归因分析通常用来确定如何将用户转化功劳分配给转化路径中的各个触点。通俗的讲，就是当用户发生了某个转化行为时，归因分析可以帮你确定哪些因素对用户的转化行为产生了决定性作用。
常见的分析场景
归因分析的业务场景较多，常见的包括对用户进行归因，分析其来源；对转化结果行为进行归因，分析其贡献因素。
所谓用户归因，就是追溯用户的来源，比如用户通过浏览搜索引擎广告来到了你的产品，之后又通过信息流广告再次来到你的产品，过去业务人员往往很难追溯用户最开始是从哪个渠道来的，这就需要用到用户归因。
例如，我们已经通过种种技术手段将用户的各个触点串联了起来，这个时候我们对用户的行为链路有了认知，但是对用户本身了解的还不透彻，所以就需要用户归因帮助你更好地认识你的用户，从而有利于你对用户做精细化运营。
首先我们对用户进行跨平台的id统一，形成一个大的用户360度视图，这里面会包含了用户是从哪里来的（渠道信息）、他的基础信息（身份属性）以及行为信息（行为记录）；用户在匿名状态进入产品时，记录这个用户的行为信息以及基础的设备信息，并且生成唯一id；在用户实名后，可以将用户在实名前与实名后的信息做关联；然后在用户档案中，可以清晰的知道用户实名前后的各平台来源信息。
所谓转化行为结果进行归因，指的是分析某一事件结果的贡献来源。随着流量红利逐年减少，精细化运营越来越重要，企业愈发关注用户全链路旅程中所产生的行为数据。在大多数业务中都其有所关注的用户关键转化行为，业务团队往往需要知道是哪些因素导致了他最终发生了转化，进而优化企业自身的产品链路或策略。所以我们需要对用户的关键行为进行追溯，我们一般将此类场景称为行为归因。
我们可以对于关键转化行为的前向行为进行归因，可采用漏斗的形式，利用行为与行为之间步骤的转化及细分的能力，找出哪些值对转化贡献最大。另外，通过路径分析，我们可以很好地发现用户的流转特点，发现用户是从哪些环节、哪些页面流失、或者发生了阻碍，从而有针对性地优化产品，提升业绩。
在一些业务场景中，也会需要相庆的事件归因模型，比如首次触点归因、末次触点归因、线性归因、潜在顾客转化触点归因、时间衰减归因、基于位置的归因、定制归因模型等等，这些模型往往较为复杂，一般需要专业的数据分析师来进行设置。
数据归因，了解用户从何处来
通过对数据进行归因分析，可以更加多维度地了解用户从何处来，怎么来，中间反映了什么问题。我们以一个小例子，说明归因方法在用户渠道来源分析中的不同应用视角。
某支行大力推进私域运营活动，引导客户添加企业微信，并给予新户立减金的激励。添加企微的方式主要要三种：扫描客户经理办公卡座上的二维码，扫描厅堂易拉宝的二维码，以及扫描线上推送的二维码。
通过对不同渠道的引流用户的最终转化数据分析，使用末次触点的归因模型，选取两周的数据，相关的分析结果如下：
其中，各个转化指标的含义如下：
总点击数：即计算待归因事件（即三类不同方式的扫码）在所选时间范围内触发总次数。
有效点击数：在所选时间范围内，且待归因事件位于目标事件（即添加企业微信成功）之前的触发总次数。
有效点击率：有效点击数/总点击数。
转化目标成功数：在所选时间范围内，符合模型要求的所选目标事件的触发总次数。
贡献度：转化目标成功数/转化目标成功数的合计数。
通过以上的数据呈现结果，我们发现，单从成果的贡献度上来看，似乎比较符合预期，从客户经理及厅堂的二维码扫描进来的用户，转化贡献度占比合计达到了86.77，明显高于线上的宣传效果，这确实说明，添加企微的运作，是否有人工介入引导，效果确实不同。
但是，通过以上的归因分析，有几个方面值得我们进一步思考。
第一，从“有效转化率”数据上看，扫描线上二维码的方式竟然是最高的，这说明线上化的曝光更有效率。通过分析，我们认为，尽管线上渠道的二维码扫描点击量较少，但一旦发生，表明用户已经十分清楚自己的意向；相反，线下渠道的用户，大多抱着试一试的态度，更需要工作人员进行引导；
第二，从贡献度数据上看，扫描厅堂二维码的贡献度，相比于扫描客户经理二维码，高出了10个百分点以上，这个结果令该行较为意外。因为该行客户经理人数较多，且一般认为客户经理引导能力更强。
针对第二个问题，我们进行了讨论分析，认为造成该数据的意外表现，主要原因如下：
激励政策传达不到位，用户添加企微后，统一由业务处理中心进行运营，在业绩上只分配至支行，并未分配至客户经理，造成行动力不足；
指示性混淆。支行为了更好地推进私哉运营，为每个办公卡座都放置了企业微信二维码，目的是增加曝光度。但是，原来的办公卡座已经放置了手机银行、小程序的二维码，导致用户存在混淆，造成了多次无效扫码。
因此，通过上述的数据分析，我们有针对地提出了改进建议，包括考核上的完善，激励政策的落实，以及办公卡座二维码更为明确的提示性引导等。经过两个月的改进与再观察，转化目标成功数已同比提升23%，“扫描客户经理二维码”的转化贡献度也提升7个百分点，达到了45.28%。
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