归因于什么因素？用户行为路径分析的3种模型
用户行为路径分析的3种模型：归因于什么因素？
一、引言
在当今数字化的时代，深入了解用户行为对于的发展至关重要。而用户行为路径分析是一种强大的工具，它能帮助企业理解用户在产品或服务中的操作流程，从而优化用户体验、提高转化率等。其中存在着几种重要的模型。
二、三种主要模型
这个模型用户的转化是多个触点共同作用的结果。例如，在一个电商平台上，用户可能先在社交媒体上看到了产品的广告（第一个触点），然后在搜索引擎上进一步搜索了产品详情（第二个触点），最后在电商平台本身进行了购买（转化）。根据36氪的研究，近70%的消费者在购买前会经过至少三个不同的触点。这种模型打破了传统的将转化归因于最后一个触点的观念。它有助于企业全面地看待营销渠道的价值，而不是仅仅关注那些直接带来转化的渠道。比如一家美妆品牌，在小红书上的种草笔记（触一）、上的美妆博主推荐（触点二）以及官网的产品展示（触点）都对用户的最终购买决策有影响。
2. 最后点击归模型
这是一种较为传统和简单的模型它将转化功劳完全归于用户最后一次点击的那个渠道或元素。例如，用户在浏览了多个旅游网站，最后点击了携程网的预订链接并完成了酒店预订，那么按照这个模型，携程网就被认为是促成这次转化的唯一因素。虎嗅的分析指出，虽然这种模型有一定的合理性，特别是在衡量单一渠道的直接效果时，但它忽略了之前的所有接触点对用户决策的影响。不过在一些预算有限，需要快速确定核心推广渠道的企业中，仍然有一定的应用价值。
3. 线性归因模型
线性因模型假设用户在转化过程中的每一个接触点都起到了同等重要的作用。例如，一个健身爱好者想要购买健身器材，在健身论坛上看到推荐（触点一）、在实体店体验（触点二）、又在健身APP上看到了优惠活动（触点三），最后购买了器材。按照线性归因模型，这三个触点都对最终的购买行为了1/3的力量。得到APP上的相关课程提到，这种模型有助于企业全面评估各个营销环节的价值，避免过度关注某个单一渠道而忽视其他渠道的努力。
三、小编注
亲爱的读者们，在实际应用这些模型的时候，企业需要根据自己的业务特点和目标来选择合适的模型哦。如果是一家新兴的互联网公司，可能更倾向于多触点归因模型全面挖掘的用户触达机会；而如果是传统企业向线上转型，最后点击归因模型可能会快速聚焦重点推广渠道。
四、小编有话说
在我看来，行为路径分析的这三种模型各有优劣。企业不能盲目选择一种而忽视其他的。多触点归因模型适合于想要挖掘用户全流程接触点的企业，它能够提供更全面的视角，但数据收集和分析相对复杂。最后点击归模型简单直接，在资源有限的情况下可以快速确定核心渠道但可能会低估前期营销工作的价值。线性归因模型则比较均衡，不过在实际操作中如何衡量每个触点的贡献也存在一定挑战。企业应该结合自身的业务目标数据获取能力以及市场竞争环境等因素综合考虑使用哪种模型或者多种模型的组合。
五、相关问答FAQsQ1: 如何确定哪种归因模型最适合自己的企业？
首先要考虑企业的业务类型。如果是电商企业，多触点归因模型可能更合适，因为用户的购买决策往往受到多个渠道的影响。其次看企业的营销目标如果是想快速提升某个特定渠道的转化率，最后点击归因模型有一定帮助。考虑数据的可获取性，多触点归因需要大量的数据收集和分析能力。另外，企业的预算也很关键，如果预算有限，简单的最后点击归因模型可能更易于操作。同时，市场竞争环境也有影响，在竞争激烈的市场中，全面的多触点归因有助于发现新的营销机会。
数据来源广泛是一个难点，包括线上线下的各种渠道，如社交媒体、搜索引擎、实体店等。不同渠道的数据格式和质量参差不齐，需要进行整合和清洗。隐私法规也给数据收集带来限制，例如欧盟的GDPR法规要求企业在收集用户数据时必须遵循严格的规定。另外，数据的时效性也很重要，过时的数据可能无法准确反映用户的当前行为。而且跟踪用户在多个设备上的行为也存在挑战，例如用户在手机上看到广告，然后在电脑上进行购买，如何准确关联这些是个问题。
Q3:后点击归因模型是否存在很大的局限性？
是的，它存在较大局限性。它忽略了用户在转化之前的所有接触点的影响，可能导致企业错误地认为只有最后一个点击的渠道才有价值。例如一个用户可能在看到电视广告后才开始在网上搜索产品，但最后点击了某个网站的链接购买，按照这个模型就会高估网站的作用。而且这种模型不利于企业长期的品牌建设和营销策略的优化，不能反映品牌在其他渠道的长期影响。
Q4: 线性归因模型在实际应用中如何衡量每个触点的贡献？一种方法是建立用户行为模型，根据用户在每个触点上的停留时间交互深度等因素来分配权重。例如，在健身APP上看到优惠活动，如果用户详细查看了产品的各项参数并且停留时间较长，就可以认为这个触点的贡献相对较大。还可以通过A/B测试来对比不同触点调整后的转化率变化另外，结合机器学习算法，让数据自己学习每个触点的重要性方式，但这需要大量的数据和强大的计算能力。
六、参考文献
[1] 36氪相关报告：《数字营销中的用户点研究》
[2] 虎嗅文章：《传统与现代的归因模型对比分析》
[3] 得到课程：《用户行为分析与营销策略优化》
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