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编辑导语：随着移动互联网的兴起，业务的形态越来越复杂，归因分析的需求日趋增多。本篇作者就对归因分析进行了概念定义和罗列了6种常见的归因分析模型，以及实际在生活中出现的案例场景，一起来看一下吧。

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一、什么是归因分析？在所有数据分析师面对的分析问题中，有一种类型的分析十分费头发，但是业务中又会经常遇到，这种分析就是归因分析，先看以下两个案例：
案例1：小果在手机上看到了朋友圈广告发布了最新的苹果手机，午休的时候刷抖音看到了有网红在评测最新的苹果手机，下班在地铁上刷朋友圈的时候发现已经有小伙伴收到手机在晒图了，于是喝了一杯江小白壮壮胆回家跟老婆申请经费，最后老婆批准了让他去京东买，有保障。那么问题来了，朋友圈广告、抖音、好友朋友圈、京东各个站外渠道对这次成交分别贡献了多少？
案例2：小丹在淘宝上买一双篮球鞋，通过首页搜索看到了AJ，点进去看了款式和颜色，觉得真香，无奈囊中羞涩，就作罢。五一期间，小明再次打开了淘宝，看到首页的优惠活动，点击进入活动分会场，再次看到AJ，点进去再过了一把眼瘾，想想下个月的生活费，又忍痛退出到了首页。但是，缘分就是那么神奇，在首页-猜你喜欢的页面再次看到了AJ，点击进去看了一下评论和买家秀，不管了，要剁手了。那么问题来了，淘宝内首页搜索、活动会场和猜你喜欢这些站内的资源位对这次成交分别贡献了多少？
随着移动互联网的兴起，业务的形态越来越复杂，归因分析的需求日趋增多。上面两个案例分别是站外渠道和站内资源位两个经典场景下的归因分析。场景虽有所区别，但是目的都是相似的。即针对当前的场景和目标，怎么把“贡献”合理分配到每一个坑位上。
实际上这类问题其实并没有标准答案，因为真正的业务错综复杂，很难精准地把贡献进行合理的分配，但归因分析的需求又是如此高频且要求很强的时效性，所以需要一些方法论的支撑来进行快速尝试，快速定位问题而不至于面对问题一脸懵B不知从何处下手。以下介绍几种常见的归因分析模型供参考。
二、常见的归因分析模型1. 末次归因模型

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优点：首先它是最容易测量的归因模型，在分析方面不容易发生错误。另外由于大部分追踪的cookie存活期只有30-90天，对于顾客的行为路径、周期比较长的场景，在做归因分析的时候可能就会发生数据的丢失，而对于末次互动模型，这个数据跟踪周期就不是那么特别重要了。
缺点：这种模型的弊端也是比较明显，比如客户是从收藏夹进入商品详情页然后形成了成交的，按照末次归因模型就会把100%的功劳都归功于收藏夹（直接流量）。但是真实的用户行为路径更接近于产生兴趣、信任、购买意向、信息对比等各种环节，这些都是其他渠道的功劳，在这个模型中则无法统计进来，而末次渠道的功劳评估会被大幅高估。
适用场景：短期的投放，转化路径少、周期短的业务快速提升，效果，按照末次归因模型，能比较好了解到底是哪个渠道对于最终的转化有比较好的促进作用。
2. 首次归因模型

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优点：是一种容易实施的单触点模型，初次点击的归因会让你明确潜在消费者是怎样找到你的，且和最后点击一样，不需要大量的数据。
缺点：受限于数据跟踪周期，对于用户路径长、周期长的用户行为可能无法采集真正的首次行为，且初次点击归因并不能够解释所有后续所发生的用户行为，对于后续的用户行为没有关注。