营销渠道越多、顾客行为路径越复杂，就越需要归因模型来帮助判断渠道价值，优化渠道组合和资源分配。一个细微的渠道差异，或许就能帮助企业在市场竞争中胜出。

营销归因模型有助于判断渠道的价值。

一个有效的归因模型，能够告诉我们：哪些渠道能赚钱，哪些渠道能促进业务增长，哪些渠道有助于转化。

随着消费者能接触的渠道、设备越来越多，营销分析也变得越来越复杂。

一个访客变成顾客，是直接在淘宝、京东完成购买，还是之前：

在朋友圈、今日头条看到产品广告？

用电脑搜索过众多产品信息并比较？

在公众号、抖音上看到了产品推荐？

……

总有些渠道的ROI很高，能赚钱；有些渠道不赚钱，但覆盖人群很广；还有些渠道能把访客留住，把路人变成粉丝。

营销渠道越多、顾客行为路径越复杂，就越需要归因模型来帮助判断渠道价值，优化渠道组合和资源分配。一个细微的渠道差异，或许就能帮助企业在市场竞争中胜出。

或者说，最后点击模型——100%的功劳都属于产生最后一次互动的渠道。

这是最简单直接，也应用最广泛的归因模型，主要是分析时不容易出错。

比如：很多网站的追踪cookie只有30天，淘宝广告的计算周期最长15天，如果顾客的行为路径，周期特别长，可能会发生辅助转化渠道的数据丢失的现象。如果只考虑末次互动，数据追踪周期就变得不那么重要了。

这种模型的弊端也很明显：顾客最终是从淘宝收藏夹进入宝贝页面后成交的，按照这个模型，会把这次成交100%归功于收藏夹（直接流量）。但在之前，对产品产生兴趣、信任、购买意向，可能是其他渠道的功劳，收藏夹只是方便顾客记录、找到产品而已。

所以这种模型适用于转化路径少、周期短的业务，或者说，广告目的就是吸引顾客购买，起临门一脚作用的。

忽略直接流量，将100%的功劳归于最后一次非直接互动。为什么要排除直接互动流量呢？

因为，直接互动，或者说直接点击，其来源难以确定，容易对数据分析产生误导。比如：一篇文章或者email里面没有加跟踪代码的链接，收藏夹里面不知道什么时候添加的网址，访客直接输入了广告图片上的URL……

比如：点击了淘宝收藏夹里的宝贝，并且购买。卖家会看到这个客户来自收藏夹，但其实客户之前是点击钻展广告后才添加的收藏夹。

排除掉直接互动流量，，避免了上述问题产生的误导。如果公司认为，业务的直接流量大部分都来自被其他渠道吸引的客户，需要排除掉直接流量，这种模型会很适合。

将100%的功劳归于客户在转化前，点击的最后一个广告的来源渠道。比如：谷歌分析，可以选择100%的权重归因于最后一次AdWords广告，无论这个客户在点击竞价广告后，是否有在其他渠道进行互动。

同样的，也可以设置将权重归因于今日头条的信息流或是朋友圈广告。如果是单一渠道，或者某一渠道价值特别大，模型适用。如果是多渠道，就会比较麻烦，特别是不同渠道由不同部门负责的时候。

比如：一个顾客点了今日头条的广告，又去百度搜索信息并购买。如果信息流和竞价都采用末次渠道归因模型，会把这次成交都算成自己的功劳。这样的结果，就是两个部门的数据都很好看，都认为自己为公司贡献最多，但实际的效果可能要减半。

100%的功劳都属于产生第一次互动的渠道。

如果，最终互动是认为，管你之前多少互动，没有最后一次互动就没有成交。那么，首次互动就是认为，没有我这第一次互动，剩下的渠道都不会有互动。

这个模型的缺点很明显，就是受限于数据跟踪周期。比如：网站cookie存活30天，但第一次互动到转化的周期是31天，成交权重就没有归因到真正的首次互动渠道。

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