一家我們?cè)L問(wèn)過(guò)的保險(xiǎn)公司，在計(jì)算營(yíng)銷(xiāo)的投資回報(bào)率時(shí)，進(jìn)行過(guò)幾項(xiàng)地區(qū)性的實(shí)驗(yàn)，以評(píng)估電視、有機(jī)搜尋和展示型網(wǎng)絡(luò)廣告的綜效。公司讓不同服務(wù)區(qū)域的消費(fèi)者，有不同的電視廣告接觸情況。他們發(fā)現(xiàn)，其中一個(gè)地區(qū)的消費(fèi)者，除了接觸到展示型廣告之外，也有收看電視廣告，這個(gè)地區(qū)的網(wǎng)站有機(jī)造訪(fǎng)數(shù)和展示型廣告點(diǎn)擊率，都不成比例地大幅增加。這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)，促使這家公司開(kāi)始更完善地協(xié)調(diào)跨媒體渠道的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。
運(yùn)用統(tǒng)計(jì)模型
在辨識(shí)、測(cè)試資料得出的簡(jiǎn)單模型方面經(jīng)驗(yàn)豐富的公司，很快就準(zhǔn)備好可以試試更復(fù)雜的歸因模型，這些模型往往需要多變量回歸分析，或許甚至?xí)\(yùn)用到貝葉斯估計(jì)方法（Bayesian estimation）。這些模型提供一些公式，讓營(yíng)銷(xiāo)人員更有信心去決定要投資哪些接觸點(diǎn)、讓消費(fèi)者長(zhǎng)期多次接觸同樣媒體能獲得什么綜效、還有要投資多少在各個(gè)媒體上。重要的是，這些模型能夠解釋?zhuān)材茴A(yù)測(cè)。即使它們不是完美的預(yù)測(cè)模型（當(dāng)然不是），但是依循這種模型所判斷的歸因，就跟初期運(yùn)用簡(jiǎn)單原則的時(shí)候一樣，通常還是能改善投資報(bào)酬率。
一家與我們合作的零售商，使用多變量回歸分析和貝葉斯估計(jì)方法，去了解鎖定目標(biāo)的離線(xiàn)傳播渠道，對(duì)消費(fèi)者重復(fù)曝光的成效。分析顯示，雖然零售商需要在所有渠道傳播，但是第一次接觸后，就可以在接下來(lái)的三個(gè)月里降低傳播頻率，而不需要維持固定的訊息流。根據(jù)這項(xiàng)發(fā)現(xiàn)采取相應(yīng)行動(dòng)，讓他們的離線(xiàn)傳播渠道，提升至少10%的投資報(bào)酬率。
擴(kuò)大分析的范圍
目前為止，營(yíng)銷(xiāo)人員只在顧客購(gòu)買(mǎi)旅程上做歸因分析；所謂顧客購(gòu)買(mǎi)旅程，是指公司從購(gòu)買(mǎi)周期的起點(diǎn)到終點(diǎn)的整個(gè)過(guò)程當(dāng)中，接觸顧客的情況。但顧客的選擇，也強(qiáng)烈受到他們?cè)谀莻€(gè)旅程之外的體驗(yàn)所影響，無(wú)論從互動(dòng)時(shí)間的角度來(lái)看，或是從顧客實(shí)際上互動(dòng)的對(duì)象來(lái)看，都是如此。
要衡量購(gòu)買(mǎi)旅程以外的互動(dòng)，或是消費(fèi)者與其他團(tuán)體的互動(dòng)，公司可以借助統(tǒng)計(jì)方法當(dāng)中更精細(xì)復(fù)雜的做法。例如，追蹤向量自我回歸模型（Panel vector-autoregression, Panel VAR），可以將公司目前這段時(shí)期的電視廣告，在未來(lái)的時(shí)段里對(duì)其他媒體渠道造成的影響（例如，付費(fèi)搜尋點(diǎn)擊率），建立成模型。當(dāng)然，這些統(tǒng)計(jì)模型還可以和后續(xù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)合，以實(shí)地測(cè)試統(tǒng)計(jì)模型給予的建議。
一家我們?cè)峁┳稍?xún)建議的軟件公司，發(fā)展出這種統(tǒng)計(jì)模型，而且反復(fù)使用以改善這個(gè)模型，目的是要了解橫跨離線(xiàn)媒體（例如電視和廣播）與數(shù)字媒體（以品牌為關(guān)鍵字或是沒(méi)有以品牌為關(guān)鍵字的搜尋、展示等等）的歸因原則?！缸詈笠粋€(gè)接觸點(diǎn)」原則，可能會(huì)要這家公司把所有成效，歸功于以品牌為關(guān)鍵字的搜尋，但是，追蹤向量自我回歸模型之類(lèi)的先進(jìn)統(tǒng)計(jì)模型，正確地顯示，這家公司的電視廣告，促進(jìn)了品牌關(guān)鍵字搜尋的點(diǎn)擊。進(jìn)行這項(xiàng)分析之后，這家公司實(shí)際上提升了對(duì)電視的投資，而不是刪減。采用這種新策略，大幅改善了這家公司的總體營(yíng)銷(xiāo)投資報(bào)酬率。
對(duì)現(xiàn)今的營(yíng)銷(xiāo)人員來(lái)說(shuō)，處理復(fù)雜性是不可避免的必然。要在多通路與科技中介的商業(yè)環(huán)境中，做出有依據(jù)、有遠(yuǎn)見(jiàn)的媒體和通路配置決策，以任何標(biāo)準(zhǔn)而言都是艱鉅的任務(wù)；而歸因模型，大概是公司因應(yīng)處理復(fù)雜的因果環(huán)境時(shí)，最好的導(dǎo)航工具。但是，要有肯花時(shí)間建立正確能力的意愿，才能有效運(yùn)用這個(gè)方法。還有要記住，跑之前，你得先學(xué)會(huì)走。