三、数字营销归因模型
在数字营销领域，如何计算流量带来的转化这个问题比较复杂。数据统计存在广告平台、三方平台、自有商业智能（Business Intelligence, BI）平台等不同的统计口径。由于各口径统计原理的不同，数据存在差异也被无奈地认为是合理的。但在衡量一个流量渠道的投资回报率时，计算方法的差异将直接影响到如何制定战略。
1．流量转化的归因模型
流量转化的归因模型是指在一条具有多个流量参与的转化路径中，如何将销售或转化分配到流量的各个路径上。对线上广告来说，投资回报率是衡量一个渠道最重要的指标，但由于单一指标难以衡量线上广告的整体表现，为了理解多渠道营销对用户的影响，需要考虑多渠道的归因模型。
由于广告的出价是基于点击或者展示的，因此需要理解广告每次互动带来的价值。由于投放渠道性质的不同，广告表现的差异十分巨大，一般来说搜索广告的直接效果要好于展示类广告，但用户有可能会认同展示类广告所传递的信息，因此更好地衡量展示类广告的效果也是十分重要的。
目前Google Analytics 360中的归因模型工具中共提供7种默认归因模型，下面是Google Analytics 360中的一个场景案例。
案例1-1
Google Analytics 360归因模型
“一位用户通过点击您的一个谷歌广告找到了您的网站。一周后，她通过某个社交网络点击回到您的网站。当天，她通过您的一个电子邮件广告系列第三次回到您的网站，并在几个小时后直接回到您的网站完成购买。”
（1）最终非直接点击（last non-direction click）：所有直接流量均被忽略，100%的销售功劳归于用户在转化之前点击访问的最后一个渠道（在本例中为“电子邮件”渠道）。这一归因模型最大的特点是忽略了直接流量。直接流量指用户直接访问网站产生的流量，因其中存在由于没有正确添加标签而Google Analytics无法正确划分渠道的流量，所以直接访问流量的比例越大，我们得到的数据越不准确。最终非直接点击模型是Google Analytics 360默认的归因模型，也是大多数广告平台及BI系统使用的归因模型。
（2）最终互动（last interaction）：最后一个接触点（在本例中为“直接”渠道）将获得100%的销售功劳。最终互动模型与最终非直接点击模型类似，但也包括了直接访问流量。使用这种模型的场景很少，大家在分析流量转化时，希望能尽可能地减少由直接转化带来的转化数量。
（3）最终谷歌广告点击（last adwords click）：最终谷歌广告点击（本例中为对“付费搜索”渠道的首次也是唯一一次点击）将获得100%的销售功劳。
（4）首次互动（first interaction）：第一个接触点（在本例中为“付费搜索”渠道）将获得100%的销售功劳。这个归因模型更关注用户是如何知道你的公司的，它适用于初创品牌或新用户占比较大的公司。
（5）线性（liner）：其他归因模型的权重分配不同，而这一归因将权重平均分配给了转化路径上的所有渠道。这种归因模型比较适合决策周期较长的情况，用户在购买前可能经过了一系列广告的互动，转化并不是单一渠道互动的结果。
（6）时间衰减（time decay）：根据接触点的位置向首次互动和最终互动各分配40%的功劳，剩下20%的功劳将平均分配给中间的互动。在本例中，“付费搜索”和“直接”渠道各自获得40%的功劳，而“社交网络”和“电子邮件”渠道各自获得10%的功劳。首次转化告诉你用户是如何知道你的，最后一次转化告诉你用户是如何完成交易的，如果这两种信息对你都很重要，那么这个混合了这两种主要信息的归因模型就十分适合你。
（7）数据驱动（data-driving）模型：数据驱动模型是谷歌依据合作博弈理论中“Shapley值”的概念设计的算法，用来对转化路径上各个渠道的效果进行重新分配。“Shapley值”由诺贝尔经济学奖获得者罗伊德·S.沙普利（Lloyd S.Shapley）提出，是一种在团队成员之间公平分配团队成果的方法。简单来说就是计算在一个多渠道转化路径中如果拿走一个渠道，那么发生转化的概率会有多大变化，以此来计算该渠道对转化的贡献。
与数据驱动类似的算法还有马尔可夫链算法，同样是通过计算在多渠道转化路径中拿走一个渠道所带来的转化概率的变化来衡量该渠道的效果。这一算法可以通过下载Google Analytics多渠道转化路径的原始数据来自行计算。
资料来源：作者根据Google Analytics帮助中心《归因模型概览》整理。
2．展示归因（view-through）转化
随着广告技术的日趋成熟，人们开始思考展示类广告对那些没有点击广告的人是否产生了影响，幸运的是越来越多的广告和数据统计平台已可以提供这样的报告。展示类广告的投放人员通常使用两种维度的报告衡量广告效果：点击归因转化（click-through conversion）和展示归因转化（view-through conversion）。点击归因转化指当用户点击广告后所带来的转化，转化可以并非是点击后立即发生的；展示归因转化指广告展示给用户后，用户并未点击广告，但在一段时间后发生的转化。
点击归因转化与展示归因转化的窗口期在大部分广告平台都是可以进行独立设置的。例如，脸书广告的默认窗口期是展示归因为1天，点击归因为28天。谷歌广告的点击归因窗口期最长可以设置180天。
找到一个适用于你的完美的点击归因转化窗口期十分困难，太短或太长会造成对广告效果的低估或高估。通常在制定窗口期时我们需要考虑以下三点：
（1）产品的购买决策周期。用户从开始了解到购买产品需要多长时间？对于快速消费品可能短至几分钟到几小时，而对B2B产品决策周期可能需要数周乃至数月。用户在浏览了广告后可能会去上网比价、咨询朋友、浏览相关视频、等待降价……这些都会延长用户的购买决策时间。因此缩短用户的购买决策时间是改善展示类广告的一个有效途径。最直接的方法往往是提供一个有力的优惠券促销。
（2）衡量广告整体效果。购买很少是由一次广告点击或一次广告流量所带来的。展示类广告在转化路径的前面通常比在转化路径的后面产生的影响要大。最终购买会受到季节变化、折扣力度、用户评价等多种因素的影响。设置较短的展示归因窗口期有利于横向比较不同展示类广告之间的差异，而设置较长一些的展示归因窗口期，往往适用于衡量广告的整体效果。
（3）广告受众。对于新用户来说，从了解产品到购买需要较长的决策时间，因此对于面向新客的展示类广告，适用于较长的窗口期，如14—30天。但如果广告受众是老客，如曾经购买过产品或曾经加入过购物车的受众，展示类广告的作用是用户召回或促进购买，这种情况则适用于较短的窗口期，往往1天就很适合。