成效歸因模型

給商務用的行銷分析

Sarah DeAtley

Principal Data Scientist

什麼是歸因模型？

 

標題為「購買路徑」的圖片，顯示路徑 1 與路徑 2 以美元符號結尾

 

歸因模型（Attribution modeling）： 判定在決策前端的行銷接觸應分配多少貢獻度

  • 分析師會為行銷方案選擇歸因方法

  • 歸因會影響最佳化、ROI 建模與行銷投資

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最後接觸歸因

最後接觸歸因（LTA）： 100% 的貢獻歸給最後一個通路／手法／活動

  • 這個方法容易理解，也好解釋趨勢
  • 直接影響的通路自然拿到最多貢獻
  • 間接通路貢獻低，因為很少是購買流程中的最後一步

圖示顯示搜尋、電子郵件、再搜尋的路徑，最後 100%，接著轉換

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多點接觸歸因

多點接觸歸因（MTA）： 將貢獻分配給導致顧客購買的多個行銷接觸

  • 多點接觸歸因可同時涵蓋直接與間接影響
  • MTA 會讓判斷是哪個通路驅動行銷趨勢更具挑戰

路徑分別給予 30%、10%、10%、50% 的貢獻，接著美元符號

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啟發式與演算法式 MTA

MTA 可為啟發式（規則式）或演算法式（統計模型式），總和為 100%

  • 啟發式範例： 線性分配將貢獻在所有通路間平均分攤

圖示顯示三向平均分配

  • 演算法式範例： 以迴歸建模依與 KPI 的關聯強度來排序各通路影響力

圖示顯示常態分配

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時間衰減歸因

時間衰減歸因：啟發式 MTA，依近期性逐步給予較高貢獻

 

時間衰減歸因的圖表，顯示貢獻由 10%、20%、30% 到 40% 逐步增加

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選擇歸因模型

「所有歸因模型都有偏誤。」

  • 沒有唯一正確的模型；需要評估各自的權衡
  • 考量精確度需求、易解釋性、顧客行為、通路組合與資料可得性
  • 隱私法影響： 當資料未直接連結到顧客時，演算法式可部分緩解

代表最後點擊、時間衰減、線性與演算法式 MTA 的圖示

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一起來練習吧！

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