随着营销人员在当今日益全渠道的购物环境中寻求更大的责任感，在媒体、零售、快速消费品 (FMCG)、服装、汽车、数字等各个领域，对基于结果的投资回报率 (ROI) 测量的需求变得比以往任何时候都更加重要。无论在哪个平台上，归因都能提供精细的测量和速度，让品牌、零售商和出版商了解营销和广告效果。
但是，在这个复杂、互联的环境中，营销人员应该如何应对数据现状和行业面临的挑战，从而以负责任的态度跨数据集开展工作？从各种数据源获取数据以准确衡量客户旅程中每个接触点的投资回报率是一件复杂的事情，但利用黄金标准数据收集和衡量方法可以克服这一难题。
归根结底，真正擅长建立强大的算法或归因模型是必要的，但还不够；营销人员面临的真正挑战在于需要更好的数据。获取高质量的细粒度数据可以帮助营销人员更准确地了解消费者的真实购买行为，无论这些行为是在店内、在线、通过移动设备、社交媒体平台、电视、电子邮件营销活动，还是所有这些行为的组合。
对于营销人员来说，重要的是要记住，购物者的旅程在整个购买路径上有多个接触点，从漏斗上层的品牌建设到漏斗下层最后一英里或最后一次点击的刺激，以影响增量转换。为了更有效地衡量增量以提高投资回报率，营销人员应牢记四个关键数据注意事项：
- 送货:确保营销活动的目标受众看到营销信息，并通过真实消费者的数据进行验证，这一点非常重要。随着营销人员对数据模型的依赖，他们需要认识到，他们不能简单地依赖基于机器的数据，而要专注于与真实消费者及其真实生活行为相关的数据。
- 入职培训:随着全渠道的不断扩展，合并线下和线上内容的指标比以往任何时候都更加重要。
- 设备:消费者平均拥有三台设备，但业界应如何对待每一次观看？营销人员应该为每台设备计算三个到达点，还是为三倍频率的消费者计算一个到达点？
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广告拦截:在当今的市场中，接触消费者变得越来越难，因此数据所有者需要考虑第三方验证的价值。为此，营销人员应使用原始数据来源的数据，以避免隐私问题，并更好地定义数据本身的描述，以提供上下文，使归因模型更智能、更快速地运行。
为了克服当前的这些挑战，尼尔森致力于寻求更好的数据，并在获取数据和与该领域其他公司合作方面取得了重大进展。尼尔森正在努力解决设备去重问题，以便更好地分析投资回报率、数据卫生状况和隐私合规性，从而确保建立一个能更好地分配营销资金的归因模型。
除了通过上述四点考虑更有效地衡量增量之外，营销人员还需要了解受众洞察和归因建模的综合力量。通过尼尔森视觉智商（Nielsen Visual IQ）--我们以人为基础的战略测量部门--的专业知识，营销人员可以利用这种综合力量获得他们所需的可操作情报，以优化预算并提高投资回报率，同时提供协调的体验，最大限度地提高业务成果。
