該了解這些方面的一些複雜方面，以便在自己的戰略中實施這些方面。

客戶行為建模

客戶行為建模就是要識別不同客戶群體的行為，以預測相似客戶在特定情況下的行為方式。 通常情況下，客戶行為建模主要基於對客戶數據的數據挖掘，您形成的每個模型都旨在回答一個特定問題。

例如，一個客戶行為模型可以預測特定群體的相似客戶將如何響應公司所做的特定營銷活動（例如，年輕女性對促進多樣性和接受不同女性體型的廣告做出反應）。 如果模型創建正確，營銷人員可以預期該組中的大多數人會按照模型預測的方式做出反應。

與其他任何事情一樣，客戶行為建模至今仍存在某些問題。 對於初學者來說，這是一個非常困難和昂貴的過程。 這是因為專家通常非常昂貴。 他們必須執行各種複雜的數學計算，這些計算甚至並不總是完全準確的。 甚至一旦創建了模型，它通常也無法使用。

除此之外，儘管數學模型很複雜，但大多數客戶行為模型都很簡單，因為許多因素被忽略以使結果對營銷人員更實用——這反過來又使模型不可用，因為它不准確足夠的。 這有點自相矛盾，但這是真的。

營銷組合建模

營銷組合建模（或 MMM）實際上與客戶行為建模密切相關。 它通常被視為客戶行為建模的一個組成部分。 營銷組合建模的主要目的是弄清楚不同的營銷活動如何確定某個產品的業務指標。 通常， MMM 對於預測營銷策略的投資回報（或 ROI）非常有效。

標準營銷組合模型分解了各種業務指標，使營銷人員和企業主能夠區分您為策略所做的營銷和促銷活動。

這些可以分解為：

• 增量驅動因素：這些包括印刷和電視廣告、數字廣告、價格折扣和促銷、社會推廣等營銷活動產生的所有業務成果。
• 基本驅動因素：除非有任何經濟或環境變化，否則基本驅動因素通常是固定的。 基本結果總是在沒有廣告的情況下實現，但由於多年來品牌資產的增長。
• 其他驅動因素：與基本驅動因素有些相似，其他驅動因素是作為在特定時期內累積的品牌價值來衡量的。 其他驅動因素來自營銷活動的長期影響。

營銷組合建模有三個主要好處。 首先，您將能夠更好地分配營銷預算，並確定哪個營銷渠道適合進行多少投資。 其次，您將通過建議最佳支出水平更好地執行廣告活動。 第三，您將能夠通過模擬事件的可能發展來測試各種業務場景。

歸因建模

歸因建模可以被認為是營銷組合建模的一個子集，並集成到後者中。 歸因建模採用獨特的方法來分析客戶行為。 它旨在確定不同受眾群體成為客戶的路徑，以及他們在購買後的行為方式。 它在流程的每一步檢查數據，以確定每個營銷計劃組件的價值。

歸因建模通常更側重於數字銷售、廣告和其他轉化工作等活動。 該過程需要對收集的數據進行密切和定期的分析，通常是實時的。

由於大量數據和各種可用的營銷渠道，隨著時間的推移，幾種不同類型的歸因模型已經發展起來並且目前正在使用：

• 最後一次互動：這種歸因模型自電子商務誕生之日起就已經存在。 它是有效的，但這種方法仍然存在一些問題。 您將轉換的所有功勞歸於客戶與之交互的最後一次租賃。 例如，此人可能在 Google、Facebook 和 Twitter 上看到了多個廣告，但只有他們點擊的 Twitter 廣告才會獲得功勞。
• 第一次互動：此歸因模型與最後一次互動模型完全不同。 在這裡，將功勞歸功於您的潛在客戶與之互動的第一個廣告，或者更確切地說，您的客戶被介紹給您的業務的方式。 例如，如果此人與 Google 廣告互動，然後與其他業務內容或廣告互動，則 Google 廣告將獲得功勞。
• Last Non-Direct Click ：這種方法也意味著您將獲得的潛在客戶歸功於單個交互，但邏輯與前兩種方法不同。 唯一可以計入的互動是最後一次非直接點擊（即輸入您網站的 URL 的用戶不符合條件，但點擊 Google 廣告的用戶是）。
• 線性歸因：線性歸因模型是一種更“公平”的方法，因為它為客戶在完成購買之前所進行的所有交互提供了功勞。 例如，如果他們在社交媒體上與品牌內容進行互動，以及在 Google 和 Twitter 上點擊廣告，那麼所有這些都將獲得功勞。
• 時間衰減歸因：此模型基於線性歸因方法，並在客戶交互之間分配信用。 但是，它也考慮到不同的廣告總體上可能具有不同的重要性這一事實，這會根據交互的重要性來分配功勞。
• U 型歸因：也稱為基於位置的歸因模型，U 型歸因也劃分功勞，但它為每個特定交互提供固定金額：第一個獲得 40%，最後一個獲得 40%，以及所有其他人獲得剩餘 20% 的相同部分。
• 其他歸因模型：一些營銷人員喜歡混合和匹配不同的歸因模型並創建自己的方法。

最佳實踐

簡而言之，使用上面列出的方法沒有正確或錯誤的方法，因此您必須先嘗試一下，看看哪些方法更適合您的業務，然後再確定您的營銷策略的某種方法。

請記住，它們都不是完美的，它們都有缺點。 但這並不意味著如果您找到正確的使用方法，您將無法利用這些缺點來發揮自己的優勢。

您可以從查看其他公司如何分析他們的客戶行為開始。 例如，酸奶品牌 Chobani 使用產品體驗來改善其整體客戶體驗。 該品牌在澳大利亞如此受歡迎，因為他們迅速對客戶的需求做出反應，而不是忽視他們的需求。

您還可以像 Target 那樣使用數據驅動的預測來了解客戶的狀態如何變化以及他們的新需求可能是什麼。 這一切都是關於以不同的方式適應情況並使用你已經擁有的東西。

最後的想法

一旦您了解了它們的構建方式以及您可以從中獲得哪些好處，就很容易確定哪種模型最適合您的業務。 正如 Zig Ziglar 曾經說過的那樣：“人們不會出於邏輯原因購買。 他們出於情感原因購買。” 使用上述模型之一將所有變量考慮在內，您將獲得比競爭對手更大的優勢。