本文作者：
Robin Wang
Adyen中国市场负责人
关于营销的效果数据分析 ，归总起来有两大类：
1 营销归因 (Attribution) -横向 分析哪个营销渠道贡献最大
2 漏斗指标 (Funnel metrics) - 纵向 分析漏斗转化过程
有人会问，这不就是分析哪个营销方式转化多，然后投入更大权重做吗？这难道不是营销人日常工作的标配？
其实没那么简单。
举个例子
一个线索可能在头条上看过你的信息流广告但没有留资，并关注了微信公众号，10天后通过服务号推送观看了一场直播，1个月后又看到百度信息流广告，一周后又在搜索引擎上找供应商对比时，通过百度首页关键词广告点击了官网，并进行了留资。
有人一定会提 线索打分 (leads scoring) 。
Leads scoring早不是什么新鲜事了，但leads scoring的目的更多在于分析某条线索的冷热度，而不是营销归因。
大部分国内营销自动化系统没法做到在为线索打分的同时，反向为某个营销活动的类型做归因分析，直白点说，就是没给赚钱的渠道credit，用上面的案例来说，可能这个credit给了其中一个营销触点，而不是多个。同时光做权重分析也不够，还要看以下因素来综合评判分析渠道的贡献程度。
线索进来的先后次序
背后的采购动机分析
线索最后到来的成单金额大小
另外国际上有个营销术语叫 POE（point of entry) ，国内to B公司用得较少，POE有别于潜客留资来源（活动渠道/搜索/内容等），而是指线索留资的类型。譬如包括：
1 联系销售/demo request/免费试用类型的留资
2 白皮书下载留资
3 关注服务号，成为会员类型的留资
4 订阅Newsletter留资
4 参加活动留资
......
1 TOFM (Top of funnel) - Awareness，对应“品牌营销”
2 MOFM (Mid of funnel) - Consideration，对应“效果营销”阶段一
3 BOFM (Bottom of funnel) - Decision，对应“效果营销”阶段二
触点01：浏览信息流广告：TOFM
触点02：关注微信公众号：POE：关注公众号并留资成为会员
触点03：服务号推送观看直播：MOFM
触点04：百度信息流广告：MOFM
触点05：搜索引擎内容：DOFM
触点06：SEM关键词广告留资联系销售：DOFM，POE为联系销售
Last but not the least: 营销归因需要 高质量的数据 ！！！
那就多了，不一一赘述，数据规模小的公司用不到。
UTM参数，国内外营销人都知道，但很少玩到很好。我也一直玩得不太好
其实UTM的功能太强大了！！！只是没有物尽其用。与其纠结采用上面哪个营销归因模型，不如把UTM用好更来的实际！
UTM参数，国内外营销人都知道，但很少玩到很好。
我也一直玩得不太好。
其实UTM的功能比很多人理解的要强大很多！！！只是没有物尽其用。
我的一位做数字营销的美国朋友的一句名言
put UTMs on f*cking everything
原因在于:
UTM + CTA留资：
地球人都知道，UTM参数设置可以帮助追踪线索来源，验证推广渠道有效性。
UTM + Cookies：
很多B2B的潜客反感被销售打扰。我就曾因为下载了某个白皮书，被一个销售骚扰了7-8次，不胜其烦。
所以潜客除非购买意向非常大，否则会对留资非常慎重。
假设潜客访问了某个着陆页但是没填表单，或者在访问了多个页面之后再触发CTA？有了UTM和cookies就可以有效地抓取UTM参数，并进行营销归因。
当然cookie在微信公众号的生态里有一定局限性（例如：群发推文的阅读痕迹抓取），但如果在网页上，通过Cookie可以沉淀大量此类潜客访问数据。
UTM的参数都放在URL里的Query String处。
什么叫 Query String ?
所有在URL的问号"?"之后的都叫query String
URL：
www.xxx.com/request-demo?utm_medium=online&utm_source=display+trademedia+A&utm_campaign=productlaunch&utm-content=productroadmap
UTM medium = online
UTM source = display+trademedia+A
UTM campaign = ABC
UTM content =product roadmap
上面这串参数，翻译成人话为：
某个潜客
通过垂直媒体的广告投放 （campaign名为ABC）
下载了一份叫product roadmap资料，
然后预约demo演示。
左右滑动查看图集
此外，这也是我略略不满国内的SCRM营销自动化系统的“标签”做法。标签感觉五花八门但是在做归因和漏斗转化分析时，却是七零八落，难以归总。
国内SCRM厂商惯用标签，一来是因为国内的渠道被微信/头条等各自为政的生态打散，二来也是因为营销自动化产品逻辑没有做太深。
而国外营销自动化鼻祖Marketo，根本不需要给用户打标签，一个好的UTM设置体系就能一招鲜吃遍天下。
另外国际上有个营销术语叫 POE（point of entry) ，国内to B公司用得较少，POE有别于潜客留资来源（活动渠道/搜索/内容等），而是指线索留资的类型。譬如包括：
1 联系销售/demo request/免费试用类型的留资
2 白皮书下载留资
3 关注服务号，成为会员类型的留资
4 订阅Newsletter留资
5 参加活动留资
经典错误案例有：
UTM的source、medium、和campaign是必填项
把utm_source放在最前面，因为无论是百度统计还是GA都会先抓这个
UTM参数都用小写字母
utm_medium参数不要写得太复杂，尽量high-level
utm_term参数不要用在非搜索推广的渠道，这个是用来做关键词报告的。
如果习惯用GA，那么在参数里用“＋”而不是上下横线符号。因为”＋“同"%2B"一样，都代表着空格符号。
如果网站URL结构本身带"?"，请用#而不是?放在query string前面，例如：xxxcom/?category=A&product=B#utm_source=…&utm_medium=…&utm_campaign=
utm参数只需要在用户初始访问页面时设置即可，不需要在之后的每个页面设置。
ROI 和归因不是一回事。
我不是特别喜欢有些公司张口闭口ROI，
ROI有的时候，甚至是一个伪命题。
ROI是收入减去成本。如果没有一个好的成本数字，就很难衡量ROI，而我们在营销中做的很多事情，真正的成本数字是无法计量的。
尤其是关于内容营销、品牌、SEO等长期吃力不讨好的活儿。
例如，你五年前写的一份白皮书仍然在drive leads，假设当年花了1万块做这个白皮书，今年怎么核算成本？做一个网页的成本是多少？这些都说不清楚的.
即便是数字广告更容易量化。但是单个campaign的成本也经常是本糊涂账。所以我们通常会选择不和细节纠缠，在high-level颗粒度更粗的维度上，计算数字营销的成本。
国内做营销归因的公司比较少，但如果谷歌搜索 marketing attribution and predictive analytics platform，会出来一大堆分析工具和agency做这一块。包装都很唬人，什么统计模型啦，机器学习啦一类。
下回我会举例几个主流的营销归因工具与agency，与君共赏。
参考文献
1.https://sponge.io/how-to-pick-a-marketing-attribution-model
2.https://martechseries.com/mts-insights/staff-writers/everything-you-wanted-to-know-about-marketing-attribution/
3.https://searchengineland.com/whats-best-attribution-model-ppc-252374
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