一、 核心矛盾：为什么Last Click会骗人？
对于客单价2000+的高端护肤品，用户决策从来不是“见光死”的冲动消费，而是长周期的“信任消费”。 目前的Last Click（末次点击）模型，把功劳全算给了临门一脚的天猫搜索，就像把进球功劳全给前锋，却忽略了中场传球（小红书种草）和后卫防守（抖音信任建设）。如果据此砍掉预算，是在自断水源，三个月后天猫搜索量必崩。
二、 理论破局：用高级模型重新分蛋糕
为了还原“助攻”价值，我们引入两个工具：
马尔可夫链（Markov Chain）：看“移除效应”。
逻辑： 模拟如果把“小红书”这个节点从用户路径中拿掉，最终转化率会掉多少？
结论： 掉得越多，说明该渠道越不可或缺。它证明了上游渠道是转化的“催化剂”。
夏普里值（Shapley Value）：看“协同贡献”。
逻辑： 把各渠道看作合伙人，计算在所有可能的组合下，某个渠道加入后带来的平均增量价值。
结论： 它能公平地把“1+1>2”的溢出价值分给小红书和抖音，量化它们的“团队贡献”。
三、 现实落地：数据断层怎么救？
理论虽好，但国内App之间数据不互通（Walled Gardens），全链路追踪难于登天。作为有经验的分析师，我们要用“业务手段”补位：
小样本回溯： 既然做不了全量，就在包裹卡/客服环节做有奖调研，“你在哪第一次看到我们？”，用小样本比例校正大盘模型。
宏观相关性（MMM简化版）： 拉长时间轴，看小红书投放金额波动与天猫自然搜索量的相关系数，验证因果性。
地理位置测试（Geo-lift）： 最稳妥的方案。选两个城市做A/B测试，一个停投小红书，一个照旧，对比天猫销量的变化，用真实跌幅说话。
四、 最终建议
别急着动刀。先用测试数据证明：小红书和抖音承担了40%-60%的助攻价值。盲目砍预算，只会导致后期获客成本（CAC）飙升。用数据讲清楚“存量消耗”的风险，才是分析师的价值所在。
#数据分析实战 #知识库 #数据集 #归因分析 #MTA #多触点归因 #马尔可夫链 #美妆行业 #全域营销 #决策路径
对于客单价2000+的高端护肤品，用户决策从来不是“见光死”的冲动消费，而是长周期的“信任消费”。 目前的Last Click（末次点击）模型，把功劳全算给了临门一脚的天猫搜索，就像把进球功劳全给前锋，却忽略了中场传球（小红书种草）和后卫防守（抖音信任建设）。如果据此砍掉预算，是在自断水源，三个月后天猫搜索量必崩。
二、 理论破局：用高级模型重新分蛋糕
为了还原“助攻”价值，我们引入两个工具：
马尔可夫链（Markov Chain）：看“移除效应”。
逻辑： 模拟如果把“小红书”这个节点从用户路径中拿掉，最终转化率会掉多少？
结论： 掉得越多，说明该渠道越不可或缺。它证明了上游渠道是转化的“催化剂”。
夏普里值（Shapley Value）：看“协同贡献”。
逻辑： 把各渠道看作合伙人，计算在所有可能的组合下，某个渠道加入后带来的平均增量价值。
结论： 它能公平地把“1+1>2”的溢出价值分给小红书和抖音，量化它们的“团队贡献”。
三、 现实落地：数据断层怎么救？
理论虽好，但国内App之间数据不互通（Walled Gardens），全链路追踪难于登天。作为有经验的分析师，我们要用“业务手段”补位：
小样本回溯： 既然做不了全量，就在包裹卡/客服环节做有奖调研，“你在哪第一次看到我们？”，用小样本比例校正大盘模型。
宏观相关性（MMM简化版）： 拉长时间轴，看小红书投放金额波动与天猫自然搜索量的相关系数，验证因果性。
地理位置测试（Geo-lift）： 最稳妥的方案。选两个城市做A/B测试，一个停投小红书，一个照旧，对比天猫销量的变化，用真实跌幅说话。
四、 最终建议
别急着动刀。先用测试数据证明：小红书和抖音承担了40%-60%的助攻价值。盲目砍预算，只会导致后期获客成本（CAC）飙升。用数据讲清楚“存量消耗”的风险，才是分析师的价值所在。
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