将如何改变营销归因 归因是每个营销人员的眼中钉。领导层希望看到投资回报率的证据，同时，你正在与 Cookie 限制和跟踪法规这两个双头怪物作斗争。因为如果用户选择退出你应用上的跟踪并拒绝可选 Cookie，你还剩下什么？
随着人工智能和机器学习
的兴起，人们有望一劳永逸地消灭归因恶龙。营销人员最终可能能够准确地将转化与推动转化的营销渠道相匹配。
那么，是什么让机器学习在营销归因中 将如何改 泰国数据 变营销归因 如此强大？人工智能和机器学习将如何塑造现代营销人员的归因未来？请继续阅读以找出答案。
什么是营销归因？
营销归因确定哪些营销渠道、活动、接触点和用户行为为企业带来最大价值。
归因可以帮助营销人员了 如何让信任成为数字客户旅程的一部分 解其努力的影响。它可以回答诸如“哪些有效，哪些无效？”和“哪些营销渠道的投资回报率最高？”等问题。了解营销的哪些部分最有效，可以让您优化资源并建立可重复的成功框架。
机器学习如何促进更好的营销归因
鉴于当今客户旅程的复杂性和速度，营销归因并不 博目录 总是一目了然的。例如，从第一次接触到最终转化的路径可能涉及多种设备、各种平台以及访问之间的停顿。
这些跨渠道和跨设备的旅程使得全面了解客户旅程变得困难。由于缺乏更好的系统，功劳往往归于购买前的最后一个接触点。
第三方 Cookie 的消失（计划于2024 年弃用）将使这一过程变得更加困难，更不用说可能不准确了。但机器学习正在成为一种新的解决方案。
机器学习技术在归因建模中
发挥着至关 将如何改变营销归因 重要的作用，尤其是在没有 Cookie 的世界中。算法可以分析大量零方和第一方数据，然后独立地从中学习，而无需明确编程。
然后，机器学习算法识别模式并使用统计模型将功劳归于每个接触点。由于算法也会根据数据进行调整和学习，因此归因模型会随着时间的推移而不断改进。
例如，Scuba 的机器学习决策智能平台每周采集和处理超过 100 TB 的数据。通过在几秒钟内对数十亿个事件和微事件进行分类，该算法可以发现通常会导致转化的行为，例如每周登录五次或使用高级功能。
借助机器学习营销归因
品牌突然拥有了 360° 视角和实时洞察，可以连接客户旅程的各个环节。
在营销归因中使用机器学习的好处
下面介绍了如何在营销归因中使用 ML 来使您的业务受益，即使没有第三方 Cookie。
1. 分析更精准
由于 ML 算法能够分析大量数据，速度快且准确，因此可以发现人类无法发现的模式和趋势。当与有助于整合客户旅程的行为分析数据相结合时，您可以获得更准确的分析和更好的决策。
2. 更好的客户旅程地图
通过融合来自各种来源和渠道的客户数据，机器学习驱动的归因模型可帮助营销人员构建更丰富的用户角色。通过实时处理数十亿个微事件和行为，您可以识别客户旅程中最重要的接触点。
最后整个过程都是自
动化的。因此，无论何时登记入住，您都可以获得最新的信息。
3.适应性
当你获得有关营销绩效的即时反馈时，你就可以快速适应不断变化的情况。该系统基于持续学习，有助于形成持续改进和迭代的文化。
4. 确保你的营销策略面向未来
不管你是否准备好，人工智能和机器学习都已经到来。懂得如何使用它们的企业将领先于不懂的企业。机器学习驱动的营销归因可帮助您掌握（并领先于）趋势和用户行为，做出数据驱动的决策，并调整您的营销策略以适应未来。
5. 优化营销工作
营销归因中的机器学习让团队能够使用数据可视化和自定义 KPI 仪表板快速查看其工作的效果。例如，哪些营销渠道产生的投资回报率最高、哪些营销活动带来的转化最多，以及哪些策略在某个渠道内最有效。
一旦你了解了所有这些，你就可以相应地优化你的内容创作工作，就像营销效率的瀑布一样。
6. 加强预算分配
了解营销工作的效果可以让预算分配变得更加轻松和有效。当您只关注能够带来最佳效果的渠道和策略时，您可以减少浪费并提高投资回报率。
人工智能和机器学习助力营销归因的未来
使用预定公式或规则来分配转化的日子已经屈指可数了（我们不会怀念它们）。预计未来几年全球营销归因软件市场每年 将增长13.5% ，而人工智能和机器学习技术将推动这一增长。
随着越来越多的企业面临隐私限制
日益增加和第三方数据日益减少的困境，基于机器学习的归因模型正在填补这一空白。随着更精确的分析带来更好的结果，越来越多的品牌将采用基于机器学习的归因模型。
如果您的公司正在探索如何将 AI 和 ML 融入业务工作流程，那么您并不孤单。研究发现，25% 的美国公司正在使用 AI，43%的公司正在探索其潜在应用。另一项统计数据显示，77%的企业已经采用 AI 或有采用计划。