贯通归因的每一层让增长脉络更清晰
将业务目标、渠道衡量、广告优化与客户数据串联起来，形成清晰的归因体系。
兼顾整体回报与新客增长
MER 看整体投放效率，NCCPA 看新客获取成本。结合两项指标，判断现有投入的回报，以及获取新客户的成本是否合理。
每一笔广告投入带来多少销售额
MER 对应后台的综合 ROAS，以总销售额除以广告支出。它帮助你跳出单个平台的报表，判断整体投放效率，为是否增加预算提供参考。
总销售额 ÷ 广告支出
增长不只来自老客户
整体回报可能受到老客户复购的影响。NCCPA 单独衡量获取新客户的成本，帮助判断拉新投入是否高效；再对照客单价相近的品牌，找到整体与各渠道的优化空间。
结合不同视角判断渠道价值
结合客户自述、已记录触点与渠道贡献估算，为下一笔预算找到依据。
交叉验证渠道表现
让预算调整更有依据
结合已记录的转化贡献、客户自述来源和渠道整体估算，再决定预算如何调整。
判断 → 分步增加投入
01信号一致 再验证放量空间
三种信号都支持同一渠道时，可以分步测试增加预算。
在 Attribuly 中跟踪新客 CPA 与 ROAS，观察放量后效率是否保持。
02别只看最后一次点击
视频可能激发兴趣，搜索或邮件则促成最终购买。
在 Attribuly 中查看早期触点与转化时长，结合 MMM 判断是否减投。
03回报好 也要看新客
老客复购可能掩盖新客获取成本的上升。
在 Attribuly 中对比新老客表现，再检查拓客与再营销预算。
找到值得继续投入的广告
从渠道深入具体广告，结合表现与客户旅程，判断哪些值得投入、哪些需要优化。
AI 完成成交
看清此前的营销贡献
客户先点击广告，再通过邮件了解商品，最后经由 AI 购物完成购买。Attribuly 将这些触点关联到同一条转化路径，让你看见成交前的营销贡献。
结合归因模型、收入和转化时长，判断哪些触点参与了购买，为广告与邮件投入提供依据。
找到真正带来购买的内容
选购指南带来的转化更多，产品对比页却用更少的转化带来了更高收入。只看流量，容易忽略这种差异。
切换来源、媒介和着陆页，查看自然搜索的转化与收入来自哪里，为下一步内容投入提供依据。
投入之前 不只看 ROAS
ROAS 较高的渠道，获取新客户的成本也可能更高。加入新客 CPA、历史 LTV 和净利润，结合投放回报判断获客效率与客户价值。
通过「编辑列」，把决策需要的指标放在同一张报表里对比。
看清最后一次点击之前的贡献
最后一次点击只是购买路径的一部分。切换归因模型，了解已记录的营销触点如何共同参与转化。
全部归因
已显示 22 项指标 · 左右滑动查看，或编辑列
| 渠道 | ||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 32.19% | $4,980.51 | 7.41 | 8 | 2.84 | $2,052.06 | $1,154.29 | $674.53 | 21.04% | $672.13 | $161.09 | 4.77 | 56,011 | $12.00 | 560 | 0.75% | 470 | $1.20 | $236.89 | $768.45 | |||
| 16.96% | $0.00 | — | 4 | 1.5 | $860.06 | $483.79 | $564.42 | 42.00% | $0.00 | — | — | 0 | — | 0 | — | 0 | — | — | $611.19 | |||
| 12.54% | $0.00 | — | 3 | 1.11 | $632.14 | $355.58 | $414.84 | 42.00% | $0.00 | — | — | 0 | — | 0 | — | 0 | — | — | $607.82 | |||
| 11.26% | $0.00 | — | 3 | 0.99 | $1,038.67 | $584.25 | $681.63 | 42.00% | $0.00 | — | — | 0 | — | 0 | — | 0 | — | — | $1,111.59 | |||
| 10.76% | $5,347.93 | 3.49 | 3 | 0.95 | $906.07 | $509.66 | -$936.26 | -66.13% | $1,530.86 | $1,097.39 | 0.92 | 127,572 | $12.00 | 1,276 | 0.11% | 1,072 | $1.20 | $1,613.81 | $1,014.86 | |||
| 合计 | 12.96 | $10,593.65 | $10,328.44 | 4.57 | 26 | 8.81 | $6,779.94 | $3,813.71 | $2,189.17 | 20.66% | $2,260.16 | $174.36 | 4.69 | 188,347 | $12.00 | 1,884 | 0.69% | 1,582 | $1.20 | — | $256.41 | $817.25 |
渠道 · 转化趋势
更好的归因始于更完整的数据
采集 Shopify 第一方事件，覆盖商品浏览、加购、购买和退款。将这些事件与客户身份、营销触点关联，建立更完整的数据基础。
将客户事件同步到 GA4，分析客户旅程；将转化信号发送到广告平台和 Klaviyo，支持转化报告、再营销与挽回流程。
了解第一方数据与再营销
你的 Shopify 店铺
第一方客户事件
- 商品浏览
- 加入购物车
- 发起结账
- 购买
- 退款
Attribuly
采集事件 · 匹配身份 · 连接触点
- 服务端追踪
- 身份识别
GA4
客户事件分析
Meta · Google · TikTok
转化信号与再营销
Klaviyo
浏览与购物车挽回流程
不只看首单更看客户价值
获客成本相近，客户价值未必相同。结合转化量与历史 LTV，比较各渠道客户已经带来的收入贡献。
结合客户价值与获客成本分配预算，不只关注首单回报。
| 渠道 | 转化量 | 历史 LTV |
|---|---|---|
| Google 广告 | 4.17 | $1,409.41 |
| Bing 广告 | 0.31 | $1,346.76 |
| 自然流量 | 0.84 | $1,318.54 |
| AI 代理购物 | 1.46 | $1,267.47 |
| Impact | 0.96 | $1,252.76 |
2,000+ 品牌的共同选择
“这款应用提供了丰富的洞察，随时可用！”
“Attribuly 让客户旅程追踪和多渠道归因变得简单多了。”
“归因看板是我们最依赖的功能……”
“Attribuly 帮助我们更好地了解不同渠道的营销表现。”
“像素归因非常实用，让我能轻松识别哪些广告组和广告带来了最多销售。”
“现在，Attribuly 已成为我们营销团队进行追踪和绩效评估的主要依据。”
“设置很简单，可以轻松查看全部归因数据，并将数据回传到各个平台。”
“Attribuly 让客户旅程追踪和多渠道归因变得简单多了。”
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“归因看板是我们最依赖的功能……”
常见问题
什么是多触点归因？
多触点归因将购买的转化贡献分配给符合条件的营销触点，帮助你用统一规则比较渠道和广告活动。
Attribuly 与 Google Analytics 4 有什么不同？
GA4 帮助你了解网站和应用内的行为。Attribuly 将营销触点与 Shopify 订单及收入关联，便于比较渠道 ROAS、分析订单旅程和理解客户价值。两者可以配合使用。
为什么 Meta、Google Ads 和 Attribuly 的数据不一样？
各平台使用的归因规则、报告窗口和追踪方式不同，同一笔购买可能同时被多个平台计入。Attribuly 使用一致的跨渠道模型，帮助你在相同口径下比较表现。
应该使用哪种归因模型？
首次点击侧重客户最初的发现来源，末次点击侧重购买前最后一次已记录互动。线性与Position在多个触点间分配贡献，Full Impact AI 还纳入估算的广告曝光。可根据分析目的切换模型。
Full Impact AI 衡量什么？
Full Impact AI 将未点击广告曝光的估算贡献，与已记录的点击和访问结合。曝光根据行为模式建模，并非经过逐一验证的用户级曝光记录。模型归因收入也不同于通过实验测得的增量收入。
归因、购后问卷和 MMM 有什么区别？
归因为已追踪的营销互动分配转化贡献，购后问卷记录客户的回忆，MMM 根据汇总的历史数据估算渠道贡献，并通过独立的项目提供。这些衡量方式可以相互补充。
如何与其他品牌比较获客表现？
新客 CPA 基准将你的获客成本与客单价相近的电商品牌比较，展示整体及各渠道在同类品牌中的位置。
为什么服务端追踪很重要？
浏览器限制和追踪缺口，可能减少可用于归因的事件。第一方数据和服务端追踪有助于补充事件覆盖，改善发送到营销平台的转化信号。具体效果取决于用户授权、配置和平台要求。