挑战何在？传统的归因模型无法将数字支出与实际结果联系起来。为了弥合这一差距，营销人员必须拥抱人工智能和机器学习，全面了解他们的营销活动如何推动点击量和店内购买，从而更深入地理解真正的投资回报率 人工智能和机器学习如何弥合跨 。
CMO 的归因困境
如果您是首席营销官 (CMO)，您很可能会专注于交付成果，并将大部分营销预算投入数字渠道。然生在实体店，而近 80% 的营销预算又投入了数字渠道，这似乎有些不合理。
考虑到人们在网上花费的时间如此之多，这个数字起初让我很惊讶。但从消费者的角度来看，这其实也合情合理。我不喜欢不试穿就买鞋。我还曾经走进一家商店， 新加坡电话号码数据 买了200美元的护肤品，结果却买走了。
现实情况是，顾客走进门店时，我们却在屏幕上砸钱。但如果我们只统计点击量，却忽略了店内实际发生的情况，我们又如何自信地证明营销的效果呢？
在归因方面，人们很容易认为数字化是王道，但仅仅关注线上渠道是错误的。许多归因模型在将数字化工作与现实世界的行为（例如客流量和店内销售额）联系起来方面仍然非常糟糕。如果你的指标仅限于点击次数和展示次数，那么你就错过了更广阔的视野——更糟糕的是，你会基于不完整的洞察而误行业需要一种能够精准弥合数字营销与实体零售业绩之间差距的方法。答案在于融合线下和线上洞察
连接数字支出和线下表现
虽然大多数消费者开始网购，但仍有许多人更喜欢去实体店购物。有些人喜欢货比三家，而另一些人则可能想查看店内是否有货。
所有这些都表明，营销人员需要一种更好的营销活动衡量方法。只衡量线上印象而不考虑线下行动，就像只看电影的前半部分一样。真正的挑战在于弥合这一差距。
消费者旅程日益复杂， 营销人员实施生成式人工智能的指南 购物者通过线上购物、店内访问和社交媒体与零售商或品牌建立多个接触点。一个包罗万象的归因管道对于将数字广告与现实世界的结果联系起来至关重要。
- 这正是人工智能和机器学习能够发挥作用的地方。通过分析历史数据和实时信号，这些技术可以帮助预测哪些线上互动能够推动店内访问和购买。结果如何？您可以更全面地了解客户旅程，从而追踪数字支出对线下收入的全面影响。
AI/ML：您的供应商应该已经在使用它
作为营销人员，您无需费心思考如何将人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 融入您的归因工具。这些技术应该已经在幕后运作，分析海量数据，帮助您了解收入驱动因素——而不仅仅是点击量。如果您目前的归因供应商尚未使用人工智能将线上营销与线下结果联系起来，那么现在是时候提出一些棘手的问题了。以下是一些可以帮助您入门的问题：
- 您的解决方案如何将数字支出与现实世界的结果（例如客流量和店内购买量）联系起来？
- 您是否使用一致的方法来衡量访问量和交易量？
- 您的平台如何利用实时洞察来优化仍在运行的活动？
如果您的归因合作伙伴不使用机器学习，请做好预算浪费的准备。如果没有人工智能/机器学习，归因模型可能无法充分考虑客户旅程的复杂性， 数据库到数据 从而导致营销支出的错误归因。这会导致预算分配不合理，并错失优化跨接触点营销策略的机会。
实时飞行优化的重要性
传统的归因模型通常在活动结束后才能提供洞察。但到那时，预算已经用完，任何调整的机会都已消失。人工智能和机器学习通过提供实时、动态的优化改变了游戏规则。现在，您可以监控哪些渠道和策略正在吸引顾客到您的门店，并相应地调整预算。
例如，如果某个广告的效果超出预期，成功引流至您的门店，您可以迅速将更多预算转移到该渠道。您还可以了解顾客为何不买就离开门店——可能是店内体验不佳，或者广告宣传没有鼓励他们购买。这不仅仅是为了提高投资回报率，而是为了将线上互动与实际效果相结合，最大限度地利用每一笔营销资金。