营销人员的新领域丨 MarTech专栏

Martech正在突飞猛进地创新，然而归因问题仍然是绝大多数营销人员包括CMO心头的一根刺。尼尔森的数据显示，目前只有四分之一的营销人员有信心能够量化ROI，这也就解释了为什么70%的CMOs预计在未来一年会在营销分析和归因方面投入更多资金。

营销人员感受到了压力，数据复杂性和碎片化无时无刻不再困扰着他们，因为MarTech的庞大规模使得精确计算每次营销活动、营销渠道和技术的ROI比以往任何时候都更加重要。令人难以置信的是，2018年尼尔森针对CMO的报告发现，“平均每个营销组有59个不同的MarTech点解决方案，其中许多没有集成。”

传统的线性漏斗已经失效了，今天，客户的旅程可能会有几十个甚至几百个接触点。不要再提什么全渠道全领域，诸如跨屏设备、网络和地点等等，这些都已经过时了，未来品牌将无所不在。所有这些MarTech工具都使营销人员能够在客户搜索的任何时间、任何地点(以及比以往任何时候都更具个性化的内容)站在客户面前。然而尽管如此，跟踪和衡量结果仍然很困难。

“准确的归因问题是我们作为营销人员面临的最大问题。数字指标被认为是我们的救世主，但却导致了更多的混乱。“墨尔本大学市场营销教授兼工作场所领导中心主任Simon Bell说。

所以，在营销人员着急购买另一种MarTech工具之前，要先认真思考已有的MarTech工具的价值到底是什么。

第一次点击归因是将所有的功劳都归功于客户采取的第一步行动，最后一次接触则是归因于最后一次。这两种方法都没有考虑到客户旅途中的多个接触点和参与性。

科技商业研究公司(Technology Business Research)在一份关于高级归因工具的新报告的预发布稿中写道：“在营销活动中仍然采用‘最后接触’归因模式的营销人员，很可能会把信用分配给没有提供价值的媒体合作伙伴。”

理想情况下，第一次和最后一次单击根本不是一个归因模型选项；相反，它们只是一个更健康的、整体的归因模型中的度量。在Chief Marketer最近的B2B前景调查中，用户的转化成本被引用为归因中最重要的度量标准，其次是转化的时间、通道、第一次单击和最后一次单击。

营销人员如何才能超越细节，站得更高一些准确地看到全局，从而正确衡量你的营销和媒体支出的投资回报率？

线性归因是一个多点接触的归因模型，给予每个接触点在购买路径中一个同等份额的权重份额。它允许分析营销活动并且解释多种互动的作用，但当所有的渠道都被认为是同等重要的时候，营销人员就失去了为特定渠道优化的能力。

对于线性归因，每个接触点都有相同的权重。如果你已经确定了社交媒体、电子邮件、直投、自然搜索和付费搜索等等所有的在客户的旅程中或许都有一些作用的营销方式，每种都可以获得同样20%的权重比例，那么在现实中，这可能严重低估你的电子邮件带来的转化的影响，而人为地抬高的社交媒体价值。

这两种方法使用时间来衡量交互的价值。时间衰减归因对早期接触点的影响较小。随着客户越来越接近于转化，每个交互的价值都会增加。

另一方面，在U型归因中，第一次和最后一次接触点是加权最重的，其余的则在较小的权重份额所占的份额相等。例如，Google Analytics将40%的值分配给第一次和最后一次接触点。所有其他在两者之间分享20%的权重。

基于时间的归因模型的问题在于，这些假设实际上只是猜测消费者最感兴趣的动机。虽然每个接触点至少得到了一些承认，但由于这种广泛的价值分配，每个接触点的权重份额可能会严重扭曲。作为第一次接触的社交媒体广告是否应该被赋予与驱使顾客购买的电子邮件同等的权重？

算法归因是由数据驱动的，而不是由假设或预先确定的规则驱动的。这个模型利用机器学习来建立在对此前营销活动的分析和学习的基础上。每个接触点都会被分析，归因模型因此会进化，变得“更聪明”。

这是2017年推出的Google归因的基础。营销人员可以用Google Analytics和谷歌广告中的数据捕捉广告贡献的快照，然后用机器学习进行分层。通过对早期的一些个案研究，谷歌将分析结果导入到谷歌广告中，并将其用于自动投标策略。其结果是，测试酒店品牌从通用搜索活动中获得了45%的收入增长，从通用搜索活动中获得了22%的ROAS收入，同时全渠道整体收入也获得了增长。

营销人员在寻找更复杂的策略时，可能会选择设计自己的自定义归因模型，最好结合上面讨论的机器学习元素。这使得营销人员能够更好地利用他们对客户旅程的了解。

例如，一家经营高价值奢侈品体验的邮轮公司很可能知道，他们的客户有更长、更复杂的购买路径。营销人员可能会选择将更高的权重份额分配给早期的接触点，因为客户将花费更多的时间在他们已经选择的品牌上，使用内容来帮助他们为体验做准备。

或者，你可能有一个更高的客户价值和一个了不起的重复业务。在这种情况下，新的客户获取和留存自然也会有更大的价值。

无论你选择哪一种模式，都要通过不断的磨练和进化来充分利用它。归因不是一种“设定它，忘记它”的计算；它是一种对客户关系的活生生的、呼吸式的理解，它将随着时间的推移而增长和变化。以下是一些让归因更成功的方法：

开发更高级的建模：努力完成一个模型，该模型能够随着客户需求的发展学习和适应客户的需求。采用机器学习。

找到正确的人来支持MarTech：CMOS必须要有一组精通数据的战略营销人员和分析人员的支持，他们能够解释结果并激活数据。

对销售更加友好：那些与销售和营销部门紧密合作的公司，其客户的留存率和销售额分别高出36%和38%。营销人员需要了解哪些内容和活动正在推动最好的结果，并能够推动销售。有谁比销售人员自己更适合问这个问题呢?

基于业务成果衡量成功：CMOS需要能够以一种令人信服、可理解和相关的方式将复杂的数据结果传达给C级（比如CEO, CFO等等）的其他成员。特定渠道的度量标准可能是重要的输入数据的方式，但可能不会与决策者产生共鸣。事实上，Viant在2018年3月的一项民意调查中发现，36%的美国CFOs和CMOs引用了虚荣度量作为一种数字营销关注点，更重要的是，22%的受访者表示，对销售等具体结果的关注不足，是另一个令人担忧的问题。得到支持的投资是至关重要的，但高管们可能不愿支持数字技术，尤其是那些可能因其成功而受到负面影响的高管。但关键问题是，这对业务成果的影响是非常清楚的。

所以，现在的营销人员要更深入和认真地研究归因问题。未来的领导者是要在今天就将技术、人员和流程落实到位，以便更准确地衡量业绩，并将业绩的成功归因于正确的渠道和活动。虽然这很不容易，但必须现在就要着手做了。