常见的渠道归因分析模型及应用场景
在广告投放的复杂环境中，准确评估各渠道对最终转化的贡献对于优化渠道投放策略至关重要。渠道归因分析模型通过不同的逻辑和方法，将广告效果归因于不同的营销渠道，帮助企业优化营销策略，提升投资回报率。
很多企业都在降本增效，除了存量用户价值深挖外，新客获取更加关注流量渠道的ROI。在广告投放的复杂环境中，准确地评估各渠道对最终转化的贡献是优化渠道投放策略的关键。而对于不同业务，当用户在各个渠道都有相关触达行为时，如何准确、公正地计算结果归属，就涉及到不同地渠道归因模型。渠道归因模型通过一定的逻辑和方法，将广告效果归因于不同的营销渠道，从而帮助企业优化营销策略，提升投资回报率。
常见的渠道归因模型及其应用场景。
1. 首次接触归因模型（First Click Attribution）
基本原理：首次接触归因模型将全部功劳归于客户旅程中的第一接触点，即用户首次点击或查看广告的渠道。这一模型强调首次互动的重要性，认为首次接触能够引发用户的兴趣和关注，为后续转化奠定基础。
适用场景：
新品牌推广：在品牌建设初期，需要快速吸引用户注意，提高品牌知名度。短周期销售：产品生命周期短，需要快速转化的业务场景，如促销活动、限时优惠等。应用案例：
电商平台在社交媒体上投放了首支广告，成功吸引了大量用户点击并注册成为会员。根据首次接触归因模型，该社交媒体渠道获得了100%的转化功劳，为平台带来了大量新用户。
2. 最终接触归因模型（Last Click Attribution）
基本原理：最终接触归因模型将全部功劳分配给转化路径上的最后一个接触点，即用户最终点击或查看广告的渠道。这一模型认为，最后一个接触点对用户最终的购买决策起到了决定性作用。
适用场景：
电商行业：用户购买决策路径短，转化快，如直接搜索购买。短周期服务：如在线旅游预订、电影票购买等。应用案例：
在线旅游网站在多个渠道投放了广告，用户最终通过搜索引擎广告进入网站并完成订单。根据最终接触归因模型，搜索引擎广告获得了100%的转化功劳，成为该网站主要的推广渠道。
3. 线性归因模型（Linear Attribution）
基本原理：线性归因模型在转化路径上的每个接触点平均分配功劳，认为每个渠道都对最终转化做出了贡献。这一模型适用于多触点、长周期的转化路径。
适用场景：
长周期销售：如房地产、汽车等高价值商品的销售。复杂购买决策：需要多次接触和比较才能做出购买决策的产品或服务。应用案例：
汽车品牌在社交媒体、电视广告、线下车展等多个渠道进行了宣传。用户通过多个渠道了解产品后，最终在线下门店完成购买。根据线性归因模型，每个渠道都获得了相同比例的转化功劳，帮助品牌全面评估各渠道的营销效果。
4. 时间衰减归因模型（Time Decay Attribution）
基本原理：时间衰减归因模型认为，距离转化越近的渠道对转化的贡献越大。这一模型考虑了时间因素，认为用户近期的互动行为对最终决策的影响更为显著。
适用场景：
促销期间：大量用户集中转化的场景，如双十一、黑色星期五等。用户决策周期短：如快消品、电子产品等。应用案例：
一家电子产品品牌在双十一期间通过社交媒体、电子邮件、短信等多种渠道进行促销宣传。用户在最后两天内通过电子邮件中的优惠券链接完成购买。根据时间衰减归因模型，电子邮件渠道获得了较高的转化功劳，因为用户的购买行为发生在最近的接触点。
5. 基于位置归因模型（Position-Based Attribution）
基本原理：基于位置归因模型结合了首次接触和最终接触模型的特点，将首次和最后一次接触点各分配较高的功劳比例（如40%），其余接触点平均分配剩余功劳（如20%）。这一模型兼顾了用户兴趣点和促成转化的渠道。
适用场景：
多渠道营销：企业采用多种渠道进行营销，需要全面评估各渠道效果。长期客户关系管理：需要持续跟踪和维护客户关系的业务场景。应用案例：
金融机构通过社交媒体、电子邮件、线下活动等多个渠道进行产品推广。用户首次通过社交媒体广告了解产品，并在多次接触后通过电子邮件中的链接完成购买。根据基于位置归因模型，社交媒体和电子邮件渠道分别获得了较高的转化功劳，其他渠道也获得了相应的贡献，帮助企业全面评估了各渠道的营销效果。
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题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
渠道分析从入门到精通，一篇全搞定03
听说过「渠道分析」，但总觉得云里雾里？以为只要投放广告就能带来用户？其实，真正的渠道高手早已跳出这个误区。他们掌握了一个秘密武器，能精准定位每一分投入的去向和回报。
01 渠道数据收集
1. 案例：唯品会 APP 获客漏斗
在互联网运营中，渠道数据收集是一项核心工作。 以唯品会 APP 为例，我们来看看它的获客漏斗是如何构建的。
（1）站外渠道数据
a. 百度 SEM 指标
百度 SEM 是唯品会的主要获客渠道之一。假设某天百度 SEM 的广告展现量达到 10 万次，点击率为 10%。这意味着有 1 万人点击了广告，进入了下一步。
b. 抖音广告指标
相比之下，抖音广告的展现量更高，达到 30 万次，但点击率较低，仅为 5%。这表明有 1.5 万人通过抖音广告进入了下一环节。
（2）应用商店数据
a. 访问量对比
在应用商店环节，百度 SEM 带来了 1 万次访问，而抖音广告带来了 1.5 万次访问。这个数据反映了不同渠道引流到应用商店的能力。
b. 下载量对比
在下载转化率上，百度 SEM 表现更佳。 百度 SEM 的 1 万次访问产生了 3000 次下载，转化率为 30%。而抖音广告的 1.5 万次访问只产生了 2250 次下载，转化率为 15%。
（3）产品内转化流程
a. 产品详情页浏览率
进入 APP 后，百度 SEM 来源的用户中有 50% 浏览了产品详情页，而抖音广告来源的用户中只有 30% 浏览了产品详情页。这反映了不同渠道用户的购买意向差异。
b. 首单完成率
最终，百度 SEM 来源的 3000 个下载用户中，有 450 人完成了首单，完成率为 15%。抖音广告来源的 2250 个下载用户中，有 135 人完成了首单，完成率为 6%。
通过这个案例，我们可以清晰地看到一个完整的渠道数据收集体系应该包含哪些环节。 它涵盖了从广告展示到最终转化的全过程，让我们能够全面评估各个渠道的表现。
2. 优质渠道数据体系特点
一个优质的渠道数据体系应该具备以下三个特点：
（1）可追踪性
可追踪性意味着我们能够跟踪每个用户从接触广告到最终转化的全过程。 这要求我们建立一个完整的数据链，将用户在不同环节的行为串联起来。
比如，我们需要知道一个通过百度 SEM 广告进入应用商店的用户，是否最终完成了下载，是否浏览了产品详情页，是否完成了首单。这种全流程的追踪能力是进行精准渠道分析的基础。
（2）多渠道覆盖
在用户增长策略中，通常会采用多个获客渠道。 因此，我们的数据体系必须能够覆盖所有使用的渠道，并且能够区分不同渠道的效果。
就像唯品会的例子中，我们不仅收集了百度 SEM 的数据，也收集了抖音广告的数据。这样我们才能比较不同渠道的获客效果，从而优化渠道投放策略。
（3）全触点打通
全触点打通是指我们需要收集用户在整个获客漏斗中的所有关键行为数据。 这包括广告展示、点击、应用商店访问、下载、APP 打开、注册、浏览产品、下单等各个环节。
只有打通了全触点数据，我们才能真正理解用户的转化路径，发现哪些环节存在问题，从而进行针对性的优化。
3. 数据收集方法举例
（1）网页端：人人贷 UTM 标签
a. UTM 各维度说明
UTM（Urchin Tracking Module）是一种常用的网页端追踪方法。 以人人贷为例，当我们在百度上搜索「人人贷」时，会发现它的广告链接中包含了一系列 UTM 参数。这些参数包括：
UTM source（广告来源）：比如「PCPZ 百度」，表示这是来自百度电脑端的广告。UTM medium（广告媒介）：通常是一个编号，代表具体的投放媒介。UTM campaign（广告活动）：也是一个编号，代表特定的广告活动。UTM content（广告内容）：同样是编号，可能代表广告的具体内容或形式。UTM term（关键词）：也是编号，可能代表投放时使用的关键词。这些编号在人人贷内部会对应到具体的含义，使得他们能够精确追踪每一个广告的效果。
b. 全触点数据打通
UTM 标签的使用不仅限于外部广告链接，还需要在整个用户旅程中保持一致。 当用户点击广告进入营销落地页，再从落地页进入注册页面时，这些 UTM 参数都需要被传递下去。
这样，即使用户最终在几天后才完成注册或者贷款，人人贷也能准确地将这个转化归因到最初的广告来源。这种全触点的数据打通，让渠道效果分析变得更加精准和全面。
（2）APP 端：第三方软件
a. 常见第三方软件
对于 APP 来说，常用的数据收集方法是使用第三方统计软件。 国内常见的有友盟、GrowingIO、神策等，国外有 Adjust、AppsFlyer 等。这些软件都能够帮助 APP 开发者轻松实现渠道追踪和数据分析。
b. 渠道链接创建
这些第三方软件通常都提供了便捷的渠道链接创建功能。开发者可以为不同的广告渠道创建独特的追踪链接。当用户通过这些链接下载并安装 APP 时，软件就能识别用户的来源渠道。
不仅如此，这些软件还能追踪用户在 APP 内的行为，如注册、购买等关键事件，从而实现全流程的数据追踪。
通过使用这些工具，APP 开发者可以清晰地看到每个渠道带来的新增用户数、活跃用户数、留存率等关键指标，还能计算出每个渠道的获客成本和投资回报率。 这为优化获客策略，提高用户运营效率提供了有力支持。
02 获客成本计算
在用户运营中，准确计算获客成本（CAC）是评估渠道效果的关键。 让我们深入探讨 CAC 的计算方法和相关概念。
1. CAC 基本计算公式
CAC 的基本计算公式是：市场总花费除以同期新增用户数。 这个看似简单的公式背后，其实隐藏着许多细节需要我们注意。
（1）市场总花费定义
市场总花费不仅包括直接的广告投放费用，还应该包括与获客相关的其他支出。具体来说，可能包括：
各个数字广告平台的投放费用（如百度 SEM、抖音广告等）线下营销活动的费用品牌推广活动的费用与获客直接相关的销售费用需要注意的是，不同公司可能会对「市场总花费」有不同的定义。有些公司可能会将市场部门的人力成本也计算在内，而有些公司则不会。
关键是要在公司内部达成一致，并保持计算口径的一致性。
（2）新增用户数定义
在计算新增用户数时，我们需要明确「用户」的定义。这个定义可能因产品类型和业务目标的不同而有所差异。
一般来说，我们建议将「用户」定义为完成了特定目标行为的人，而不仅仅是下载或注册的人。 例如：
对于电商 APP，可能会将「完成首单」的人定义为有效用户对于内容类 APP，可能会将「完成 3 天以上活跃」的人定义为有效用户对于金融类 APP，可能会将「完成实名认证」的人定义为有效用户这样定义的好处是，它能更准确地反映出真正为业务带来价值的用户数量，从而计算出更有意义的 CAC。
2. 常见 CAC 概念
在实际工作中，我们经常会遇到几种不同的 CAC 概念。理解这些概念的区别，对于正确解读和使用 CAC 数据至关重要。
（1）付费渠道 CAC
付费渠道 CAC 专注于计算通过付费广告渠道获取用户的成本。 这个指标的计算公式是：
付费渠道 CAC = 付费渠道总支出 / 付费渠道带来的新增用户数
付费渠道 CAC 的意义在于：
它直接反映了我们的付费营销效率它是一个相对可控和可优化的指标它可以用来比较不同付费渠道的效果例如，如果我们发现百度 SEM 的 CAC 明显低于抖音广告的 CAC，我们可能会考虑增加百度 SEM 的预算，或者优化抖音广告的投放策略。
（2）混合 CAC
混合 CAC 考虑了所有获客渠道，包括付费渠道和免费渠道（如自然搜索、口碑传播等）。 计算公式是：
混合 CAC = 总市场支出 / 总新增用户数
混合 CAC 通常低于付费渠道 CAC，因为它包含了成本为零的自然获客。这个指标能够：
给出一个更全面的获客成本概览反映产品的整体吸引力和传播效果帮助我们评估是否过度依赖付费渠道（3）满载 CAC
满载 CAC 是最全面的获客成本计算方法，它不仅包括直接的市场支出，还包括了与获客相关的所有间接成本，如市场部门的人力成本。 计算公式是：
满载 CAC =（总市场支出 + 市场部门人力成本 + 其他相关成本）/ 总新增用户数
满载 CAC 的意义在于：
它提供了最保守的获客成本估计它有助于我们更全面地评估获客的真实成本它对于长期财务规划和业务决策很有帮助在实际应用中，我们可能会同时使用这几种 CAC 概念，以获得更全面的洞察。例如，我们可能会用付费渠道 CAC 来优化日常的广告投放，用混合 CAC 来评估整体获客效率，用满载 CAC 来进行长期的财务规划。
3. 案例：唯品会 APP 获客成本
让我们回到唯品会的例子，用实际数据来计算和比较不同渠道的获客成本。假设唯品会每天在百度 SEM 和抖音广告上各投入 45000 元，共计 90000 元。
（1）下载获客成本对比
首先，我们来计算基于下载量的 CAC：
百度 SEM：45000 元 / 3000 下载 = 15 元/下载 抖音广告：45000 元 / 2250 下载 = 20 元/下载 平均：90000 元 / 5250 下载 = 17.14 元/下载
从下载成本来看，百度 SEM 的效果略优于抖音广告。
（2）首单获客成本对比
然而，如果我们计算基于首单完成的 CAC，结果会有很大不同：
百度 SEM：45000 元 / 450 首单 = 100 元/首单 抖音广告：45000 元 / 135 首单 = 333.33 元/首单 平均：90000 元 / 585 首单 = 153.85 元/首单
这个结果显示，从首单角度来看，百度 SEM 的获客效果远优于抖音广告。
（3）转化完成重要性
这个案例清楚地展示了为什么我们强调要以转化完成（如首单）作为计算 CAC 的基础。 如果只看下载量，我们可能会低估渠道间的效果差异。抖音广告的下载 CAC 只比百度 SEM 高 33%，但首单 CAC 却高出 233%。这意味着：
抖音广告带来的用户虽然容易下载 APP，但转化率较低百度 SEM 带来的用户虽然下载意愿稍低，但购买意向更强仅依靠下载数据可能会导致错误的预算分配决策在分析过程中可以看到：获客分析需全面收集渠道数据，打通全触点，计算真实获客成本，以转化为重点评估效果。 这句话精确概括了渠道分析的要素。
数据驱动是渠道分析的核心。 它让我们看清每个渠道的真实价值，优化资源分配，提升获客效率，指引我们不断调整策略，优化流程，最终实现精准获客。
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