不知因果，何以谈优化？

如今，流量获取成本攀升，精细化发展迫在眉睫。归因的重要性愈加凸显，但归因分析的应用现状并不明朗。尼尔森报告曾表示，每 4 个营销人员中只有一个可以自信地将收入归因于他们的数字化努力。

很多企业通过不同平台、渠道、方式等的激活转化会导致各种断开连接的系统中出现孤立的数据，其归因追溯与归因准确性都会受到影响。但是，企业若要实现持续的良性增长，精准跟踪投资回报率必不可少，因此，归因分析问题的解决迫在眉睫。

企业归因分析现状

市场、营销、运营人员往往与不确定性的焦虑相伴，而归因的不确定性往往会衍生出更多焦虑和挑战。比如，如果营销人员无法向他们的领导展示他们的数字营销背后的投资回报率，后续的预算申请与投放、渠道优化都将面临阻碍。

在归因过程中，单点触摸归因（如首次触点归因、末次触点归因）可能是最常用的模型，该方式将结果归功于转化的首次或最终接触点。与之相比，多点触摸式归因（如线性归因、位置归因、时间衰减归因）将更准确，该方法可根据经验判断每个接触点在整个客户旅程中影响转化的可能性来分配不同的加权值。

但是，大多数企业即使使用一些标准归因方法，也会带来很多挑战。“许多组织已经从单点触摸归因转变为多点触摸归因模型，但如果没有良好、干净的数据集，仍会产生复杂的挑战”，CaliberMind 首席执行官 Raviv Turner 曾表示。

基于用户行为分析的归因

近几年，大数据和用户行为分析已经取得了很大的进步，但许多人仍然难以将它们应用到企业的实践中。主要因素有两个：1.缺数据；2.用户行为分析的过程中存在断层（有些维度的行为不能找到或打通）。

神策分析支持通过全端数据采集，可连接整合孤立的平台数据，建立完整、干净的数据集，辅以全且细颗粒度的用户行为数据，支持深入业务场景，完整还原用户行为序列，了解不同因素间的关系（如收入、渠道等），从而定位整个客户旅程中的接触点，还原真实场景。

此外，神策分析 1.14 版本正式上线的归因模型（详情可戳：神策分析 1.14 版本上线，使用「归因分析」量化目标贡献占比）配合十大分析模型可下钻分析用户旅程中每个步骤对整体的影响，从源头多维追踪 ROI，科学量化各触点的贡献结果（详情可戳：场景解析+计算逻辑 | 神策归因分析如何量化目标贡献占比？），从而总结提炼出高转化路径，辅助企业的产品改进和运营调优。

图神策分析的归因分析界面

如此，企业通过产品、运营、市场、营销的精细化效果追踪与评估，可最优化资源分配实现投资回报率最大化。同时，还可帮助企业各个业务线工作的推进调优，促进企业由上到下的更好的决策，加速企业的发展。

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