很多公司在收入归因方面做得并不到位。这可以理解——收入归因本身就很复杂。但如果公司没有制定归因计算策略，就只能依靠猜测来判断哪些项目能带来收入，哪些项目不能。
借鉴软件开发人员的经验
当 Ole 进入收益领域时，他意识到组成收益生成组织的各个团队对成功指标的看法不同。具体来说，营销团队经常使用虚荣指标来衡量他们的绩效，“这些指标让你在别人面前看起来不错，但不能帮助你了解自己的绩效，从而为未来的战略提供参考”( Tableau )。例如，营销团队经常通过点击次数或展示次数来衡量广告活动的成功。但点击次数和展示次数并没有考虑广告是否触动了正确的受众，或者他们是否会因为这则广告而从你的公司购买产品。本质上，这 whatsapp 筛查 些指标并没有让营销团队了解他们在战略上投入的资金是卓有成效还是完全浪费。在实践中，营销团队应该努力找出影响整个收益组织所关心的数字的因素：收入。
为什么营销还没有做到这一点
营销团队不会仅仅因为喜欢就放弃追踪更真实的数据。与拥有 无代码自动化测试工具的软件开发人员不同，这些团队缺乏追踪和利用来自不同来源、不同格式数据的工具和技能。这是一项复杂的任务。
即使是最简单的 B2C 场景，例如一家在线销售鞋子的电商公司，也需要追踪大量数据。如果公司只在一个渠道（例如谷歌）上投放广告，那么他们可以查看谷歌分析。但一旦他们加入了另一个渠道（例如 Facebook）投放广告，就必须考虑另一个分析工具。第二个分析工具无法与第一个工具集成，也不一定能提供准确的归因分析。每个分 非常重视儿童的技术发展——加入我们 析工具都可能告诉电商公司，其贡献了 80% 的收入。
谁创造了最多的收入？
类似的差异也出现在B2B收入归因中，尤其是在缺乏标准化体系的情况下。每种工具对收入的归因都有不同的解读。就像每个部门对收入的产生方式也可能有不同的看法一样。
Ole 曾与一家企业合作，试图弄清其收入归属。他与首席风险官 (CRO)、首席营销官 (CMO) 和首席技术官 (CTO) 进行了交谈。CTO 认为他贡献了 0% 的收入。CMO 和 CRO 都认为自己贡献了 80% 的收入，而另一方贡献了剩余的 20%。CMO 和 CRO 都认为他们需要年度预算中的大部分来壮大团队，而 CTO 则乐于接受剩余的部分。在该公司正确设计了收入归属方案后，很明显 CTO 贡献了 80% 的收入，CRO 贡献了 20%，而 CMO 贡献了 0%。
应该跟踪什么指标？
收入是最重要的追踪指标。对于每个部门来说，无论是产品部门、市场营销部门还是销售部门，收入都是最重要的因素。然而，有时仅仅追踪收入并不理想，因为需要很长时间才能看到收入变化。因此，Ole 建议关注漏斗更上层的指标，例如 SQL 或待售机会。这些是创收的领先指标。
建立内部收入归因系统
Ole 认为，要构建内部收入归因系统，你需要构建一些相对较重的基础设施。你需要聘请真正的工程师，他们懂得如何构建可扩展的系统，并构建动态的模型。随着组织的发展，你的数据集也会随之增长。随着不同工具的添加或减少，你的数据集也会发生变化。随着某个联系人的新信息出现，你的模型需要能够调整历史归因信息。
首先，你需要构建一个能帮你追踪和提取所有数据的 巴西商业名录 工具。这意味着在你的网站上放置 Cookie，从 CRM、营销自动化工具、支持系统、聊天系统以及你使用的其他任何能够包含并生成有意义信息的工具中提取数据。
接下来，您需要将这些数据导入数据库或数据仓库（您可以在此步骤中作弊并购买像 Snowflake 这样的数据库或数据仓库，而不是从头开始构建）。
让 DREAMDATA 承担重任
幸运的是，如果你不想聘请一支由 10 名工程师组成的团队并花费 2 年时间构建内部收入归因系统，那么市场上有一些工具可以为你完成所有工作，例如Dreamdata。Ole和他的联合创始人在之前的公司 Trustpilot 工作时创建了 Dreamdata。他们开始关注收入归因，但意识到这是一项几乎无法完成的任务，并且没有任何工具可以帮助完成所有不同的步骤。Ole 意识到，正因为如此，尽管这意味着他们无法做出正确的商业决策，但很多公司并没有准确地归因收入。Dreamdata 连接你所有的工具，自动提取、清理和可视化数据，以便你可以衡量你想要衡量的内容，并将更多的时间和金钱投入到真正带来收入的领域。