當談到營銷接觸點的功勞時,大多數 白酒包裝設計公司營銷人員及其歸因模型都關注時間:第一次接觸、最后一次接觸,甚至是轉化前的時間量。如果您的客戶旅程和銷售過程簡短而直接,那么時間可能就足夠了。但白酒包裝設計公司客戶旅程比以往任何時候都更加復雜和流暢。
多點觸控模型在將關鍵的客戶旅程過渡分層到模型方面做得很好。例如,W 形歸因模型特別強調三個關鍵轉變,無論它們之間有多少時間或發生了什么其他事情。第一次訪問、潛在客戶創造接觸和機會創造接觸在交易完成后的設定時間之外都對客戶旅程具有重要意義。
將B2B銷售和營銷的基于帳戶的性質考慮在內的歸因模型是對B2B特定因素進行分層的另一個示例?;趲舻臍w因承認交易中涉及的多個客戶角色并相應地歸因于收入信用。同樣,時間不是唯一的因素。
增加價值來代表過渡階段的重要性,以及承認一個賬戶中經常有多個人參與,是朝著正確方向邁出的一大步,但他們仍然沒有考慮到一件主要的事情:不是全部營銷接觸具有同等的影響。點擊展示廣告對潛在客戶的影響與用戶會議不同,他們在全國各地飛行數天。無論時間和過渡階段如何,這種差異都是正確的。
智能歸因模型了解營銷接觸點的自然差異并相應地對其進行評估。
與潛在客戶評分類似, 白酒包裝設計公司為每個營銷渠道賦予的價值在很大程度上始于有根據的猜測。無論您的多點觸控模型說什么,是否應該將所有用戶會議額外歸功于 30%?還是 20% 或 10%?很難說,但是隨著您收集更多數據,您可以細化您為每個渠道提供的值,使其更加準確。這可以而且很可能會在不久的將來由人工智能完成。
營銷接觸點之間的差異可以應用到搜索接觸點價值額外 10%、展示接觸點價值標準百分比、網絡研討會接觸點價值額外 20% 等等。如果接觸點自然產生不同程度的影響,那么你還必須考慮影響的第二個要素:光環效應。一些營銷接觸點的影響比其他接觸點的影響更長。有影響力的營銷接觸點可能會成為未來會議的催化劑,并且應該獲得一些榮譽。
我給你舉個例子:一個人通過自然搜索來到你的網站,最終沒有填寫表格就離開了。然后,她在五分鐘后通過輸入白酒包裝設計公司的 URL返回并繼續填寫表格。這種潛在客戶的創造不應該歸功于直接——它更準確地應該歸功于自然搜索。
那是因為,作為一個接觸點,我們知道自然搜索比直接搜索的影響更大。如果沒有由于自然搜索而發生的參與,那么直接訪問可能不會發生。雖然我們不能確定每個 B2B 公司自然搜索的光環效應的確切持續時間,但它可能超過五分鐘。
例如,歸因模型應該對具有較長光環效應持續時間的用戶會議等重大事件進行加權。如果有人飛越全國,花幾天時間考慮你的產品和類別,然后幾天后通過搜索來到你的網站并請求演示,那么這種轉換可能更多地受到多天用戶會議的影響,而不是你的搜索引擎優化。加權接觸點的概念有兩個組成部分:加權值和光環效應。當白酒包裝設計公司營銷人員的歸因模型將這兩個組成部分考慮在內時,他們將更準確地了解客戶旅程及其營銷對其的影響。
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