用户行为分析中归因分析的概念与应用

文章摘要：

本文由数据分析师Albert撰写，针对数据人学习平台www.shujurenclub.com的读者，讲解了归因分析模型的概念、分类、计算方式和应用。Albert是知名金融科技公司的数据分析师，专注于数据埋点和用户行为数据分析，并是“数据人创作者联盟”的成员。

归因分析简介：

归因分析用于确定用户行为的各个环节对最终行为转化的贡献程度，不仅限于渠道归因，还包括运营位的归因分析。这种分析帮助运营策划者和数据分析者理解哪些营销策略和运营位对用户的支付转化贡献最大。

归因分析分类：

归因分析按照功劳的计算和分配方法分为线性归因、首次归因、末次归因、位置归因和时间衰减归因。每种方式适用于不同的业务场景和产品，例如线性归因适用于运营位分配均匀的产品，而末次归因适合用户决策较快的产品。

归因分析的计算方式：

文章以线性归因为例，介绍了归因分析的具体计算过程。通过追溯用户行为，找到可能影响用户支付转化的各个因素，并平均分配功劳点数，最后计算出各因素的转化贡献占比。

归因分析的应用：

归因分析可以帮助发现并优化app中对业务贡献最大的运营位，通过将关键因素前置，提升用户转化效果。企业可以根据自己的业务情况，找到属于自己的关键因素。

结语：

尽管归因分析在应用上存在难度，且不适合所有场景，但如果能合理利用，能显著提升收益。具体问题需要具体分析。作者还推荐了一本关于数据知识的畅销书《数据产品经理修炼手册:从零基础到大数据产品实践》。