编辑导读：归因阐明，究其本质是对差异渠道的投放举办评估，给出一个为什么要这么做的来由。业务模式的差异，所搭建的归因模子也差异，所以数据阐明师需要按照实际的业务环境来构建模子。

本文作者依据事情实践的所思所想，团结案例平分享了数据归因模子搭建的要害步和谐思考，供各人一同参考和进修。

要深度阐明问题原因，不能只统计数字，流于外貌！每次写原因阐明类陈诉，都有率领这么呼啸道。而听到这个要求，许多新手同学又是眉头一皱眼睛一闭：妈耶，咋整啊。本日我们系统讲授下。

问题场景：

某硬件+处事的大企业，正在推微信处事小措施，方针是低落人工 *** 事情量。可全力推进一段时间后，人工 *** 未见淘汰。客户处事中心（一级部分，很有权势）率领大为不满，要求数据阐明，为啥推广小措施没有淘汰人工 *** 量。

一、焦点难点

归因问题首先难在：率领期望太细、太详细，而数据阐明给不到。

数据阐明产出的：30%的来电用户未绑定小措施，所以应该增强绑定。40%用户绑定了可是近1个月不登录，所以应该增强运营。

率领期望的：用户为什么不绑定？是不知道绑？不会绑？不想绑？为什么又不想绑？是我们没宣传？宣传了照旧话术没说对？话说对了可是客人没当真听？

是滴，率领们期望的是这些详细的原因，这样才气针对性做改进。可这些详细的原因往往涉及用户心理、业务行动、用户与一线业务互动，基础没有数据记录，很难量化阐明。可假如只给一个很粗的“增强绑定”的发起，必定业务方不买单。谁来增强，增强那边，增强到什么水平，一共十三步操纵绑定排第几，这些详细问题都没有谜底，自然会抗拒这种功效。

然而，纵然是再做细致拆分，尚有另一个焦点困难：用户绑定了不登录，到底是因为用户太蠢，可是我们没做好？这个问题深挖下去是个无底洞，因为自己这两者就是相辅相成，很难完全剥离某一方面来由。然而却总被人拿来甩锅。咋办呢？

二、破局思路

想破局，要害在于：不要诡计把所有的问题，都用数据分出来原因。人的情绪都有感性、巨大、激动的部门，不行能全部用理性、逻辑的数字来量化。

想破局，之一步要把原因和详细的业务行动对应起来，然后搞成一个政治正确的行为，让业务方不得不接管。

好比：公司本年的大偏向是数字化进级，所以在营业厅治理过业务的客户，必需绑定小措施，没有绑定的就是营业厅没做好！固然有大概是因为客户本身不想绑，可是不管这么多，他不想绑，可以想各类步伐，给长处，帮客户操纵，总之搞掂他！不要扯什么客户意愿、什么操纵习惯。这就叫政治正确。

虽然，真这么强硬要求，功效必定是逼死一线（所有的政治正确城市逼死人，不止这个）。

因此，第二步，要公道地提方针。好比大方针是：淘汰人工 *** 量。我们要做的是通过数据优化，让整体趋势下行即可（如下图）

有了前两步铺垫，第三步就可以打数据标签。用户的行为、 *** 处事内容、业务行动，都可以归纳为标签，有了标签，就能把感性的，场景化的，难以量化的行为，部门转化为数据可记录的内容，从而为阐明铺路（如下图）

第四步，就能操作数据标签举办归因了。好比“营业厅没有做好指引，所以新用户在营业厅注册报装后，照旧没有绑定小措施”这种感性的原因就能被简朴归为：新用户+已注册+未安装+未绑定。有了这个标签，可以或许识别哪些用户是因为营业厅没有引导到位而咨询 *** ，从而进一步思考对策。

虽然，实际操纵中标签大概许多，因此有须要梳理好标签之间逻辑，从而清晰的举办分层归因，这就是从找一个原因到梳理归因模子的进程。

三、模子构建

构建模子进程，本质上是梳理逻辑，形成系统化表明的进程。因此可以凭据用户生命周期，举办分类构建。

从履历上来看：投诉类来电，在业务上性质非凡，属于高风险行为。此外来电都能用小措施替代，唯独怒火冲冲的客户，必需用人工来处事，至少让人家消消气，否则一怒之下弄上新闻媒体， *** 率领体面也挂不住，因此在梳理逻辑的时候可以单独分类处理惩罚。