DigiMax文章开始之前需要各位先了解一个事实：归应分析模型是一个让多数电子商务平台感到困扰的非常棘手和复杂的存在。
归因模型是关于如何分配消费者众多触点对销售或者转化的分数或者价值的模型。它涵盖所有的数字媒体渠道——比如付费搜索、展示类广告、邮件营销、社会化媒体，直接搜索，引荐网站等，并且分析每个渠道对最终转化的作用。
以前要做这种分析非常容易，打个比方来说，在电台投放广告后，获得5个价值250美金的新客户，那么电台广告这个触点对于销售达成的价值就是100%。
但是现如今情况变得很复杂，2016年内容营销机构年度报告显示，目前市场营销人员在工作中平均会用到13种策略、7种不同的社交媒体平台以及3个付费广告渠道。
消费者发现产品，认识品牌，并最终在线上商店中消费的路径变的漫长且曲折。因而销售转化漏斗也变的十分复杂。
我们该如何追踪营销的效果呢——借助归因模型吧
在策略，战术和推广渠道越来越复杂的现在，需要用归因模型核算他们各自的价值。这些模型可以是简单的、基于规则的，也可以是复杂的、基于算法的。分别针对单触点或者多触点分析。
目前至少有五种归因模型被广泛使用：
- 首次触点模型（又被称为首次点击模型）将100%的价值归因给转化路径上的首个触点。这有助于发现消费者是如何找到你的，但是如果在最终销售转化之前消费者还触发了其他三个触点，那么将100%的价值归给首次触点合适吗？
- 末次触点模型（又称为末次点击模型）将价值100%归因给购买或者转化之前最后一次接触的渠道，而完全不考虑整个过程中消费者到底接触过多少个触点。该模型很容易建立和追踪，但是目前被普遍认为毫无价值。转化之前发生了太多的事情，该模型完全忽视了漏斗上层和中层部分的行为对转化的影响。
- 线性模型将转化路径上的每一步都分配了相等的价值。如果消费者历经四个接触渠道后最终产生了购买行为，那么每一个接触渠道就可以得到25%的贡献价值。该模型的优点是每个接触渠道都被考虑到并赋予了价值，但不足的是该模型会夸大非关键渠道的价值，低估关键接触渠道的价值。
- 位置模型强调首次及末次接触渠道的价值——普遍的做法是赋予首尾两个接触渠道各自40%的价值，将剩下的20%价值平均分配给中间的所有接触渠道。很明显，该模型严重低估了中间触点的价值，尤其针对那些很长的转化路径。
- 时间衰减模型——通过简单的算法将价值按照离最终转化的时间远近进行分配——离转化最近的接触渠道获得绝大部份的贡献价值，离转化越远的接触渠道只会被赋予少量的价值。该模型虽然依旧会强调末次接触渠道，但它同时也没有忽视转化过程中的其它接触渠道，因此在实际工作中，该模型被很多营销人员和广告主所接受。
还有一个最好的选项——自定义模型，即基于平台,受众,市场,和特定业务目标的模型。Avinash Kaushik在他的博客Occam‘s Razor上提供了一个在Google Analytics中自定义归因模型的攻略。但你最好有心理准备，他在文章一开始就提到 “在分析领域中（所有分析领域、大数据分析和巨量数据分析）鲜有比多渠道归因模型更加复杂的事情了”
他并没有危言耸听。归因分析是复杂的、乏味的，常常让人抓狂沮丧的，你将经历一个不断的测试-失败-再测试-再失败的过程。
但是这一切都是值得的，归因模型会帮助你理解什么会影响消费者购买，消费者购物行为是什么样子的，他们来自哪里，以及哪些渠道和策略对最终购买产生了价值，而这一切都有利于扩大预算。
在电子商务的世界开始归因冒险之旅前，有五件事情需要时刻谨记。
真正影响销售的是辅助转化
高达98%的访客第一次访问网站时不会购物。55%的访客会在15秒内离开网站。
84%的访客完全或者部分相信来自家人，朋友和同事对于产品的推荐。
88%的访客认为网络上陌生人的推荐与相关熟人的推荐具有一样的可信度。
购物车平均放弃率为69.23%
88%的消费者在决定购买前会先去查看网络上的评论。
上面所有数据都清晰的描绘出了访客的网上购物行为——基本不会有访客在第一次访问网站时就购物。他们访问网站，查看一些信息，浏览网站上的商品评论，访问你在社交媒体上的账户，搜索降价或者优惠信息，随便看看商品，在Twitter账号上看看别人如何评价你，最后当他们下定决心花钱时再回到你的网站。
上面所有行为都让顾客离最终销售更近了一点，每一次的互动都有助于最终转化的完成。绝大部分销售都得益于这些辅助转化，所以你需要去追踪并赋予每个辅助转化价值，这样才能真正了解消费者行为，以及该如何展开营销。
想了解下自己网站的转化情况？那赶紧打开Google Analytics吧，通过Conversions > Multi-Channel Funnels > Path Length这个报告了解一次交互后有多少转化，二次或者三次交互后发生多少转化，你会大吃一惊的。
然后，查看Conversions > Multi-Channel Funnels > Assisted Conversions报告。仔细查看标识为“Assisted/Last Click or Direct Conversions”的这一列数据。数值小于1？那么该渠道是转化前的最后一个触点。数值大于1？那么该渠道只是转化路径中的其中一步。而如果使用的是首次或是末次触点模型？最有价值的渠道可能会被忽视。
再次重申：影响销售的绝大部分因素来自辅助转化。你的归因模型一定要识别他们。
没有完美的归因模型
任何模型都存在局限性和不足。在一个完美的世界里，我们可以用一个足够完美的模型来衡量和处理所有事情，但是现实中这个完美模型并不存在。
定制化的模型是最合适的,但需要时间收集必要的数据和理解顾客行为才能完成这个模型。如果数据是靠不住的，那么模型也只会产出靠不住的结果。
归因模型是科学与艺术的结合，同时也是客观数据与主观推测的结合。
定制的归因模型应该同时反应顾客属性和商业特征。需要考虑那些对实现目标很重要的行为，以及那些最终带来销售价值的“软”转化（比如：注册新闻电子报，要求客户代表联系他们等等）
最常见的转化路径和辅助转化路径是哪些？它们会帮助你理解顾客的行为。你是否已经挖掘出这些路径的全部潜在价值呢？是否将钱浪费在哪些根本带不来价值的渠道上？
用户搜索、考虑的因素和购买的途径千差万别。因此很有必要创建一个适用于用户和自身业务的模型。
要以数据为依据
使用归因模型无需进行盲目的猜测，任何时候都应该用真实的数据指导工作。
通过Google Analytics和enhanced ecommerce插件收集需要的数据，建立目标和转化漏斗，最后根据报告做出决定。
应尽可能准确地追踪所有操作,以保证数据和洞察的可靠性。
- 使用Adwords，Bing Ads和DoubleClick的自动加码功能。
- 使用UTM parmeters追踪社会化媒体投放活动的效果。
如果一件事情花费了你的时间，精力或者金钱，那么就应该收集它的相关数据。很多电子商务平台并没有积极的检查和使用分析数据，不要跟他们一样。你是业务的所有者，需要懂得数据以及分析的重要性，仅仅统计数字是没有价值的。
GA并不复杂，任何人都可以使用，而不必关心其背后的技术（受益于它与Magento, Shopify and WordPress plugins等多个第三方平台的集成，所以使用者不必浪费时间在相关代码上）
获取，运算以及考量的数据越多，决策就会越精准，就能更好的理解消费者最终购物行为的转化路径。
想扩大业务和提升利润？获取数据并利用吧。21世纪各种第三方平台百花争艳，各种第三方服务都在各自领域提供数据收集和分析工具（有些还可与其他更通用的数据分析平台集成）。你可以尝试充分利用它们以获取更多的价值。
顾客生命周期管理
你是希望一次性交易？还是希望用户可以反复购买？答案显而易见，所有人都希望用户反复购买，原因不言而喻。
所以需要考虑到每一个用户的生命周期。那些最重要的用户们——一般只占用户群总量的1%，他们的消费金额是全部用户平均消费金额的18倍。不幸的是，我们通常很少甚至并不关心这些回头客和他们所能带来的价值。
是的，他们被忽略了，连同他们的转化路径也一并被忽略了。这样做很危险，他们的行为路径与新用户是完全不一样的。他们的路径是独特的，需要认真识别和分析——因为这群重要用户会带来不小的收入。
所以重新检查转化漏斗。你很可能会发现大部分的重复购买用户都是直接访问网站（直接在浏览器输入地址或者使用浏览器的书签页），或者来自社交网站（当你在社交账户上发布了一些特卖信息时），或者通过邮件直接点击过来（千万不要忽略这些渠道，他是上帝赐予的礼物。尽早收集相关细节保证漏斗中的每个人都被及时通知到）。
新用户则有可能来自付费广告，自然搜索，引荐网站，联盟媒体或者社会化媒体。
这些都很重要，而且更重要的是，维护一个老用户远比获取一个新用户要经济实惠的多。你需要在归因模型中识别出那些带来老用户的路径，与新用户路径相比，应该给予它们更大的权重。
跳开单一转化事件的模式，思考的更长远一些。重视顾客的生命周期价值，而不仅仅只看订单价格。尝试优化那些对客户生命周期产生真正帮助的渠道。
营销活动追踪必不可少
请记住这句名言：得追踪者得天下。J
我们在前面已经提到过数据是多么重要。如果要保证一个稳定、丰富的数据流供给，就需要营销活动进行追踪——每一次的营销活动，每一个渠道。
可以通过MailChimp和AWeber等成熟的工具追踪邮件营销活动。
可以用UTM Parameters生成定制化的URL。定制化的URL既可以手动添加Tag的方式生成，也可以从GA的Campaign URL Builder网站在线生成。邮件，社会化媒体，新闻电子报，付费广告，Banner等各种营销渠道都可以使用。UTM parameters能帮你很容易的追踪每一个营销活动的数据。
Google Analytics和Bing Webmaster Tools提供一站式的营销活动数据与效果追踪解决方案。想更好的了解用户，优化点击转化？去Google Analytics和Bing Webmaster Tools中追踪和探索你的营销活动吧。
如果营销活动涉及多个营销渠道，那么必须追踪该营销活动的效果，否则根本不知道效果如何，顾客是谁？来自哪个渠道？哪些渠道可以优化？又有哪些渠道需要被淘汰。
GA等分析工具可以展现访客活动行为,而归因模型可以探索各个渠道的效果。它们是完美的搭配。
可以确定的是，当营销人员使用的渠道，方式方法和营销活动越丰富，归因模型就会越复杂。
研究表明，接近80%的转化与多种交互行为相关。
尽管如此，还是有55.2%的营销人员只使用单触点归因模型（只有16.4%的营销人员会使用多触点归因模型，同时让人意外的是还有28.4%的人不使用甚至完全不知道归因模型）。
不要和他们一样，我们要行动起来，搭建一个归因模型，该模型会告诉你到底发生了什么（你还可以稍微多花些时间进阶学习如何在GA中使用的归因模型等比较工具）。
作者简介
Mo Harake现任Stray Digital公司Managing Director一职，他有12年电子商务和数字营销领域的经验，曾经服务于FIJI Water, 7Diamonds, Kill Cliff以及一些初创公司。想要获得他有关电子商务，内容营销和Growth hacking相关的建议，可以在LinkedIn和Stray Digital公司的博客上联系到他。
译者简介
熊兔兔：广告行业从业者一枚，iCDO翻译志愿者
原文URL：https://blog.kissmetrics.com/attribution-modeling-for-ecommerce/
