倒计时6天，【职图Data Analytics 集训营】将于7月14日正式开营！在本次集训营中，就专门设置了一门归因模型(Marketing Attribution Modeling)的课程，通过Case Study让你深入了解并掌握这个热门知识点。
除此之外，从各种分析工具的学习，不同分析模型及基本算法的掌握，到真实职场的实际运用，通过职图集训营，你将对Analytics的学习和掌握有质的飞跃。
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随着互联网的发展，品牌近年来的广告投放几乎从线下，大范围转到了线上。但这同样也给营销人带来了新的挑战：如何证明数字营销活动对于最终销售环节的影响有多少，而每个渠道的投资对最终销售的营销如何分配。
因为通常公司为了节省预算，管理层总想要知道哪一个渠道的投资能够促进更多的人去购买，从而优化在营销预算的投资和资源配置。
不过由于一个用户的购买途径涉及多个接触点，所以如何将多个渠道的数据，转化成每个渠道的投资回报率仍旧是一个很棘手的问题。40%的公司都表示，证明营销渠道的投资回报率是他们面临的最大挑战之一，仅次于获取流量和用户。
正是因为这样的挑战，行业从业者们越来越多地寻求归因模型 (Marketing Attribution Models)作为帮助他们解决衡量渠道有效性的手段。
什么是归因模型
以及归因模型有哪些
简单来说，归因模型(Attribution Models)能够将产生转化和收益的渠道根据其转化的效果来分配功劳。
而对于营销人员来说，常见的归因模型有以下几种：
1 Single-touch: First-touch
● 衡量指标：Single-touch 底下的 Multi-touch 模型将所有的转化功劳都分配给消费者最原始的渠道。
● 使用场景：当你想要了解哪个渠道给你带来了新的潜在客户的时候，你可以考虑用整个模型。
● 归因模型运用：如果你正好在想要拓展你的新客源时，你可以用这个模型来决定哪个渠道最能够给你带来流量。
而这个模型正好对于那些想要把潜在已有兴趣的用户转化为最终购买用户阶段的公司最有用，因为它不仅仅可以告诉你，哪个渠道给你带来了最多的对你感兴趣的用户，还可以告诉你哪个渠道给你带来了最容易购买的客户。
2 Single-touch: Last-touch
● 衡量指标：Single-touch 底下的 last-touch 模型将所有的转化功劳都分配给消费者最后接触到的渠道。
● 使用场景：这个模型一般运用在当你需要了解，到底哪个渠道是最后给你带来转化的渠道的时候。
● 归因模型运用：如果你现在手上已经有了很多对你感兴趣的潜在客户，但是你不确定到底是哪个渠道最终给你带来了销售转化，你可以考虑使用这个模型。特别是当预算有限时，你通常需要考虑哪个渠道最能给你带来转化，这时候这个模型就显会发挥很大作用了。
3 Multi-touch: U-shaped
● 衡量指标：Multi-touch 底下的 U-shaped模型将功劳分给用户接触的第一个和最后一个渠道（一般每个渠道40%），并将剩下在中间的渠道平均分配。
● 使用场景：如果你想要给整个推广过程中的所有渠道都分一杯羹，并且你认为第一和最后一个渠道比剩下的渠道对消费者的影响占的比重更重的话，你可以考虑使用这个模型。
● 归因模型运用：如果你所关注的渠道表现是首尾相连的，那你可以考虑这样的模型。
4 Multi-touch: Evenly weighted
● 衡量指标：Multi-touch下的 Evenly weighted 模型给每个渠道都平分功劳，不管不同渠道在整个购买的环节中起到的作用是不是不同。
● 使用场景：如果你只是想要看看有哪些渠道是有做贡献的，这个模型可以做到这点。一般情况下，如果在你想要砍掉在某个渠道投资前，可以用这个模型来看看，是不是忽略掉了这些渠道的贡献。
● 归因模型运用：如果你很依赖 First-touch 或者 Last-touch 的模型，并且又想要砍掉一些渠道的时候，这个模型可以很好地帮你衡量你是否忽视了某些渠道的价值。
5 Multi-touch: W-shaped
● 衡量指标：W-shaped 模型和U-shaped模型类似，只是W-shaped模型给消费者接触的第一个渠道，还有最后达到转化的渠道，以及最后接触到的渠道给予通常30%的功劳，然后将剩下的渠道再来平分。
● 使用场景：W-shaped对于那些在处理潜在客户上有着很规范流程的公司非常有用，因为只有这些公司才能在中间达到转化的渠道分配上，做到均衡和精确。
● 归因模型运用：W-shaped模型可以算是一个非常全面的归因模型。如果你的潜在客户是需要销售团队去进行下一步的销售活动才能进行购买活动的话，你可以将最后一个渠道以及中间为你收集这些潜在用户的渠道适当给更多的分量，同时做到不忽略其他的渠道。
6 Multi-touch: Time decay
● 衡量指标：Time decay 模型通常将最大的功劳分配给离购买时间最近的那些渠道，同时也考虑到其他的渠道。
● 使用场景：如果你的购买周期比较长，你又想了解哪个渠道可以将你的潜在客户转化为最终的购买用户，这个模型可以很好的帮助你了解渠道的有效性。
● 归因模型运用：如果你现在有很多潜在客户，但是整个销售过程却很长，购买周期很慢的话，利用这个模型可以帮助你衡量到底是哪个渠道最终加速了这个漫长的过程。又或者你现在有很多有质量的流量，但是却没办法把这些流量进一步转化的话，你可以试着用这个模型去衡量到底哪些渠道是在转化过程中起了最大的作用的。
归因模型选哪家？
那么这么多的模型，又各自具有不同的用途，但真正遇到问题的时候，哪个模型又最优呢？
一般情况下，大多数人都会认为公司产品的销售部分是最重要的。但是这种做法可能会产生两个问题：
如果只使用一种归因模型，则分析过程中是无法关注整体大的格局的，而这可能会导致资源，渠道或广告被过高或过低地评估。
例如，如果某个潜在客户是通过Display广告来的，并通过搜索引擎广告最后产生了购买，但如果这时候使用的是First-touch模型，你可能会高估Display广告渠道，并低估了搜索引擎广告。
但如果你使用不同的归因模型，来衡量不同的营销Campaign或者是渠道，然后汇总所有这些报告中的数据，则可能会出现重复计算。
再拿刚才的场景举个例子，如果从Display广告来了一个潜在客户并通过搜索引擎广告而购买，在归因时，你使用了First-touch和Last-touch分别衡量这两个渠道，那么最后你其实将购买转化计算了两次。
哪到底哪种归因模式是正确的？事实是，情况各不相同，而关键在于：你试图回答什么问题。所以建议使用多种不同的归因模型来回答不同的问题。
例如，你可能确实想知道哪些渠道在消费者第一次接触就点击了的渠道。那么你可能希望回答的是这个问题：“哪些渠道产生了新的潜在消费者？”
而当你还想知道哪些渠道最终产生了转化，就应该直接使用Last-touch这个模型来回答这个问题。但是需要注意的是，这两个归因模型提供了不同的数据集，不应将它们加在一起。
在某些情况下，你可能希望了解更多关于多渠道的整体效果，这时候Multi-touch归因模型就会显得很有用，因为它会更全面。
不过具体选择的Multi-touch模型，需要取决于公司产品的销售周期，以及你需要解决的问题。但是可以肯定的是，通过利用多个模型的分析来回答不同的问题，可以帮助更深刻地理解渠道之间和要解决的问题的关系。
而如此高大上的模型，在如今像Facebook, Amazon这样的科技公司的Data Analytics以及Growth Marketing的职位里面，对了解Attribution Model和了解Attribution Modeling的人才需求是日益飙升的。
在即将到来的7月14日的【职图Data Analytics集训营】里，来自WPP旗下Media Agency的A导师将为大家详细讲解Attritbution Model 以及 Attribution Model 和 Marketing Mix Model 的区别，并将以Case Study的形式将概念加以运用，并给同学们解析面试时会考察到的要点。
A导师现在WPP旗下Media Agency的Marketing Science部门担任Associate Director一职，带领的团队主要负责客户媒体有效性分析和优化预测的数据建模分析，在Digital Marketing和Brand Media方向有五年以上的工作经验。对于SQL, R, SAS 等统计平台都有多年的实操经验，对各种Marketing的统计模型，包括MMM和Attribution Model也有很深的理解。尤其擅长于与客户沟通分析核心Business Question，帮助客户利用媒体创造最优价值。
除了归因模型(Marketing Attribution Modeling)的课程以外，本次集训营还有更多关于Data Analytics, Data Scientist 的内容，在来自互联网，科技，电商，保险，银行，广告营销等领域的名企导师带领下，快速入门和进修，让你在两周充实的课程学习中，进入营销数据分析师的大门。
职图Data Analytics 集训营
开营时间：2018年7月14日
课程形式：
● 7节顶配Live课程
● 10节录播经典课程
● 半小时求职一对一辅导
导师阵容：
职图携手来自Google, Facebook, JP Morgan Chase, Bloomberg, Trip Advisor, Wayfair, Zillow, Revolve, Aetna, L'Oréal, BMW等公司的导师，他们将手把手教你如何冲破语言、文化和身份的重重阻碍，成功找到心仪的Marketing/Data Analytics方向的工作。
集训营课程大纲：
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