并且可以组合多个模型;他们只需要清晰地跟踪,就能了解每条线索来自哪里。
考虑这个例子:一家公司向其他公司提供其项目管理软件,并为此实施了某些数字化努力。一位潜在客户决定聘请您的服务,这是他们遵循的购买旅程:
他通过谷歌搜索广告找到了他们的网站,几天后,他又通过 Facebook 上的广告找到了他们的网站,一周后,他收到了该公司举办的有关其软件的邮寄活动的电子邮件。该电子邮件已保存在您 黎巴嫩 whatsapp 号码数据 的收件箱中,在考虑和评估其他选项后,您决定选择该软件并通过此电子邮件进行购买。
B2B买家旅程
我们现在将分析在联系的每个阶段如何归因于这一线索。
首次接触的归因
在这种情况下,最高的转化率归功于购物者在整个购买旅程中访问的第一个渠道——Google 搜索广告。
上次联系归属
该模型将转化的功劳归于用户在购买之前访问的最后一个渠道,即电子邮件。
潜在客户点数与转化率的关系
该模型将所有功劳归于发生转换的渠道,在本例中是电子邮件。
线性归因
在这种情况下,客户经过的所有渠道都被分配相同的值。也就是说,每人将有33.33%的功绩。
基于时间的归因
在这种模式下,随着客户接近决定完成销售的点,每个渠道获得的信用会增加。也就是说,Google 搜索占 25%,Facebook 占 35%,最后,邮件占 40%。
归因模型应该根据您的B2B 数字战略来应用
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