有关于消费者最后一次接触的问题，是零售营销从业者们最喜欢争论的问题，而且把这个当做归因来争论也有十多年了。在当今的市场营销世界中，消费者通过各种终端设备和渠道购物，因此仅仅把销售达成完全归因于购买前的最后一次互动是过时和低效的，这是因为你可能过分强调漏斗底端而忽略了填充漏斗顶部时候所做的所有努力。
消费旅程正在变得越来越复杂，因此对单一方式或渠道的优化，其实忽略了零售商的品牌信息究竟是如何在消费者购买过程中起作用的。
例如，消费者可能在Pinterest上发现一个新产品，通过展示广告重定向重新发现该产品，通过Amazon研究该产品，最后在收到促销邮件后进行购买。这个过程可以在电脑、移动端和语音助手之间进行。假如只看重最后一次接触的电子邮件点击的作用，其实是忽略了每个营销活动在推动销售过程中所起的非常重要的作用，从而限制了营销人员发展更大的跨渠道凝聚力的能力。
虽然许多营销人员认识到在线零售的全域性和最后一次接触的局限性，但很少有人能转向更精准的多触点归因模型。造成这种情况的原因各不相同，诸如改变营销归因可能很费时，需要跨部门按部就班的同步协作，因为很难量化收入和ROI回报，所以说服你老板可能也不容易。
最后一次点击的结束？
尽管在涉及到这些归因的时候，营销人员会面临外在的困难和营销人员自己内在的惰性，现在是时候对你的归因模式进行审视了。你可以通过寻找新的机会来扩大你的客户群，开发更有影响力的跨渠道营销计划，这些都可以帮你甩开对手。
随着付费搜索、社交和展示营销渠道的竞争日益激烈，成本不断攀升，你需要找到另外的一些途径花钱做营销，不仅要花更多的钱，还要更聪明地花钱。多触点归因为业绩提供了一个新的视角，可以很清楚地厘清哪些渠道对销售贡献最大，但因为其营销预算的问题，很有可能它的作用会被低估。一种真正细粒度的归因方法甚至可以识别出一个特定的广告创意，在你的营销组合中它的表现是否优于其他广告创意。
谷歌等主要广告平台也暗示，它们将不再使用最后一次接触的归因模式。虽然最后一次接触归因可能不会完全消失在谷歌广告中，但谷歌可能会强调其多触点的归因属性报告，尤其是数据驱动属性(Data-Driven Attribution，DDA)，它将算法归因于谷歌所有广告产品所赋能的销售业绩中。
所有这些竞争和技术将零售行业的营销人员推到了十字路口。你是选择保持简单的单点触摸归因方法，还是应该探索新的归因模型？
改变归因模型，特别是从最后一次接触到多点接触归因模型中的一种(U型、W型、时间衰减、算法等等)并不是一件容易的事。这就是为什么评估这一转变对你的业务是否有意义是至关重要的。在改变归因模型之前，问自己以下四个问题：
1、你在哪些营销渠道上做广告？
多触点归因对于使用多种渠道培养消费者进行销售的营销人员来说是最有价值的。例如，如果你在电子邮件、Facebook、谷歌购物、付费搜索和亚马逊上都花了钱做营销，那么追踪所有这些渠道的归属或许是有意义的，这将帮助确定你的营销到底哪些有效无效。
另一方面，如果你90%的营销支出都花在Facebook上，那么在这一点上投资于多点归因可能是没有意义的。然而，在未来，随着营销活动扩展到新的渠道并变得越来越复杂，你可能需要重新考虑评估各种多触点模式。
2、销售达成前消费者通常会发生多少次接触？
如果你有一个很长的购买周期，每一次接触都很重要，那么一个平均加权的线性归因模型或基于自定义算法的模型可能是最有意义的。另一方面，较短的销售周期可能会导致你转向某一个属性模型，该模型在销售周期的后期会有更大的影响，例如时间衰减模型。如果平均下来，所有销售前都很少发生接触，那么做多触点的归因模型可能也没有意义。
一个可以更好地查看你的消费者旅程的简单方法是在Google Analytics上使用多通道漏斗报告，在这些报告中，谷歌跟踪不同的推荐和搜索究竟对销售的贡献有多大。
谷歌提供四种不同类型的多通道漏斗报告。顶级转换路径报告显示了消费者如何在购买前与不同的营销渠道和搜索进行交互。时间差和路径长度报告显示了用户成为客户所需的时间和交互时间。第四种辅助转换报告显示了每个渠道启动、辅助和完成的销售数量，以及这些转换的价值。
3、过渡期怎么准确地做年度报告？
假如你用了一个新的归因模型并从现在开始使用这个新模型作为你的数据标准的时候，你面临的一个问题，就是你没法用你今年的数据跟你去年或者更早时候的数据来做对比，例如，你使用的最后一次接触归因模型所跟踪到的任何销售数据，都不能与时间衰减归因的数据进行比较。
如果你的业务要求你必须要与一年以上的数字进行比较，那就说明一年是你的过渡期，那么你就要计划在第一年同时运行新的归因模型和老的模式，这样就可以进行更好的数据比较，这样也不会给年度报告带来麻烦。
4、竞争会使你的业绩营销策略影响更小吗？
也许采用新的归因模式的最大原因之一是发现营销措施的差距。如果某个渠道或性能营销由于竞争加剧而不再达成相同的支出回报率ROAS，那么你可能需要以新的方式来检查你的数据了。对于那些在上个归因模式中表现不佳的渠道或广告中，再重新通过多点触摸归因模型来衡量，说不定在促进销售方面其实表现得非常好。
通过不同的归因方法查看你活动效果有一个简单方法是使用GoogleAnalytics归因模型比较工具，该工具位于GoogleAnalytics中的“Conversion”选项卡下。
例如，在下面的截图中，你可以看到付费搜索的表现在最后一次接触、第一次接触和基于位置(也称为U型)模型中有很大差异。使用最后一次接触模式，付费搜索活动似乎只促成了一次转换，CPA高达6，985.33美元。但第一次接触和定位的模型则描绘了一个完全不同的画面，分别有69和34.69次转换。
所以，假如是按照最后一次接触模型，付费搜索将被视为浪费时间和金钱，但实际上，该渠道正在帮助填补漏斗，让购物者提前开始购物，并鼓励他们购买。
归因建模提供了一个全漏斗优势
不管你选择哪种归因模式，最关键的是要开始查看业绩营销数据，以便更准确地了解你的用户今天在不同的渠道和终端上的购物方式，消费者究竟是如何在这些渠道和终端上来互动的，以及更好地了解不同营销举措在漏斗不同阶段的表现究竟如何。建一个反映这些细微差别的归因模型，那么你的品牌能够比其竞争对手更聪明地花钱，并确定以前被忽略的、能够增加营销漏斗和市场份额的项目。
对于具有稳健营销策略和全方位销售方式的零售营销人员来说，任何归因模型都比最后一次接触归因模型都要好很多。
文：Vivy@成功营销(vmarketing)
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