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归因分析讲解视频

功能概述

业务上需要分析某个广告位、推广位对目标指标的转化贡献时，可以使用归因分析模型进行分析。在归因分析模型中，广告位的点击、推广位的点击被称为「待归因事件」，支付订单的订单金额等目标被称为「目标转化指标」。

使用说明

归因分析模块由两个大部分组成，分别为：

• 归因分析配置区
• 归因结果表格展示区

归因分析配置区

• 目标转化指标：

  • 选择需要分析的归因目标，一般为与收益相关的指标，如：下单次数、支付金额。。。
  • 支持选择全部的元事件和虚拟事件的时间总次数，以及事件包含的数值类型属性的总和

  • 添加目标转化事件的前向关联事件：

    

    • 前向关联事件
      • 选择目标转化事件的前向事件，主要是为了提升归因模型的计算精度。一般选择与目标事件有强关联的事件，类似商品曝光，如：查看商品详情、加入购物车...
      • 关联属性：将目标转化事件和前向关联事件进行关联的属性

• 待归因事件

  • 选择待归因事件，一般为与广告曝光、推荐曝光等运营相关事件，如：点击广告位、点击推荐位...
  • 支持选择全部的元事件和虚拟事件

  • 支持按照多个待归因事件的共同属性进行分组，也支持按照待归因事件各自的事件属性分组

• 归因模型

  

  • 首次触点模型：多个「待归因事件」对同一个「目标转化事件」作出贡献时，认为第一个「待归因事件」功劳为 100% 。
  • 末次触点归因：多个「待归因事件」对同一个「目标转化事件」作出贡献时，认为最后一个「待归因事件」功劳为 100% 。
  • 线性归因：多个「待归因事件」对同一个「目标转化事件」作出贡献时，认为每个「待归因事件」平均分配此次功劳。
  • 位置归因：多个「待归因事件」对同一个「目标转化事件」作出贡献时，认为第一个和最后一个「待归因事件」各占 40% 功劳，其余「待归因事件」平分剩余的 20% 功劳。
  • 时间衰减归因：多个「待归因事件」对同一个「目标转化事件」作出贡献时，认为越靠近「目标转化事件」做出的贡献越大。
• 归因窗口期
  • 在「归因窗口期」中，支持选择「当天」 或自定义时间。
    • 当天的计算逻辑为：前向关联事件和待归因事件，只追溯到与目标事件是同一天的情况
    • 自定义时间的1天，指的是前向关联事件和待归因事件，与目标事件的间隔在24h以内
• 时间粒度
  • 支持看所选的待归因事件和目标转化指标的合计归因结果，也支持「按天」或「按小时」看明细的归因数据

归因结果表格展示区

• 表格展示每个触点下，「目标转化事件」的贡献次数、贡献度。
• 指标解释：
  • 待归因事件总次数：在选择的时间范围加上窗口期内，待归因事件发生的总次数。
  • 待归因事件总用户数：在选择的时间范围加上窗口期内，发生了待归因事件的用户的去重数
  • 有效待归因事件总次数：符合选中的归因模型，且在窗口期内的待归因事件发生的总次数。如果一次待归因事件对多个目标指标产生贡献，也只会统计一次
  • 有效待归因事件用户数：符合选中的归因模型的，且在窗口期内的待归因事件对目标事件产生了贡献的用户的去重数。
  • 有效待归因事件总次数占比：有效待归因事件总次数/待归因事件总次数
  • 目标转化总次数：窗口期内有待归因事件的目标事件的次数，按选择的归因模型分配后的结果。
    • 比如：目标事件支付订单，按照位置归因后，对应的广告位的贡献结果为（广告位 A(40%) , 广告位B(20%) , 广告位A(40%) )，则，A的目标转化总次数= 1*（40%+40%） = 0.8，B的目标转化总次数= 1*20% = 0.2
  • 目标转化用户数：符合选中的归因模型，且在窗口期内有待归因事件的目标事件的用户数。
    • 仅首次和末次归因时，支持查看目标转化用户数，这是因为别的归因模型，一次待归因事件的贡献度会不为1，比如20%，则会导致目标转化用户数是0.2个用户，不符合用户的语义
  • 目标转化贡献度：当前待归因事件下目标转化事件的总次数 / 所有目标转化事件的总次数之和