Attribution models zijn methodes waarmee marketeers kunnen bepalen welk marketingkanaal of contactmoment de waarde van een conversie krijgt toegewezen. In de praktijk heeft een klant vaak meerdere interacties met een merk voordat hij een aankoop doet, een formulier invult of een andere gewenste actie voltooit. Zo kan een gebruiker eerst een blog lezen via organische zoekresultaten, daarna een remarketingadvertentie zien en uiteindelijk direct de website bezoeken om te converteren. Attribution models helpen te begrijpen welk kanaal of welke interactie het meeste bijdraagt aan het behalen van deze doelen en maken het mogelijk om marketinginspanningen beter te evalueren.
Er bestaan verschillende soorten attribution models, elk met hun eigen logica en toepassingen. Het meest traditionele model is last click, waarbij de volledige waarde van een conversie wordt toegekend aan het laatste kanaal dat de gebruiker heeft bezocht. Dit model is overzichtelijk, maar geeft vaak een vertekend beeld omdat eerdere interacties niet worden erkend. Het tegenovergestelde is first click, waarbij het eerste contactmoment alle waarde krijgt. Andere veelgebruikte varianten zijn lineair, waarbij de waarde gelijkmatig over alle kanalen wordt verdeeld, time decay, waarbij kanalen dichter bij de conversie meer waarde krijgen, en position-based, waarbij het eerste en laatste contactmoment het zwaarst wegen en de tussenliggende stappen minder.
Steeds vaker kiezen marketeers voor data-driven attribution, een geavanceerde methode die gebruikmaakt van machine learning om nauwkeurig te berekenen hoeveel elk kanaal daadwerkelijk heeft bijgedragen aan de uiteindelijke conversie. Dit model sluit beter aan bij de complexiteit van moderne klantreizen, waarin meerdere kanalen tegelijk invloed uitoefenen op beslissingen. Voor marketeers is het kiezen van het juiste attribution model belangrijk om marketingbudgetten efficiënt in te zetten en inzicht te krijgen in welke kanalen daadwerkelijk zorgen voor groei en welke aanpassingen nodig zijn om de ROI te optimaliseren.