混合歸因模型結合了不同模型的元素，可以更準確地描述客戶旅程。例如，混合模型可能會為第一個和最後一個接觸點分配更多的信用，並根據中間接觸點的位置和時間將額外的信用分配給中間接觸點。基於位置的歸因模型根據接觸點在顧客旅程中的位置將功勞分配給接觸點。這意味著不同的接觸點根據其在序列中的順序被分配不同的權重。
基於位置的歸因類型
基於位置的歸因模型有多種類型，包括：
首次接觸：將功勞分配給客戶旅程中的第一個接觸點。
最後一次接觸：將功勞分配給轉換前的最後一個接觸點。
位置衰減
為更接近轉換的接觸點分配更多功勞。
加權位置：根據接觸點在顧客旅程中的位置為接觸點分配權重。
基於位置的歸因的好處
基於位置的歸因對於了解客戶旅
行業郵箱列表 程不同階段的影響非常有用。它還可以幫助確定哪些行銷管道最能有效地推動轉換。
基於位置的歸因的局限性
基於位置的歸因模型可能會受到接觸點對轉換具有線性影響的假設的限制。事實上，接觸點的影響可能更加複雜，並受到其他因素的影響。
選擇正確的基於位置的模型
最適合您的業務的基於位置的
南非 Telegram 用戶群 2024 年數據 歸因模型將取決於您的具體目標和客戶旅程的性質。考慮銷售週期的長度和行銷通路的複雜性等因素。
基於位置的歸因與其他模型的結合
您可能希望將基於位置的歸因與其他模型（例如最終點擊或首次點擊歸因）結合起來，以更全面地了解客戶旅程。這可以幫助您確定最有效的行銷管道並優化您
