實施數據驅動行銷策略的最佳實踐
Posted: Wed Dec 18, 2024 5:57 am
對於大多數數位行銷人員來說，歸因建模是一項重大挑戰。
要做到正確，需要利用正確的數據並採用可以追蹤客戶與品牌互動的工具和技術——從第一次接觸到轉換。
本文概述了不同的歸因模型，以及金融品牌如何利用它們變得更具策略性。
了解哪些客戶接觸點（或多個接觸點）導致了轉換對於行銷團隊來說非常重要。
它可以幫助他們更清楚地了解什麼是有 柬埔寨銀行列表 效的，什麼是無效的，並且可以讓他們更了解人們為成為客戶所採取的步驟。
然而，這種理解並不總是容易確定。
歸因實際上是當今數位行銷人員面臨的最大挑戰之一。
首先，隨著客戶在瀏覽網路時選擇更多隱私，捕捉他們與數位品牌的互動變得更加困難。
此外，業界一直在爭論哪些歸因模型最有意義、哪些工具最適合推動準確的洞察，以及如何使用產生的數據做出明智的決策。
在金融領域，這導致 70% 的金融機構領導者不知道哪些行銷管道可以帶來最佳結果，這是一個問題。
歸根結底，如果您不知道客戶來自哪裡，您怎麼知道要在該管道上投入更多資金？
在本文中，我們將探索不同的歸因模型，分享如何規劃客戶旅程的技巧，並提供有關如何充分利用數據來推動存款產生的見解。
多種形式的歸因模型
其中的一個變體是“基於位置的歸因模型”，它仍然跟踪每個參與點，但對第一個和最後一個接觸點賦予更高的重要性百分比。
這對於銷售週期較長的產品是有意義的，因為客戶必須花費大量時間研究、比較和決定。
無論哪種方法對您的品牌最有意義，歸因建模的真正成功都將來自您建立的系統以及您利用的工具和技術。
或者，其他團隊採取更全面的方法，查看客戶採取的各種步驟。
「線性多通路歸因」試圖在轉換之前將客戶互動的每個管道歸功於此。
雖然追蹤每次互動對於繪製每個客戶角色的常見客戶旅程並識別趨勢很有用，但它在歸因方面確實有其局限性。
根據追蹤的準確性以及缺乏對哪個管道實際影響客戶轉換的了解，可能會出現重複報告。為了取得成功，多通路方法需要輔以正確的數據和分析工具。
其中的一個變體是“基於位置的歸因模型”，它仍然跟踪每個參與點，但對第一個和最後一個接觸點賦予更高的重要性百分比。
這對於銷售週期較長的產品是有意義的，因為客戶必須花費大量時間研究、比較和決定。
無論哪種方法對您的品牌最有意義，歸因建模的真正成功都將來自您建立的系統以及您利用的工具和技術。
對於許多金融品牌來說，這導致了“單點歸因方法”，將單一管道確定為客戶旅程中的核心影響因素。
例如，最後一次接觸歸因將銷售或轉換歸功於客戶最後一次互動的管道或資產。雖然這提供了一個簡化的、一對一的歸因模型，但它未能考慮到在決策過程中可能影響客戶的所有交互作用。
首次接觸歸因也是如此，它只記錄進入點。
換句話說，它將銷售歸因於客戶與品牌的第一個接觸點。這些單點觸控模型對於銷售週期通常較短的產品特別有用。
或者，其他團隊採取更全面的方法，查看客戶採取的各種步驟。
「線性多通路歸因」試圖在轉換之前將客戶互動的每個管道歸功於此。
雖然追蹤每次互動對於繪製每個客戶角色的常見客戶旅程並識別趨勢很有用，但它在歸因方面確實有其局限性。
根據追蹤的準確性以及缺乏對哪個管道實際影響客戶轉換的了解，可能會出現重複報告。為了取得成功，多通路方法需要輔以正確的數據和分析工具。
其中的一個變體是“基於位置的歸因模型”，它仍然跟踪每個參與點，但對第一個和最後一個接觸點賦予更高的重要性百分比。
這對於銷售週期較長的產品是有意義的，因為客戶必須花費大量時間研究、比較和決定。
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要做到正確，需要利用正確的數據並採用可以追蹤客戶與品牌互動的工具和技術——從第一次接觸到轉換。
本文概述了不同的歸因模型，以及金融品牌如何利用它們變得更具策略性。
了解哪些客戶接觸點（或多個接觸點）導致了轉換對於行銷團隊來說非常重要。
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然而，這種理解並不總是容易確定。
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首先，隨著客戶在瀏覽網路時選擇更多隱私，捕捉他們與數位品牌的互動變得更加困難。
此外，業界一直在爭論哪些歸因模型最有意義、哪些工具最適合推動準確的洞察，以及如何使用產生的數據做出明智的決策。
在金融領域，這導致 70% 的金融機構領導者不知道哪些行銷管道可以帶來最佳結果，這是一個問題。
歸根結底，如果您不知道客戶來自哪裡，您怎麼知道要在該管道上投入更多資金？
在本文中，我們將探索不同的歸因模型，分享如何規劃客戶旅程的技巧，並提供有關如何充分利用數據來推動存款產生的見解。
多種形式的歸因模型
其中的一個變體是“基於位置的歸因模型”，它仍然跟踪每個參與點，但對第一個和最後一個接觸點賦予更高的重要性百分比。
這對於銷售週期較長的產品是有意義的，因為客戶必須花費大量時間研究、比較和決定。
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根據追蹤的準確性以及缺乏對哪個管道實際影響客戶轉換的了解，可能會出現重複報告。為了取得成功，多通路方法需要輔以正確的數據和分析工具。
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無論哪種方法對您的品牌最有意義，歸因建模的真正成功都將來自您建立的系統以及您利用的工具和技術。
對於許多金融品牌來說，這導致了“單點歸因方法”，將單一管道確定為客戶旅程中的核心影響因素。
例如，最後一次接觸歸因將銷售或轉換歸功於客戶最後一次互動的管道或資產。雖然這提供了一個簡化的、一對一的歸因模型，但它未能考慮到在決策過程中可能影響客戶的所有交互作用。
首次接觸歸因也是如此，它只記錄進入點。
換句話說，它將銷售歸因於客戶與品牌的第一個接觸點。這些單點觸控模型對於銷售週期通常較短的產品特別有用。
或者，其他團隊採取更全面的方法，查看客戶採取的各種步驟。
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雖然追蹤每次互動對於繪製每個客戶角色的常見客戶旅程並識別趨勢很有用，但它在歸因方面確實有其局限性。
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