归因模型有很多种，例如最后一次接触归因，将转化归因于 新西兰 手机号 转化之前的最后一个接触点，或首次接触归因，将转化归因于第一个接触点。这些模型对于多点触控活动报告来说并不那么有效。
线性归因（为每个接触点分配相同的价值）是一个很好的起点。还有更高级的模型，例如：
时间衰减为距离转化时间更近的接触点分配更多信用。
基于位置的转化路径将更多的功劳分配给转化路径中的第一个和最后一个接触点。
Data-Driven使用机器学习算法来分析客户数据并确定转化路径中每个接触点的相对重要性。
马尔可夫归因使用基于概率的方法来模拟客户旅程，考虑到客户从一个接触点移动到下一个接触点的可能性，以便为转化路径中的每个接触点分配信用。
为了实施多点触控归因，企业通常使用营销归因软件来跟踪多个渠道中的客户互动，并使用选定的归因模型为每个接触点分配一个值。然后可以使用这些数据来优化营销策略并将预算分配给最有效的渠道。
多点触控归因
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