当营销信号衰减时，如何衡量投资回报率

摘要

• 以统一归因测量应对信号衰减：营销人员应投资于像 Singular 这样的平台，它能整合跨多个渠道（网页、移动端、联网电视）的碎片化数据，提供全面的洞察和精准的投资回报率追踪，从而解决可见性不完整和转化归因错误等挑战。
• 善用 AI 驱动的建模分析：利用人工智能驱动的分析来填补因信号衰减造成的数据缺口，确保数据准确性并实现实时优化，这有助于在规避合规风险的同时提升营销活动效果。
• 优先实现跨渠道全景可视：聚焦于能连接各个营销触点的策略，以理解完整的用户旅程，从而在日益受隐私法规和数据限制影响的环境中，实现更优的预算分配和决策制定。

信号衰减并未放缓脚步，它正在重写营销测量的规则。

随着全球范围内新的隐私法规和生态系统变革不断推出，效果营销人员所能获取的数据比以往任何时候都少。归因准确性？更困难了。跨渠道全景可视？甚至更为棘手。

事实上，超过 40% 的营销人员表示，信号衰减使得跨渠道归因变得显著困难。当您的转化、安装和触点分散在不同的设备、应用程序和平台生态之间时，这些盲点会迅速累积。

结果是什么？您对数据的信心下降，投资回报率模型变得模糊，花费在猜测而非优化上的时间越来越多。

核心挑战：信号消失之际，如何衡量投资回报率？

当今的营销数据碎片化地分布在移动端、网页、联网电视等各个渠道之间。没有一个统一的归因测量层，几乎不可能将这些点连接起来——这会带来三大问题：

• 可见性不完整：碎片化数据意味着您错过了用户旅程的关键部分。
• 预算效率低下：错误的转化归因导致广告花费被浪费。
• 合规风险：过时的数据共享方法使您难以安全合规。

那么，当信号持续衰减时，您该如何衡量真正重要的指标？

Singular 如何应对信号衰减挑战

Singular 将您碎片化的数据统一整合到一个隐私安全、跨渠道的归因测量平台中，让您能够自信地洞察真实的投资回报率。

Singular 如何发挥价值：

• 统一的应用侧测量
  将应用追踪透明框架、SKAdNetwork 及其他隐私框架整合到一个一致的测量层中。在保持合规的同时，不丢失任何洞察。
• 跨平台全景可视
  连接网页、移动端、联网电视和自有媒体，看清全局而非局部。
• 智能建模分析
  利用人工智能建模填补信号衰减留下的数据缺口，确保您的数据准确、透明。
• 数据标准化处理
  自动标准化来自数千个广告网络的营销活动数据，消除数据孤岛与错误。
• 更快的反馈闭环
  统一营销团队与数据团队的目标，实现实时优化。

这些能力相结合，意味着您最终能确切知道哪些渠道、创意和营销活动真正驱动了业务增长。

更智能的洞察，更快的增长，真实的投资回报率。

在这个由信号衰减定义的营销世界里，Singular 为您重拾清晰度和掌控力。凭借统一、AI 驱动的分析，您可以做出自信的决策、优化预算分配、保护投资回报率，同时无需牺牲合规性或速度。

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