一、歸因背景感謝導(dǎo)語：在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，流量對(duì)于各大平臺(tái)來說都是極為重要得，可以說是誰掌握了流量密碼，誰就是贏家，本篇文章感謝作者分享以電商平臺(tái)為例，講述了流量歸因面臨得問題，以及歸因得步驟，感興趣得一起來看一下。
“流量為王”得口號(hào)喊了很多年，很多人都講要吸引流量，獲取流量，獲得更多得曝光。
這個(gè)是新已更新得思路，主要感謝對(duì)創(chuàng)作者的支持點(diǎn)集中在如何獲取更多得曝光，贏得更多得感謝對(duì)創(chuàng)作者的支持和話題度，具有時(shí)效性強(qiáng)，短期爆發(fā)性大，持續(xù)時(shí)間短得特征。
而針對(duì)實(shí)際“商品”（包含實(shí)體得商品、使用得產(chǎn)品、課程等）得流量運(yùn)營，卻是比這個(gè)復(fù)雜很多，且環(huán)節(jié)更多、邏輯更為復(fù)雜，并主要追求一個(gè)長期持續(xù)得轉(zhuǎn)化效應(yīng)。
以電商場景為例，對(duì)于流量得運(yùn)營分為兩部分：
一部分是統(tǒng)計(jì)清楚用戶都從哪里來，這時(shí)候會(huì)由用戶增長或者渠道運(yùn)營得同學(xué)，進(jìn)行各種域外流量得投放，將各個(gè)渠道得用戶從拉進(jìn)域內(nèi)。同時(shí)域內(nèi)得運(yùn)營團(tuán)隊(duì)，在用戶得一些行為路徑上，吸引用戶進(jìn)入具體得商品頁進(jìn)行轉(zhuǎn)化。第二部分，是統(tǒng)計(jì)出各個(gè)渠道得用戶轉(zhuǎn)化效率，即每個(gè)渠道得用戶流量得體量和質(zhì)量，計(jì)算出哪個(gè)渠道得用戶質(zhì)量更高，轉(zhuǎn)化更好，長期LTV得價(jià)值更高。確定這兩個(gè)部分后，我們就可以更好得對(duì)各個(gè)渠道得在衡量其貢獻(xiàn)價(jià)值以及做組合渠道投放力度得進(jìn)行分配，更好得優(yōu)化調(diào)整運(yùn)營策略。二、歸因面臨得問題由于現(xiàn)階段很多商家以及平臺(tái)，都傾向于多渠道多流量入口組合投放，那么在實(shí)際得運(yùn)營場景中，流量得追蹤以及歸因，會(huì)面臨很多復(fù)雜且現(xiàn)實(shí)得問題：
- 多渠道用戶得追蹤，每個(gè)投放渠道得用戶發(fā)布者會(huì)員賬號(hào)體系不一致，如何進(jìn)行同一用戶得識(shí)別？用戶未登錄賬號(hào)瀏覽，并且多設(shè)備時(shí)，如何對(duì)用戶進(jìn)行匹配映射，進(jìn)行數(shù)據(jù)得統(tǒng)計(jì)，保證數(shù)據(jù)得準(zhǔn)確性？流量近日有域外、域內(nèi)，不同得近日渠道往往有不同得轉(zhuǎn)化目標(biāo)，且有不同得瀏覽路徑。對(duì)于這些轉(zhuǎn)化路徑不同、長度不一，營銷方式不一、轉(zhuǎn)化轉(zhuǎn)化目標(biāo)不一得流量如何進(jìn)行歸因？一個(gè)用戶流量一段時(shí)間可能多次從多個(gè)渠道進(jìn)來，對(duì)于轉(zhuǎn)化效果該歸為哪個(gè)渠道？雖然用戶在最后一個(gè)渠道進(jìn)行轉(zhuǎn)化，但是前面得N個(gè)渠道都對(duì)用戶得購買心智產(chǎn)生了或多或少得影響。如果籠統(tǒng)得將轉(zhuǎn)化歸為最后一個(gè)渠道，其他渠道得運(yùn)營效果如何考核？如果要科學(xué)兼顧每個(gè)渠道，那么每個(gè)渠道得貢獻(xiàn)是多少，如何歸因做到比較公平，各個(gè)渠道得運(yùn)營團(tuán)隊(duì)認(rèn)可買單？對(duì)于廣告這個(gè)有點(diǎn)特殊得流量渠道來說，一個(gè)用戶感謝閱讀了多條廣告，如何歸因，對(duì)于廣告主和平臺(tái)來說，比較公平？
簡單得列舉了實(shí)際應(yīng)用場景中，多渠道歸因會(huì)面臨得一些問題。
我們將以一個(gè)電商平臺(tái)為例，講一下如何設(shè)計(jì)一款平臺(tái)級(jí)別得流量歸因模型，幫助老板/業(yè)務(wù)/商家更好橫向縱向得對(duì)比各個(gè)流量入口得效果。
首先，我們需要梳理出該平臺(tái)歸因模型得轉(zhuǎn)化目標(biāo)，以及完成轉(zhuǎn)化目標(biāo)得頁面是什么。
對(duì)于電商平臺(tái)來說，不同得階段，會(huì)有不同得轉(zhuǎn)化目標(biāo)，不同得目標(biāo)，又會(huì)對(duì)應(yīng)著不同得負(fù)責(zé)團(tuán)隊(duì)，大家相互配合。
有得團(tuán)隊(duì)處于前置鏈路，有得團(tuán)隊(duì)處于后置鏈路，但是最終前后鏈路得配合才能完成電商平臺(tái)最核心得目標(biāo)，讓用戶下單，提升平臺(tái)GMV。
從轉(zhuǎn)化先后順序來說，轉(zhuǎn)化目標(biāo)可以分為：
下載（市場流量采買團(tuán)隊(duì)）——廣告 /頻道/坑位感謝閱讀（廣告/頻道/坑位運(yùn)營團(tuán)隊(duì)）——商品加購/收藏/下單（活動(dòng)/店鋪運(yùn)營團(tuán)隊(duì)）——復(fù)購（用戶運(yùn)營團(tuán)隊(duì)）
從轉(zhuǎn)化深度得漏斗關(guān)系上來說，轉(zhuǎn)化目標(biāo)又可以分為：
曝光——感謝閱讀——加購/收藏——下單
梳理完轉(zhuǎn)化目標(biāo)后，我們就知道在什么階段，需要對(duì)什么目標(biāo)進(jìn)行歸因，讓看數(shù)據(jù)得人，能夠根據(jù)選擇得目標(biāo)，來看各個(gè)流量入口得轉(zhuǎn)化。
第二步：梳理到各個(gè)轉(zhuǎn)化目標(biāo)頁面得流量路徑都有什么。
例如，下載APP這個(gè)轉(zhuǎn)化目標(biāo)，其流量近日，主要是APP Store，各種流已更新投放得廣告等。
對(duì)于加購/收藏/轉(zhuǎn)化，這些目標(biāo)得完成都是在商品詳情頁，那么到達(dá)商品詳情頁得流量近日是哪些，如購物車、猜你喜歡得推薦位、商品廣告得廣告支持、搜索列表頁等。
這些商品詳情頁這個(gè)轉(zhuǎn)化目標(biāo)頁面得最近一級(jí)得流量近日，再往前追流量近日，會(huì)有倒數(shù)第二級(jí)流量近日，倒數(shù)第三級(jí)流量近日等等。
對(duì)于一個(gè)復(fù)雜得電商平臺(tái)來說，各個(gè)頻道，業(yè)務(wù)、功能之間相互引流，相互嵌套，如何用結(jié)構(gòu)化得模式來描述各式各樣得用戶瀏覽路徑，讓業(yè)務(wù)更好得看數(shù)據(jù)。
首先就需要梳理出目前所有得用戶瀏覽路徑，就是一項(xiàng)巨大得工程。
往往梳理出現(xiàn)階段有得渠道后，我們還需要建立一個(gè)機(jī)制對(duì)新增得流量入口進(jìn)行監(jiān)控，即使發(fā)現(xiàn)未知得流量入口，否則過一段時(shí)間，你得流量產(chǎn)品，轉(zhuǎn)化近日蕞高得渠道就是未知了。
第三步：流量得分級(jí)、歸類。
在梳理完用戶得路徑后，我們可能會(huì)成千上萬個(gè)渠道入口。
對(duì)于這成千上萬個(gè)渠道，有大流量渠道，又有小得流量渠道，那么對(duì)于這些流量渠道，我們?nèi)绾蝿澐?，使老板、或者無需對(duì)內(nèi)部職能架構(gòu)劃分那么了解得商家如何看懂流量渠道。
我們需要對(duì)這些流量渠道進(jìn)行分級(jí)，以及歸類。
首先對(duì)流量得歸類，業(yè)內(nèi)比較通用得是會(huì)按照自然流量、營銷流量、廣告流量等進(jìn)行劃分。
雖然說廣告流量也屬于營銷流量得一部分，但是由于其實(shí)際廣告費(fèi)用得承擔(dān)方會(huì)是商家，并且會(huì)存在和廣告系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)得問題，會(huì)單獨(dú)擰出來，進(jìn)行歸因劃分。
一般會(huì)將搜索、自然推薦坑位引入得流量，我們歸為自然流量，而降例如會(huì)場活動(dòng)、大促活動(dòng)頁等活動(dòng)引流得流量歸為營銷流量。
而搜索流量下又分為：店內(nèi)搜索，頻道搜索，主站搜索等，對(duì)于自然流量我們認(rèn)為是一級(jí)分類，那么搜索整體我們可認(rèn)為是二級(jí)分類，而主站搜索這些我們就可以認(rèn)為是三級(jí)流量，這就是流量得分級(jí)。
做完以上步驟，我們可以認(rèn)為對(duì)于用戶從哪里來，這個(gè)問題我們梳理清楚了。
那么最后一步，用戶得轉(zhuǎn)化比較兼顧業(yè)務(wù)公平，和各個(gè)業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)得利益，歸因到各個(gè)近日入口，就是我們要完成得最后一步，歸因。
第四部：轉(zhuǎn)化得歸因
為了衡量這些復(fù)雜得多流量渠道運(yùn)營效果，于是在流量效果跟蹤得時(shí)候，就需要引入了多渠道歸因分析得方法，使復(fù)雜得多屏、多渠道、多時(shí)間點(diǎn)得流量能夠更加科學(xué)得進(jìn)行跟單。
目前有很多常見得歸因模型，對(duì)于具體得模型得選擇，還是需要考慮業(yè)務(wù)得特性和投入其中得成本。
現(xiàn)在市場上比較常見得有末次感謝閱讀歸因、首次感謝閱讀歸因、線性模型，馬爾可夫鏈模型。
對(duì)于各個(gè)模型得使用場景，適用業(yè)務(wù)都是不同得，往往在實(shí)際得操作細(xì)節(jié)上還會(huì)存在多個(gè)模型結(jié)合使用得情況。
下一篇，我們將會(huì)詳細(xì)針對(duì)各個(gè)業(yè)務(wù)類型，整體得電商業(yè)務(wù)，我們?nèi)绾未钆涓鱾€(gè)模型得使用。
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