一條銷售鏈路上，會有多個崗位不同的人進(jìn)行努力。這種情況下，如何確認(rèn)成績屬于那個崗位哪位同事的呢？這篇文章，我們來聊聊銷售歸因的問題。

鏈接分享，用戶點擊購買，可是用一個用戶，針對同一個商品，可能會接受來自很多分銷者的鏈接，那到底是哪個分銷者的貢獻(xiàn)最大，應(yīng)該把獎勵給到誰？

這個就涉及到銷售歸因的分配，怎樣分配才更加合理？

我理解這個分配機(jī)制取決于我們的目標(biāo)，不同目標(biāo)，銷售歸因方法有所區(qū)別。

01 為了發(fā)展新客

為了發(fā)展新客，那多個分銷者就不能一直盯著同一個新客。一旦新客被某個分銷者發(fā)現(xiàn)，那其他分銷者就只能尋找其他新客。

在這種場景下，采用首次歸因更加合適。

這個新客被第一個分銷者占用，那其他人只能尋找其他目標(biāo)對象。

線下的招聘團(tuán)隊，基本上是這個套路。

但是線上采用首次歸因，會受限于cookie的保存時間，超過了一定時間，cookie被清掉，又是重新計算。

02 為了激勵分享

為了鼓勵分銷者擴(kuò)散自己的鏈接，而不是坐以待斃，分享的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容越多，越有可能成交。

這種場景下，利用末次歸因算法比較合理。

這種歸因方法也是最簡單的，在技術(shù)是線上不會有太多問題，但對前面的用戶分享確實有一點點不太公司。

03 為了較為公平的激勵分銷者

你說全部都算給最后一個分銷者，確實有點不太合理。

比如說，這個用戶因為看了前面的90%的文章，才有了購買的沖動和欲望，那就不能獎勵給到最后一位。

前面和最后一位分銷者的作用大一點，一個是發(fā)展新客，最后一位促成最后的成交。

這種場景下，新的銷售歸因模型適合用U型歸因法。

也就是說，第一位和最后一位分配的獎勵比較多。中間部分的獎勵少一點。

以上就是常見的幾個銷售歸因方法，總之，需要結(jié)合實際的業(yè)務(wù)場景出現(xiàn)，共同找出解決問題的辦法。