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              數據化互聯網營銷和運營
              綜合知識平臺

              半小時讀懂最易被誤解的數字營銷概念之:歸因(上)

              我準備寫一個系列文章,跟大家探討一些數字營銷中特別容易被誤解的概念。如果大家對任何概念有模糊的理解或者疑問,我和團隊也很樂意幫大家解釋說明。數字營銷嘛,故意混淆的概念很多,我比較喜歡追根溯源,刨根問底。

              希望也能幫到你。

              這個系列準備講的第一個概念,關于歸因。

              全文約5000字,大約需要25分鐘閱讀完。
              目錄:
              1、歸因,一個名詞之下的多個理解

              • 理想的歸因
              • 現實的歸因

              2、線上全域歸因可以實現嗎?

              3、線上局部歸因如何理解

              • 單觸點歸因
              • 多觸點歸因
              • 單ID歸因
              • 多ID歸因

              歸因,一個名詞之下的多個理解

              歸因這個詞的英語是attribution,如果直譯過來,是“什么事情歸屬于誰的狀態或者關系”,所以“歸屬、歸功、歸因”都是它的翻譯,但我覺得“歸屬”其實是最直接最準確的含義。在數字營銷中,attribution最主要要描述的,是一個轉化(尤其是一個購買行為)是由哪個/種營銷推廣帶來的結果。但,人們也意識到,一個轉化或者購買,往往不是一個營銷推廣就能搞定的,而是多次各種各樣的推廣對同一個人起作用之后的綜合結果。因此,attribution要描述的,就變成一個轉化(尤其是一個購買行為)是由哪些個/種營銷推廣帶來的結果。從這個定義上看,人們對歸因的理解是沒有分歧的。但,如果深究,分歧或者誤解就開始出現了。最主要的誤解,來自于人們把理想狀態的歸因,和現實中能夠實現的歸因,混為一談。先看看理想狀態的歸因是什么樣的。

              理想的歸因

              理想狀態下的歸因,是能夠回溯對于一個人完成轉化或購買之前的所以影響他做出購買決定的那些外部因素,無論是來自于互聯網上的廣告,還是電梯里鬼哭狼嚎的重復,還是來自于朋友的推薦,或者看到自己喜歡的人買了,或是一篇軟文,或者只是看到商場外立面上大大的廣告牌。這叫全面歸因。全面歸因,本質上確實希望能夠窮盡這些所有對人決定購買施加的所有外部因素。歸因分析的目的就是要實現這一點,很多人皓首窮經孜孜不倦地追求,也是希望實現這一點。只是……我認為現在和未來都不可能做到。有些朋友可能不服氣,未來技術發展了,肯定能夠做到的。但不服氣歸不服氣,做不到還是做不到。做不到全面歸因,有兩個方面的阻礙。第一個阻礙:線下追蹤。你怎么能追蹤到一個人被他身邊的人影響呢?也許她只是默默看到了一個擦身而過的人的LV包很漂亮,于是她也動心買了一個。想把這種影響用技術記錄下來,實現起來實在是太難了。選一兩個樣本做做調研還行,但是對所有的轉化進行線下歸因的回溯,這完全不可能。第二個阻礙:就算所有的技術問題都克服了,還有一個問題無法克服,即隱私保護。憑什么對我產生作用的外部影響,要被別人知道?這已經是我的內心活動了好不好!所以,理想狀態下的歸因就是理想狀態的,現實情況下沒必要抬杠了。嗯,不用幻想它的可能性了。

              但,有的朋友會說,線下做不到全面歸因,線上的數字世界,追蹤一個人比線下要容易,是否可以實現全面歸因呢?

              這種歸因被稱為線上全面歸因。指線上世界(數字世界)中的所有對一個消費者的影響因素,都是可以通過歸因分析獲知的。這個,我可以明確地說,同樣不可能!仍然是因為技術達不到,個人隱私保護也不允許!

              那么,理想中的歸因被我否決了可能性,現實中的歸因又是什么樣的?

              以及,對于現實中的歸因,大家的理解就是一樣的嗎?

              還真不是。接著看。

              現實的歸因

              現實狀態下的歸因,是指我們忽略那些不可能去了解的外部影響因素,而只看那些我們能掌握的因素。但是,關于什么是我們能掌握的,存在認知上的誤導和分歧。第一種認知,被稱為線上全域歸因。是能夠實現對同一個人在線上世界中全部行為的追蹤,從而反映出營銷推廣對他可能施加的影響。注意,這里不是直接追蹤影響因素,而是追蹤消費者的各種行為,這也是跟上一種認知的主要區別。這種方式是通過消費者的各種行為來間接推斷各種營銷對他施加的影響作用,比直接追蹤消費者受到了影響要間接,但要更加現實。通過行為來間接反映歸因的分析方法,是目前歸因理論的根基。那么這種認知,是可以實現的嗎?我后面說。第二種認知,被稱為線上局部歸因,即能夠實現對同一個人在線上世界中的部分領域的行為的追蹤,從而反映出部分營銷推廣對他施加的影響。局部歸因相比前面的歸因,實在更加“現實了”。它是正確的認知嗎?大家接著看。

              線上全域歸因可以實現嗎?

              如前所述,線上全域歸因是能夠實現對同一個人在線上世界中全部行為的追蹤。它目前不可以實現。但,這種方式卻被很多朋友誤認為是“可以實現的”。為什么他們認為這種歸因可以實現呢,原因在于另外一個容易被人誤解的概念,DMP。
              DMP,這個過去充滿神秘主義氣味的數據黑箱,承載了我們很多的憧憬(也可以稱之為幻想)。例如,最典型的,有很多企業曾經宣稱他們的DMP裝載了數億甚至數十億的cookie,設備ID,以及這些ID背后的各種行為。于是,流傳著一個很誤導(很忽悠)的說法是,你用了DMP,就可以看到一個人在互聯網上的行為,以及行為發生的先后順序,于是“順理成章”的,一個從前到后的消費者歸因情況就展現在你的面前了。咳,現在知道這并不會發生。消費者的線上行為實在是太多樣,太廣泛。沒有理由他的線上行為能夠被一個機構全部獲知。如果真能這樣,互聯網就再也不可能存在“安全”二字。但,有的人認為,有一種退而求其次的全域歸因,總是可以的吧。所謂退而求其次,是指我不可能獲得全部的行為,但是我至少能夠獲得消費者打開app,或者URL的全部行為。而至于他在app或者網頁內做什么,不知道是正常的。這個說法有道理,但解釋起來比較復雜,總得來說,基本也不能實現。我說“基本”二字,是因為在技術上,有一定的可能性,但實際操作中,困難很大。首先,我們看技術上的可能性。有一種機構,非常有可能了解消費者的這些具體的打開app或者URL的行為,他們就是“運營商”。因為所有的互聯網數據請求和應答,都要靠運營商的交換線路。因此,運營商毫無疑問,知道他自己的用戶打開了什么app,或者打開了什么URL。

              就憑這一點,運營商確實有非常多的消費者的數據,也能夠做一個消費者的大致的“興趣畫像”,但這個技術用在歸因上,困難極大。有如下幾個關鍵原因,讓這個方法用不到歸因分析上。

              第一,沒有運營商有中國全部消費者作為他們的用戶。每個運營商都只有數量有限的客戶,盡管這個數量很龐大,但不是全部。此外,一個人同時擁有多個運營商的設備,這個也再正常不過。

              第二,運營商的數據受到個人隱私保護法律的嚴格限制。正常渠道這些數據是不可能拿給數字營銷去使用的。當然,今天很多人宣稱有這些數據,那就要具體情況具體分析了,不一定是忽悠,但也不可能是你想象的那樣,這個話題太復雜,這篇文章就不涉及了。

              第三,就算運營商把這些數據給了你,用戶訪問app和URL的數據,也不等同于數字營銷推廣的相關數據。就算你知道這個用戶打開了某個app,你也不知道是這個app上的哪個廣告或者哪個文章影響了他,因此這個數據用來給消費者做個簡單畫像倒是可用的,用來做歸因,很不可用。

              所以,線上全域歸因,是一個美好的理想,但沒有實現的可能。

              線上局部歸因

              全面歸因和全域歸因皆不可行,那么線上局部歸因可以實現嗎?線上局部歸因確實是現在能夠有解決方法的歸因。但同樣跟大家的理解不同,它的實現方法,或者準確來說,是它的類型,也有多種。包括如下兩種:單觸點歸因、多觸點歸因。

              單觸點歸因

              單觸點歸因是最經典的歸因,也是目前最可靠的歸因方式。英文叫Single Touchpoint Attribution(STA)。所謂單觸點歸因,是指歸因分析只聚焦在某一個具體觸點上的引流情況和消費者行為,從而推斷這個觸點上發生的轉化,都是受了哪些引流推廣的影響而發生的。這么講不容易理解。講一個例子就很簡單了。先講一下什么是觸點。觸點就是消費者跟你接觸的營銷溝通平臺,比如網站、app、小程序之類。關于觸點的更詳細的介紹,可以看這篇文章:《如果你想用DMP……(DMP 101之一:DMP的核心思想)》。這個例子很簡單,比如,一個觸點是一個網站。這個網站上可以購買商品。有一個消費者,通過信息流廣告點入了這個網站,但是沒有買商品。過幾天,他又收到了一個微信上的推廣鏈接,又點入了這個網站,還是沒有買這個商品。又過幾天,他從搜索引擎的競價排名上點擊了鏈接,進入這個網站,購買了商品。他的這一連串的行為能夠被分析工具準確記錄下來,并建立先后次序,形成報告。通過報告,我們可以知道,有一個人受到了三個營銷推廣渠道(從前到后分別是信息流廣告、微信分享鏈接、競價排名)的影響,實現了一次購買。你可以看到,單觸點歸因是非常容易實現的。只要某個用戶行為分析工具(或者流量分析工具)支持單觸點歸因分析,我們只需要在一個觸點上安裝流量追蹤和用戶轉化行為分析的監測代碼,就可以實現這一歸因模式的分析。幾乎所有的歸因分析工具都提供單觸點歸因的能力。

              多觸點歸因

              有單觸點歸因,當然就會有多觸點歸因。多觸點歸因的英文是Multiple Touchpoints Attribution(MTA)。多觸點歸因顯然要比單觸點歸因復雜,但目前仍然有方式去部分的解決它。好,你也看到了,我指的是部分的解決,而不是完美的解決。但這么講,又可能有讀者跳出來說,我家的解決方案絕對能完美解決。大家看了我下面的內容,可以自行判斷。多觸點歸因的解決方法,目前有兩種,第一種,被稱為單ID歸因;第二種,被稱為多ID歸因。我分別詳細介紹。

              單ID歸因

              盡管我把單ID歸因和多ID歸因的標題跟多觸點歸因并列,但請大家注意,這兩種歸因是多觸點歸因的兩種實現方式,而不是跟多觸點歸因并列的概念。單ID歸因,很容易理解。比如,你在app上,網站上,小程序上,注冊登錄用的都是一個ID,那么你在這些觸點上的單觸點歸因,又可以相互串聯起來,形成多個觸點上的歸因。多個單觸點上的歸因能夠串聯起來的原因,就是因為大家都有你的完全一致的ID。就像兩張數據庫的二維表通過主鍵進行合并,這不是很復雜的操作。但你也可以看到,單ID歸因的要求就是必須要ID相同,且觸點都屬于同一方。ID相同剛才已經講了。觸點都屬于同一方是什么意思呢?這個也很好理解。你在app上的ID和網站上的ID完全一致,但是可惜app是騰訊家的,網站是百度家的。就算ID一樣,這兩家也不可能把他們的數據合并到一起給你用。但如果app、網站或者小程序,都是你自己的,消費者的ID也一樣,那么恭喜你,要做單ID歸因就非常容易了。這也是為什么,我說多觸點歸因的解決方案并不完美,它有條件的要求,例如單ID歸因的上述條件。

              多ID歸因

              多ID歸因,本質上是單ID歸因的升級。假設一種情況,如果app A和app B有同一個用戶,但這個用戶用了兩個不同的ID登錄了這兩個app,現在想做這兩個app上的歸因的打通,能不能做到呢?如果app A和app B不是同一家的,并且不樂意分享出來數據,那么這種情況下跨app的歸因肯定就別想了。但如果它們是同一家或者它們也樂意分享出來數據,同一個用戶卻沒有用同一個ID登錄的話,能夠解決嗎?如果條件合適,那么是可以解決的。思路很簡單,化多ID歸因,為單ID歸因。上面假設的場景比較容易解決,因為A和B都是app,因此,就算ID不同,只要是一個手機登錄的,那么手機的設備ID是一致的,然后,變成單ID歸因,搞定。但另外一種情況可能會讓事情變得復雜,比如,A觸點不是app,而是網站,B觸點是小程序。而A、B上同一個用戶登錄的ID還不同,這種情況下如何歸因呢?解決這個問題,還是需要化多ID歸為單ID歸因。也就是說,必須找到兩個觸點能夠共有的ID。在一般情況下,這個共有的ID是手機號碼。也就是說,這種情況下做多ID歸因的前提條件,是必須讓消費者愿意在不同觸點上都留下他的電話號碼。這也是為什么,大家都不遺余力的讓大家留電話的潛在原因之一。多ID歸因,是首先把ID打通,然后才能歸因的。而ID打通的工作,不是DMP干,就是CDP干。這也是為什么DMP和CDP理論上都應該有歸因分析能力的原因。

              所以,多ID歸因其實能夠覆蓋的消費者和觸點的數量其實也是有限的,并不能完美解決任何消費者在任何觸點上的歸因。

              對上面的各種歸因,做一個腦圖總結,看了上面的文字,再看這個圖,很容易理解(點開小圖看大圖)。

              本來準備寫個五六千字就解決這篇文章的。沒想到寫了一半就快5000字了。為了照顧大家的閱讀體驗,今天就講到這里。后面還有一半沒講完,包括歸因的統計方式,歸因模型的理解等。都是大白話,如果大家感興趣,留言,或者提問,都歡迎。給我更多的動力寫下一篇。謝謝!

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              評論 4

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              1. #1

                所以這個在一個“私域”里面更可行。用戶路徑可以在給定范圍內設計引導,終點行為可以監測回溯。因果關系,或嚴格來說歸屬關系相對更明確。

                鴉叔10個月前 (11-13)回復
              2. #2

                非常贊,期待宋老師的續集

                豆豆大叔10個月前 (11-25)回復
              3. #3

                謝謝宋老師的解答,還是想有一些案例啥的來品讀一下

                sunshine9個月前 (12-29)回復
              4. #4

                期待宋老師的【歸因(下)】啊。

                yz3周前 (08-20)回復
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