渠道归因分析

渠道归因分析的应用场景?

借助 GrowingIO 强大的数据采集和分析能力,分析产品,在转化归因的分析场景下,帮您深入了解用户转化路径,找到广告或渠道对用户转化的促成关系。在 GrowingIO 的归因分析中,您可以:
  1. 1.
    利用多种归因模型进行灵活的归因分析,分析结论不再受限于单一归因模型;
  2. 2.
    根据实际业务情况,灵活定义归因回溯时间窗口,最长支持 30 天数据回溯;
  3. 3.
    在多种归因模型下,比对分析结果,了解各渠道对转化的促成情况;
  4. 4.
    提供转化路径洞察分析,直接呈现用户在实际转化发生时的路径顺序。

产品使用

操作步骤
Step 1:确定要分析的转化事件,例如:xx 商品下单,用户注册完成,或其他关键业务行为,当前转化事件只支持埋点事件(不包含服务端埋点);
Step 2:选择要分析的人群 例如:新注册的用户,会员用户,通过分群功能可以灵活定义要分析的人群;
Step 3:定义转化目标发生的时间范围,当前最长支持回溯转化发生前 30 天数据;
Step 4:选择归因回溯时间范围,当前最长支持回溯转化发生前 30 天数据。

展示分析结果

在以上 4 步设定完成后,开始进行分析,默认会使用「首次点击归因」分析模型对数据进行计算。
在数据呈现方式上,默认以「推广渠道」的方式展现在当前归因模型下的转化归因结果,也可以选择切换为更详细的「触点」方式来查看转化归因结果。
触点定义
用户在一次转化完成时,在转化前都接触过的信息,如果该信息有促成用户达成转化目的的意义时,则称其为触点,例如广告主在进行产品推广时,通常会向用户进行广告推广,则广告被定义为触点。
目前触点主要支持外部触点,对此可理解为从外部到 网站/应用 App /小程序 的链接(包括以链接生成的二维码)。关于触点和推广渠道的对照关系,可参考文末对照表。
转化贡献度
其计算方式为当前项中的转化次数,占转化总次数的占比,方便直观了解当前推广渠道或触点在整体中的重要程度。

多归因模型对比

归因分析支持按照实际业务需求,使用不同归因模型进行计算,同时也支持将不同归因模型下的转化归因结果数据进行对比,充分衡量各渠道或广告的效果。

归因模型支持情况

目前 GrowingIO 归因分析工具支持以下几种归因分析模型:
1、首次点击归因
在回溯期内首次触点转化功劳分配 100%。其余触点分配 0%。
2、最终点击归因
在回溯期内最后一次触点转化分的功劳分配 100%,其余触点分配 0%。
3、线型归因
在回溯周期内,一次转化被各触点平均分配。例如用户的一次转化接触了 5 个触点,那么 5 个触点中每个触点都被分配 20%。
4、基于位置归因
在回溯期内,用户的首次分配 40%,末次分配 40%,其余中间位平均分配 20%。

转化路径

转化路径是统计用户在发生转化前的完整的触点数据,并且将具有相同转化路径的用户进行汇总,帮您找出在当前发生的转化的用户中,最佳的转化路径。
数据展示方式
转化路径同样支持选择以推广渠道或触点的方式查看转化路径数据。

归因数据回溯与计算规则

如果您对归因分析的数据计算逻辑感兴趣,可以通过了解数据回溯规则,以及底层计算逻辑,使您对归因分析的数据结果理解更加深入。
举例说明
A、B、C、D、E 表示用户在发生转化前接触到广告所对应的渠道。
小红、小陈、小李 表示三名发生了转化的用户,但各自所接收到的广告以及查看次序不完全相同,那么在这一轮广告投放中,每个广告对于用户发生转化的促成作用是多少呢?
以上为例,三位用户分别完成下单,共三次,假设以首次点击归因模型进行计算,则 A:2次,B:1 次;假设以最终点击归因模型进行计算,则 C:1 次,D:2次。
可以看到对于同样的三名用户发生转化,在使用不同的归因模型进行分析时,可以看到完全不同的结果,通过不同归因模型的对比分析,可以充分了解各渠道在促成用户转化时的价值贡献。
假设小红在第一次下单转化发生后,过了一段时间经过复购推荐发生第二次转化,如上图,小红一人发生 2 次转化,两次转化将分别进行数据回溯,各次转化之间互不干扰。以首次点击归因模型计算,小红两次转化中,A:1 次,B:1 次。以最终点击归因模型计算,则 C:1 次,E:1次。

附表

*触点、推广渠道信息提取规则

分类
举例
触点信息提取
推广渠道信息
通过 GIO生成的点击监测链接
用户需要在头条进行广告投放
选择推广渠道为:今日头条
点击监测链接: gio.ren/at1/o1de3Q
监测链接名称为:头条双十一促销监控
头条双十一促销监控
今日头条
UTM 参数
用户直接在投放落地页中添加 utm 参数,
进行投放
https://www.growingio.com/?utm_source=weixin
&utm_medium=article1
&utm_campaign=product
&utm_content=0811-tool
&utm_term=tool
utm_source=weixin
&utm_medium=article1
&utm_campaign=product
&utm_content=0811-tool
&utm_term=tool
(按照用户定义的 UTM 值组合直接展示,限定文字长度,超过后显示「...」)
weixin
(在 utm_source 下直接取值)
UTM 参数
(渠道信息未配置)
用户直接在投放落地页中添加 utm 参数,
进行投放
https://www.growingio.com/?
utm_campaign=product
&utm_xxx=yyy
utm_campaign=product
&utm_xxx=yyy
未配置
(用户未配utm_source 的值)
搜索词
通过搜索引擎直接直接跳转到网页
通过百度搜索跳转 https://www.growingio.com/
如果可以成功解析搜索引擎的搜索词,则直接展示具体的搜索词;
如果搜索词被加密或解析失败,则展示为自然流量,如:baidu organic
Baidu
(直接展示搜索引擎名称)
小程序码
用户需要在线下做小程序推广
二维码名称为:xxx 线下地推
广告渠道:线下 BD 渠道
xxx 线下地推
线下 BD 渠道
(在 utm_source 下直接取值)
小程序监测链接
用户需要在微信公众号进行广告投放
选择推广渠道为:微信公众号文章
生成监测链接为:pages/popular/popular?aid=nom42rPz1
监测链接命名为:大 V 账号扩量推广
大 V 账号扩量推广
微信公众号文章
*直接访问
当用户在转化前未检测到任何触点数据,则记为直接访问
直接访问
直接访问
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大纲
渠道归因分析的应用场景?
产品使用
展示分析结果
多归因模型对比
归因模型支持情况
转化路径
归因数据回溯与计算规则
附表
*触点、推广渠道信息提取规则