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您的組織應考慮的 6 個營銷歸因和預測分析平台

已發表: 2021-11-16

隨著營銷人員面臨越來越大的壓力來證明他們為計劃分配的預算的價值,營銷歸因和預測分析解決方案是量身定制的,以證明策略和媒體渠道對利潤的貢獻。 這些平台使用複雜的專有算法來混合不同類型的數據,可以為營銷人員提供有關如何更好地分配資源的寶貴見解。

您將在下面找到我們在最新的 MarTech 情報報告中介紹的關於營銷歸因和預測分析工具的 6 家著名供應商的列表。

這些供應商處於應對隱私法規變化和技術轉變的第一線,因此他們正在構建具有實力的解決方案,以應對用戶控制自己數據的無 cookie 未來。 在所謂的“圍牆花園”公司(Facebook、谷歌、蘋果和亞馬遜)擁有營銷人員評估效果所需的數據的情況下,營銷歸因和預測分析公司通常會建立關係以幫助其客戶滲透這些封閉系統。

然而,這些解決方案並不便宜,如果您的企業沒有在數字和傳統營銷渠道上花費大量資金,您可能不會意識到您需要證明技術成本合理的節省量或額外回報。

這是我們的列表,按字母順序排列,沒有任何重要性。 有關定價和更深入的功能細分的信息,請下載 MarTech 情報報告。

全圈見解

Full Circle Insights 平台的屏幕截圖(通過 Full Circle Insights)
Full Circle Insights 平台的屏幕截圖(通過 Full Circle Insights)

總部位於加利福尼亞州聖馬特奧的 Full Circle Insights 由前 Salesforce 高管、CRM 實施資深人士和營銷自動化專家於 2010 年創立,擁有約 25 名員工。 Full Circle Insights 100% 建立在 Salesforce 平台上,提供多點觸控歸因、全面的漏斗指標和潛在客戶管理技術。

目標客戶

該公司主要針對 CMO、增長和需求生成高管以及營銷運營
B2B公司的高管。 主要客戶包括 Integrate、TripActions 和 Okta。

產品概述

Full Circle Insights 的活動歸因產品可幫助營銷人員優化他們的營銷組合,並確定哪些活動產生了渠道和收入結果。 內置的可定制多點觸控歸因模型使營銷人員能夠獲得所有數據的綜合歸因指標。

該平台為公司提供加權影響模型,幫助企業根據公司的獨特數據了解對收入的影響。 它在 Salesforce 中是原生的,因此公司可以進一步深入研究數據。


了解您的客戶現在和未來如何與您的廣告互動。 在最新版本的MarTech 情報報告中探索對預測分析和營銷歸因至關重要的平台。

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營銷演變

營銷歸因模型(通過 Marketing Evolution)
營銷歸因模型(通過 Marketing Evolution)

總部位於紐約的 Marketing Evolution 幫助企業營銷人員從營銷中獲得最大收益
通過公司的營銷績效運營 SaaS 平台及其單獨的服務進行支出。 該公司通過提供營銷和媒體績效衡量、歸因和優化來為客戶服務。 公司成立於2013年,現有員工90人。 除了紐約市總部外,該公司還在薩克拉門托、加利福尼亞州和澳大利亞設有辦事處。

目標客戶

該公司針對垂直領域的企業營銷人員。 它的典型客戶在付費上花費至少 500 萬美元
媒體每年。 它為美國和國際客戶提供服務。 主要客戶包括 State Farm Insurance、花旗集團、雷克薩斯、地區銀行和 Optus。

產品概述

Marketing Evolution 的產品平台是一個閉環的營銷績效系統,具有三個相互連接的組件:

  • 將異步數據的數據攝入到規範化的數據存儲中。
  • 機器學習通過受眾、策略和創意曝光來提取媒體印象的市場反應。
  • 複雜的用戶界面。 UI 的模塊包括儀表板洞察、媒體報告(貢獻、效率和投資回報率)、歸因報告(接觸點歸功於消費者 ID 級別的轉化)和媒體規劃(基於場景的優化)。

MRP Prelytix

MRP Prelytix 版本 2.5 的屏幕截圖(通過 MRP)
MRP Prelytix 版本 2.5 的屏幕截圖(通過 MRP)

Market Resource Partners,簡稱 MRP,成立於 2002 年,是上市公司 First Derivatives, PLC 的子公司。 這家總部位於費城的公司在全球設有 11 個辦事處,業務遍及 100 個國家。

目標客戶

MRP Prelytix 是一個企業級的預測性 ABM 平台。 它面向技術、金融、醫療保健和製造組織進行營銷。 MRP Prelytix 使銷售和營銷團隊能夠簡化其環境的複雜性,並產生可衡量的高性能轉換、管道速度和封閉式收入。 主要客戶包括戴爾、甲骨文、思科、SAP、Infor 和 HPE。

產品概述

MRP Prelytix 旨在縮短從識別相關 ABM 數據到執行最高價值營銷響應的時間,並在全球範圍內大規模執行此操作。

該平台每月消耗 1.5 萬億個數據信號,從客戶銷售和營銷技術集成到全球新聞源和開放網絡上的數十億個頁面。 使用流分析技術 Kx 將這些數據信號磨練為可操作的見解。 憑藉先進的人工智能和機器學習功能,客戶可以使用該平台創建、測試和部署自己的預測分析算法。

MRP Prelytix 使用客戶端或內置交付基礎架構將洞察力與全渠道協調行動聯繫起來。 客戶可以創建自動觸發器和編排響應,這些響應可以傳送到多達八個通道。

新星

Neustar 歸因圖(通過 Neustar)

總部位於弗吉尼亞州斯特林的 Neustar 成立於 1996 年,是一家信息服務和技術公司,也是身份解析領域的領導者,提供數據和技術,在最重要的時刻實現公司和個人之間的可信連接。 Neustar 提供營銷、風險、通信和安全方面的解決方案
負責連接人員、設備和位置的數據,並通過數十億筆交易不斷證實它於 2017 年 8 月 9 日被金門資本和 GIC 正式收購,使 Neustar 成為一家私營公司。 Neustar 擁有 2,000 名員工,為全球 8,000 多家客戶提供服務。

目標客戶

該公司主要針對所有主要行業的企業客戶,包括汽車、金融
服務、電信、娛樂、零售、餐飲、旅遊、酒店和消費品。 主要客戶包括花旗集團、好事達、梅西百貨、福特汽車公司。

產品概覽

Neustar Unified Analytics 是一種端到端營銷分析解決方案,可跨所有線上和線下渠道(包括“圍牆花園”)提供跨平台和用戶級測量。 這使廣告商能夠對其營銷組合、活動策略和受眾目標進行關鍵的即時優化,以最大限度地提高廣告支出回報率 (“ROAS”)。

廣告商採用 Neustar 解決方案來製定有關如何跨渠道設置和分配營銷預算的戰略決策。

該工具還可以幫助營銷人員了解覆蓋面、頻率和客戶重疊對活動 ROI 的影響,並開發有效的受眾級別優化。

尼爾森歸因

顯示尼爾森歸因模型的圖表(通過尼爾森)。
顯示尼爾森歸因模型的圖表(通過尼爾森)。

總部位於紐約的尼爾森控股公司成立於 1923 年,是一家全球性的測量和數據分析公司,為全球消費者和市場提供完整且值得信賴的視圖。 尼爾森分為兩個業務部門:Global Media 和 Global Connect。 尼爾森全球媒體提供媒體和廣告行業
具有可靠的指標,可以建立對市場運作所需的行業的共同理解。 尼爾森擁有 46,000 多名員工,業務遍及 90 多個國家/地區,覆蓋全球 90% 以上的人口。尼爾森近年來在 Exelate、Pointlogic、Visual IQ 和 Gracenote 等戰略收購方面投入巨資。 它還與主要出版商和戰略合作夥伴建立了關係,以訪問聯合結果數據集,以改善客戶的數據收集。

目標客戶

尼爾森為媒體行業的各種利益相關者提供服務,從廣告商到代理機構再到出版商。 解決方案滿足各種規模和預算品牌的需求,尼爾森在幾乎每個行業都有豐富的經驗,在 CPG、服裝/零售、科技/電信、金融服務、
保險,汽車以及出版商。

產品概述

Nielsen Attribution 旨在滿足數字化的特定需求:每天更新一次,以最精細的級別建模,並通過自動集成到媒體購買平台中來執行操作。 其個人級別的歸因為數字營銷人員提供了一種戰術工具,可以準確地優化他們跨渠道和飛行中的設備的營銷和媒體績效。 它通過提供對數字客戶旅程中每個關鍵字、展示創意、付費社交展示或任何其他數字策略的影響的頻繁評估,對從媒體組合建模 (MMM) 得出的戰略見解進行補充並統一起來,轉換事件。

投資電視廣告的客戶可以利用尼爾森合作夥伴的聯合購買數據,以與數字相同的粒度級別評估其電視購買的影響。

Salesforce 數據庫

Salesforce Datorama 的屏幕截圖(通過 Salesforce)。

總部位於舊金山的 Salesforce 成立於 2007 年,但它於 2018 年收購了 Datorama。它在 30 多個國家/地區設有辦事處,儘管其 Datorama 部門位於紐約。

目標客戶

Salesforce 的目標客戶是跨品牌、代理機構和出版商的營銷分析買家、CMO 和營銷決策者。 主要客戶包括康明斯、Land O'Lakes、Twitter、萬豪、保樂力加和 Ticketmaster。

產品概覽

Datorama 提供了一個包含 150 多個 API 連接器的擴展庫,可自動解釋和分類營銷數據以及其他類型的數據,如銷售、天氣、經濟或調查信息。 它們一起從任何來源捕獲所有活動和交互數據,包括 Salesforce Marketing Cloud、Google Analytics 等等,例如付費和自然搜索以及社交、展示和視頻廣告、程序化、電視和離線數據。 從那裡,Datorama 顯示有關可以在儀表板和應用程序中可視化的不同營銷活動的見解。 營銷人員及其代理機構可以根據其 KPI 和受眾細分自定義儀表板,這將發出 AI 驅動的 Einstein 建議和關鍵警報。

通過一個單一的記錄系統,營銷人員可以跨團隊協調和協作,以確保每個人都根據相同的事實和共同的目標開展工作。

營銷歸因和預測分析:快照

這是什麼。 營銷歸因和預測分析平台是採用複雜的統計建模和機器學習來評估買家在所有渠道的購買過程中遇到的每個營銷接觸的影響的軟件,目的是幫助營銷人員分配未來的支出。 具有預測分析功能的平台還使用數據、統計算法和機器學習來根據歷史數據和場景構建來預測未來結果。

今天怎麼這麼熱。 許多營銷人員知道他們的媒體支出大約有一半被浪費了,但很少有人知道這是哪一半。 由於 COVID-19 大流行帶來的經濟不確定性導致預算緊張,公司正在尋求擺脫浪費。

歸因挑戰。 買家在購買過程中使用的渠道和設備比以往任何時候都多。 歸因建模和分析的缺乏使得在此過程中幫助他們變得更加困難。

繼續使用傳統渠道的營銷人員發現這一挑戰被放大了。 數字隱私法規的出現也導致了第三方 cookie 的消失,這是營銷人員最有用的數據源之一。

營銷歸因和預測分析平台可以幫助營銷人員應對這些挑戰。 他們為專業人士提供有關其買家的更多信息,並幫助他們更好地處理預算浪費問題。

閱讀下一篇:營銷歸因和預測分析工具有什麼作用?


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