本文為大家分享了“坑位運(yùn)營”的詳細(xì)內(nèi)容，其中包含了坑位運(yùn)營的起源、數(shù)據(jù)分析、如何運(yùn)營、實(shí)踐案例等。

本文內(nèi)容由神策數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)演講整理而成。

主要內(nèi)容如下：

• 坑位運(yùn)營起源；
• 數(shù)據(jù)分析與坑位運(yùn)營；
• 如何進(jìn)行坑位運(yùn)營；
• 實(shí)踐案例。

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(gè)問題的答案：

• 第一，過去一個(gè)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(yùn)營人員投放的位置當(dāng)中，哪一個(gè)可運(yùn)營的位置帶來的收益最高？
• 第三，推薦商品位置中，哪個(gè)順序的位置的收益效果是最好的？
• ……

如果大家對(duì)以上問題的答案都是否定的，那么接下來的內(nèi)容會(huì)對(duì)大家有較高的價(jià)值。我將針對(duì)這些問題，與大家分享“坑位運(yùn)營”的內(nèi)容。

一、坑位運(yùn)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(dòng)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(yùn)營中，適應(yīng)范圍較窄，所以，神策數(shù)據(jù)需要給“坑位”一個(gè)更廣義的定義——可以承載內(nèi)容信息并且可以運(yùn)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(yùn)行和可更改的，我們把這些稱作為坑位。

1. 一個(gè)用戶典型的購買路徑

對(duì)于坑位，我們需要了解其在用戶的購買路徑中會(huì)產(chǎn)生哪些影響，當(dāng)一個(gè)用戶從落地頁進(jìn)入到首頁，通過 Banner 進(jìn)入到活動(dòng)頁面，發(fā)現(xiàn)活動(dòng)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?yàn)闇悊?、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(píng)價(jià)，最終加入購物車完成結(jié)算，這中間 Banner、活動(dòng)、搜索、推薦、湊單、滿減等都可以算做坑位。

如果我們將用戶實(shí)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(gè)階段，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)坑位大多數(shù)時(shí)候都出現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)商品這個(gè)階段，至此，我們可以理解坑位多數(shù)時(shí)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(jià)值實(shí)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(shí)生活中的商場(chǎng)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(chǎng)門前時(shí)，她本身是否有錢、是否有強(qiáng)的購買欲望決定了她踏進(jìn)商場(chǎng)時(shí)，購買的可能性高低。
• 產(chǎn)品功能：就像一個(gè)商場(chǎng)中的基礎(chǔ)設(shè)施，能決定在整個(gè)商場(chǎng)中購物是否順暢。如一個(gè)提供了電梯功能的商城比一個(gè)只有樓梯功能的商場(chǎng)體驗(yàn)就好很多。
• 流量引導(dǎo)：商場(chǎng)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(gè)顧客喜愛的商品應(yīng)該去哪個(gè)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(shí)現(xiàn)價(jià)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(yùn)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(shí)現(xiàn)流量?jī)r(jià)值最大化，因?yàn)樵诋?dāng)前互聯(lián)網(wǎng)的現(xiàn)狀下：

1. 流量?jī)r(jià)格非常高，只有實(shí)現(xiàn)將每一份流量的價(jià)值最大化，才能改變燒錢現(xiàn)狀從而獲得盈利。
2. 爭(zhēng)取在每一份流量的總體價(jià)值中，占據(jù)更大的比重，是一種新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，比如淘寶不能和京東、拼多多等平臺(tái)比拼用戶增長，提升流量?jī)r(jià)值可能是最佳選擇。

二、數(shù)據(jù)分析與坑位運(yùn)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(shí)的坑位運(yùn)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(huì)發(fā)現(xiàn)問題大多出現(xiàn)在評(píng)估環(huán)節(jié)上，我們可以做出各種 Banner 運(yùn)營計(jì)劃，但很多時(shí)候，卻無法對(duì)其產(chǎn)生了多少最終收益進(jìn)行評(píng)估，也很難針對(duì)該位置的針對(duì)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(duì)坑位效果進(jìn)行評(píng)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(gè)影響因子，很容易忽略此類因素的影響。

（2）評(píng)估方式低效，如果 2 天內(nèi)只控制 1 個(gè)坑位變動(dòng)，那么評(píng)估 20 個(gè)坑位內(nèi)容改變就需要 40 天時(shí)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(yùn)營中評(píng)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(gè)不同的坑位上；

目的：效果評(píng)估。

2. 常見的歸因模型

為了實(shí)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(diǎn)。

（1）末次觸點(diǎn)歸因

最后一個(gè)點(diǎn)擊的接觸點(diǎn)將獲得 100% 的銷售功勞；這是一個(gè)最典型的歸因方式，在常見的網(wǎng)頁分析報(bào)告及報(bào)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(gè)過程中消費(fèi)者到底接觸過多少個(gè)觸點(diǎn)，該模型完全忽視了漏斗上層和中層部分的行為對(duì)轉(zhuǎn)化的影響。

（2）首次觸點(diǎn)歸因

如果用戶沒有機(jī)會(huì)了解商品，就永遠(yuǎn)不可能購買商品。與末次觸點(diǎn)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(huì)高估單個(gè)觸點(diǎn)的影響力。這種情況下，首次觸點(diǎn)歸因模型就會(huì)過分強(qiáng)調(diào)驅(qū)動(dòng)用戶認(rèn)知的、位于轉(zhuǎn)化漏斗最頂端的觸點(diǎn)，但以上兩種方式都相對(duì)簡(jiǎn)單直接，有時(shí)會(huì)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(gè)接觸點(diǎn)將平分銷售功勞（圖例中每個(gè)均獲得 20%）。

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

（4）時(shí)間衰減歸因

在時(shí)間衰減歸因模型中，最接近銷售或轉(zhuǎn)化時(shí)間的接觸點(diǎn)將獲得最多的功勞。該模型基于一個(gè)假設(shè)，該假設(shè)認(rèn)為觸點(diǎn)越接近轉(zhuǎn)化，對(duì)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(huì)給位于漏斗頂部的觸點(diǎn)一個(gè)公平的分?jǐn)?shù)，因?yàn)樗偸蔷嚯x轉(zhuǎn)化最遠(yuǎn)的那個(gè)。

（5）位置歸因

將末次觸點(diǎn)歸因和首次觸點(diǎn)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(píng)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(diǎn)。一些信息點(diǎn)簡(jiǎn)述如圖，其中需要注意幾點(diǎn)：

首先，二者都采用動(dòng)態(tài)評(píng)估。

• 動(dòng)態(tài)評(píng)估：只要有新的數(shù)據(jù)進(jìn)來，就可以重新做一輪評(píng)估。
• 靜態(tài)評(píng)估：如傳統(tǒng)營銷學(xué)的“4P”營銷理論，一次評(píng)估需要耗費(fèi)很長時(shí)間，做評(píng)估的時(shí)間可能數(shù)月，甚至一年。

第二，二者的影響級(jí)別不同。

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

第三，二者所需周期不同。

渠道評(píng)估的是質(zhì)量，一個(gè)用戶從某個(gè)渠道來到平臺(tái)，需要時(shí)間了解商品，一個(gè)用戶的質(zhì)量并不能單靠一天的數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，渠道評(píng)估最好需要積累一周左右的數(shù)據(jù)以增強(qiáng)評(píng)估的準(zhǔn)確性。但坑位評(píng)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(shí)間，就可以對(duì)坑位進(jìn)行評(píng)估。這是二者在評(píng)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(shí)考慮產(chǎn)品價(jià)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(gè)產(chǎn)品的價(jià)值定位，因?yàn)閮?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(shí)長而是為了實(shí)現(xiàn)價(jià)值。這是兩者都存在的短期偏見。

5. 坑位運(yùn)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(diǎn)擊查詢即可得到各個(gè)不同坑位的效果。

三、如何進(jìn)行坑位運(yùn)營

坑位由兩個(gè)要素構(gòu)成，一個(gè)是坑位位置本身，另一個(gè)是坑位里面的內(nèi)容，我們能優(yōu)化的事情與之對(duì)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(shí)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(yùn)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(gè)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(shí)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(diǎn)？

關(guān)于如何從數(shù)據(jù)中洞察問題這一點(diǎn)，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?yàn)楹芏鄷r(shí)候僅僅只靠定量數(shù)據(jù)，并不能提供真實(shí)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(huì)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(huì)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(huì)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(shí)有效的信息；而在真實(shí)的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)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(dòng)投放到坑位里面，可以根據(jù)數(shù)據(jù)采集評(píng)估結(jié)果，我們需要使用何種指標(biāo)去評(píng)估坑位運(yùn)營的效果呢？這里，我們需要提及坑位運(yùn)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(yùn)營人員一個(gè)流量，平均一個(gè)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(shí)總是和理想有一定的距離，比如我們拿到準(zhǔn)確的曝光點(diǎn)擊率的成本是很高的，很多公司都不能實(shí)現(xiàn)好這個(gè)指標(biāo)的計(jì)算，所以可以利用上述公式中的一些額外指標(biāo)，同時(shí)要考慮偏差、綜合指標(biāo)等。

四、實(shí)踐案例

以下是我和一個(gè)客戶一起合作的關(guān)于坑位運(yùn)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(diǎn)，并在優(yōu)化之后對(duì)具體效果進(jìn)行了評(píng)估。

1. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

在和客戶做數(shù)據(jù)采集的時(shí)候，多數(shù)埋點(diǎn)人員不愿意將來源信息的參數(shù)不斷向后續(xù)動(dòng)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?，最后再帶到結(jié)算訂單，這種方式比較麻煩，同時(shí)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(yùn)營營銷事件單獨(dú)埋點(diǎn)，只要觸發(fā)就立刻記錄，購買商品做歸因的時(shí)候在時(shí)間軸上往前追溯，追溯到詳情頁或者加入購物車的前一個(gè)坑位，再通過計(jì)算方式來實(shí)現(xiàn)坑位歸因。

相當(dāng)于把以前埋點(diǎn)的方式實(shí)現(xiàn)的信息采集通過計(jì)算的方式進(jìn)行了解析。雖然增加了神策分析平臺(tái)的計(jì)算成本，但極大地減輕了工程師做埋點(diǎn)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(shí)，一些坑位也具有類似的情況。

我們也很好奇，一個(gè)用戶在一個(gè)商品購買中，需要經(jīng)歷幾個(gè)坑位，從圖中可以看出，54% 的用戶只從某一個(gè)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(gè)坑位，經(jīng)歷過 2 個(gè)坑位當(dāng)中的，又有 60% 實(shí)際上經(jīng)歷的是同一個(gè)坑位。

整理來說使用單觸點(diǎn)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(gè)人更偏愛末次歸因模型，因?yàn)樗?jiǎn)單實(shí)用且計(jì)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?，但?shí)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(gè)讓人很意外的信息。

另外可以與大家分享一個(gè)細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，在該客戶的產(chǎn)品中，大概達(dá)到 100 個(gè)位置之后的轉(zhuǎn)化效果就會(huì)出現(xiàn)銳減的情況，可能用戶下拉刷新的位置在這個(gè)數(shù)量級(jí)上。大家可以結(jié)合此數(shù)據(jù)并考慮自己的產(chǎn)品在實(shí)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(diǎn)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(shí)際坑位轉(zhuǎn)化率較低，大量用戶在此做了很多無效點(diǎn)擊，分散用戶的注意力。

（3）搜索作為目的性最強(qiáng)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(dòng)、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(dòng)。

（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(duì)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(jiǎn)潔了很多，流出更多的設(shè)計(jì)空間給其它坑位，同時(shí)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(shí)，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(dòng)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(shí)也一定程度上降低了運(yùn)營成本。

5. 優(yōu)化內(nèi)容

要求運(yùn)營人員每周整理一些經(jīng)驗(yàn)優(yōu)化的規(guī)則，每周做實(shí)驗(yàn)優(yōu)化推薦效果，這是在沒有自動(dòng)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(duì)于坑位運(yùn)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！

最后，告訴大家一個(gè)好消息：

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本文由 @神策數(shù)據(jù) 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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