本文詳細(xì)闡述了歸因分析思維模型，探討了如何識別和解釋事件背后的原因，引導(dǎo)讀者在面對復(fù)雜問題時(shí)進(jìn)行深入分析，希望對你提高問題分析能力有所幫助。

影響世界變化的因素正在變得越來越復(fù)雜，很多問題不能簡單地進(jìn)行歸因。

比如，小明在某網(wǎng)上商城的首頁看到一款商品，點(diǎn)進(jìn)去查看商品的詳情，然后又去看了其他用戶的評價(jià)，最終選擇下單購買。

請問：哪個(gè)因素對最終成交的影響最大？

下面介紹 100 種分析思維模型的第 79 種：歸因分析，它能幫助我們做出更加正確的判斷和決策。

一、為什么學(xué)習(xí)歸因分析？

通過學(xué)習(xí)歸因分析，我們可以更好地厘清事物之間的因果關(guān)系，避免基于片面或主觀的判斷，導(dǎo)致做出錯(cuò)誤的決定。

當(dāng)我們面對復(fù)雜問題的時(shí)候，可能會受到多種因素的影響，此時(shí)就需要運(yùn)用歸因分析的方法，準(zhǔn)確地找到問題的根源。當(dāng)我們深入分析各種因素之后，識別出哪些因素是需要改進(jìn)或調(diào)整的，進(jìn)而有針對性地優(yōu)化工作流程，就能避免陷入低效忙碌和迷茫的狀態(tài)，減少盲目決策的風(fēng)險(xiǎn)。

二、什么是歸因分析？

歸因分析是指在一件事情發(fā)生之后，分析哪些因素導(dǎo)致它的發(fā)生，并確定各種因素對最終結(jié)果的貢獻(xiàn)程度，以便做出相應(yīng)的優(yōu)化和改進(jìn)。

常見的歸因分析模型有 5 種：末次交互模型、首次交互模型、平均分配模型、時(shí)間衰減模型、自定義模型。

下面以分析小明在網(wǎng)上購買商品的原因?yàn)槔?，簡要介紹每種模型的含義和適用場景。

① 末次交互模型

把成交完全歸功于最后一次交互，強(qiáng)調(diào)最后因素的促進(jìn)作用，即認(rèn)為「評價(jià)」的貢獻(xiàn)為 100%，其他因素的貢獻(xiàn)為 0%。

適用場景：周期比較短的廣告投放，轉(zhuǎn)化的路徑一般比較少。

② 首次交互模型

把成交完全歸功于第一次交互，強(qiáng)調(diào)驅(qū)動(dòng)用戶認(rèn)知的首因效應(yīng)，即認(rèn)為首頁的貢獻(xiàn)為 100%，其他因素的貢獻(xiàn)為 0%。

適用場景：開拓市場時(shí)期的營銷活動(dòng)，盡可能把更多的新用戶拉進(jìn)來。

③ 平均分配模型

把成交的貢獻(xiàn)平均分配到各種因素中，大家一視同仁，即認(rèn)為所有因素的貢獻(xiàn)相同。

適用場景：維持品牌認(rèn)知度的階段，在整個(gè)周期內(nèi)與客戶保持比較好的關(guān)系。

④ 時(shí)間衰減模型

認(rèn)為貢獻(xiàn)程度會隨著時(shí)間而衰減，越接近成交的因素，貢獻(xiàn)度越大。比如：首頁貢獻(xiàn) 20%，詳情貢獻(xiàn) 30%，評價(jià)貢獻(xiàn) 50%。

適用場景：一些短期的促銷活動(dòng)，引導(dǎo)用戶盡快完成轉(zhuǎn)化。

⑤ 自定義模型

根據(jù)實(shí)際情況，給每個(gè)因素賦予相應(yīng)的權(quán)重。比如：首頁貢獻(xiàn) 40%，詳情貢獻(xiàn) 20%，評價(jià)貢獻(xiàn) 40%。

適用場景：根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行測試，調(diào)整和優(yōu)化不同因素的權(quán)重。

每種模型都有自己的優(yōu)勢和不足，需要根據(jù)其適用的場景，加以選擇和應(yīng)用。

正如統(tǒng)計(jì)學(xué)大師喬治·博克斯所說：“所有模型都是錯(cuò)的，但其中一些是有用的”。

在選擇具體模型的時(shí)候，我們要在充分理解業(yè)的基礎(chǔ)上，考慮算法和時(shí)間等因素，選擇合適的模型，實(shí)現(xiàn)用數(shù)據(jù)為業(yè)務(wù)賦能。

三、怎么運(yùn)用歸因分析？

在日常工作、生活和學(xué)習(xí)中，我們通常都喜歡給發(fā)生的事件找原因。

比如，這個(gè)人工資高，是因?yàn)樗芰?qiáng)；那個(gè)人生活好，是因?yàn)樗绣X；某學(xué)生成績好，是因?yàn)樗Α?，這種簡單歸因的方式，不能幫助我們找到真相，也不能促進(jìn)我們成長。

運(yùn)用心理學(xué)的刺激反應(yīng)模型：在刺激與反應(yīng)之間，存在一段距離，成長和幸福的關(guān)鍵就在于此。也就是說，面對同一件事情，不同的人有不同的思維習(xí)慣，可能會選擇不同的歸因方式，最終導(dǎo)致的結(jié)果也會不一樣。

比如，有人把摔跤全部歸因于地面（或外界的環(huán)境因素），也有人把摔跤全部歸因于自己走路不小心。

前者傾向于運(yùn)用首次互動(dòng)模型，而后者是傾向于運(yùn)用末次互動(dòng)模型。

其實(shí)，我們可以運(yùn)用自定義模型，根據(jù)當(dāng)時(shí)的實(shí)際情況，適當(dāng)增加一些彈性，找到外部因素和內(nèi)部因素的某種平衡，提升自己的掌控感。

一種比較科學(xué)的做法，是運(yùn)用 A/B測試模型，在大膽假設(shè)的基礎(chǔ)上，小心進(jìn)行求證，找到影響結(jié)果的真實(shí)原因，避免陷入歸因謬誤。有一個(gè)關(guān)于電梯的故事：在一個(gè)快速上升的電梯中，一個(gè)人站著，一個(gè)人蹲著，還有一個(gè)人跳著，最后升到了最高層。有人問：你們是怎么上來的？

第一個(gè)人說：我是站著上來的；第二個(gè)人說：我蹲著就上來了；第三個(gè)人說：我是跳上來的。

他們每個(gè)人都覺得，是自己的行為導(dǎo)致電梯上升，但其實(shí)都與事實(shí)相差甚遠(yuǎn)。

這個(gè)電梯的故事雖然看起來有點(diǎn)可笑，但是在現(xiàn)實(shí)世界中，由于影響結(jié)果的因素錯(cuò)綜復(fù)雜，很多人是真的搞不清楚原因究竟是什么。

比如，一家公司為什么能成功？到底是因?yàn)樽鰧α耸裁?？還是因?yàn)閯偤庙槕?yīng)了趨勢？或者是兼而有之？

歸因分析常見的錯(cuò)誤有 3 種：簡單歸因、過度解讀和因果倒置。

舉一個(gè)工作中的例子，假設(shè)有人開會遲到了，此時(shí)可能存在 3 種錯(cuò)誤的歸因方式：

1. 簡單歸因 ：認(rèn)為此人缺乏紀(jì)律性。
2. 過度解讀 ：認(rèn)為此人是故意遲到。
3. 因果倒置 ：認(rèn)為會議安排不合理。

實(shí)際上，此人開會遲到，可能是因?yàn)樗龅绞裁赐话l(fā)情況，不要簡單歸因，也不要過度解讀，更不要因果倒置。

再舉一個(gè)彩票中獎(jiǎng)的例子，假設(shè)有個(gè)人中了 500 萬的彩票，然后總結(jié)中獎(jiǎng)的原因，套用各種分析模型，甚至利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，從購買彩票時(shí)的手勢、方位、人流量、歷史號碼等維度進(jìn)行分析拆解，看起來頭頭是道，但其實(shí)是偽科學(xué)。

四、最后的話

在運(yùn)用歸因分析的過程中，需要特別注意：相關(guān)不等于因果。

正確地運(yùn)用歸因分析，應(yīng)該綜合考慮多種可能的因素，并基于客觀的證據(jù)，運(yùn)用邏輯思維進(jìn)行分析推理，最終做出正確的判斷和決策。

夏普利值模型也屬于一種歸因分析模型，最后用一個(gè)簡化版的故事，來幫助你加深對模型的理解。

兩個(gè)同學(xué)在一起吃餅干，A 同學(xué)帶了 5 塊餅干，B 同學(xué)帶了 3 塊餅干，他們邀請 C 同學(xué)一起吃，3 個(gè)人平分了 8 塊餅干。

三人吃完餅干之后，C 同學(xué)拿出 8 塊錢，給 A 和 B 作為酬謝，結(jié)果 A 和 B 因此產(chǎn)生爭論。

A 同學(xué)說：我?guī)Я?5 塊餅干，所以我應(yīng)該拿 5 塊錢。

B 同學(xué)說：餅干都是一起吃的，所以我們應(yīng)該平分，各拿 4 塊錢。

你認(rèn)為誰說的對呢？

按照夏普利值模型，公平合理的分配方法是：A 得 7 塊錢，B 得 1 塊錢。

為什么呢？

因?yàn)槊總€(gè)人各吃了 8/3 塊餅干，而 A 帶了 5 塊餅干，所以 C 其實(shí)吃了 A 帶的 5 – 8/3 = 7/3 塊餅干，吃了 B 帶的 3 – 8/3 = 1/3 塊餅干。

因此，從 A 和 B 給 C 的貢獻(xiàn)來看，A 應(yīng)該拿 7 塊錢，B 應(yīng)該拿 1 塊錢。

你看，這樣一個(gè)簡單故事的背后，其實(shí)也蘊(yùn)含著歸因分析的思想。

如果你不懂得正確運(yùn)用歸因分析，可能就會像上面故事中的兩位同學(xué)那樣，自己吃了虧都不知道。