分析与归因：1+1>2！

分析＋归因，双剑合璧，效果更佳！小谷奉上实操指南～...



Analytics 分析

数据分析可以帮助营销党准确定位目标用户，了解复杂的跨屏消费者体验，从而完善营销及产品策略。

Attribution 归因

依靠归因模型，营销党可以有效衡量不同沟通渠道或者版位的效果，优化营销策略。

G牌女鞋同时拥有实体店和网购平台，以及丰富的线上推广渠道。假如你是市场总监，你会如何吸引更多的目标用户呢？

目标 1

挖掘为什么用户没下单就离开了？



你需要知道哪些洞察？



－用户是如何来到你的网站的？

－是通过搜索广告吗？比如输入 “可爱坡跟单鞋”等关键词？

－她们最常访问网站上的哪个版块？

－她们是否季节性地查找商品，比如冬天找“靴子”或者夏天的“人字拖”？

－她们会定期在网站上查看最新流行趋势吗？



如何获得这些洞察？－Analytics 分析



分析工具可以帮助你回答以上的所有问题，有了这些洞察，你就可以更好的发现问题，优化网站体验，培养越来越多的忠实用户，同时让目标用户能够在需求产生的瞬间立刻想到你！

目标 2

持续吸引越来越多的消费者



想要扩大销售额，光是维护忠实客户显然是不够的，于是你继续开动脑筋：如何吸引那些很久没有来过你网站或实体店的消费者？

你想要知道哪些洞察？



－这类用户常去的媒介平台有哪些？

－她们偏爱在线购买还是在实体店消费？

－她们喜欢使用哪种设备购买鞋子？



如何获得这些洞察？－Attribution 归因



归因可以帮你衡量不同接触点的营销效果，从展示广告、搜索广告，到社交平台、电视广告甚至印刷广告，了解不同渠道的效果趋势。



例如当电视里在播放你的女鞋广告的时候，用户在移动端搜索量会增加，从而带动了网站的流量；或是你发现你的很多用户都只是在网上调研，最终在实体店进行消费；还比如视频社交网站的广告投放能够有效提升你的邮件促销效果。

这些趋势可以帮你优化跨渠道营销策略，通过更加合理的预算分配，提升整体营销效果。

结论：分析＋归因，双剑合璧，效果更佳！

分析＋归因必须同时使用吗？

数据的复杂程度决定了是否使用归因，以及使用哪种模型。如果市场数据结构简单，仅包含几种渠道，那么只进行数据分析就足够了；然而如果涉及多种渠道平台，且数据间关系复杂，那么引入合适的归因模型就是非常必须的了。




需要在团队里配备归因方面的专家吗？

如果你希望借助归因模型来诠释更多的洞察，那么你一定需要在公司配备这样的专家，或者与第三方公司合作。专业的团队能够帮助你有效地衡量效果，优化你的策略。




使用两种方法，成本也要翻倍吗？

正常情况下，只要分析方案无误，一套产品即可同时提供数据分析和归因模型分析。但如果营销活动复杂，建议增加分析和归因方面的成本，以获得最优的结果！

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