如果您的客户获取渠道与这些模型都不完全契合，或者它们无法帮助您找到问题的答案，该怎么办？
然后您可以开发自己的自定义归因模型。
例如，您可能选择使用 U 形或 W 形设计，但为“中间”接触点分配更大的百分比，以了解有关客户整体品牌体验的更多信息。
这是一种定制的归因模型， 根据特定目标的实现情况（例如页面浏览、下载、列表注册或其他事件）分配价值。
如果您的漏斗中有五种不同的微转化，您可以使用加权模型来确定最有可能实现每个微转化的接触点。结果数据将帮助您识别漏斗中的瓶颈。
算法归因模型
算法归因也称为数据驱动或动态归因，它使用有关转换 多米尼加共和国 电话号码数据 和非转换接触点的数据的统计分析来选择应在分析中考虑哪些接触点以及路径上的各个点应获得多少信用。
换句话说，机器学习决定如何为您分配信用。
算法模型可以检查客户如何与各种接触点进行互动以及这些接触点之间的关系。
客户接触这些产品的顺序是否会影响一个或多个接触点之间的权力平衡？算法会检测这些类型的影响，并根据发现的内容调整信用分配。
数据驱动模型需要访问充足、准确的信息和强大的分析工具才能发挥作用。采用独立的多点触控归因解决方案来收集和协调所有平台和合作伙伴数据，形成单一事实来源，让您掌握并控制这些知识。
准备进入令人兴奋的客户旅程分析和多点触控归因新世界
尽管人们对隐私的需求日益增长，但您的客户也希望看到相关的、有用的内容（包括广告），以帮助他们实现目标并满足需求。
当您将归因指标作为整体营销战略规划和执行的一部分时，您就能够满足客户的需求。
如何开发一个 MTA 程序来获取您需要的答案，以优化您的渠道、增加收入并增强您的客户体验？
选择 MTA 模型时需要考虑的因素包括您的业务目标和分析目标。
如果您正在寻找改善潜在客户生成工作的方法，那么专注于漏斗顶端绩效的模型可以为您指出那些最有可能转化潜在客户的营销策略。