如今的营销人员依靠多渠道策略开展线上线下营销活动。虽然这种做法使营销人员能够定制客户旅程的每一步，但当需要分析特定营销活动对投资回报率的整体影响时，也带来了独特的挑战。

对于B2B营销归因而言，这一点尤为重要，由于销售周期更长、触点更多，其复杂性也随之增加。因此，营销人员必须开发综合性的生成式归因模型，考虑所有渠道和触点，才能准确衡量和优化营销投资以及营销活动的有效性。

什么是营销归因？

简短定义：简而言之，营销归因是一门分析科学，用于确定哪些营销策略有助于销售或转化。

营销归因的详细定义：营销归因是指评估消费者在购买过程中遇到的所有营销触点。归因的目标是确定哪些渠道和信息影响了消费者的转化决策或采取下一步行动。目前营销人员常用的归因模型有很多，例如B2B营销归因、多触点归因模型、提升研究、时间衰减模型等等。这些模型能够洞察消费者如何、在何时何地与品牌信息互动，从而使营销团队能够调整和定制营销活动，以满足不同消费者的特定需求，进而提高营销投资回报率。

为什么营销归因很重要？

高级营销归因方案要求营销团队汇总并规范化跨渠道的消费者数据，以确保每次互动都得到恰当的权重。例如，如果消费者接触过展示广告和电子邮件营销活动，但是在看到电子邮件中的特价促销信息后才完成购买，那么营销人员可以注意到，这封邮件在促成销售方面发挥的作用比展示广告更大。之后，他们可以投入更多资源来创建更有针对性的电子邮件营销活动。

为了达到有效生成归因所需的数据粒度水平，营销团队需要先进的营销分析 平台，这些平台能够准确高效地将大数据提炼成个人层面的洞察，从而用于广告系列中的优化。

营销归因有哪些好处？

高级归因模型，例如 B2B 营销归因模型，过去需要耗费大量时间和资源才能构建完善，尤其是那些需要评估线上线下营销活动各种数据集的复杂模型。然而，如今借助生成式人工智能，整个过程已经实现了自动化。有效的归因分析能够带来诸多益处，包括：

优化营销支出

生成式归因模型通过展示互动率高的触点，帮助营销人员了解如何有效地利用营销预算。这使得营销团队能够在广告活动进行期间相应地调整预算和媒体支出。

投资回报率提高

有效的生成式归因使营销人员能够在正确的时间向正确的消费者传递正确的信息，从而提高转化率和营销投资回报率。

改进的个性化

营销人员可以利用生成式归因数据来了解单个客户偏好的信息和渠道，从而在整个客户旅程中更有效地进行目标定位，包括 B2B 营销和销售组织的个性化推广活动。

改进产品开发

个人层面的归因分析使营销人员能够更好地了解消费者的需求。这些洞察可以在产品更新时作为参考，从而更好地满足消费者对功能的需求。

优化创意

能够评估营销活动创意元素的生成式归因模型，使营销人员能够改进信息传递和视觉元素，并更好地了解如何以及何时与用户沟通。 

营销归因分析中常见的挑战和错误有哪些？

虽然 B2C 和 B2B 营销归因可以带来很多好处，但也存在许多常见的错误，这些错误会导致归因错误，从而掩盖营销人员的营销活动的成功情况。

为了确保获得准确、能够反映用户客户旅程的数据，营销人员应该避免：

基于相关性的偏差

在分析客户旅程时，归因模型可能会受到基于相关性的偏差的影响，导致看起来像是一个事件导致另一个事件，而实际上可能并非如此。 

市场内偏见

这指的是那些原本就打算购买该产品的消费者，无论是否看到广告，他们都会购买该产品。然而，广告却获得了促成这部分用户转化的功劳。

廉价库存偏差

这造成了媒体表现的不准确情况，使得低成本媒体的表现更好，因为目标消费者的自然转化率更高，而广告可能并没有发挥作用。

每一种偏见都可能导致营销人员为了追求效果较差的信息而进行优化，从而对投资回报率造成巨大损害。

数字信号偏置

当生成式归因模型没有将线上活动与线下销售之间的关系考虑在内时，就会出现这种情况。同时进行线上和线下销售的营销人员必须基于线上和线下数据制定优化决策，而不仅仅是基于他们能够追踪到的数字数据。 

品牌与行为

归因模型往往会忽略品牌认知与消费者行为之间的关系，或者只会从趋势回归的角度来审视它们。

营销人员必须确保其归因模型能够识别品牌建设举措与转化率之间的关系。不了解其生成式归因模型如何衡量品牌影响力是一个常见且有害的错误，会导致营销人员基于不完整的建议做出决策，从而贬低品牌建设的价值。

缺少消息信号

对消费者而言，创意和信息传递的重要性不亚于广告的投放媒介。一个常见的归因误区是，将创意整体评估为无效，从而断定某个信息传递方式无效，而实际上，该信息传递方式对更小、更准确的目标受众群体可能有效。这凸显了个人层面分析的重要性。

生成式人工智能在B2B营销归因分析中扮演什么角色？

生成式人工智能为营销人员提供宝贵的洞察和数据驱动的营销分析。人工智能算法能够准确地将营销活动的成功归因于特定的行动和接触点。这有助于了解哪些营销和销售推广活动对线索生成、客户获取和收入贡献大。借助生成式人工智能，营销人员可以优化策略、识别有效渠道并做出数据驱动的决策，从而获得更佳的营销效果。此外，生成式人工智能还能够帮助营销人员衡量营销效果、高效分配资源并提高投资回报率。这不仅能够确保营销工作在客户转化过程中得到量化和认可，从而实现营销成功。销售团队也可以通过规划更有针对性的推广活动，获得更多高质量的潜在客户。

如何衡量营销归因？

营销归因可以通过多种模型来衡量，这些模型会权衡营销活动的各个方面，从而确定哪些广告效果好。目前有很多模型可供选择，但许多模型都存在明显的挑战，例如如何整合线上和线下数据。选择合适的模型对于准确衡量营销活动的效果至关重要，这有助于合理分配预算或制定后续策略。

什么是营销归因模型？

营销归因模型，例如B2B营销归因模型，通过用户层面的统计分析来评估营销活动的价值。这与使用汇总数据的营销组合模型等模型截然不同。这种以人为中心的方法使得归因模型更常用于数字营销活动，而非线下营销活动，例如印刷广告。

有效的归因模型将提供以下方面的洞察：

• 消费者或潜在的B2B客户接触到了哪些信息，以及这些信息是通过哪些渠道传递的。

• 哪个接触点对他们的购买决定影响大？

• 品牌认知在转化决策中所起的作用

• 信息排序的作用

• 哪种信息传递方式能给每位消费者或潜在买家带来效果

• 外部因素的影响（例如，汽油价格如何影响汽车销量）