归因分析的具体内容是什么?常用的5种归因分析模型分享给你

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早在PC互联网时代,归因分析就已经被应用到广告投放渠道的贡献度分析上,用来衡量各个渠道的广告投放效果。 而在“精细化运营”日益受到重视的当下,归因分析也成为运营环节常用的分析工具,用来对从广告投放到产品转化的全链路进行层层解析,以发现最优的转化路径和策略,帮助产品实现快速增长。

何为“归因分析”?

从广告投放的视角看,归因分析是通过一定的逻辑方法,计算每个投放渠道或触点对最终结果贡献程度的方法。一套合理的归因办法能够科学地衡量不同渠道的广告价值,并通过持续优化投放策略来获得更好的投放效果。

而从运营的视角看,归因分析则是基于精细化的用户路径数据,通过拆解分析找到与用户购买行为的发生关联度最高的资源位置或环节,来不断提升运营转化效率和收入增长规模。

我们今天要聊的就是基于运营的归因分析,那么,具体在什么情况需要做归因分析呢?大概有以下4种:

分析广告投放策略,需要对投放策略进行选择和评价时;

分析用户转化漏斗,需要对各环节的流失率进行对比评价时;

分析用户关键行为,需要找到哪些营销资源对用户行为影响最大时;

分析用户增长策略,需要对新增用户的具体来源和动因进行摸底时。

所以不难看出,归因分析其实是日常运营中不可或缺的工具,尤其是数据驱动的运营策略,通常都建立在通过归因分析而得出的结果之上。

常用的归因分析模型

归因分析在本质上都是为了衡量和评估触达渠道对总体转化目标的达成所作出的贡献,评价的核心指标为转化贡献度,下面简单介绍5种常用的归因分析模型。

(1)首次触点归因模型

将转化贡献100%归于与用户进行首次交互的触点,只考虑用户对品牌/产品/活动的最初认知,不考虑后续的转化以及流失等因素。

该模型适用于处于拉新阶段的新产品,能够分析出哪些渠道对于拉新最有效。

(2)末次触点归因模型

将转化贡献100%归于与用户进行最后一次交互的触点,只考虑用户对品牌/产品/活动最近的一次认知,不考虑此前的因素。

该模型的应用较为广泛,适用于那些在短期内快速提升效果的运营行为,可以比较直观地找到对最终转化最为有效的渠道。

(3)线性归因模型

将转化贡献平均归于用户转化路径上的所有触点,而不必考虑不同触点的价值权重,计算逻辑简单便于落地,但无法突显那些高贡献度的触点,所以这种模型只适用于那些遵循“一荣俱荣一损俱损”原则的“奇葩”公司。

(4)位置归因模型

按用户触点在转化路径上的位置分配转化贡献,通常将首次触点和末次触点的贡献权重各记40%,中间触点均分剩余的20%。当然,这些触点的权重也可以根据实际情况进行动态调整。

该模型综合考虑了首次归因、末次归因和线性归因的因素,相对更加合理,但计算量更大,适用于数据资源充足且执行精细化运营策略的公司。

(5)时间衰减归因模型

按用户触点发生的时间顺序分配转化贡献,距离用户转化的时间越近,其转化贡献权重就越高。

该模型考虑了时间的因素,通常也是间隔时间越长,对用户的转化作用就越弱,适用于大促期间的运营动作归因分析。

归因分析在运营中的应用

下面结合一个典型案例来聊下在运营中如何进行归因分析。

通过后期的数据提取与分析,用户“小明”在某电商App上购买某款加湿器产品的过程中留下了如下痕迹:

首先,小明在首页Banner看到该款加湿器,点击进入商品详情页,浏览10秒后退出页面;

时隔X天,小明在一个促销活动页上看到该产品,点击进入商品详情页,浏览15秒后退出;

时隔Y天,小明通过搜索框搜索关键词“加湿器”,在给出的列表中又看到该产品,点击进入商品详情页,浏览1分钟后仍然退出;

时隔Z天,小明在推荐位看到该产品的专属促销活动,最终再次点击进入商品详情页,并完成支付行为。

很显然,在小明的购买加湿器的过程中,首页Banner、促销活动页、搜索框和推荐位都起到了引导用户行为和促进用户转化的作用。

那么,具体如何做归因分析呢?

(1)设置“目标事件”

“目标事件”是我们期望用户最终完成某种转化行为的事件,本案例中的目标事件为“支付成功”。

在“目标事件”设置完成后,还可以将与目标事件强关联的动作也纳入到分析范围内,比如参加品牌促销活动、浏览商品详情页、加入购物车等,便于更加精准地回溯和还原用户的转化路径。

(2)设置“触点事件”

“触点事件”就是归因分析的评价对象,本案例中的“触点事件”包括点击首页Banner、参加促销活动、搜索框搜索和点击推荐位等行为。

该环节需要注意的是,针对那些与“目标事件”强绑定的行为,最好不要设置为“触点事件”,比如浏览商品详情页、加入购物车、领取优惠券等。

(3)设置归因时间段

这个时间段指的是用户从首次“触点事件”开始,到完成“目标事件”的时间限制,比如7天、30天、90天、180天等,主要是为了规避掉一些时间上的干扰因素,具体视业务场景和分析需求而定。

在本案例中,如果打算把上述触点事件都纳入到分析范围内的话,时间段就一定要大于“X+Y+Z天”。

(4)选择归因模型

结合公司自身的业务场景、资源现状和分析需求等因素,从上述5种归因分析模型中选择贴合自身需求的模型。

在本案例中,如果用“位置归因模型”进行分析,那么不同触点事件的贡献权重分别是:首页Banner(40%)、促销活动(10%)、搜索框(10%)、推荐位(40%)。

(5)得出归因分析结果

最后,需要结合在选定时间段内各触点事件的点击数据(需排重)、触点事件关联的目标事件数据(成交量、交易额等),以及触点事件的贡献权重等,即可得出归因分析结果,也就是各触点事件在选定时间段内对目标事件的具体贡献度。

归因分析的终极目的就是为了提升运营转化和收入增长,尤其是在互联网流量红利消失殆尽的当下,获客活客成本居高不下,这也让精细化运营成为各大互联网平台重点关注的领域,而归因分析正是精细化运营中不可或缺的工具,不仅能用来甄别和利用好内外部流量,也有助于持续提升运营ROI,促进营收的稳步增长。总结一句话,做好归因分析,一分钱没准儿能花出一块钱的效果,真香!

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