*本篇供稿者：分析师光纤

作为市场部门的数据分析师的你，在广告投放策略制定中，你是否需要以下数据支持呢？

• 哪个广告平台带来的新用户对营收的贡献度最大？
• 哪个关键词对某个新品的引流效果最好？
• 在考虑不同广告形式的效益时，哪种类型的广告（如视频、横幅或文本广告）产生了最高的投资回报率？
• 针对不同目标用户群体的广告投放效果如何，哪一群体的转化效率最高？
• 分析不同时间段内广告效果的变化趋势，何时是投放广告的最佳时机？
• 对比不同广告内容的创意表现，哪种创意最能引起目标用户的兴趣并促使其行动？

作为运营部门的数据分析师的你，在优化小程序首页运营位布局和运营活动配置的场景中，是否需要以下信息来指导你的决策呢？

• 用户从哪个运营位点击进入完成购买的订单数最多？
• 在比较不同运营活动的表现时，哪些活动最有效地提升了用户参与度和品牌认知？

无论你是市场部门、营销部门、产品部门还是销售部门的数据分析师，GrowingIO智能归因分析模型都能为你提供宝贵的数据支持！我们将深度解读归因分析模型的应用场景和实际案例，带你探索其强大的分析能力，助你优化决策和资源分配，提升业务绩效和盈利能力。

一、揭秘归因分析：如何洞察事物背后的真正原因？

归因分析是一种数据分析方法，它帮助我们理解在用户转化过程中，不同触点（如广告点击、社交媒体互动、推荐来源等）是如何贡献于最终目标的完成，比如购买行为。

二、我们支持的归因模型全览：选对模型，事半功倍！

GrowingIO智能归因分析模型：根据不同的模型计算某触点事件对目标事件的贡献程度。支持根据实际需求，选择首次触点归因、末次触点归因、线性归因和位置归因中的一种。

目前，支持4种主流的归因模型：

• 首次触点归因：在回溯期内，首次触点转化贡献分配 100%。其余触点分配 0%
• 末次触点归因：在回溯期内，最后一次触点转化贡献分配 100%，其余触点分配 0%
• 线性归因：在回溯期内，一次转化被各触点平均分配。例如用户的一次转化有 5 个触点事件，那么 5 个触点中每个都被分配 20%
• 位置归因：在回溯期内，首次触点分配 40%，末次分配 40%，其余中间各触点平均分配 20%

三、快速上手：步骤详解与实战技巧

场景示例：分析用户从哪个运营位点击进入完成购买的订单数最多

Step1: 进入归因分析，选择代表购买订单数量的指标

• 选择E_线上订单支付成功事件的总次数，代表购买线上订单数量的指标

Step2: 选择需要进行归因的运营位点击事件

• 能带来E_线上订单支付成功的触点事件包括E_首页流量位点击、E_种草文章点击、E_搜索成功、E_加入直播间，在触点事件那里依次添加完毕

怎样理解触点事件和目标事件呢？运营人员想要关注产品内运营位（广告banner、推广商品等）的用户点击事件对订单转化的贡献，以便及时调整运营策略达到活动期间最佳的营收，在这类场景下，运营位的点击事件被称为触点事件，提交订单或订单支付等事件被称为目标事件。

Step3: 选择归因模型

• 零售行业通常情况下，都是选择末次触点归因，也就是100%归因到距离目标事件发生时最近的一次触点

Step4: 点击查询，查看分析结果

• 在右侧的图表区，可以看到E_首页流量位点击、E_种草文章点击、E_搜索成功、E_加入直播间分别对E_线上订单支付成功指标的贡献度
• 直接转化：当一个目标事件往前追溯“归因窗口期”内，未发生任何触点事件时，这个目标事件就记为一次直接转化

四、案例深度剖析：归因分析在行动中的价值

先给大家解释一下分析模型中出现的名词

接着给大家分享2个案例和各自业务场景的数据解读，方便大家理解归因分析模型

案例1：618蓄水期各投放渠道转化效果分析

背景介绍：作为市场部门的数据分析师，面对618购物节，需要先针对蓄水期各投放渠道转化效果分析以优化调整热卖期的广告投放策略，可以做出实时调整，确保活动期间的营销效果最大化。

根据上述数据表现，我们得出以下分析结论：

1. 广点通的贡献度最高，达到了33.93%，且其实付金额总和也占据了相当大的一部分，这表明广点通是这些广告来源中效果最好的，为商家带来了较高的销售额。可以继续加大对广点通等贡献度较高平台的投入力度，以进一步提升销售额和品牌影响力；
2. 对于贡献度和实付金额总和较低的平台，商家可以考虑调整投放策略或预算分配，以更好地匹配平台的用户群体和特性；
3. 不同平台的贡献度和实付金额总和存在差异，这表明商家在投放策略上可能需要进行一定的调整，以更好地匹配不同平台的用户群体和特性；

通过这些分析结论，我们不仅能够更好地理解不同广告渠道的转化效率和用户响应，还能针对性地提出优化建议，以期在未来实现更高的转化率和销售额。同时，商家还可以结合用户画像和行为数据等信息，进一步优化广告创意和定位策略，提高广告的点击率和转化率。

案例2：上季度运营活动GMV转化贡献分析

背景介绍：某公司运营部门的一位运营专员需要获取上季度各项运营活动的GMV贡献数据以调整下一季度的运营活动布局。

根据上述数据表现，我们得出以下分析结论：

1. 对于销售额转化贡献最高的是小样活动，优惠券活动虽然也有一定的转化率，但对比小样活动还有提升空间，可以考虑增加优惠券的折扣力度、扩大适用范围或者延长使用时间等措施，以吸引更多用户使用并提高转化率；
2. 对于直接转化的高转化率和低销售额贡献，需要进一步分析这部分用户的具体行为和特征，了解他们为何选择直接购买而非通过运营活动，这可能涉及到产品的自然吸引力或目标用户群体的特定需求。
3. 商城直播和拼团活动的有效转化点击率为0%，需要重新评估这些活动的内容和推广策略，提高其吸引力和转化效率；

上述分析提供了上季度的运营活动效果快照，但要实现持续改进，需要定期重复类似的分析，并根据市场反馈和用户行为的变化动态调整运营策略。

五、结语：归因分析的智慧与力量

在这个数据驱动的时代，归因分析不再需要诸多分析工具加持，而是每个数据分析师都能快速掌握的基本技能。通过理解和应用GrowingIO智能归因分析模型，我们可以更深入地了解业务场景，优化广告投放和产品设计，最终实现数据驱动增长。

现在，是时候探索GrowingIO智能归因分析模型，解锁用户转化的秘密了！