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的角度来看，有机会提高调查中得出的营销绩效数据的清晰度和完整性。我们乐观地认为，我们可以增加完成调查的用户数量，提高可以映射到已知营销渠道的响应百分比，并消除混淆的机会，所有这些都将对营销绩效数据产生积极的下游影响。

因此，为了量化和实现这种效果，我们解决了首要问题：用户反应（以及随之而来的营销绩效数据）对调查设计的敏感程度如何，以及我们可以使用哪些定量信号来创建最佳的营销归因调查？

为了回答这些问题，我们将问题分为两个主要步骤：

确定调查设计中使某些反应更有可能或更不可能发生的机制，以及

定义可以确认调查设计变更有效性的成功指标。

机制一：响应定位
我们将营销渠道在调查中的表现与其相对位置联系起来 厄瓜多尔 whatsapp 电话号码列表 的主要设计机制是：该渠道是否会在用户打开调查时立即显示，还是隐藏在较低的级别或菜单中？


在上述假设示例中，调查 #1 的设计将播客置于其余频道之上，因为用户需要执行额外操作并点击“其他”才能查看电视、搜索和广播。这项调查过度强调了频道的影响，因为我们可能会收到来自用户的播客回复，这些用户可能通过广播等其他频道更知名地了解了我们，但可能由于调查的顶层没有包含该频道而忘记了该频道。



在调查 #2 中，频道以统一的方式显示给用户，因此所有选项的选择机会大致相同。将所有可能的频道列在一个列表中的缺点是容易造成混乱和眼睛疲劳，尤其是在列表很长且选项很多的情况下。然而，在我们这样的情况下，区分许多营销来源很重要，因此创建内部子菜单是必要的。

因此，我们可以总结出我们在营销归因调查设计中发现的第一个主要权衡：多级调查和单级调查之间的权衡。多级调查允许更高的精度，但存在响应率下降的风险，而单级调查可以最大限度地减少响应率下降，但会损害识别特定渠道或活动的能力。