|
|
它并不总是适用于小型或利基企业，因为它需要足够的数据才能计算统计上显着的概率。 为您的业务选择正确的归因模型 那里有很多归因模型，从我们刚刚强调的最流行的模型到不同平台中更具体的模型，甚至是您可以自己构建的模型。选择使用哪一个取决于您要解决的问题。 确定正确的投资渠道 使用数据驱动或线性模型来确保您捕获整个旅程中的所有接触点。如果使用 GA4，请确保您的渠道数据归因正确，并根据需要创建自定义渠道组。 了解流量来自哪里 使用首次点击归因来确定哪个渠道为您带来最多的流量。但请注意 cookie，因为它们会在一段时间后过期。
如果您的购买周期超过 90 天，请确保您有合适的平 香港数据库 台来捕获此信息，因为 GA4 可能不那么准确。像 HubSpot 这样的平台可能很有用，因为它可以跟踪联系人的原始渠道。 了解哪些渠道“达成交易” 使用最终点击归因来查看哪些渠道倾向于为您的业务带来转化。这些信息可用于优化这些渠道的转化，从而最大限度地提高收入。像 HubSpot 这样的平台甚至可能比 GA4 更进一步，因为它还将提供有关 B2B 交易的信息，而不是注册演示等转化信息。 识别表现最佳的内容或资产 使用数据驱动或线性归因（根据您的业务，您也可以使用基于位置或时间衰减），以便记录所有接触点。
谨防平台偏见！如果您要跨渠道分析数据，请确保使用 GA4 或 HubSpot 等“中立”平台。如果您正在分析 Facebook 等特定渠道内的数据，偏差不应该成为问题。由于您只关心哪些资产在该平台中表现最佳，因此归因偏差不会成为问题。请记住，平台可能仍然会过度报告转化或收入。 同样的建议，如果您投放广告，我们倾向于为客户选择数据驱动或基于位置的广告，因为这涵盖了所有接触点。这意味着您在分析数据时可能会看到转化次数的小数，即来自 Google Ads 的 50.7 次转化。
|
|
发表于 2024-1-8 18:02:50