传统的归因逻辑,例如最常见的末次触点归因模型(Last Interaction,即将转化完全归功于最后一次互动),更适用于互联网行业、以促进App下载激活和用户拉新为目标的评估。

但在线上线下融合、媒体渠道多样、触点分散的新时代,更多营销已经转向提高存量用户活跃度、促进产品销售等目标,广告主也更多包含了消费、零售等处于数字化转型中的实体行业。面对更加多元化的业务和营销场景,以App激活为首要评估指标的传统归因分析服务已经无法适应。

例如,用户通过渠道A下载App但未产生深度行为,后又通过渠道B的广告引流到App产生付费;或者用户先后在短视频平台A看到KOL推荐、在内容社区B看到产品评测,又在社交媒体C看到广告并点击跳转电商平台进行购买;又或者用户在线上多个渠道被营销触达,却在线下门店完成消费……在这些场景下,传统的末次触点归因很难准确评估出各个渠道对“付费”这个最终效果的贡献分别有多大,也就很难准确选择和搭配最适合的渠道、用更少的预算实现更好的营销效果。

图:当下多元化且复杂的营销归因场景

如何能解决多渠道触点、复杂交互路径、跨链路等归因难点?针对这一问题,数据智能服务商TalkingData带来了新解决方案。基于自身大数据能力和独有算法模型,TalkingData打破传统营销归因思维局限,率先研发推出“腾云归因引擎”,为广告主提供场景化、个性化、精细化的高自由度引擎化归因能力,完美满足上述场景的归因需求。

通过连接前链路广告投放与后链路电商订单、App内事件和门店销售等数据,TalkingData腾云归因引擎让广告主可以根据自身业务特点、针对不同场景创建个性化归因度量任务,实现精准归因,从而准确定位媒体渠道的价值。

图:腾云归因引擎提供个性化的归因任务配置

传统SaaS产品主要提供标准化的服务及能力,对非标准化业务的能力扩展实施起来比较困难。而TalkingData腾云归因引擎的核心价值就在于其能够高效支持营销推广中的非标准化归因需求,适应多样化的业务场景与营销目标。

在功能上,TalkingData腾云归因引擎也具备高度灵活性,并且操作简单易上手。为方便广告主使用,TalkingData腾云归因引擎支持SaaS及半私有化部署两种使用方式,支持五种数据源类型以及业内常用的全部归因模型,广告主可以根据不同场景进行自由配置,以满足不同颗粒度的归因分析需要。在归因数据上,TalkingData腾云归因引擎不仅支持广告主对持续关注的数据进行便捷查询和洞察,还支持以报表等形式导出数据,便于灵活应用归因结果数据,有效实现精细化分析与营销策略优化。

图:腾云归因引擎提供灵活且强大的性能

TalkingData腾云归因引擎目前已经开放试用,并将根据广告主的实际使用反馈,探索更多功能点与应用场景,不断优化产品体验,助力广告主通过更强大的归因能力,实现更高的营销效率与效果,从而促进业务增长。