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终极难题:多影响因素下,归因模型怎么搭建?
2025-02-19 10:56:25

数据分析领域有几个经典的终极难题。多影响因素归因,绝对是其中最让人头大的。特别业绩好的时候,品牌、售后、客服、供应链、运营、产品、商品管理都会跑来,说:“今年业绩不错呀,公司多赚的10个亿,到底几个亿归功于品牌,到底几个亿归功于供应……请量化分析一下,谢谢”。

你是不是很想说:为啥业绩差的时候,不讨论“今年亏的钱,有几个亿是归功于我呀……” 哈哈,今天一起来看下,怎么解这个难题。 

一、多影响因素归因的本质

表象上看,多影响因素归因,难在很难拆解数据。

本质上看,多影响因素归因,是部门间分赃不均的结果。

每个部门都太急于证明自己的价值,总想努力跟业绩指标挂上联系。

因此,多影响因素归因,本质上是在衡量部门价值,这才是核心难点。

很多同学会忽视这个核心问题,用一些简单的数据方法处理。比如:把各个部门的费用设为x,把业绩设为y然后怼一个线性回归模型出来。然后把各个参数的系数视为贡献大小。

首先,这么干不符合因果推断模型的基本假设:

1)已穷尽关键影响因素(实际因素多了去了,不能只看费用)

2)X→Y符合线性关系(不见得是线性关系,甚至可能没关系)

其次,算出来的结果可能导致错误判断。比如:算出来销售的系数是2,供应链的系数是1,那明年多找2倍的销售,却只提供1倍的商品,还能有这个销售业绩吗?肯定不可能啊,有枪没子弹啊!部门之间分工合作,不是简单的1+1=2的关系,这是常识。因此强行割裂部门间联系,把不同分类的部门拉在一起评价,是注定要扑街的。

因此,破局思路,在于从一开始,就应该直接否掉这种一条公式打天下的想法。从部门工作性质出发,建立科学的衡量机制,从而有效化解这种立功焦虑。

二、破局思路

想破局,首先得分清各个部门的工作类型与贡献方式(如下图):

终极难题:多影响因素下,归因模型怎么搭建?

之后,就可以分门别类进行分析考察。

软支持类:放弃直接关联销售业绩,按需分配。

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大因为品牌(而不是商品本身)。况且,至少6成以上的品牌宣传,根本连带货链接都没有,就更无从谈效益了。

客服、售后也同理,虽然顾客找上门来的时候,这两者服务很重要。但是主动发起的客户比例少,因此很难关联整体业绩。这种不做不行,做了又不直接拉动收入的事,最好直接按整体收入比例分配资源,考核自身的效果。

比如根据产品生命周期/时间,配置宣传力度(如下图)宣传能达成足够市场认知,覆盖足够人数(考核点击、转发、阅读数等等)即完成任务。

终极难题:多影响因素下,归因模型怎么搭建?

比如客服、售后。根据业务总量分配资源和人力。考核本身服务满意度,服务覆盖率,从呼叫到响应的速度,严重投诉/风险事件的应对速度,等等。做好本职工作及完成任务。

硬支持类:考核。

硬支持类,比如供应链的工作,考核就简单清晰很多:供给到位,损耗降低。并且追求的是峰值控制与长期水平的下降。太过计较一城一地得失,反而容易定出来很死板的流程,搞出很多乌龙(如下图)

终极难题:多影响因素下,归因模型怎么搭建?

硬拉动类:引入ABtest机制,提前预设目标。

硬拉动类,比如促销活动,优惠券派发,属于叠加buff的做法,因此必须事先设好控制变量,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,事中余留参照组,采集过程数据,这样才能在事后做好区分。

硬拉动类是可以评估的,问题总是出在:事先不做工作,事中不留参照,不踩数据。啥都没有,事后能分析出来就见鬼了。

终极难题:多影响因素下,归因模型怎么搭建?

核心流程:建立分级机制,深入分析影响。

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、商品属性进行打标签分析,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(如下图)。

终极难题:多影响因素下,归因模型怎么搭建?

三、现实永远很骨感

以上只是理想状态下的建议,实际开工:

  • 总有人想争取更多资源,大喊:“品效合一!”“心智资源!”

  • 总有人认为客服售后没必要,今年再扣他点费用?(从而引发服务部门的奋起反击“老子也有贡献!”)

  • 总有人喜欢夸大自己贡献,促销活动效益写的巨高,甚至比自然销量还高。

  • 总有人怕被追究责任,拼命往:没有促销!没有支持!产品不给力上推责任。

所以有关“到底每个部门贡献多少,能不能具体到每一块钱里几毛几分是谁来的”的议题,永远不会停下来。只能且行且珍惜……

四、小结

类似的数据分析难题,还有很多:

  • 为什么ABtest中实验有效,投产没效,到底怎么测得准!

  • 自然增长率要怎么计算,才是全宇宙最公平合理的!

  • 用户心智资源的开发与认知深度的变化,如何衡量!

  • 销售预测,到底怎么才能预测100%精准!

  • ……

每一个问题,都是表面看似数据分析,背后是人心贪婪,推过揽功。业绩好了就说是自己做的,业绩不好就甩给外部因素和内部各种无法量化的因素,以图自保。

接地气的陈老师
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