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【干货】数据分析模型之【归因模型】

CDA数据分析师  · 公众号  · 大数据  · 2024-11-01 09:17

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归因分析(Attribution Analysis)

在这个数据爆炸的时代,我们每天都在与大量数据和复杂的消费行为作斗争,尤其是在互联网广告行业。广告投放的效果评估常常让人头疼:

  • 到底是哪些营销渠道促成了销售?

  • 各个渠道的贡献率又是如何分配的?

  • 用户的消费路径是怎样的,背后隐藏着哪些行为模式?

  • 该如何利用归因分析的结果,选择那些转化率更高的渠道组合


归因分析(Attribution Analysis)正是为了解决这些难题而生,它帮助我们合理分配广告效果的“功劳”。不过,真相是,这些问题并没有统一的标准答案,因为业务往往错综复杂,精准分配贡献变得相当困难。然而,归因分析的需求却十分迫切,时效性要求也很高,因此我们需要一些方法论来快速尝试、快速定位问题。



1.基本概念


因果关系:归因分析旨在找出因果关系,即某一结果(如销售增长、用户留存等)是由哪些特定因素引起的。


因素:这些因素可以是营销活动(广告、促销)、用户特征(年龄、性别)、时间因素(季节性波动)等。


结果:结果通常是某种可量化的指标,比如销售额、转化率、用户参与度等。




























归因分析的方法


归因分析的方法可以分为几种主要类型:


线性归因模型:

假设每个因素对结果的影响是线性的,通常采用简单的加权方法来分配结果。

线性归因是多触点归因模型中的一种,也是最简单的一种,他将功劳平均分配给用户路径中的每一个触点。

线性归因模型的计算方式简单明了,便于理解和解释。每个渠道的贡献率相对平等,易于向团队和利益相关者传达。但也存在忽视复杂性和渠道差异的缺点。


分段归因模型:

将用户的行为路径分成多个阶段,对每个阶段的贡献进行分析,通常用于理解用户旅程中的关键接触点。


时间衰减模型:

认为离最终转化越近的接触点影响越大,时间越远的接触点影响越小,通常在电商和在线广告中使用。

首次归因模型:

首次归因模型,或称首次点击模型,是将功劳100%归给用户第一次接触的渠道。不管用户后面做了什么,这个模型只关注“第一次”。简单来说,它强调的是,若没有那第一次的互动,后面的所有渠道都不会有任何作用。也就是说,首次互动模型聚焦在转化漏斗最顶端的渠道,驱动用户的认知。

优点:这种单触点模型简单易行,让你清楚潜在客户是如何找到你的,而且和最后点击模型一样,不需要太多数据。

缺点:受限于数据追踪的周期,对于用户路径长、周期长的行为,可能无法捕捉真正的首次行为。此外,它无法解释后续用户行为,因此对后面的互动不够关注。


末次归因模型:

末次归因模型,又称最后点击模型,简单来说就是把100%的功劳都给最后一个接触的渠道,不管用户之前做了啥!这是最简单直接的归因方式,也是最常用的。

优点:这个模型最容易测量,分析时出错的概率低。而且,由于很多追踪cookie的存活期只有30-90天,末次互动模型对数据丢失不太敏感,特别适合顾客行为路径长的情况。

缺点:不过,这个模型的缺点也很明显。例如,客户可能是先从收藏夹进入商品页再完成购买,但末次模型会把所有功劳归给收藏夹,忽略了用户在多个渠道间的真实路径,导致功劳评估严重高估。

Attribution Analysis

归因分析的应用

市场营销:


帮助评估各个营销渠道的效果,优化营销预算分配,提高投资回报率(ROI)。


用户体验优化:


理解用户在不同接触点的行为,优化用户旅程,提升用户满意度和留存率。


产品改进:


分析用户反馈与产品特性之间的关系,为产品的迭代和优化提供数据支持。

以下几点需要注意


数据质量:归因分析依赖于高质量的数据,数据缺失或错误会导致不准确的结论。


多重归因问题:一个结果可能受到多个因素的影响,识别这些因素的独立贡献度可能较为复杂。


外部因素:市场变化、竞争对手行为等外部因素也会影响结果,这些因素往往难以量化。


模型选择:选择合适的归因模型至关重要,不同模型可能会得出截然不同的结论。



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