是識別用戶在成為客戶之前進行的所有互動，以便找到可歸因於轉換的互動。了解客戶所遵循的路線也非常有用。最常用的歸因模型之一是多設備歸因或跨裝置歸因。
我們解釋這個模型是什麼以及如
何將其應用到行銷活動中。
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什麼是跨裝置歸因以及如何將其應用到您的行銷活動中？
什麼是跨裝置歸因？
跨裝置歸因模型，也稱為多裝置
或跨裝置歸因，旨在識別使用者用於與品牌及其產品互動並進行購買的不同管道或裝置。此外，每個管道或裝置都被分配一個值，以確定其在購買路徑中的重要性。
儘管乍一看這似乎是一個相當
簡單的歸因模型，但當消費者使用不同的管道或設備，甚至透過其中一個管道或設備與品牌互動並透過另一個管道或設備進行購買時，複雜的部分就會出現。當多個使用者使用相同裝置時，情況也會變得複雜，這在電腦上通常會發生。
為什麼跨裝置歸因很重要
了解用戶使用哪些設備與品牌及其產品互動，以及用於進行購買的設備，使我們能夠以更精確的方式衡量投資回報率和廣告支出回報率，並更多地調整廣告活動的預算。
這是因為很多時候大多數用戶第一次了解該品牌並與該品牌互動是透過行動裝置的廣告，但接下來的互動是透過平板電腦或電腦進行的。必須考慮到，用戶在第一次接觸該品牌或其產品後很難立即購買，因為最正常的情況是他們會搜尋資訊並想了解更多。
所有這一切意味著，如果可
以推出適合設備的行銷活動，同時針對用戶所在的銷售漏斗中的點，實現轉換的機會就會增加。因此，我們的想法是獲得一種連續性的感覺，而這只能透過了解消費者在任何給定時間或每個動作使用的設備類型來實現。
跨裝置歸因的類型
多設備歸因有兩種類型：確定性方法和機率方法。兩者是相容的，這意味著兩者都可 VNPAY資料庫 以實施以獲得更準確的數據和報告。
確定性方法或確定性匹配
透過確定性方法或確定性匹配，目的是識別相同使用者使用的設備。
獲取此資訊的一種方法是透過電子郵件，因為它通常用於登入或存取並且是與單一使用者關 卡塔爾電話號碼資料庫 聯的資料。在Google、亞馬遜或社交網路等大型平台上，用戶通常或必須在訪問之前證明自己的身份，但有越來越多的品牌正在嘗試實施它，以便更多地了解他們的目標受眾。
機率方法或機率匹配
透過機率方法或機率匹配，使用各種數據和演算法來建立連接並識別不同設備上的相同用戶。
此方法使用的資料通常是IP位址、裝置ID、瀏覽器類型、作業系統、位置、語言、歷史或興趣…也就是說，它的目的是透過行為和匹配來識別不同裝置中的相同使用者。
與確定性方法不同，機率方法不那麼精確，尤其是在多個人使用相同裝置的情況下，這可能會改變相同 IP 和裝置 ID 內的歷史記錄和興趣等。