無論是線上還是線下投放，在做數據分析的時候，經常會遇到需要對投放的渠道去做分析。
做渠道分析的目標是為了讓有限的資金預算能通過更合理投放方案，獲得更多的收益，提高投放的效率。

我們以電商的渠道投放為例。
目前電商的渠道主要分為這么幾類：應用市場，廠商市場，預裝，聯盟，信息流，SEM，BD，視頻，運營商，媒體等。
更具體的可以細分到：華為，小米，360，阿里，百度，騰訊，今日頭條，微博，抖音，快手等等。
每個渠道都有自己的特性，有些是引流的，有些用戶質量更好，有些容易被刷，只有更好的了解每個渠道的屬性，才能更合理分配手中的預算，帶來更高的收益。

1.渠道的分析首先是需要了解渠道的現狀，渠道的屬性。
簡單的了解渠道的特性，我們可以分兩個大維度來看，流量規模和質量。
我們可以得到以下4個分類：
優質潛力渠道：流量規模大，渠道質量高
低質大渠道：流量規模大，渠道質量低
優質小渠道：流量規模小，渠道質量高
低質小渠道：流量規模小，渠道質量低

很顯然，優質潛力渠道是我們的首選，低質大渠道可用于活動需要引流的時候，優質小渠道可能人群會相對精準可用于日常精細化投放，低質小渠道應該歸入淘汰的系列。

在流量方面，我們可以用DAU來作為評估的指標，有些網站或電商還會有有效UV的概念，即是剔除了某些質量不優秀的UV。例如到站需要停留10秒，或者需要訪問3個頁面，或者需要滑動3屏等，有一些簡單的行為，而不是單純的到站，這樣可以剔除一些渠道的刷量。

在渠道質量方面，我們可以看注冊率，跳出率，購買及轉化等，這還要看網站的運營的階段。
不同階段會有不同的目標。如果是在早期屬于高速發展階段，目標是盡可能的引流到站，讓更多的用戶成為網站會員，那么跳出率和注冊率就非常關鍵；如果已經發展到一定規模，屬于較穩定階段，目標就是用戶的購買轉化或變現；如果是到成熟階段，用戶規模已經是增長緩慢，那么用戶回訪留存就非常重要。

結合運營目標來評估渠道的質量相對合理一些。
如下表例子：(表數據為隨便舉例)

我們可以將渠道的各項指標分為四類，渠道規模：uv，拉新能力：新訪客占比，訪問質量：人均停留時長、人均訪問頁數、跳出率，轉化質量：客戶數、銷售額、轉化率。
假設我們想要知道哪些渠道規模大，訪客訪問質量又好，那么我們可以以這兩類的指標作為基礎數據，給各個渠道進行簡單的打分。
因為不同渠道間uv量級差異太大，我們可以先簡單取對數，縮小數據量級的差異，對于跳出率，我們可以直接x100，轉化成整數，方便我們后期打分處理。
得到如下表：

將數據處理后我們可以簡單的用最大最小歸一化方法：

接著將上面的結果簡單相加，作為渠道各項的得分，這里省去指標權重的步驟，僅做簡單的計算：

假如我們想要知道哪些渠道規模大訪問質量又好，可以對得分進行散點圖繪制，如下圖：

從上圖看出，并沒有那種渠道規模大訪問質量特別好的優質渠道，預裝-三星、廠商市場_華為勉強落在了最優象限里面，訪問質量還有優化的空間。
從上面的數據，我們還可以畫出渠道畫像，如下圖：

從渠道畫像，我們可以清楚的知道渠道的優劣勢在哪里。例如廠商市場_華為，雖然uv規模不錯，但跳出率稍高，人均停留時長也不如預裝_三星渠道，可以從例如調整落地頁的內容或結構來降低跳出率。

以上是我們日常中可以快速的分析，去評估渠道現狀，如果要持續性的監測渠道的質量，最好是可以建立渠道評估模型。

2.渠道評估模型
我們可以沿著上面的思路，將渠道的各項指標抽取出來，可以在其中加入更多的指標，例如arpu，留存率，LTV，獲客成本等等。
通?？梢宰裱旅娴膸讉€步驟：
①確定綜合評價的指標體系：如訪問量，注冊數，客戶數，銷售額，留存率，LVT等
②對數據進行標準化處理：可以使用Z-SCORE歸一化處理，或最大最小值歸一化等方式(對于某些可能數據量級差異較大的指標可先進行取對數處理，縮小渠道間的差異)
③確定各指標的權重，可以是主觀賦權和客觀賦權，例如專家打分法，AHP層次法，主成分因子法等
④對處理后的指標進行匯總計算，得出最終分數
⑤計算綜合排名，得出結論。

以上是我們從站內的數據反饋去評估渠道的質量，如果要真正的對渠道進行優化，還要從渠道的投放鏈路來入手。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析 之 渠道质量分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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