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渠道归因（一）传统渠道归因
渠道归因（一）传统渠道归因 小P：小H，我又来了。。。最近在做ROI数据，但是有个问题。。。 小H：什么问题，不就是收入/成本吗？ 小P：是的，每个渠道的成本很容易计算，但是收入就有点问题了。 小P：不愧是你，对的，用户在付费前经历过很多渠道，我感觉把收入分给谁都不好说 小H：这个也不复杂，关于渠道归因的方式有很多种，比如传统渠道归因、基于马尔可夫链、基于shapley value甚至是基于Attention-RNN 说到渠道归因，那最容易想到的就是传统的渠道归因，这种方法一般是基于业务决策的。 首次归因：首次点击渠道赋予全部转化 末次归因：末次点击渠道赋予全部转化 线性（平均）归因：每个渠道均分转化 位置归因：自定义位置的权重，一般首位占50%，其余为0 时间衰减归因：距离转化的时间越短的渠道 实际上，传统的渠道归因是易于理解、好操作、结果接受程度高的～ 共勉～
66720编辑于 2023-08-10 - 来自专栏HsuHeinrich
渠道归因（三）基于Shapley Value的渠道归因
渠道归因（三）基于Shapley Value的渠道归因 通过Shapley Value可以计算每个渠道的贡献权重，而且沙普利值的计算只需要参加的渠道总数，不考虑顺序，因此计算成本也较低。 pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 本文所有数据如果有需要的同学可关注公众号HsuHeinrich，回复【数据挖掘-渠道归因 /shapley/marketing.xlsx') df_mark.head() # 渠道流转路径，该流转路径下成功转化的次数 数据格式要求： marketing_channel_subset：渠道流转路径 /shapley/user_journeys.json", "r") as f: journeys = json.load(f) journeys[:5] # 用户各渠道流转日志，数字表示渠道代号 总结 日常业务中，可以结合多个方法看一下归因的差异。
77120编辑于 2023-08-10 - 来自专栏HsuHeinrich
渠道归因（二）基于马尔可夫链的渠道归因
渠道归因（二）基于马尔可夫链的渠道归因 在应用当中，序列中的每个点通常映射为一个广告触点，每个触点都有一定概率变成真正的转化。通过这种建模，可以选择最有效，概率最高的触点路径。 本文主要参考自python实现马尔可夫链归因[1]。 马尔可夫链是一个过程，它映射运动并给出概率分布，从一个状态转移到另一个状态。 在知道状态空间的情况下，所求的渠道贡献率就是每条路径的转移概率。所以马尔可夫链模型可以用来做归因分析。 pandas as pd from markovattribution import MarkovAttribution 本文所有数据如果有需要的同学可关注公众号HsuHeinrich，回复【数据挖掘-渠道归因 共勉～ 参考资料 [1] python实现马尔可夫链归因: https://mattzheng.blog.csdn.net/article/details/117296062
92140编辑于 2023-08-10 - 来自专栏素质云笔记
多渠道归因分析（Attribution）：传统归因（一）
5.2 GA中的多渠道归因 5.3 有效触点归因 参考文献 本篇主要是python实现马尔科夫链归因，关联的文章： 多渠道归因分析（Attribution）：传统归因（一） 多渠道归因分析：互联网的归因江湖 （二） 多渠道归因分析：python实现马尔可夫链归因（三） 多渠道归因分析（Attribution）：python实现Shapley Value（四） 多渠道归因分析（Attribution）：用attention-RNN 这些，归因模型都可以告诉你，借助归因模型，我们可以实现： 能够将预算分配到不同的渠道去，提升ROI，这就是一个简单的最优化问题了，有限的资源在有效的渠道分配，如何使得产出最大化。 2.2.5 线性归因模型 每个渠道平均分配转化，每个渠道都有相同的功劳，明显具有很大的弊端的一种模型，会造成某些渠道的作用被夸大，而某些渠道的作用被低估的。 ，那么我们应该选取末次互动归因模型或者渠道互动归因模型； 如果公司很在乎线索来源和促成销售渠道，那么我们应该选择首末归因模型； 如果公司的渠道多、数据量大，并且由永久用户标识，应该选择马尔科夫归因；
2.8K43编辑于 2021-12-07 - 来自专栏素质云笔记
多渠道归因分析：python实现马尔可夫链归因（三）
本篇主要是python实现马尔科夫链归因，关联的文章： 多渠道归因分析（Attribution）：传统归因（一） 多渠道归因分析：互联网的归因江湖（二） 多渠道归因分析：python实现马尔可夫链归因（ 三） 多渠道归因分析（Attribution）：python实现Shapley Value（四） 多渠道归因分析（Attribution）：用attention-RNN来做归因建模（附代码demo）（五 markov-chain-attribution代码 3.6 MarkovAttribution库代码 3.7 ChannelAttribution库 1 关联理论 参考：数据运营36计：马尔可夫链对营销渠道归因建模 在知道状态空间的情况下，所求的渠道贡献率就是每条路径的转移概率。所以马尔可夫链模型可以用来做归因分析。 这是一个多渠道归因模型问题。 Google Analytics（分析）的定义有助于：归因模型是一个或一组规则，用于确定如何将销售和转化功劳分配给转化路径中的接触点。
1.3K21编辑于 2021-12-07 - 来自专栏素质云笔记
多渠道归因分析：互联网的归因江湖（二）
本篇主要是python实现马尔科夫链归因，关联的文章： 多渠道归因分析（Attribution）：传统归因（一） 多渠道归因分析：互联网的归因江湖（二） 多渠道归因分析：python实现马尔可夫链归因（ 由于非Facebook的广告使用的是第三方归因平台如AppFlyer、Adjust或者Kochava，他们并没有Facebook的归因数据，所以双方是独立的归因系统和归因逻辑，也就是会存在多次计费的可能 首先，广告主做用户增长的团队需要有懂广告归因的人，况且即便懂了这套归因逻辑，也很难区分有效触点归因“抢”了多少自然量。 而品牌营销和内容营销部门，特别对于有线下渠道（如电梯媒体）或者非程序化渠道（如内容营销渠道），主要观测的目标数据是自然量的情况。 这个事情也从另外一个侧面推动了第三方归因服务公司加强归因作弊识别的能力。
1.6K41编辑于 2021-12-07 - 来自专栏互联网数据官iCDO
【实战篇】APP渠道归因最佳实践探索
引言：作者结合丰富实战工作经验，亲笔撰文分享了在APP渠道归因中监测厂商的4种常见解决方案。 作者 | 仲志成 编辑 | 华 子 APP渠道归因之痛 APP分析与网站分析最大的不同之处在于：在网站端完成渠道归因那是轻松简单加愉快，但APP的渠道归因却是个巨大无比的坑。这个坑有多大呢？ 有专门做APP渠道归因的公司，做到被巨头收购，成为巨头数据分析产品家族的一份子。 APP渠道归因这个“天坑”对于业务提升有什么负面影响呢？现如今，都是通过分析数据来驱动业务改进。 APP渠道归因最佳实践探索 简单的说，APP渠道归因最佳实践 = Deep Share + User-id，示意图如下： ? 只要在H5能获取到User-id，就能和解决方案4有接近的效果了。 APP渠道归因是切实落地数据驱动必不可少的一个环节，是整个企业整的事情，而不是靠哪一个部门、工种或者个人的。
1.6K30发布于 2018-07-27 - 来自专栏素质云笔记
多渠道归因分析（Attribution）：python实现Shapley Value（四）
本篇主要是python实现马尔科夫链归因，关联的文章： 多渠道归因分析（Attribution）：传统归因（一） 多渠道归因分析：互联网的归因江湖（二） 多渠道归因分析：python实现马尔可夫链归因（ 三） 多渠道归因分析（Attribution）：python实现Shapley Value（四） 多渠道归因分析（Attribution）：用attention-RNN来做归因建模（附代码demo）（五 我们如何用这个方法来分析不同渠道的贡献度呢？ 下面是一个例子， 假设有3个渠道：信息流(A)，开屏(B)，视频前贴©，他们的独自投放效果和两两投放效果如下图所标识。 关于shap值计算，也可以参考：数据运营36计(四)：互联网广告渠道归因分析之Sharply Value 1.2 SHAP值和马尔科夫链 归因的比较 参考：高阶媒体归因：沙普利值vs马尔科夫链 相同点： 两者并非将每条转化路径归因后求和，而是理清关系后求整体中的每个渠道的影响力 不管是沙普利还是马尔科夫，积极地参与转化会是提高本身影响力的最佳方法 无论是沙普利值和马尔科夫链哪种方法得到的归因结果都只能代表过去
3.3K31编辑于 2021-12-07 - 来自专栏App数据监测
跨渠道广告监测+归因追踪，助力企业高效投放
在面对成百上千个不同的广告平台、社交渠道、搜索引擎、应用市场等渠道时，采用openinstall进行一站式全渠道拉新促活监测已经成为越来越多客户的首选。 多年来，openinstall在持续精进传参归因服务的同时，广告监测业务也在不断扩充优化，目前已经深度对接了市面上超过90%的主流广告平台，建立统一的广告监测平台。 企业在结合传参归因与广告监测功能后，可一站式高效率低成本实现全平台对接、跨渠道追踪、全领域覆盖的数据统计与分析，将渠道投放带来的用户来源与后链路的用户行为打通，针对全渠道下广告效果与行为事件进行一站式分析 广告监测+归因追踪，跨渠道全面覆盖H5传参安装归因运用的部分场景：线上：私域流量（社群、朋友圈、公众号）、短信、邮件、裂变分享、网页线下：地推、二维码、海报、户外广告通过配置生成多组不同的自定义参数专属链接或二维码 ，针对不同的渠道和业务场景以及活动类型更改自定义参数和归因窗口，在多轮调整后的第二个投放周期中，客户整体的投放ROI提升了近30%，成功实现降本增效。
1.1K20编辑于 2023-07-04 openinstall实时归因+超级渠道：3步构建CPACPS结算系统
实时数据反馈与归因通过SDK集成实现实时数据同步。广告主可实时查看各渠道的ROI，并调用API接口同步有效推广数据至财务系统，基于用户生命周期价值动态调整预算分配策略。 超级渠道绑定层级数据借助openinstall生成超级渠道，能绑定母渠道与子渠道的上下级关系，支持短层级的分销链数据统计，快速建立代理系统，上游代理分发渠道统计链接，下游专心推广，约定CPA/CPS模式快速结算即可 无需填写邀请码：用户转化意愿提高，激励渠道伙伴推广意愿。如何设置CPA/CPS分渠道结算规则？ openinstall的技术方案通过全链路追踪与实时归因两大核心能力，重构了渠道推广的价值分配逻辑：一方面，动态参数化链接将传统渠道打包与邀请码等繁杂成本转化为生成式流程；另一方面，秒级实时数据反馈与层级绑定功能 这套技术框架的价值不仅在于降低结算摩擦，更深远的意义在于重构了渠道合作生态的底层规则——当每一个用户的点击、激活、付费行为都能被精准归因到对应渠道，广告主与推广者之间CP结算的零和博弈将转化为基于数据可视化的协同共创
49010编辑于 2025-03-26- 来自专栏素质云笔记
多渠道归因分析（Attribution）：用attention-RNN来做归因建模（附代码demo）（五）
之前几篇多渠道归因分析应该算是比较通用的一些方法论： 多渠道归因分析（Attribution）：传统归因（一） 多渠道归因分析：互联网的归因江湖（二） 多渠道归因分析：python实现马尔可夫链归因（三 ） 多渠道归因分析（Attribution）：python实现Shapley Value（四） 多渠道归因分析（Attribution）：用attention-RNN来做归因建模（附代码demo）（五） （markov考虑了顺序） 未融入用户属性信息 1.2 注意力的循环神经网络多点触摸归因模型框架 一种基于注意力的循环神经网络多点触摸归因模型，以监督学习的方式预测一系列事件是否导致转换(购买)。 在得到每个渠道的权重后，我们将使用下面的公式来分配营销预算。 2.2 下游应用二：预算评估 哪些营销渠道在推动转化率和销售额，意味着你可以更好地将营销资金分配到最有效的渠道上，并更好地跟踪潜在客户的互动 如果你有一定预算，你会如何分配；当你通过模型得出不同路径的权重
1K11编辑于 2021-12-07 - 来自专栏CRM日记本
分析客户的渠道归因：看看Salesforce是如何做的
渠道归因&Salesforce市场活动 市场活动很让人困惑的问题是关于渠道归因。 你是否对最初产生潜在客户的市场活动感到信心十足？ 相信客户转换为机会前的市场活动？ 分配渠道归因是最棘手的，最具哲学意义的营销领域之一。 市场使用四种主要模式（首次接触，最后点击，多点触控和加权多点触控）来分配归属，下面我们来一一介绍。 因此，此模型无法显示全部市场活动和营销渠道产生潜在客户或兴趣的洞察。 多点触控归因模型 整个销售周期中，多点归因将功劳归于所有互动和接触点。 优点：多点归因模型可以有效地捕捉所有的客户互动，对影响买方的任何活动都给予公平的评价 缺点：多点归因模型增加了很多复杂性。 加权多点归因模型 营销人员可以使用许多方法来分配权重，而不是对所有活动（多点触摸归因）相同的功劳。
1.7K20发布于 2019-04-16 - 来自专栏凹凸玩数据
数据运营36计(四)：互联网广告渠道归因分析之Sharply Value
互联网广告渠道归因分析 这里直接上例子来解释上面的公式，比如假设有3个渠道：信息流(A)，开屏(B)，视频(C)。他们的独自投放、两两投放和三个一起投放的效果如下图所标识。 现在要求得到每个渠道的贡献比例。 ? 下面，我们来计算，每一个渠道的夏普里值，夏普里值的定义：是在各种可能的联盟次序下，参与者对联盟的边际贡献之和除以各种可能的联盟组合。三个渠道一共有3！ 我们说一下具体的例子, 比如说我们要计算渠道A的贡献值, 那么所有S可能的集合有: S为空集，即最先投放渠道A S中只有一个元素, 可以是B, 或是C，即第二投放渠道A S中有两个元素, 可以是B+C ，即第三投放渠道A 计算A的贡献度时，S集合共有5种可能性。 S中只有一个元素, 可以是B, 或是C，即第二投放渠道A，有： ? S中有两个元素, 可以是B+C，即第三投放渠道A，有： ? 那么A的贡献度为34,17,和上面结论一致。 ?
1.6K31发布于 2020-06-05 - 来自专栏马蜂窝技术
多渠道推广场景下，如何实现 App 用户增长的精准归因？
传统的 App 激活渠道归因 目前常见的 App 激活归因方式有设备号归因、渠道号归因、IP+UA 归因等。以下分别进行简要介绍。 1. 但 HTML5 的渠道又无法获取用户的设备号信息，所以这次行为很可能就会被归因在优先级较高的信息流形式下，导致误差的产生。 2. 渠道号归因 「渠道号」指写入安装包的渠道标识。 一般会将渠道号提前写入 APK 安装包里，然后分发给不同渠道，渠道号会伴随安装包的整个使用周期。用户激活 App 后，可以从安装包获取到渠道号标识信息进行匹配，所以理论上也是相对准确的归因。 小结 综上所述，提高对不同渠道归因方式的精准度，降低分析误差产生的可能性非常重要。 在进行归因分析时，由于唯一标识可以明确用户的渠道来源，因此可以优先应用剪贴板归因，再用 IP+UA 作为辅助验证手段来提高归因分析的准确性。
2.9K20发布于 2019-09-18 - 来自专栏拓端tecdat
R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模
p=5383 介绍 在这篇文章中，我们看看什么是渠道归因，以及它如何与马尔可夫链的概念联系起来。我们还将通过一个电子商务公司的案例研究来理解这个概念在理论上和实践上如何运作（使用R）。 什么是渠道归因？ Google Analytics为归因建模提供了一套标准规则。根据Google的说法，“归因模型是决定销售和转化功劳如何分配给转化路径中的接触点的规则或一组规则。 在此之前，让我们举一个小例子，进一步了解渠道归因。假设我们有一个转换图，如下所示： ? 在上述情况下，客户可以通过频道'C1'或频道'C2'开始他们的旅程。以C1或C2开始的概率为50％（或0.5）。 电子商务公司案例研究 让我们进行真实案例研究，看看我们如何实施渠道归因建模。 一家电子商务公司进行了一项调查并收集了客户的数据。这可以被认为是具有代表性的人群。 （18,19）其他如促销活动在不同的地点 现在，我们需要帮助电子商务公司确定投资营销渠道的正确策略。应该关注哪些渠道？公司应该投资哪些渠道？我们将在下一节中使用R来解决这个问题。
1.5K20发布于 2020-07-17 - 来自专栏小火龙说数据
「经验」用户增长渠道归因的五种常见方式，对于业务如此重要？
01 什么是渠道归因 要了解渠道归因的价值，首先要知道什么是渠道归因，举个例子： 码农小芳，白天刷「淘宝」的时候点击了某游戏的广告 → 晚上刷「抖音」的时候又点击了这款游戏广告 → 夜里又在「微信朋友圈 以上案例，就是一个游戏APP的渠道归因，如何将下载、拉活等结果性行为，量化的归属到不同渠道的贡献，则是渠道归因的本质。 02 渠道归因的价值 渠道归因最主要的目的：评估哪些渠道拉量更好，渠道投放的ROI更高，从而根据整体渠道的评估，来动态的调控渠道投放组合。 03 渠道归因常见方式 渠道归因如此重要，那么可以通过哪些方式来做呢？这里为大家列举五种常见方式。 第一种：首次互动归因 原理：以用户第一次触达产品广告作为唯一归因。 举例：小芳触达过淘宝、抖音、微信朋友圈三个渠道，最终下载，则每个渠道归因各占33%。 第四种：时间衰减归因 原理：离下载行为越近的渠道，贡献权重越高。
1.1K20编辑于 2023-03-08 - 来自专栏拓端tecdat
R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模|附代码数据
在这篇文章中，我们看看什么是渠道归因，以及它如何与马尔可夫链的概念联系起来 我们还将通过一个电子商务公司的案例研究来理解这个概念如何在理论上和实践上运作（使用R）。 什么是渠道归因？ Google Analytics为归因建模提供了一套标准规则。根据Google的说法，“归因模型是决定销售和转化如何分配给转化路径中的接触点的规则或一组规则。 在此之前，让我们举一个小例子，进一步了解渠道归因。假设我们有一个转换图，如下所示： 在上述情况下，客户可以通过渠道'C1'或渠道'C2'开始他们的旅程。以C1或C2开始的概率为50％（或0.5）。 电子商务公司案例研究 让我们进行真实案例研究，看看我们如何实施渠道归因建模。 一家电子商务公司进行了一项调查并收集了客户的数据。这可以被认为是具有代表性的人群。 从第一次接触转换角度来看，渠道10，渠道13，渠道2，渠道4和渠道9非常重要; 而从最后接触的角度来看，第20渠道是最重要的（因为在我们的例子中客户决定购买哪种产品）。
1K00编辑于 2023-04-24 - 来自专栏『学习与分享之旅』
TienChin 渠道管理-渠道导入
ExcelUtil<Channel> util = new ExcelUtil<>(Channel.class); util.importTemplateExcel(response, "渠道数据 "); } @Log(title = "渠道管理", businessType = BusinessType.IMPORT) @PreAuthorize("hasPermission('tienchin AjaxResult.success(iChannelService.importChannel(channelList, updateSupport)); } IChannelService /** * 导入渠道数据 * * @param channelList 渠道数据列表 * @param updateSupport 是否更新支持，如果已存在，则进行更新数据 * @return {@code boolean
44220编辑于 2023-10-12 - 来自专栏『学习与分享之旅』
TienChin 渠道管理-渠道类型
在上一篇文章当中，表里面有一个渠道类型，我们这节主要是将这个渠道类型创建好，首先我们来看看字典表。 添加字典类型 添加字典数据 排个序，线下渠道显示排序值为 1。 最后将前端的若依文字替换一下：
43120编辑于 2023-10-12 - 来自专栏seth-shi的专栏
广告归因-让你彻底弄归因架构实现
解释 这里会引用神策数据很多的介绍,然后进行总结 归因方法 自归因 渠道商帮我们做归因,有的是每个用户打开app都回传给渠道商,渠道商自己归因 有的如华为是从应用商店安装时, 应用商店把归因信息写入到 app, 然后首次安装启动时能从本地存储获取到归因数据 曝光归因 曝光归因由于有数据量极大、不会使用此项 点击归因(常用) 所谓点击归因, 就是点击广告之后首个转化, 基本都是用这种方式归因 归因模型 价值加权归因模型 多个归因源事件时，对不同渠道的贡献价值进行加权，将转化功劳根据权重进行划分。 , 用户点击广告的请求直达渠道商) 点击监测, 渠道商会请求我们的监测链接 监测链接说明 由于每一家的参数不一样, 我的建议是不要针对每一个渠道开发, 而是应该适配一个通用的输入 然后根据通用的输入, 如果是 deepLink 拉起, 最好加一个延迟 10s 的队列归因, 防止`app`请求先于渠道商监测链接请求 // 1.
1.8K21编辑于 2023-12-18
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