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做运营的还不懂归因分析?难怪你的增长停滞不前

易观 | 数据原油时代的炼油厂和加油站 2021/10/29 13:02

流量红利逐渐消失的互联网下半场,归因分析已经成为精细化运营的重要利器。

作为一门跨领域的分析方法,早在1958年,美国心理学家Heider在《人际关系的心理学》一书中就提出了归因理论。随后,归因分析便开始逐渐应用到心理学、人力资源管理、市场营销学等多个领域。

本文将从归因分析的互联网发展史、常见的5大归因分析模型、如何进行归因分析三个方面展开对归因分析的介绍。

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First Point

归因分析的互联网发展史

“我知道我的广告费浪费了一半,但却不知道是浪费的哪一半?”,奥美广告创始人大卫·奥格威的这句名言,想必大家都很熟悉。 为了衡量各个渠道的广告投放效果,早在PC互联网时代,归因分析就率先被应用到广告投放渠道的贡献度分析上。举个简单的例子,一则按摩椅新品牌的广告,以「支付成功」为「目标事件」,分别被投放至网站A、网站B、网站C和网站D,假设某用户的购买旅程如下:

  • 首先,在网站A看到并点击该广告,但在浏览3秒后返回,初步认识该按摩椅新品牌;

  • 然后,在网站B看到并点击该广告,但在浏览8秒后返回,对该按摩椅新品牌有一定的兴趣;

  • 然后,在网站C看到并点击该广告,并将按摩椅加入购物车,但由于临时有事离开网站C并未支付;

  • 最后,又在网站D看到并点击该广告,最终完成支付行为。

 上述用户购买旅程如果没有归因分析,很容易将所有贡献都归于网站D,进而做出不科学的广告投放计划。但其实网站A、网站B、网站C都有一定的贡献,像网站A就是让用户认识按摩椅新品牌的最初渠道。 如何将贡献度合理地归于各广告投放渠道,帮助营销人员提升广告投放的ROI,是促进PC互联网时代归因分析发展的主要原因。这种归因分析通常被称为渠道归因,也被称为站外归因。 到了移动互联网时代,经历了从流量到“留量”的转变,站内归因逐渐兴起。

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站内归因主要用于衡量产品内各用户触点,例如Banner位、搜索框、推荐位、运营位等,对「目标事件」的贡献度。举个简单的例子,同样是这个按摩椅新品牌,以「支付成功」为「目标事件」,假设某用户在某电商App内的购买旅程如下:

  • 首先,通过首页Banner位看到了该品牌按摩椅,点击进入商品详情页,初步浏览3秒后返回;

  • 然后,参加某运营位的活动,看到了该品牌按摩椅的促销,点击进入商品详情页浏览10秒后返回;

  • 然后,又通过搜索框搜索按摩椅关键词,进行多番对比后又看到该品牌按摩椅,点击进入商品详情页浏览了长达20秒后还是没有下定决定购买;

  • 最后,看到推荐位对该品牌按摩椅的推荐,最终被打动完成支付行为。

 上述用户购买旅程中,首页Banner位、运营位、搜索框和推荐位都承担着引导用户行为和促进用户转化的作用。那么,如何衡量产品内各用户触点的贡献度,帮助运营人员优化调整各用户触点,是促进移动互联网时代归因分析发展的主要原因。由于产品内的用户触点通常被比作一个个坑位,站内归因通常也被称为坑位归因。

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Second Point

常见的5大归因分析模型

从站外归因(渠道归因)到站内归因(坑位归因),本质上归因分析都是为了衡量和评估用户触点对总体转化目标达成所作出的贡献,评价的核心指标为转化贡献度。但具体如何衡量和评估,就需要我们用到归因分析模型。 常见的归因分析模型主要有5种,分别为首次触点归因模型、末次触点归因模型、线性归因模型、位置归因模型和时间衰减归因模型。

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  • 首次触点归因模型

将转化贡献100%归于用户的首次触点。在上述站内归因的例子中,如果按照首次触点归因模型,转化贡献将100%归于首页Banner位。

  • 末次触点归因模型

将转化贡献100%归于用户的末次触点。在上述站内归因的例子中,如果按照末次触点归因模型,转化贡献将100%归于推荐位。

  • 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。在上述站内归因的例子中,如果按照线性归因模型,转化贡献将平均归于首页Banner位、运营位、搜索框和推荐位,各贡献25%。

  • 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,一般首次触点和末次触点的事件各占40%,中间触点的事件均分剩余的20%。在上述站内归因的例子中,如果按照位置归因模型,转化贡献将会是首页Banner位贡献40%、运营位贡献10%、搜索框贡献10%、推荐位贡献40%。

  • 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「目标事件」发生的时间越近,用户触点分配的转化贡献越多。

在上述站内归因的例子中,如果按照时间衰减归因模型,转化贡献将会是首页Banner位贡献10%、运营位贡献20%、搜索框贡献30%、推荐位贡献40%。

具体选择何种归因分析模型来衡量和评估用户触点对总体转化目标达成所作出的贡献,需要企业结合自身的业务场景和分析需求,选择相应的归因分析模型。

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Third Point

如何进行归因分析?

易观方舟智能分析平台提供以上5大归因分析模型,仅需通过简单的5个步骤设置,就可以直观地看到,站内各用户触点对总体转化目标达成所作出的贡献情况。

第一步:设置「目标事件」

「目标事件」是我们期望用户完成某种转化行为的事件。在上述站内归因的例子中,「支付成功」即为「目标事件」。易观方舟智能分析平台支持任一元事件作为「目标事件」。

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设置「目标事件」后,通过设置「前向关联事件」可以更精确地定义一次转化,更精准地回溯和还原用户转化路径。在上述站内归因的例子中,「前向关联事件」可以是「浏览商品页面」、「加入购物车」等事件。

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需要注意的是,「前向关联事件」虽然发生在「目标事件」之前,但并不一定是用户完成「目标事件」之前的上一步行为,只需是与转化目标高度相关,对促进用户达成转化目标起到桥梁和纽带作用的事件即可。

第二步:设置「触点事件」

「触点事件」即为我们归因分析的评价对象。在上述站内归因的例子中,「点击首页Banner位」、「点击运营位」、「搜索框搜索」和「点击推荐位」均可以设置为「触点事件」。

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对于「目标事件」直接转化的情况,在易观方舟智能分析平台上支持直接勾选是否参与归因计算。勾选后,在窗口期内触发「目标事件」但没有触发任何「触点事件」的转化,将被视为直接转化计算在内。

此外,易观方舟智能分析平台还支持「触点事件」细分维度的筛选,归因更细粒度的用户触点。例如,「触点事件」为「点击运营位」,细分维度可以设置为运营位名称,查看不同运营位的归因情况。

第三步:选择归因模型

企业根据自身的业务场景和分析需求,选择相应的归因分析模型。易观方舟智能分析平台提供首次触点归因模型、末次触点归因模型、线性归因模型、位置归因模型和时间衰减归因模型供选择。

第四步:填写归因窗口期

归因模型选择完毕后,接下来需要设置归因窗口期。归因窗口期是指用户从触发「触点事件」开始,到触发「目标事件」,完成一次目标转化的时间限制。易观方舟智能分析平台支持按分钟、小时、天选择归因窗口期,最长达可180天。

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第五步:选择查询时间范围

最后一步,选择「目标事件」发生的时间范围,进行查询,即可得到归因分析的结果,查看各「触点事件」的转化贡献度。

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随着产品内用户行为路径的日益复杂,只有通过归因分析让用户走的每关键一步都“算数”,才能合理地优化各用户触点的排列组合,高效分配各用户触点的资源投入。

易观方舟智能分析平台,依托易观方舟基于IOTA架构自主研发的“秒算引擎”,借助易观方舟全端数据采集的能力,能更准确地衡量「触点事件」对「目标事件」的转化贡献度。并且,通过易观方舟智能分析平台提供的5大归因分析模型,仅需5步配置即可开启归因分析。

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