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在這個不斷變化的行銷環境中，準確衡量客戶旅程中不同接觸點的影響至關重要。這就是多點觸控歸 因 (MTA) 發揮作用的地方！它是一個強大的工具，可以為像您這樣的行銷人員提供客戶旅程的整體視圖，幫助 您優化行銷策 略並像專業人士一樣推動轉換！ 想像一下：您正在與朋友一起玩尋寶遊戲。為了找到隱藏的寶藏，你必須沿著一條有各種線索的路徑 ，例如沿途的 標誌或地圖。MTA 就像是您特殊的尋寶工具。MTA 不會只專注於您發現的最後一條線索，而是會專注於引導您找到寶藏的所有線索或步驟。
它可以幫助您了解哪些線索最有助於引導您找到寶藏（或在行銷領域，讓人們購買某些東西）。 目錄 了解多點觸控歸因 行銷組合建模 (MMM) 與多點觸控歸因 (MTA) 零售電子商務業務中 MTA 的真實範例 選擇正確的多點觸控歸因模型 多點觸控歸因 (MTA) 的優勢 了 马来西亚电话号码表 解多點觸控歸因 MTA 是一種先進的方法，考慮了客戶旅程中多個接觸點的貢獻。它不依賴單一的英雄，而是認識到不同管 道之間的動態 相互作用，揭示客戶對您的品牌體驗的真正本質。透過分析這些接觸點，您將獲得有關行銷工作有效 性的寶貴見解 - 這就像為您的策略發現隱藏的寶藏一樣。 行銷組合建模 (MMM) 與多點觸控歸因 (MTA) 如果您熟悉行銷組合建模
（MMM），您可能想知道行銷組合建模和多點觸控歸因之間的差異。實際上，這是用於研究行銷有 效性的兩種不 同的方法。MMM 採取更廣泛的視角，分析各種因素以了解它們對企業整體成功的影響。另一方面，MTA 專注於個人客戶與廣告的互動（自下而上），仔細追蹤每次曝光並將其與特定結果聯繫起來。 零售電子商務業務中 MTA 的真實範例 讓我們考慮一個在零售電子商務業務中使用多點觸控歸因 (MTA) 的現實範例。想像一下一家名為 Fashion First 的線上服飾店，販售時尚服飾和配件。
在 和電子郵件通訊等不同平台上開展多項數位行銷活動，以推動銷售並吸引客戶。使用傳統的單點觸控 歸因，Fas hion First 可能只考慮客戶在購買前進行的最後一次點擊，在許多情況下將是“直接”，這得到了所有的功勞。 然而，這種方 法並不能提供客戶旅程的完整畫面。透過 獲得了有關不同行銷接觸點如何促進客戶轉換的寶貴見解： Instagram 廣告：顧客可能會先看到引人注目的 Instagram 廣告，展示最新的夏季系列，從而激起他們的興趣。 Google 搜尋：後來，客戶決定在
以探索更多選擇。 電子郵件通訊：瀏覽網站後，客戶訂閱 Fashion First 的電子郵件通訊，以了解新品和促銷活動的最新資訊。 TikTok 影響者：幾天后，顧客看到一位流行時尚影響者穿著 Fashion First 產品的 TikTok 廣告，增強了他們對該品牌的興趣。 直接：最後，客戶被所有這些接觸點所說服，決定購買並直接從 Fashion First 的網站購買。 現在，Fashion First 可以將部分功勞歸因於客戶旅程中的每個行銷接觸點。例如，他們可能會發現，雖然 Instagram 廣告最初吸引了客戶的注意力，但 TikTok 影響者的合作在推動實際轉換方面發揮著至關重要的作用。有了這些知識，Fashion First 現在可以明智地分配行銷預算。 選擇正確的多點觸控歸因模型 將歸因模型視為查看客戶旅程的不同鏡頭。以下是行銷人員喜歡使用的一些流行模型：
線性歸因：這是一個機會均等模型，讓每個接觸點都受到應有的關注。 時間衰減歸因：這一切都是關於此時此地的，將最近的互動視為超級明星。 基於位置的歸因：聯合主演在這個模型中大放異彩，強調第一個和最後一個接觸點——他們就像一場 精彩表演的開 場和結束！ 數據驅動歸因：將此視為高科技模型，利用機器學習來揭示隱藏的模式並提供量身定制的方法。在 Adcore，我們強烈推薦使用此模型！ 需要注意的是，歸因模型沒有正確或錯誤之分，只有最適合您業務的模型。 多點觸控歸因 (MTA) 的優勢 全面視圖 MTA 考慮多個接觸點，全面了解客戶旅程 準確 歸因根據實際影響來確定接觸點，從而實現數據驅動的決策和更好的投資報酬率。 全通路優化 獲得通路位置分析並確定有效管道以改善行銷策略。 預算分配 更聰明的預算分配，節省成本，提高投資報酬率。 改善客戶體驗 深入了解客戶洞察，例如轉換時間、使用者路徑比較、客戶忠誠度和退貨率 總而言之，多點觸控歸因是您的行銷超級力量，可以揭示客戶旅程的完整故事並引導您做出數據驅動 的決策。因此 ，擁抱這個強大的工具，讓它幫助您創造行銷魔力！