网站分析销售归因模型的四种类型

　　LunaMetircs的Robbin提到网站分析销售归因有三种模型，即(第一次互动、平均分配、第一次互动和最后一次)模型，但其实是四种模型，默认忽略了最后一次互动的模型，目前大多数的网站分析工具和网站分析模型都将销售转换中的功劳归属于最后的互动渠道和来源(最后一次互动模型)，当然这里的最后其实也不一定就是真实的最后，当最后的互动渠道是直接来源的时候，功劳是会归属于SEO，PPC，或者推荐来源的，实在找不到其他人的情况，才把这好事归功于直接流量。

　　举个实例，请看下面的图片，自然搜索会得到这次转换的所有功劳，但其实访问者第一次是使用付费广告找到网站的：

　　举个更通俗易懂的例子，目前欧洲杯火爆上演，假设英格兰的一个进球有以下球员共同完成，如下所示：

　　毋庸置疑，进球肯定是记录在鲁尼头上的，杰拉德获得一次助攻，但是为了更好地衡量球员的表现，需要去分析谁策划的进攻，谁参与了进来，所以就有了之前提到的四种分析模型。

　　这些网站分析模型，Google分析高级版可以实现，据说Google Analytics(Google分析)高级版可以将营销转换渠道中互动的顺序分得清清楚楚(Google分析高​​级版是15美金一年，主要特色是销售转换渠道归因，网站分析服务与培训，数据不采样)。但普天之下，很少有不差钱的主能够用上Google分析高级版，那应该如何处理这个问题呢?

　　在Google Analytics中，解决方法的数据源来自以下的这个报告：转化 > 多通道路径 > 热门转换路径。

　　请确认选择了最重要的转换。然后，导出大于0的所有转换路径。

　　请记住，导出数据后，建议导出的格式为.csv，用Excel打开，将会如下图所示：

　　在Excel中，用“数据”>“分列”，并选择分隔符“>符号”，然后就可以得到想要的格式了。

　　请看下图：

　　注意：这样会产生很多的空格，可以能把数据弄乱，所以需要使用搜索和替换功能把空格去掉。

　　模型一：最后一次互动

　　Google Analytics电子商务跟踪默认使用的就是最后一次互动模型，这里就不详细说明了。

　　模型二：第一次互动

　　如果想要把所有的功劳都归功于第一次互动的营销节点，你只需要对第一列排序和汇总，并且将转换价值汇总就可以，下图是自然搜索汇总后的结果。

　　也可以通过Google Analytics(分析)多渠道路径报告中得到第一次互动的数据 ，选择辅助转换，然后选择第一次互动分析。现在通过Excel这样做是因为需要它更容易与其他模型相比较。

　　模型三：平均分配

　　如果你想将权重均摊到参与到转换的所有营销节点，那么就需要进行一些有挑战性的工作了。

　　1.需要弄清楚每个渠道在每个转换中多少次。(你可以用这样一个公式：= COUNTIF)Range,”直接”) – 这会告诉你“直接”在转换中出现了多少次。)同样的，第二个参数可以替换为自然搜索，电子邮件，付费搜索等等;

　　2.然后将转换中的数值按比例分摊，同时考虑到一些渠道可能会得到更多的权重，因为他们在转换路径出现的次数更多。在第一张图中，我们看到付费搜索出现了一次，因此它会得到的权重是¼。自然搜索出现了三次，所以它得到的权重是¾;

　　3.可以用这样一个公式来计算渠道的价值：= (该渠道出现个数/总渠道个数)*总转换价值;

　　4.这里是一个屏幕截图，蓝色框代表的是计数，是这个渠道就是1，不是就为0;红色框是转换价值。

　　模型四：第一次和最后一次互动

　　这是Google Analytics 高级版说的“基于位置”的定制，可以根据自己的需要定制。以下是给第一次和最后一次互动各自分配50%的权重：

　　1.50%的功劳给第一次互动的营销渠道;

　　2.找出最后一次的互动，可以用这样一个公式：= LOOKUP(REPT(“z”,255),范围)，注意这种excel函数只能处理英语，不能处理中文，所以如果处理中文的话，要把渠道的中文替换为英语;

　　另外一个公式也行，INDEX(Range,MATCH(REPT(“z”,255),Range)) – 只需要替换两个出现Range的地方;

　　3.将另外50%的价值给到最后一次互动点击。

　　销售归因模型总结

　　个人认为，销售归因是网站分析中较棘手的一个问题，销售之所以要归因，是因为要根据渠道来源的表现分配营销资源，而资源的分配是很宝贵的，是营销策略很重要的一个环节。

　　对于大型的电子商务网站而言，如果一个网站有多种流量渠道，那么就会碰到销售归因的复杂问题。但如果各种渠道分开网站来实施，又是另外一种玩法了，例如专门建立打广告的站点，专门建立电子邮件发送的网页等等。

　　总而言之，以上的四种网站分析模型是为了解决一个网站有多种流量渠道而提出的，希望对大家有帮助。

　　via：yaping

原文：http://www.199it.com/archives/51138.html