在任何商业领域中，吸引新客户始终是企业成功的重要一环。
在如今这个多渠道并存的时代，无论是新兴的社交媒体平台、流行的短视频应用、微信等私域流量工具，还是传统的实体店铺，每一种途径都潜在地成为推动业务增长的关键。
我在之前的文章中提到过如何有效地利用新媒体平台吸引新的顾客。（构建私域流量池：多渠道引流策略）
然而，面对这些多样的选择，我们应该如何评估并充分利用每个渠道的价值呢？获取新客户不仅是商业活动的开始，同时也是实现持续增长的动力所在。
深入理解每个渠道的具体贡献，识别出真正能够带来利润的途径，对于优化我们的营销策略和提高投资回报率（ROI）至关重要。
那么，我们应如何准确计算不同渠道的客户获取价值，并据此制定更加科学的策略和提升措施呢。
一、随着数字化和信息化的快速发展，消费者获取商品信息的方式已经发生了根本性的变化。
传统实体店的影响力已大不如前，而电子商务的兴起、短视频平台的火爆以及小红书等社交媒体的创新，都已转变为主流的消费路径。
当我们回顾过去的市场营销策略时，会发现曾经依赖于电视台、各类媒体和全覆盖广告的方法虽然一度效果显著，但在当前竞争激烈且利润率下降的市场环境下，这种策略显得不再合时宜，难以满足市场的需求。
为了应对这些挑战，我们需要采取全新的经营方式，调整效益评价体系，制定更为精确的运营计划，可参考北极星指标作为战略导向，引领团队精准定位潜在增长点。
这不仅限于关注现有客户的忠诚度和贡献度、提高售后服务的质量、增加新客户的转化率，也包括挖掘产品的独特性，以追求更高的市场份额。
二、而评估不同渠道所带来的价值的一个有效方法就是通过数据归因分析。
以下是对ARPU指标因子的拆解：
这张图表展示了ARPU（Average Revenue Per User，即每用户平均收入）指标的分解。让我们来通俗地解释一下这个概念，并举例说明它的应用。
ARPU指标因子拆解包括：
1. ARPU = 客单价 × 频次：这是ARPU的基本公式，意味着每个用户在一定时间内平均为公司带来的收入。
2. 订单量 = CVR% × 频次：订单量是用户购买的次数，可以通过转化率（CVR%，即用户访问后实际购买的百分比）和频次相乘得出。
3. 客单价 = 单价 × 订单中商品数量：客单价不仅取决于单个商品的价格，还取决于用户每次购买的商品数量。
核心指标解释如下：
- 客单价：用户每次购买的平均消费金额。
- 转化率（CVR%）：访问者中实际进行购买的比例。
- 频次：用户在一定时间内购买的频率。
- 订单量：在一定时间内用户产生的订单总数。
指标归因过程是找出对ARPU贡献最大的因素，以便我们可以针对性地优化这些因素，提高ARPU。
三、通过实例阐释指标归因分析
3.1 餐饮行业案例
我们用一个案例来解释一下，我们以我最熟悉的餐饮为例，,让我们通过一个餐饮店的案例来说明如何使用指标归因分析来优化业务表现，特别是在一个拥有多个业务板块的餐饮企业中。
一家餐饮店拥有多个业务板块，包括到家外卖、到店就餐、自提服务和预制菜电商。该餐饮店希望提高整体的业务收入，但不确定应该在哪些方面进行改进。
我们可以将ARPU指标的拆解应用于这家餐饮店的不同业务板块，并进行归因分析。以下是具体的分析过程：
1. 定义核心指标
首先，我们需要定义每个业务板块的核心指标：
· 客单价：顾客在每个业务板块的平均消费金额。
·频次：顾客在一定时间内在每个业务板块的消费次数。
·转化率（CVR%）：访问者在每个业务板块实际消费的百分比。
2. ARPU指标拆解
我们可以将ARPU拆解为以下公式： \text{ARPU} = \text{客单价} \times \text{频次}ARPU=客单价×频次
3. 业务板块分析
接下来，我们分别对每个业务板块进行分析：
到家外卖
客单价可能较低，因为顾客倾向于点小份菜品。
频次可能较高，因为方便性吸引了频繁下单。
转化率可能受到配送速度和服务质量的影响。
到店就餐
客单价通常较高，顾客可能会点更多菜品或更高档的菜品。
频次可能较低，因为需要外出就餐。
转化率可能受到餐厅环境和服务质量的影响。
自提服务
客单价可能介于外卖和到店就餐之间。
频次可能较高，因为顾客可以避免配送费。
转化率可能受到取餐便利性和菜品新鲜度的影响。
预制菜电商
客单价可能较高，因为顾客购买的是半成品或成品套餐。
频次可能较低，因为预制菜通常作为家庭聚餐的选择。
转化率可能受到产品多样性和方便性的影响。
4. 归因分析
通过收集和分析数据，我们可以识别影响每个业务板块ARPU的关键因素：
对于到家外卖，提高客单价可以通过推出套餐或增加小食选项实现。
到店就餐可以通过提供特色菜品或举办特殊活动来吸引顾客，提高客单价和转化率。
自提服务可以通过优化菜品组合和提高取餐效率来提升客单价和频次。
预制菜电商可以通过增加产品种类和提供定制服务来提高客单价和转化率。
5. 制定策略
基于归因分析的结果，餐饮店可以制定以下策略：
为到家外卖设计更多高价值套餐。
到店就餐推出特色菜品或节日促销活动。
自提服务提供快速取餐通道和优惠组合。
预制菜电商增加产品线，提供更多选择和定制服务。
通俗解释：
设想你经营着一家餐馆，拥有几个盈利的渠道：顾客可以亲临店内用餐，也可以选择外卖，或是自己取餐，甚至还可在线购买你准备的菜品。
为了了解哪个方式最有利可图，哪个需要优化，你开始收集相关数据，观察不同方式下顾客的消费金额、光顾频率以及满意程度。
分析后发现，尽管到店顾客每次消费较高，但人数较少；而选择外卖和自提的顾客频繁光顾，但每次消费相对较低；网购的顾客虽评价积极，但购买频次不高。
基于这些信息，你开始调整策略，比如为店内座位提供预约服务，推出特别套餐吸引顾客；增加外卖和自提选项以鼓励更多消费；在网上举行促销活动以提高购买频率。
同时，你边实施这些调整边评估效果，查看收入是否真正有所增长。
3.2 接下来，我们探讨一个关于移动游戏公司的实例。
该公司近期发现平均每用户收入（ARPU）有所下降，因此希望运用归因分析来识别问题根源，并据此制定改进策略。
具体的步骤包括：
1. 明确ARPU定义：确立计算ARPU的具体公式。
2. 数据搜集：搜集不同渠道的用户获取成本、玩家在游戏中的消费行为及用户的生命周期价值（LTV）。
3. 用户分类：依据用户的行为和消费习惯，将他们分为新用户、活跃用户、高消费用户及流失用户四类。
4. 进行归因分析：分别计算每个用户类别的ARPU，找出对ARPU贡献最大的群体，并分析各渠道的影响效果。
5. 拆解ARPU：详细分析不同用户群体及渠道对ARPU的具体贡献。
6. 结果分析：从分析中发现，高消费用户的ARPU远高于其他类别，通过广告获取的用户虽多但ARPU较低，而推荐渠道带来的用户则虽然ARPU较高，但数量有限。
7. 策略调整：加强对高价值用户的市场和服务投入，优化广告渠道的用户定位策略，增加激励措施以鼓励用户推荐。
通过对ARPU指标的深入分析和归因，移动游戏公司能够识别不同用户群体及营销渠道的具体贡献，这一方法不仅助力于ARPU的提升，还能改进用户体验并延长用户生命周期，进而增加公司的盈利和市场竞争力。
四、总结一下：
归因分析作为一种重要的商业分析工具，通过衡量各营销渠道对销售或其他转化目标的贡献度，帮助企业更全面地理解消费者购买旅程中的每个接触点，据此优化营销策略。
归因分析的基础步骤：
1. 数据收集：搜集用户与不同营销渠道之间的互动数据，如点击、浏览和购买等行为。
2. 模型选择：基于业务目标和用户行为选择合适的归因模型，例如末次互动、首次互动或线性归因等。
3. 权重分配：依据所选的归因模型，为每个渠道分配相应的贡献权重，以反映其在用户转化过程中的重要程度。
4. 策略调整：根据归因分析的结果进行营销策略的调整和优化，以提升转化率和ROI。
常见的归因模型包括：
1. 末次互动模型：认为所有功劳归功于用户最后一次接触的渠道。
2. 首次互动模型：将全部功劳归于用户首次接触的营销渠道。
3. 线性归因模型：平均分配功劳给转化路径上的每个触点。
4. 时间衰减归因模型：越接近最终转化的触点获得越大的权重。
5. U型归因模型：首次和末次触点获得较高权重，中间触点权重较低。
6. 马尔科夫链模型：基于用户行为路径的概率分布动态计算每个渠道的贡献。
归因分析使企业能更准确地识别和优化营销渠道的贡献，实现资源的有效配置，从而提升营销效率和企业绩效，这种分析方法有助于企业精准定位市场，提高用户的参与度和转化率。
五、分享常用的几个关键指标：
1. GMV = 访问量 × 转化率 × 顾客平均消费额。
其中访问量包括线上和线下来源，转化率覆盖从广告到订单生成的所有细分阶段，顾客平均消费额由GMV除以付费用户数得出。
2. ARPU（每位顾客每月的贡献）可以通过以下公式计算：客单价（商品种类 × 每种商品价格）× 购买频率。
这里，商品种类和购买频率都是影响ARPU的重要因素。
3. 毛利率 = （销售额 - 成本）÷ 销售额 × 100%。
4. 投资回报率 (ROI) = 销售额 ÷ 投资额；其中销售额 = UV × 转化率 × ARPU，投资额由UV × [单个用户获取成本(CAC) + 单个用户运营成本(COC)]构成。
以上为我个人的思考和工作中的实践，欢迎大家一起来探讨。