最后一次接触归因模型在客户参与中的重要性指南
归因问题一直是营销和客户互动圈内争论的焦点。我们已经看到多种归因模型的引入和发展，例如首次互动、最后接触、线性、时间衰减、基于位置等等。
其中，Last-Touch 归因模型已经成为衡量客户参与策略和活动有效性的有价值的工具。
在本文中，您将了解 Last-Touch 归因模型的重要性，特别是在客户参与框架内。您还将了解如何将此模型用于不同类型的活动，并了解来自多个行业的用例。
让我们从定义开始。
什么是最后接触归因模型？
Last-Touch 归因模型是一种用于衡量客户参与活动有效性的分析模型。
在该模型中，转化的 100％ 权重归因于最终接触点或客户在执行所需操作（例如购买或注册）之前进行的最新互动。
该模型的简单性和易于理解性使其成为评估客户参与度工作的热门选择。
MoEngage 推出“最后一次互动模型”当您的付费广告和活动旨在在购买时吸引客户，或者您的业务主要是交易性的销售周期而不涉及考虑阶段时，最后互动模型就是您所需要的！ MoEngage 的最后互动模型如何运作？MoEngage 的“最后互动”模型将 100% 归因于客户在执行转化操作之前与之互动的最新活动。 您的客户可以通过两种方式与您的广告活动互动 – 点击和查看。在这两种互动中，MoEngage优先考虑“点击”操作而不是“查看”操作，因为这显示了您的客户的更高意图。 让我们通过一个例子来理解这一点。 假设您的目标是在即将到来的万圣节促销期间推动您电子商务品牌的重复购买。 为了实现此目标，您决定开展 2 个活动 – 一个电子邮件活动（C1），第二个推送通知活动（c2），发送给过去六个月内在您的移动应用上进行过购买的客户。 以下是“上次互动”模型如何将转化归因于客户可能采取的多个潜在旅程：
最后接触归因模型如何运作？ MoEngage 的最后互动模型可用于任何活动类型 – 推送通知、短信、电子邮件、WhatsApp、卡片、Facebook 受众网络、Google 广告网络等 – 以了解是什么促使您的客户采取您希望他们采取的行动。 最后互动模型还可用于您的任何 MoEngage Flow 活动，以便更好地了解您的参与活动中转化率最高的接触点。 如果您是现有的 MoEngage 客户，您可以联系您最喜欢的客户经理以了解更多信息。如果您是 MoEngage 的新客户，您可以在这里与我们的产品专家预约演示！ |
为什么最后接触归因模型很重要？
如果您想更全面地了解网站或移动应用上的客户旅程和营销活动效果，Last-Touch 归因模型就是您最可靠的朋友！
最后一次接触归因模型在客户参与中的重要性
原因如下：
1. 问责制
在营销预算往往有限的世界中，了解正确的资源投资途径是一种宝贵的见解。
像您这样的营销人员之所以依赖最后接触归因，主要原因之一是责任明确。该模型将转化的 100% 功劳归因于最后一个接触点，不会造成混淆，这使您能够轻松识别并优先考虑最有效的渠道或直接有助于客户参与和转化的互动。
香港大学和香港科技大学等 香港数据 本地大学开设的课程涵盖了从跨学科到数据科学的各个领域，并将其与商业、医疗保健和社会科学等各个领域相结合。因此，这些课程旨在培养能够在各个领域应用数据技能的毕业生。
2. 优化
最后接触归因 (Last-Touch Attribution) 通过揭示最有可能促使客户采取行动的接触点来帮助 创建公司网站：如何克服挑战 优化您的客户参与活动。
您可以通过了解哪些互动是促使客户采取所需行动的最终推动因素来微调您的策略。然后，您可以利用这种洞察力在作为最后接触点始终表现良好的特定渠道上投入更多资金，确保将资源分配到可以产生最大影响的地方。
3. 与客户行为保持一致
这种模式与当今快节奏 电子邮件数据库 的数字环境中的客户行为产生了共鸣。
现代消费者在做出购买决定之前会经历复杂的购买历程，与各种接触点进行互动。您可以使用最近接触归因来捕捉广告系列的近期影响和相关性。
客户往往会被最新的信息或与您的品牌的最新互动所左右，而这些信息或互动在他们脑海中仍然记忆犹新。
4. 洞察
使用 Last-Touch Attribution 来衡量客户参与活动，您可以深入了解客户的决策过程。
这种学习不仅能让您了解哪个渠道最有效，还能让您更深入地了解推动转化的所有因素。您可以了解哪些消息、时机和内容在目标受众旅程的最后和关键阶段能引起他们的共鸣。
5. 有效的资源配置
通过 Last-Touch 归因模型，您可以只关注那些在客户参与度和转化方面持续产生成果的渠道和活动，从而使您的品牌能够就资源分配做出明智的决策。
Last-Touch 归因模型可帮助您相对轻松地衡量客户参与活动的投资回报率 (ROI)。
通过明确将转化归因于特定接触点，您可以跟踪每个营销渠道的表现，计算与每次互动相关的成本，并评估回报是否值得花费。这种透明度有助于您做出数据驱动的决策并完善您的策略。
