本文內(nèi)容由神策數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)驅(qū)動大會現(xiàn)場演講整理而成。本文主要內(nèi)容如下：

• 坑位運營起源

• 數(shù)據(jù)分析與坑位運營

• 如何進(jìn)行坑位運營

• 實踐案例

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開始分享之前，想了解一下在座各位在工作過程中，是否分析過以下幾個問題的答案：

第一，過去一個月，產(chǎn)品首頁 Banner 位置，給您的產(chǎn)品帶來多少直接收益？

第二，在運營人員投放的位置當(dāng)中，哪一個可運營的位置帶來的收益最高？

第三，推薦商品位置中，哪個順序的位置的收益效果是最好的？

……

如果大家對以上問題的答案都是否定的，那么接下來的內(nèi)容會對大家有較高的價值。我將針對這些問題，與大家分享“坑位運營”的內(nèi)容。

一、坑位運營起源

目前，在網(wǎng)上通過搜索引擎搜索“坑位”發(fā)現(xiàn)，并沒有關(guān)于“坑位”的明確定義，能搜索到的相關(guān)信息大概都來自于淘寶，即搜索結(jié)果下面的內(nèi)容展示區(qū)域或聚劃算等活動的商品展示位置，被稱作“坑位”。但這些在我們其他應(yīng)用的運營中，適應(yīng)范圍較窄，所以，神策數(shù)據(jù)需要給“坑位”一個更廣義的定義——可以承載內(nèi)容信息并且可以運營的位置區(qū)域。舉例來說，常見產(chǎn)品中的很多位置區(qū)域，比如 Banner 位置、搜索位置、品牌推薦位置、商品分類位置甚至推薦位置，這些位置內(nèi)容很多都是可運行和可更改的，我們把這些稱作為坑位。

1.一個用戶典型的購買路徑

對于坑位，我們需要了解其在用戶的購買路徑中會產(chǎn)生哪些影響，當(dāng)一個用戶從落地頁進(jìn)入到首頁，通過 Banner 進(jìn)入到活動頁面，發(fā)現(xiàn)活動頁面并無自己想要的東西，隨即跳出，通過搜索位置尋找想購買的東西，但又發(fā)現(xiàn)搜索結(jié)果也無法滿足需求。過程中雖然他進(jìn)入商品詳情頁，但發(fā)現(xiàn)推薦的相關(guān)產(chǎn)品中并無自己喜歡的商品，遂又返回產(chǎn)品首頁。之后他將想要購買的商品加入到購物車，又因為湊單、滿減等營銷信息返回購買頁面添加更多商品，于是搜索各類評價，最終加入購物車完成結(jié)算，這中間 Banner、活動、搜索、推薦、湊單、滿減等都可以算做坑位。

如果我們將用戶實現(xiàn)購買路徑的過程分成發(fā)現(xiàn)落地頁、發(fā)現(xiàn)商品、了解商品、完成購買決策 4 個階段，我們會發(fā)現(xiàn)坑位大多數(shù)時候都出現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)商品這個階段，至此，我們可以理解坑位多數(shù)時候是輔助用戶發(fā)現(xiàn)商品的。

我喜歡將用戶在產(chǎn)品中價值實現(xiàn)受到的影響因素分成三種：流量質(zhì)量、產(chǎn)品功能、流量引導(dǎo)。

我們可以用現(xiàn)實生活中的商場來比作是你的產(chǎn)品應(yīng)用，那么：

流量質(zhì)量：當(dāng)用戶站在商場門前時，她本身是否有錢、是否有強的購買欲望決定了她踏進(jìn)商場時，購買的可能性高低。

產(chǎn)品功能：就像一個商場中的基礎(chǔ)設(shè)施，能決定在整個商場中購物是否順暢。如一個提供了電梯功能的商城比一個只有樓梯功能的商場體驗就好很多。

流量引導(dǎo)：商場中的地圖和抬頭看過去的指示牌，就像地圖，都在告訴每一個顧客喜愛的商品應(yīng)該去哪個方向購買。

當(dāng)我們了解這些之后，回過頭來看，我們發(fā)現(xiàn)坑位特別像影響用戶中實現(xiàn)價值要素中的流量引導(dǎo)因素，故此，我們先將坑位核心目的定位為“流量引導(dǎo)”。

2.坑位運營的目的

當(dāng)流量進(jìn)入，我們需要引導(dǎo)其完成購買任務(wù)，以實現(xiàn)流量價值最大化，因為在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)的現(xiàn)狀下：

1. 流量價格非常高，只有實現(xiàn)將每一份流量的價值最大化，才能改變燒錢現(xiàn)狀從而獲得盈利。

2. 爭取在每一份流量的總體價值中，占據(jù)更大的比重，是一種新的競爭優(yōu)勢，比如淘寶不能和京東、拼多多等平臺比拼用戶增長，提升流量價值可能是最佳選擇。

二、數(shù)據(jù)分析與坑位運營

從上一節(jié)，我們了解坑位的定義和其必要性，那么在現(xiàn)實的坑位運營中，大家曾遇到什么問題？數(shù)據(jù)分析在解決這些問題的過程中又能起到什么作用呢？我們將回到解決問題的基本思路過程上，會發(fā)現(xiàn)問題大多出現(xiàn)在評估環(huán)節(jié)上，我們可以做出各種 Banner 運營計劃，但很多時候，卻無法對其產(chǎn)生了多少最終收益進(jìn)行評估，也很難針對該位置的針對性改進(jìn)。?

從我了解到的一些客戶里面，曾使用過單因素變量控制的方式對坑位效果進(jìn)行評估，這種方法在一定程度上不失為可選方案。

（1）單因素變量控制并不容易做到完全可控，如果產(chǎn)品處在增長期，產(chǎn)品增長本身就是一個影響因子，很容易忽略此類因素的影響。

（2）評估方式低效，如果 2 天內(nèi)只控制 1 個坑位變動，那么評估 20 個坑位內(nèi)容改變就需要 40 天時間，這樣的效率任何企業(yè)都無法接受。

現(xiàn)在，我們希望用數(shù)據(jù)分析中歸因的方式解決坑位運營中評估的問題。

1.坑位歸因

定義：將產(chǎn)品的最終收益的功勞分配給轉(zhuǎn)化路徑中各個不同的坑位上

目的：效果評估

2.常見的歸因模型

為了實現(xiàn)歸因，我們需要了解一些常用的歸因模型，而歸因模型是指一種或一組規(guī)則，用于確定如何將利益功勞分配給轉(zhuǎn)化路徑中的接觸點。

?

（1）末次觸點歸因

最后一個點擊的接觸點將獲得 100% 的銷售功勞；這是一個最典型的歸因方式，在常見的網(wǎng)頁分析報告及報告工具中幾乎都可以看到這樣的歸因結(jié)果。由于完全不考慮整個過程中消費者到底接觸過多少個觸點，該模型完全忽視了漏斗上層和中層部分的行為對轉(zhuǎn)化的影響。

（2）首次觸點歸因

如果用戶沒有機會了解商品，就永遠(yuǎn)不可能購買商品。與末次觸點歸因相反，指哪些坑位第一次將用戶帶入商品頁面，就將 100% 的功勞歸功于其。該模型會高估單個觸點的影響力。這種情況下，首次觸點歸因模型就會過分強調(diào)驅(qū)動用戶認(rèn)知的、位于轉(zhuǎn)化漏斗最頂端的觸點，但以上兩種方式都相對簡單直接，有時會引起異議。

（3）線性歸因

在線性歸因模型中，轉(zhuǎn)化路徑中的每個接觸點將平分銷售功勞（圖例中每個均獲得 20%）。

線性歸因模型的優(yōu)點是它是一個多觸點歸因模型，因此會將功勞劃分給轉(zhuǎn)化漏斗中各個不同階段的坑位觸點。缺點是它無法正確衡量各種營銷觸點的不同影響。

（4）時間衰減歸因

在時間衰減歸因模型中，最接近銷售或轉(zhuǎn)化時間的接觸點將獲得最多的功勞。該模型基于一個假設(shè)，該假設(shè)認(rèn)為觸點越接近轉(zhuǎn)化，對轉(zhuǎn)化的影響力就越大。這種假設(shè)的問題是它永遠(yuǎn)也不會給位于漏斗頂部的觸點一個公平的分?jǐn)?shù)，因為它總是距離轉(zhuǎn)化最遠(yuǎn)的那個。

（5）位置歸因

將末次觸點歸因和首次觸點歸因折中，首次、末次各取 40%，中間 20% 平均分配給中部。

另外，還有比較復(fù)雜的自定義、算法歸因模型等。

3.渠道歸因 VS 坑位歸因

由于歸因模型的概念起源于渠道效果評估，所以我們需要了解渠道歸因和坑位歸因的一些相同和不同點。一些信息點簡述如圖，其中需要注意幾點：

首先，二者都采用動態(tài)評估。

動態(tài)評估：只要有新的數(shù)據(jù)進(jìn)來，就可以重新做一輪評估。

靜態(tài)評估：如傳統(tǒng)營銷學(xué)的“4P”營銷理論，一次評估需要耗費很長時間，做評估的時間可能數(shù)月，甚至一年。

第二，二者的影響級別不同。

渠道歸因是訪問級別的歸因，坑位歸因是事件級別的歸因，二者的影響級別或者影響程度不同。

第三，二者所需周期不同。

渠道評估的是質(zhì)量，一個用戶從某個渠道來到平臺，需要時間了解商品，一個用戶的質(zhì)量并不能單靠一天的數(shù)據(jù)進(jìn)行評估，渠道評估最好需要積累一周左右的數(shù)據(jù)以增強評估的準(zhǔn)確性。但坑位評估是流量導(dǎo)向，導(dǎo)向效果是立馬顯現(xiàn)的，所以只要有一天時間，就可以對坑位進(jìn)行評估。這是二者在評估方面展現(xiàn)的極大差異。

4.短期偏見

無論是渠道歸因還是坑位歸因，都容易出現(xiàn)短期偏見，即追求短期利益，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的同時考慮產(chǎn)品價值定位、戰(zhàn)略發(fā)展等因素，才能圍繞長期目標(biāo)進(jìn)行發(fā)展。比如在一款內(nèi)容產(chǎn)品中鑲嵌一些游戲元素，可以讓用戶停留更久、數(shù)據(jù)表現(xiàn)更好。但從長期來看，這種行為破壞了整個產(chǎn)品的價值定位，因為內(nèi)容產(chǎn)品原本提供的是內(nèi)容并不是游戲，產(chǎn)品也不并是為了追求用戶停留時長而是為了實現(xiàn)價值。這是兩者都存在的短期偏見。

5.坑位運營工具

神策分析是國內(nèi)第一款提供坑位歸因分析功能的產(chǎn)品，下圖為坑位歸因的分析界面，可以看到轉(zhuǎn)化事件、歸因事件、歸因模式，當(dāng)選擇完所有的條件，點擊查詢即可得到各個不同坑位的效果。

?三、如何進(jìn)行坑位運營

坑位由兩個要素構(gòu)成，一個是坑位位置本身，另一個是坑位里面的內(nèi)容，我們能優(yōu)化的事情與之對應(yīng)，一是優(yōu)化位置本身，一是優(yōu)化里面的內(nèi)容。

如果把產(chǎn)品里面的坑位看作現(xiàn)實空間里的土地，坑位里面承載的內(nèi)容就是土地上面種植的莊稼。那么可以將坑位運營的問題轉(zhuǎn)化為以下問題：

坑位投放何種內(nèi)容——同一片土地上，種植哪一種莊稼收成高？

• 內(nèi)容投放到哪個坑位——某一種莊稼種植在哪片土地上，比別的土地要好？

• 坑位的內(nèi)容輪換——何時在土地上進(jìn)行下一季莊稼的種植？

• 位置優(yōu)化——土地上收成不好，是否可以改版土地形式？

• 流量導(dǎo)向——土地上收成好，是否可以將土地面積做大？

• 人群特征——不同土地之間的收成有什么不同的特點？

關(guān)于如何從數(shù)據(jù)中洞察問題這一點，許多客戶都特別希望直接從數(shù)據(jù)里面找到洞察信息。如此，很容易陷入誤區(qū)，因為很多時候僅僅只靠定量數(shù)據(jù)，并不能提供真實的洞察。比如有研究表明現(xiàn)代人癌癥發(fā)病率是 2000 年以前人類癌癥發(fā)病率的 100 倍以上，拿到數(shù)據(jù)之后會想什么？很多人第一反應(yīng)是環(huán)境變差以及食品安全等類型的解答。但如果了解癌癥的話，會發(fā)現(xiàn)癌癥最大的原因是隨著年齡的增長，癌癥發(fā)生的概率會越來越高，現(xiàn)代人的壽命可以延伸到七八十歲，而古代人只有 7.7% 的人能活過 60 歲，所以現(xiàn)代人就比 2000 年前更有可能觸發(fā)癌癥。理解到業(yè)務(wù)上也是一樣，只有在更懂了業(yè)務(wù)之后，才可能獲得更多真實有效的信息；而在真實的數(shù)據(jù)分析場景中，定性數(shù)據(jù)所提供的信息也是不可或缺的一部分。

把活動投放到坑位里面，可以根據(jù)數(shù)據(jù)采集評估結(jié)果，我們需要使用何種指標(biāo)去評估坑位運營的效果呢？這里，我們需要提及坑位運營需要重視的就是坑位產(chǎn)出=單位流量成交金額。假設(shè)我作為產(chǎn)品方，分配給運營人員一個流量，平均一個流量帶來多少錢，這就是坑位產(chǎn)出。具體公式如下圖：

現(xiàn)實總是和理想有一定的距離，比如我們拿到準(zhǔn)確的曝光點擊率的成本是很高的，很多公司都不能實現(xiàn)好這個指標(biāo)的計算，所以可以利用上述公式中的一些額外指標(biāo)，同時要考慮偏差、綜合指標(biāo)等。?

四、實踐案例

以下是我和一個客戶一起合作的關(guān)于坑位運營的例子，我們一起從數(shù)據(jù)采集準(zhǔn)備開始，到利用歸因模型進(jìn)行歸因發(fā)現(xiàn)優(yōu)化點，并在優(yōu)化之后對具體效果進(jìn)行了評估。

1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

在和客戶做數(shù)據(jù)采集的時候，多數(shù)埋點人員不愿意將來源信息的參數(shù)不斷向后續(xù)動作傳遞，比如將數(shù)據(jù)源從 Banner 位置帶到商品詳情頁，再繼續(xù)帶到購物車，之后要把來源信息一直存在購物車?yán)锩?#xff0c;最后再帶到結(jié)算訂單，這種方式比較麻煩，同時也很難避免遺漏和丟失，整體比較難做好。

所以，神策數(shù)據(jù)推出另外一種解決方案，即為所有坑位運營營銷事件單獨埋點，只要觸發(fā)就立刻記錄，購買商品做歸因的時候在時間軸上往前追溯，追溯到詳情頁或者加入購物車的前一個坑位，再通過計算方式來實現(xiàn)坑位歸因。相當(dāng)于把以前埋點的方式實現(xiàn)的信息采集通過計算的方式進(jìn)行了解析。雖然增加了神策分析平臺的計算成本，但極大地減輕了工程師做埋點的成本，這是工具所帶來的便利。

2.坑位歸因

根據(jù)坑位歸因的結(jié)果，我們進(jìn)行了進(jìn)一步的分析，發(fā)現(xiàn)有的頁面流量大，但轉(zhuǎn)化效率低，有的頁面轉(zhuǎn)化效率高，但流量較小。同時，一些坑位也具有類似的情況。我們也很好奇，一個用戶在一個商品購買中，需要經(jīng)歷幾個坑位，從圖中可以看出，54% 的用戶只從某一個坑位到商品里面后，就已經(jīng)作出購買決策；30% 只經(jīng)歷 2 個坑位，經(jīng)歷過 2 個坑位當(dāng)中的，又有 60% 實際上經(jīng)歷的是同一個坑位。整理來說使用單觸點末次歸因的方式，能將 72% 左右的收益效果進(jìn)行準(zhǔn)確歸因，所以，我個人更偏愛末次歸因模型，因為它簡單實用且計算量較小。關(guān)于推薦位位置，我們總?cè)菀滓詾榕旁诘谝晃坏奈恢靡欢ㄊ亲詈玫?#xff0c;但實際該客戶的數(shù)據(jù)上看，第二、三位貢獻(xiàn)的最終收益反而是更多的，這是一個讓人很意外的信息。

另外可以與大家分享一個細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，在該客戶的產(chǎn)品中，大概達(dá)到 100 個位置之后的轉(zhuǎn)化效果就會出現(xiàn)銳減的情況，可能用戶下拉刷新的位置在這個數(shù)量級上。大家可以結(jié)合此數(shù)據(jù)并考慮自己的產(chǎn)品在實際中的情況。

3.有效信息提取

根據(jù)坑位歸因的結(jié)果，整理了很多推進(jìn)產(chǎn)品改進(jìn)的有效信息，在此，列出幾點示例：

（1）收入的主要來源是商品詳情頁的推薦，但該位置推薦的次數(shù)轉(zhuǎn)化率低，若能提供更好的推薦，或更有效利用推薦位，將極大提高用戶的購物效率。

（2）CrossBar 吸引大量用戶，但實際坑位轉(zhuǎn)化率較低，大量用戶在此做了很多無效點擊，分散用戶的注意力。

（3）搜索作為目的性最強的一種商品搜索手段，成單轉(zhuǎn)化率低于預(yù)期，有較大的優(yōu)化空間。

（4）購物車位置的推薦、促銷活動、包郵加車等轉(zhuǎn)化效率最高，適合多做與購物車中商品打包的活動。

（5）208、555 品類排序效果好，收入高，919 品類轉(zhuǎn)化高，但曝光量相對不足。

4.優(yōu)化坑位

由于 CrossBar 和分類功能有重疊，且表現(xiàn)效果不好，易分散用戶注意力，所以產(chǎn)品決定去掉 CrossBar，頁面簡潔了很多，流出更多的設(shè)計空間給其它坑位，同時也讓用戶更多的注意力使用在更好的分類功能上，以期提高分類轉(zhuǎn)化效果。同時，去掉效果并不好的“我的頁面商品推薦”，產(chǎn)品本身靠的是人工推薦而非自動推薦，拿掉一些推薦位之后，不僅減少了用戶注意力的分散，同時也一定程度上降低了運營成本。

5.優(yōu)化內(nèi)容

要求運營人員每周整理一些經(jīng)驗優(yōu)化的規(guī)則，每周做實驗優(yōu)化推薦效果，這是在沒有自動化推薦下做的事情。

6.優(yōu)化效果

大部分坑位在調(diào)整了之后都取得了上升的效果，只有少數(shù)出現(xiàn)了效果下降的情況，但整體而言，效果仍然是上漲，相對于坑位運營修改前兩周的情況，整體收益提升了? 37.6%。?

以上就是我的分享內(nèi)容，謝謝大家！

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的神策数据薛创宇：数据分析与场景实践之“坑位运营”的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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