مدل‌سازی اَتریبیوشن: تسلط بر تحلیل کانال‌های بازاریابی برای موفقیت جهانی

در چشم‌انداز دیجیتال پیچیده امروز، درک اینکه کدام کانال‌های بازاریابی واقعاً به نتایج منجر می‌شوند، بیش از هر زمان دیگری حیاتی است. با توجه به تعامل مشتریان با برندها از طریق نقاط تماس متعدد – از رسانه‌های اجتماعی گرفته تا ایمیل و موتورهای جستجو – نسبت دادن دقیق تبدیل‌ها به کانال‌های درست می‌تواند مانند پیدا کردن سوزن در انبار کاه باشد. اینجاست که مدل‌سازی اتریبیوشن وارد می‌شود. این راهنمای جامع شما را به دانش و استراتژی‌هایی برای تسلط بر مدل‌سازی اتریبیوشن مجهز می‌کند و به شما امکان می‌دهد سرمایه‌گذاری‌های بازاریابی خود را بهینه کرده و به موفقیت جهانی دست یابید.

مدل‌سازی اتریبیوشن چیست؟

مدل‌سازی اتریبیوشن فرآیند شناسایی این است که کدام نقاط تماس در سفر مشتری سزاوار دریافت اعتبار برای یک تبدیل هستند، خواه این تبدیل یک فروش، یک سرنخ (لید) یا هر نتیجه مطلوب دیگری باشد. به جای اینکه تمام اعتبار به آخرین کلیک قبل از تبدیل داده شود، مدل‌های اتریبیوشن اعتبار را بر اساس قوانین یا الگوریتم‌های از پیش تعریف‌شده بین نقاط تماس مختلف توزیع می‌کنند. این به بازاریابان اجازه می‌دهد تا دیدی جامع‌تر از عملکرد بازاریابی خود به دست آورند و تصمیمات آگاهانه‌تری در مورد تخصیص منابع خود بگیرند.

چرا مدل‌سازی اتریبیوشن مهم است؟

اجرای یک مدل اتریبیوشن مؤثر مزایای بی‌شماری دارد، به ویژه برای شرکت‌هایی که در مقیاس جهانی فعالیت می‌کنند:

• بهبود بازگشت سرمایه (ROI): با شناسایی دقیق کانال‌هایی که باعث تبدیل می‌شوند، می‌توانید بودجه خود را به مؤثرترین کانال‌ها اختصاص دهید و هزینه‌ها را در کانال‌های با عملکرد ضعیف کاهش دهید. تصور کنید یک شرکت تجارت الکترونیک جهانی متوجه می‌شود که سرمایه‌گذاری‌اش در بازاریابی تأثیرگذار (influencer marketing) در جنوب شرقی آسیا به طور قابل توجهی به فروش کمک می‌کند، در حالی که تبلیغات نمایشی آن در اروپا این‌طور نیست. مدل‌سازی اتریبیوشن این موضوع را آشکار می‌کند و امکان تعدیل استراتژیک بودجه را فراهم می‌آورد.
• درک بهتر مشتری: مدل‌های اتریبیوشن بینش‌هایی در مورد سفر مشتری ارائه می‌دهند و نشان می‌دهند که چگونه نقاط تماس مختلف بر رفتار و تصمیم‌گیری مشتری تأثیر می‌گذارند. به عنوان مثال، یک شرکت SaaS که مشتریان سازمانی جهانی را هدف قرار می‌دهد، ممکن است دریابد که وایت‌پیپرهای دانلود شده از طریق کمپین‌های لینکدین نقش مهمی در پرورش سرنخ‌ها قبل از تعامل با تیم‌های فروش دارند.
• بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی: درک نحوه تعامل کانال‌های مختلف به شما امکان می‌دهد کمپین‌های خود را برای حداکثر تأثیرگذاری بهینه کنید. شما می‌توانید پیام‌رسانی، هدف‌گذاری و خلاقیت خود را بر اساس نقشی که هر کانال در سفر مشتری ایفا می‌کند، تنظیم کنید. یک آژانس مسافرتی را در نظر بگیرید که تورهای جهانی را تبلیغ می‌کند. داده‌های اتریبیوشن ممکن است نشان دهد که آگاهی اولیه از طریق تبلیغات غنی بصری اینستاگرام ایجاد می‌شود، در حالی که اطلاعات دقیق رزرو عمدتاً از طریق کمپین‌های بازاریابی ایمیلی قابل دسترسی است.
• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: مدل‌سازی اتریبیوشن تصمیمات بازاریابی را از حس درونی به سمت بینش‌های مبتنی بر داده سوق می‌دهد. این امر امکان ارزیابی و بهینه‌سازی عینی‌تر استراتژی‌های بازاریابی را فراهم می‌کند.
• بهبود همکاری بین کانال‌ها: با ارائه درکی مشترک از نحوه مشارکت کانال‌های مختلف در تبدیل‌ها، مدل‌سازی اتریبیوشن می‌تواند همکاری بهتری را بین تیم‌های بازاریابی که روی کانال‌های مختلف کار می‌کنند، تقویت کند.

مدل‌های رایج اتریبیوشن

چندین مدل اتریبیوشن موجود است که هر کدام نقاط قوت و ضعف خود را دارند. بهترین مدل برای کسب‌وکار شما به اهداف خاص، سفر مشتری و در دسترس بودن داده‌های شما بستگی دارد.

مدل‌های اتریبیوشن تک-لمسی (Single-Touch)

این مدل‌ها ۱۰۰٪ اعتبار را به یک نقطه تماس واحد اختصاص می‌دهند. پیاده‌سازی آنها ساده است اما اغلب تصویری ناقص از سفر مشتری ارائه می‌دهند.

• اتریبیوشن اولین لمس (First-Touch): تمام اعتبار را به اولین تعامل مشتری با برند شما می‌دهد. برای درک اینکه کدام کانال‌ها در ایجاد آگاهی مؤثرتر هستند، مفید است. مثال: یک مشتری بالقوه در آمریکای جنوبی روی یک تبلیغ گوگل کلیک می‌کند و بعداً از طریق بازدید مستقیم تبدیل می‌شود. مدل اولین لمس کل تبدیل را به کلیک روی تبلیغ گوگل نسبت می‌دهد.
• اتریبیوشن آخرین لمس (Last-Touch): تمام اعتبار را به آخرین تعامل مشتری قبل از تبدیل شدن می‌دهد. این رایج‌ترین مدل مورد استفاده است اما اغلب به کانال‌هایی که به نقطه خرید نزدیک‌تر هستند، بیش از حد ارزش می‌دهد. مثال: یک مشتری در ژاپن روی یک تبلیغ فیسبوک کلیک می‌کند، سپس در خبرنامه ایمیلی ثبت‌نام می‌کند و در نهایت پس از کلیک روی یک لینک در ایمیل، خرید می‌کند. مدل آخرین لمس کل تبدیل را به کلیک روی لینک ایمیل نسبت می‌دهد.

مدل‌های اتریبیوشن چند-لمسی (Multi-Touch)

این مدل‌ها اعتبار را بین چندین نقطه تماس توزیع می‌کنند و درک دقیق‌تری از سفر مشتری ارائه می‌دهند.

• اتریبیوشن خطی (Linear): اعتبار یکسانی به هر نقطه تماس در سفر مشتری می‌دهد. درک و پیاده‌سازی آن ساده است، اما ممکن است تأثیر واقعی هر نقطه تماس را به درستی منعکس نکند. مثال: یک مشتری در آلمان یک تبلیغ نمایشی می‌بیند، روی یک تبلیغ جستجو کلیک می‌کند و سپس پس از بازدید مستقیم از وب‌سایت تبدیل می‌شود. اتریبیوشن خطی ۳۳.۳٪ اعتبار را به هر نقطه تماس اختصاص می‌دهد.
• اتریبیوشن کاهش زمانی (Time-Decay): اعتبار بیشتری به نقاط تماسی می‌دهد که به نقطه تبدیل نزدیک‌تر هستند. این مدل تشخیص می‌دهد که نقاط تماس نزدیک‌تر به تصمیم خرید اغلب تأثیرگذارتر هستند. مثال: یک مشتری در استرالیا سه ماه قبل از تبدیل با یک پست وبلاگ تعامل می‌کند، سپس یک ماه قبل در یک وبینار شرکت می‌کند و در نهایت روز قبل از تبدیل روی یک تبلیغ جستجوی پولی کلیک می‌کند. مدل کاهش زمانی بیشترین اعتبار را به تبلیغ جستجوی پولی، اعتبار کمتری به وبینار و کمترین اعتبار را به پست وبلاگ اختصاص می‌دهد.
• اتریبیوشن U-شکل (مبتنی بر موقعیت): بخش قابل توجهی از اعتبار را به اولین و آخرین نقطه تماس می‌دهد و اعتبار باقی‌مانده را بین سایر نقاط تماس توزیع می‌کند. این مدل اهمیت آگاهی اولیه و تبدیل نهایی را تأیید می‌کند. مثال: یک مشتری در کانادا ابتدا روی یک تبلیغ رسانه اجتماعی کلیک می‌کند، با چندین کمپین بازاریابی ایمیلی تعامل می‌کند و سپس از طریق یک لینک ارجاعی تبدیل می‌شود. مدل U-شکل ممکن است ۴۰٪ اعتبار به کلیک اولیه رسانه اجتماعی، ۴۰٪ به لینک ارجاعی و ۲۰٪ را بین تعاملات ایمیلی توزیع کند.
• اتریبیوشن W-شکل: شبیه به U-شکل است، اما اعتبار قابل توجهی را به اولین لمس، لمس ایجاد سرنخ (مثلاً پر کردن یک فرم) و لمس ایجاد فرصت (مثلاً یک سرنخ واجد شرایط فروش) اختصاص می‌دهد. برای درک اثربخشی کمپین‌های تولید سرنخ مفید است.
• اتریبیوشن الگوریتمی (مبتنی بر داده): از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و تعیین تخصیص اعتبار بهینه برای هر نقطه تماس استفاده می‌کند. این پیچیده‌ترین مدل است اما به مقدار قابل توجهی داده و تخصص نیاز دارد. Google Analytics 360 یک مدل اتریبیوشن مبتنی بر داده ارائه می‌دهد. یک مثال، تحلیل میلیون‌ها سفر مشتری در سطح جهان برای شناسایی الگوها و تخصیص اعتبار کسری به هر نقطه تماس بر اساس سهم واقعی آن در تبدیل، صرف‌نظر از موقعیت آن در توالی است.

انتخاب مدل اتریبیوشن مناسب

انتخاب مدل اتریبیوشن مناسب یک گام حیاتی در بهینه‌سازی تلاش‌های بازاریابی شماست. در اینجا یک چارچوب برای راهنمایی تصمیم شما آورده شده است:

1. اهداف خود را تعریف کنید: با مدل‌سازی اتریبیوشن به دنبال چه چیزی هستید؟ آیا به دنبال بهبود بازگشت سرمایه، بهینه‌سازی کمپین‌ها یا کسب درک بهتر از سفر مشتری هستید؟
2. سفر مشتری خود را درک کنید: مشتریان معمولاً قبل از تبدیل چگونه با برند شما تعامل دارند؟ آیا مسیری کوتاه و مستقیم است یا طولانی و پیچیده؟
3. در دسترس بودن داده‌های خود را ارزیابی کنید: آیا داده کافی برای پشتیبانی از یک مدل اتریبیوشن پیچیده مانند اتریبیوشن الگوریتمی دارید؟ قابلیت‌های ردیابی پلتفرم تحلیلی و کامل بودن داده‌های خود را در نظر بگیرید.
4. ساده شروع کنید: اگر در مدل‌سازی اتریبیوشن تازه‌کار هستید، با یک مدل ساده‌تر مانند خطی یا کاهش زمانی شروع کنید و با کسب تجربه به تدریج به سمت مدل‌های پیچیده‌تر حرکت کنید.
5. تست و تکرار کنید: از آزمایش مدل‌های مختلف نترسید و ببینید کدام یک بینش‌های عملی‌تری ارائه می‌دهند. به طور مداوم نتایج خود را رصد کرده و در صورت نیاز مدل خود را تنظیم کنید.
6. مدل کسب‌وکار خود را در نظر بگیرید: برای B2B با چرخه‌های فروش طولانی، مدل‌های W-شکل یا مبتنی بر داده می‌توانند مؤثرترین باشند. برای کسب‌وکارهای تجارت الکترونیک با چرخه‌های کوتاه‌تر، مدل‌های کاهش زمانی یا U-شکل ممکن است مناسب باشند.
7. انطباق با مقررات: هنگام ردیابی داده‌های مشتری، به مقررات جهانی حریم خصوصی مانند GDPR و CCPA توجه داشته باشید. رضایت لازم را کسب کرده و اطمینان حاصل کنید که داده‌ها به طور مسئولانه مدیریت می‌شوند.

سناریوهای نمونه:

• استارتاپی که یک اپلیکیشن موبایل را در سطح جهانی عرضه می‌کند: بر روی اتریبیوشن اولین لمس تمرکز کنید تا بفهمید کدام کانال‌ها باعث دانلود اولیه اپلیکیشن می‌شوند.
• کسب‌وکار تجارت الکترونیک چندملیتی: از اتریبیوشن کاهش زمانی یا U-شکل برای درک چگونگی مشارکت کانال‌های مختلف (رسانه‌های اجتماعی، ایمیل، جستجوی پولی) در فروش آنلاین استفاده کنید.
• شرکت جهانی B2B SaaS: اتریبیوشن W-شکل یا الگوریتمی را برای درک چگونگی تأثیر بازاریابی بر تولید سرنخ و فرصت‌های فروش پیاده‌سازی کنید.

پیاده‌سازی مدل‌سازی اتریبیوشن

پیاده‌سازی مدل‌سازی اتریبیوشن شامل چندین مرحله کلیدی است:

1. ابزارهای خود را انتخاب کنید: پلتفرم تحلیلی مناسب برای نیازهای خود را انتخاب کنید. گزینه‌های محبوب شامل Google Analytics 360، Adobe Analytics و پلتفرم‌های اتریبیوشن شخص ثالث مانند AppsFlyer (برای اتریبیوشن موبایل) و Adjust هستند. پلتفرم‌هایی را در نظر بگیرید که قابلیت‌های یکپارچه‌سازی قوی با ابزارهای بازاریابی موجود شما را ارائه می‌دهند.
2. ردیابی را تنظیم کنید: اطمینان حاصل کنید که ردیابی مناسبی برای ثبت تمام نقاط تماس مرتبط در سفر مشتری دارید. این شامل ردیابی بازدیدهای وب‌سایت، کلیک‌های تبلیغاتی، باز شدن ایمیل‌ها و تعاملات رسانه‌های اجتماعی است. پارامترهای UTM را برای ردیابی منبع و رسانه ترافیک به وب‌سایت خود پیاده‌سازی کنید.
3. مدل اتریبیوشن خود را پیکربندی کنید: مدل اتریبیوشن انتخابی خود را در پلتفرم تحلیلی خود پیکربندی کنید. این ممکن است شامل تنظیم قوانینی برای تخصیص اعتبار یا آموزش یک الگوریتم یادگیری ماشین باشد.
4. داده‌های خود را تجزیه و تحلیل کنید: پس از پیکربندی مدل اتریبیوشن، شروع به تجزیه و تحلیل داده‌های خود برای شناسایی روندها و الگوها کنید. به دنبال بینش‌هایی در مورد اینکه کدام کانال‌ها باعث تبدیل می‌شوند و چگونه نقاط تماس مختلف با هم تعامل دارند، باشید.
5. کمپین‌های خود را بهینه کنید: از بینش‌های خود برای بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی خود استفاده کنید. تخصیص بودجه، هدف‌گذاری و پیام‌رسانی خود را بر اساس عملکرد کانال‌ها و نقاط تماس مختلف تنظیم کنید.
6. گزارش دهید و به اشتراک بگذارید: به طور منظم نتایج اتریبیوشن خود را گزارش دهید و یافته‌های خود را با تیم خود به اشتراک بگذارید. این به تقویت فرهنگ داده‌محور در سازمان شما کمک خواهد کرد.

چالش‌های مدل‌سازی اتریبیوشن

در حالی که مدل‌سازی اتریبیوشن مزایای قابل توجهی دارد، چندین چالش را نیز به همراه دارد:

• دقت داده‌ها: داده‌های دقیق برای مدل‌سازی اتریبیوشن مؤثر ضروری است. داده‌های ناقص یا نادرست می‌تواند به بینش‌های گمراه‌کننده منجر شود.
• ردیابی بین دستگاهی: ردیابی مشتریان در چندین دستگاه می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، زیرا به مکانیسم‌های ردیابی پیچیده و شناسایی کاربر نیاز دارد.
• نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی: مدل‌سازی اتریبیوشن بر ردیابی رفتار مشتری تکیه دارد که نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی را ایجاد می‌کند. مهم است که با مشتریان در مورد نحوه استفاده از داده‌هایشان شفاف باشید و در صورت لزوم رضایت آنها را کسب کنید. با مقررات جهانی مانند GDPR (اروپا) و CCPA (کالیفرنیا) و PIPEDA (کانادا) مطابقت داشته باشید.
• سوگیری اتریبیوشن: حتی پیچیده‌ترین مدل‌های اتریبیوشن نیز می‌توانند مغرضانه باشند، زیرا بر اساس فرضیاتی در مورد رفتار مشتری هستند. مهم است که از این سوگیری‌ها آگاه باشید و نتایج خود را بر این اساس تفسیر کنید.
• پیچیدگی: پیاده‌سازی و مدیریت مدل‌سازی اتریبیوشن می‌تواند پیچیده باشد و به تخصص و منابع تخصصی نیاز دارد.
• تبدیل‌های آفلاین: ثبت تبدیل‌های آفلاین و نسبت دادن آنها به تلاش‌های بازاریابی آنلاین می‌تواند دشوار باشد. این امر مستلزم یکپارچه‌سازی داده‌های CRM و به طور بالقوه استفاده از تکنیک‌هایی مانند کدهای تبلیغاتی یا نظرسنجی است.

ملاحظات جهانی برای مدل‌سازی اتریبیوشن

هنگام پیاده‌سازی مدل‌سازی اتریبیوشن برای مخاطبان جهانی، چندین ملاحظه اضافی مطرح می‌شود:

• تفاوت‌های فرهنگی: رفتار و ترجیحات مشتری می‌تواند در فرهنگ‌های مختلف به طور قابل توجهی متفاوت باشد. مهم است که مدل اتریبیوشن و استراتژی‌های بازاریابی خود را برای انعکاس این تفاوت‌ها تنظیم کنید. به عنوان مثال، پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی ترجیحی و عادات خرید آنلاین ممکن است بین آسیا، اروپا و آمریکای شمالی بسیار متفاوت باشد.
• موانع زبانی: اطمینان حاصل کنید که ابزارهای ردیابی و تحلیلی شما از چندین زبان پشتیبانی می‌کنند. مواد بازاریابی و پیام‌رسانی خود را برای ارتباط با مخاطبان محلی ترجمه کنید.
• مقررات حریم خصوصی داده‌ها: از مقررات حریم خصوصی داده‌ها در هر کشوری که در آن فعالیت می‌کنید آگاه باشید. رضایت لازم را کسب کنید و اطمینان حاصل کنید که شیوه‌های مدیریت داده شما با قوانین محلی مطابقت دارد.
• ارز و روش‌های پرداخت: تبدیل‌ها را در ارزهای مختلف ردیابی کنید و روش‌های پرداخت مختلف مورد استفاده در هر منطقه را در نظر بگیرید.
• مناطق زمانی: هنگام تجزیه و تحلیل داده‌ها و برنامه‌ریزی کمپین‌های بازاریابی خود، تفاوت‌های مناطق زمانی را در نظر بگیرید.
• شیوع متفاوت کانال‌های بازاریابی: تسلط کانال‌های بازاریابی خاص بر اساس منطقه بسیار متفاوت است. به عنوان مثال، WeChat در چین بسیار مهم است، در حالی که WhatsApp در آمریکای لاتین برجسته است. مدل اتریبیوشن خود را برای انعکاس چشم‌انداز کانال بازاریابی محلی تطبیق دهید.

بهترین شیوه‌ها برای مدل‌سازی اتریبیوشن

برای به حداکثر رساندن اثربخشی تلاش‌های مدل‌سازی اتریبیوشن خود، این بهترین شیوه‌ها را دنبال کنید:

• با یک استراتژی روشن شروع کنید: اهداف خود را تعریف کنید، سفر مشتری خود را درک کنید و قبل از شروع پیاده‌سازی ردیابی و تحلیل، مدل اتریبیوشن مناسب را انتخاب کنید.
• روی داده‌های با کیفیت سرمایه‌گذاری کنید: اطمینان حاصل کنید که داده‌های شما دقیق، کامل و سازگار هستند. فرآیندهای اعتبارسنجی قوی داده‌ها را برای شناسایی و تصحیح خطاها پیاده‌سازی کنید.
• بر بینش‌های عملی تمرکز کنید: در جزئیات غرق نشوید. بر شناسایی بینش‌هایی تمرکز کنید که می‌توانند برای بهبود عملکرد بازاریابی شما استفاده شوند.
• در میان تیم‌ها همکاری کنید: سیلوها را بشکنید و همکاری بین تیم‌های بازاریابی، فروش و تحلیل را تشویق کنید.
• به طور مداوم نظارت و بهینه‌سازی کنید: مدل‌سازی اتریبیوشن یک فرآیند مداوم است. به طور مداوم نتایج خود را رصد کرده و در صورت نیاز مدل خود را تنظیم کنید.
• همه چیز را مستند کنید: مستندات دقیقی از مدل اتریبیوشن، منابع داده و روش‌های تحلیل خود نگهداری کنید. این به شما کمک می‌کند تا سازگاری و شفافیت را در طول زمان حفظ کنید.

آینده مدل‌سازی اتریبیوشن

مدل‌سازی اتریبیوشن به طور مداوم در حال تحول است، که ناشی از پیشرفت‌های فناوری و تغییرات در رفتار مصرف‌کننده است. برخی از روندهای کلیدی که آینده مدل‌سازی اتریبیوشن را شکل می‌دهند عبارتند از:

• هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نقش فزاینده‌ای در مدل‌سازی اتریبیوشن ایفا می‌کنند و تحلیل‌های پیچیده‌تر و دقیق‌تری را امکان‌پذیر می‌سازند.
• پلتفرم‌های داده مشتری (CDP): CDPها دیدی یکپارچه از داده‌های مشتری از منابع متعدد ارائه می‌دهند و مدل‌سازی اتریبیوشن جامع‌تری را امکان‌پذیر می‌کنند.
• اتریبیوشن حافظ حریم خصوصی: با افزایش نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی، تقاضا برای مدل‌های اتریبیوشن که از حریم خصوصی مشتری محافظت می‌کنند، در حال افزایش است. فناوری‌هایی مانند حریم خصوصی تفاضلی و یادگیری فدرال برای مقابله با این چالش در حال بررسی هستند.
• اتریبیوشن بین کانالی و بین دستگاهی: فناوری‌های پیشرفته امکان ردیابی یکپارچه‌تر سفرهای مشتری در دستگاه‌ها و کانال‌های مختلف را فراهم می‌کنند.
• اتریبیوشن در زمان واقعی: توانایی نسبت دادن ارزش در زمان واقعی برای انجام تنظیمات فوری در کمپین‌های بازاریابی اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کند.

نتیجه‌گیری

مدل‌سازی اتریبیوشن ابزاری قدرتمند است که می‌تواند به بازاریابان در سراسر جهان کمک کند تا تأثیر واقعی کانال‌های بازاریابی خود را درک کرده و استراتژی‌های خود را برای موفقیت جهانی بهینه کنند. با انتخاب مدل اتریبیوشن مناسب، پیاده‌سازی ردیابی صحیح و تجزیه و تحلیل مؤثر داده‌های خود، می‌توانید بینش‌های ارزشمندی را کشف کنید که به بهبود بازگشت سرمایه، درک بهتر مشتری و بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی منجر می‌شود. چالش‌ها را بپذیرید، با چشم‌انداز در حال تحول سازگار شوید و پتانسیل کامل بازاریابی داده‌محور را آزاد کنید.

با درک و اجرای استراتژی‌های اتریبیوشن مؤثر، کسب‌وکارها، چه شرکت‌های بزرگ چندملیتی و چه شرکت‌های کوچکتری که در حال گسترش جهانی هستند، می‌توانند تصمیمات داده‌محوری اتخاذ کنند که بازگشت سرمایه بازاریابی را به حداکثر رسانده و رشد پایدار را در یک بازار جهانی به طور فزاینده‌ای رقابتی به ارمغان آورد. نکته کلیدی انتخاب یک مدل اتریبیوشن است که با اهداف کسب‌وکار، در دسترس بودن داده‌ها و درک شما از سفر مشتری همسو باشد.