常用的產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析方法之漏斗模型與歸因模型

剛剛接觸數(shù)據(jù)運營的同學(xué)可能都會產(chǎn)生這樣的困惑：數(shù)據(jù)運營難不難？我數(shù)學(xué)不好該怎么做？是不是還需要學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)建模？我該看點什么書學(xué)習(xí)？包括喵君剛開始工作的時候也在困惑，面對一條條業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)不知道從何下手。今天我們就來一起捋一捋一些工作中常見的產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析方法，回答一下“怎么做”的問題。

我曾經(jīng)對新人說過，數(shù)據(jù)可以繪制用戶肖像及行為軌跡，可以監(jiān)控產(chǎn)品轉(zhuǎn)化及發(fā)展情況，可以橫向評估渠道效果，這一切都涉及到與產(chǎn)品、市場、技術(shù)等多個部門的協(xié)同工作。數(shù)據(jù)運營是很偉大也很多面手的職業(yè)。

漏斗模型

今天首先要介紹的是漏斗模型：它可以廣泛應(yīng)用于流量監(jiān)控、產(chǎn)品目標(biāo)轉(zhuǎn)化等日常數(shù)據(jù)運營工作中。之所以稱為漏斗，就是因為用戶（或者流量）集中從某個功能點進(jìn)入（這是可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求來自行設(shè)定的），可能會通過產(chǎn)品本身設(shè)定的流程完成操作。

對于我們要做的就是對按照流程操作的用戶進(jìn)行各個轉(zhuǎn)化層級上的監(jiān)控，尋找每個層級的可優(yōu)化點；對沒有按照流程操作的用戶繪制他們的轉(zhuǎn)化路徑，找到可提升用戶體驗，縮短路徑的空間。運用漏斗模型比較典型的案例就是電商網(wǎng)站的轉(zhuǎn)化，用戶在選購商品的時候必然會按照預(yù)先設(shè)計好的購買流程進(jìn)行下單，最終完成支付。這些數(shù)據(jù)雖然是我瞎編的（你來打我呀）但是如果沒有整個業(yè)務(wù)流程的梳理，就不會有這種漏斗模型的產(chǎn)出，更別說去查找每個步驟出現(xiàn)用戶流失的問題了。

當(dāng)然有些時候也要做一些競品分析，對于同行業(yè)同類數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化情況做到心中有數(shù)。盡可能降低用戶流失是我們的目標(biāo)，但是如果可以做到不低于行業(yè)平均水準(zhǔn)同時資源有限的話，降低這個轉(zhuǎn)化漏斗的用戶流失就需要被放置較低的優(yōu)先級里。

還有一些比較經(jīng)典的漏斗轉(zhuǎn)化模型就是用于用戶注冊流程上：我們需要知道多少用戶點擊了注冊按鈕（漏斗的開端），多少用戶完成了信息填寫（多少用戶放棄填寫），多少用戶點擊發(fā)送驗證碼按鈕（驗證碼到達(dá)率），成功完成注冊的人數(shù)。如果一旦在運營過程中發(fā)現(xiàn)某一天的注冊用戶數(shù)出現(xiàn)波動，那么除了去查一下市場渠道及廣告投放，產(chǎn)品本身的注冊功能也是可能出現(xiàn)這個問題的重要因素。

對于產(chǎn)品的非功能頁面，比如某個活動頁，公司簡介頁等等，用戶可能不會按照我們既定的流程到達(dá)，那么就要根據(jù)實際的目標(biāo)來確認(rèn)是否有講這類非功能頁面的轉(zhuǎn)化流程做優(yōu)化的必要性。

歸因模型

歸因模型，更準(zhǔn)確的描述其實是一種既定的規(guī)則，我們需要根據(jù)產(chǎn)品的實際需求，將達(dá)成目標(biāo)（形成轉(zhuǎn)化）之前的功勞根據(jù)設(shè)定的權(quán)重分配給每一個轉(zhuǎn)化節(jié)點。產(chǎn)品形成一次轉(zhuǎn)化，用戶可能要經(jīng)歷很多個轉(zhuǎn)化節(jié)點（轉(zhuǎn)化并不一定只完成銷售。一次注冊也可以看作一次轉(zhuǎn)化，一次訪問也可以看作一次轉(zhuǎn)化，要根據(jù)業(yè)務(wù)實際需求制定）。

歸因模型在使用過程中通常分為幾類：最終互動模型、首次互動模型、線性歸因模型、時間衰減歸因模型、自定義等，這里逐一進(jìn)行描述：

產(chǎn)品情景描述：用戶在Baidu上搜索一個關(guān)鍵詞，點進(jìn)了一個叫a.com的網(wǎng)站之后放棄繼續(xù)搜索。過了幾天他又在自己的Facebook上看到了這個關(guān)鍵詞的廣告，隨后他點擊了廣告最終完成購買。

最終互動模型：最后一個節(jié)點將被分配100%的功勞，那么Facebook（社交媒體）上的廣告獲得100%的功勞；

首次互動模型：用戶首先是在Baidu進(jìn)行關(guān)鍵詞搜索的，那么Baidu（搜索引擎）將被分配100%的功勞；

線性歸因模型：用戶從開始搜索到轉(zhuǎn)化，共經(jīng)歷了三個渠道（節(jié)點），那么每個節(jié)點將被平均授予33.3%的功勞；

時間衰退歸因模型：用戶在Baidu搜索和訪問了a.com是幾天之前的事情，那么這兩個渠道因為時間經(jīng)歷比較長的原因?qū)⒈环峙漭^低的功勞（如各20%），F(xiàn)acebook將被分配相對較高的功勞（60%）；

當(dāng)然，實際的業(yè)務(wù)流程和渠道轉(zhuǎn)化流程不會像描述的這樣簡單，我們也可以根據(jù)需求自行定義。歸因模型的意義在于尋找到真正對于現(xiàn)階段產(chǎn)品發(fā)展有利的渠道，并將優(yōu)勢擴(kuò)大化。當(dāng)然，它是具有時效性的，也就是說產(chǎn)品的不同階段歸因模型所得到的結(jié)果很可能是不一樣的。

之后還會針對產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析方法中的“Cohort分析（同期群分析）“、”數(shù)據(jù)細(xì)分“、數(shù)據(jù)整理做一些描述。