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数据浅析 多影响因素下 到底咋归因

发布时间:2023-12-09 17:01:11 所属栏目:大数据 来源:DaWei
导读: 数据分析这一领域至今为止有几个非常经典的终极难题,多影响因素归因,绝对是其中最让人头大的。问:“今年业绩不错,那么问题便来了:到底归功于品牌,到底归功于供应…&hellip
数据分析这一领域至今为止有几个非常经典的终极难题,多影响因素归因,绝对是其中最让人头大的。问:“今年业绩不错,那么问题便来了:到底归功于品牌,到底归功于供应……请量化分析一下,谢谢”。

那么,到底该怎么分析呢?今天我们详细讲解一下。

一、影响因素归因的表面
为啥这个问题是终极难题,只要做一个实验,马上便知道。

因此站在消费者角度,这个问题从源头上就不成立。特别是啤酒瓜子矿泉水一类的快消产品。价格低,消费频次高,冲动消费多,心情好了就买点,心情不好了也买点,因此很难讲清楚。大宗耐用品,比如房子、车子可能思考得多一些,他们之间虽然有一定的区分可能,但是我们还是很难将这些因素的具体分数确定。

二、破局思路
想要破局,首先得分清各个部门的工作类型与贡献方式:

软支持的核心问题,在于不能自证清白。对于品牌宣传而言,即使所有宣传都带链接,导流到购买页面,也无法证明到底用户购买是多因为品牌,甚至这些年爆款打法、网红带货,都在可以弱化品牌,突出产品功能和粉丝效应。

况且,至少6成以上的品牌宣传,根本连带货链接都没有,就更无从谈起了。客服、售后也同理,虽然顾客找上门来的时候,这两者的服务很重要。但是主动发起的客户比例少,因此很难关联整体业绩。

硬拉动类,属于叠加buff的做法,因此必须事先设计好控制变量,否则混在一堆因素里,事后根本无法拆分。比如事先设定好拉动的总目标,事先测试方案效果,事中预留参照组,采集过程数据,这样才能在事后做好区分。

核心流程里,销售和产品互怼的事也很常见,但是这种互怼是可以分析出,到底过错在谁那边的。只要建立好分级机制,对渠道质量、商品属性进行标签分析,监控过程转化率,是可以做深入分析的,因此核心流程尽量多做分析,不留扯皮空间。这样才能更好的提升效率。当然,如果你有足够的时间,可以自己做一个数据分析报告,把每个环节的数据做详细记录。

(编辑:52站长网)

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