接触点之间的时间接触点的类型用不同的设备（例如台式机、平板电脑、手机）客户的人口统计、位置和购买历史记录。例如，如果客户在查看电子邮件活动后定期购买，则数据驱动的归因将为未来的电子邮件活动提供更大的权重
数据驱动归因的奇妙之处在于，由于它使用机器学习，因此它会不断发展。您使用的越多，它就越了解您的业务，这意味着随着时间的推移，结果会更好！
数据驱动营销归因的替代方案
数据驱动的营销归因模 伯利兹电报筛选 型是数字营销领域最近才出现的一种模式。在此之前，营销人员可以使用更简单的归因模型来评估客户旅程。
- 首次点击归因。此模型将 100% 的功劳归于第一个营销接触点。
- 最后一次点击归因。该模型也称为最后一次接触归因，将 100% 的功劳归因于最后一个营销接触点。
- 线性归因。此模型为所有点击的营销接触点分配相同的功劳。
- 基于位置的归因。该模型也称为 U 型归因，将 40% 的功劳分配给第一个和最后一个接触点，并将剩余的 20% 分配给其他所有方面。
- 时间衰减归因。此模型 我们的调查数据显示 将最多的功劳归于最后一个接触点，将最少的功劳归于第一个接触点。
与这些传统归因模型相比，数据驱动归因有哪些优势？
虽然传统归因模型更容易设置和分析，但数据驱动归因更准确，因为它考虑了整个客户旅程。传统模型通常提供过于简单的报告，无法说明全部情况。
数据驱动归因被视为归因的未来。因此，一些较传统的归因模型正在被淘汰。
为什么数据驱动归因对数字营销人员来说至关重要
那么，如果您是数字营 哥斯达黎加商业指南 销人员，数据驱动归因可以为您提供什么帮助呢？让我们来看看数据驱动归因的一些好处。
2023 年 10 月，Google 从 Google Ads 和 Google Analytics 中移除了首次点击、线性、时间衰减和基于位置的归因模型。它建议人们今后使用数据驱动的归因，尽管最后点击归因仍然是一种选择。
谷歌为什么要做出这样的改变？谷歌声称，谷歌广告中不到3% 的转化使用了这些模型，而转向数据驱动归因将使用户的衡量更加简单。
Google 的数据驱动归因方法得到了营销人员的褒贬不一的回应，但这确实意味着比以往任何时候都有更多的人可以利用数据驱动的营销模式。我将在本文后面向您展示如何在 Google Ads 和 GA4 中使用数据驱动归因。