作者简介:姜伟，日本早稻田大学硕士，曾任人力贷款高级数据分析师，现为易趣数据分析专家。主要负责数据操作和用户增长。

“互联网下半年”的概念是由美国集团CEO王星在2021年提出的，这可能意味着中国的互联网人口红利已经吞噬二十多年，互联网公司的发展模式已经从上半年的“速度与流量”转变为“深度与创新”。

如果把2021年作为互联网上半年和下半年的分界线，那么下半年已经是第三年了。许多人还没有理解前半部分的规则，我们像架子一样把鸭子推到后半部分。

上半年可以追溯到1995年，自2021年以来已经过去了21年。如果根据足球比赛，上半场和下半场的时间是一样的，真的是这样吗？

我唯一能确定的是，我们真的没有多少时间了。困难可与国家足球队的出现相媲美。

我们都看到了E2-1融资8.66亿英镑的完整过程，退款的数量也超过了1000万英镑。

我见过很多人一夜之间变红，也见过数百万人一夜之间被“偷走”。

人们都认为互联网是一个烧钱的行业。烧钱不一定成功，但烧钱肯定不成功。

这就是我们上半场的表现，不管是对是错，我们关心的下一步是我们应该做什么，我们应该做什么来生存，而不是被时代淘汰。

结果，越来越多的人突然意识到用户增长的重要性。是的，我们下半年的主题是用户增长。

就我个人而言，我明白任何能用钱做的事情都不是一件事，也不是一种增长。任何人都能做到。然而，如何用更少的钱(不花钱)带来更高质量的数量，那就是用户的增长，那就是学习，那就是下半年的核心游戏。

今天，我们分享一些关于渠道用户增长的经验。详情如下:

1。频道状态

2。型号概述

3。模型算法

4。模型的应用

5。模型的扩展

一、渠道状况

“下半年”频道三大问题:

1.很难获得用户流量

2.投资减少

3.很难留住用户

现在，频道流量问题可以用一句话来描述:预算少，用户要求高，质量差。

更糟糕的是，信道流量十中的欺骗行为非常猖獗，虚拟机刷机量、设备重新激活、设备异常等。很普遍。

在这种困难的环境下，我们如何保证渠道的良好运作，增加用户数量？今天，让我们来谈谈渠道评估模型，它通过多维度来评估渠道流量的质量，并在前沿领域投入资金。

在讨论该模型之前，我将简要介绍几种常见的渠道交付结算方法:

注册会计师:用户激活支付的费用

点击费用点击费用

Cpd: (1)每次下载的费用(2)每天的费用

Cps: costpersale按销售额收费。

Cpt:按时间划分的成本时间费用

CPM:每千显示器每百万次费用

私募股权投资通常用于共同基金行业，而私募股权投资和私募股权投资则广泛用于汽车家居等咨询平台的结算。

共同基金行业相对少量的水相对较少(仅相对较少)。与CPS结算方式相结合的共同基金业务模式需要用户的手机号码、身份证等信息以及实际投资，这使得增加欺骗渠道更加昂贵。

渠道的后续评分也相对简单，新渠道用户的素质是通过转化率、首次投资额(GMV)、产品购买周期、产品交叉购买、再投资率和资本再投资率等指标综合判断的。

咨询平台大多由CPC和CPD结算，因此相对含水量非常大，因为用户不是被迫注册和登录，而是可以以访客身份登录，这导致许多用户的关键信息没有被捕获或没有被完全捕获。

因此，机器刷牙或人类刷牙的现象超出了你的想象。除了保留后、GMV、教资会、有效行为等问题外，还需要多维因素来评价渠道质量。

举个简单的例子，对于一个咨询应用，渠道a的结算方式是CPD，即根据下载费用，会出现以下情况:

(1)它花了很多钱。用户刚刚下载了它，但没有打开应用程序。

(2)它花了很多钱。用户下载并打开了应用程序，但是差别太大，以至于它爆炸了。

(3)它花了很多钱。用户下载并打开应用程序并保存它，但是没有其他有效的行为。

(4)花费大量资金后，用户下载并打开应用程序，保持有效行为正常，但发现虚拟机或设备异常或重复激活(卸载应用程序并重新安装)

(5)用户下载并打开应用程序，有效的行为和机器是可以的，但是要花很多钱。

以上只是几种情况的简单列表，但还有更多实际问题。

什么是好的渠道和什么是坏的渠道不能仅仅因为高保留率、良好的用户行为、低成本或GMV就说是高质量的。如何全面考虑渠道质量，今天我将向大家介绍渠道评价模型。

模型以困难模式下的咨询渠道创新为例解释了。我相信，如果理解了这种渠道评估模型，其他类型的平台应该会很方便。

二，车型概述

让我们先给你看成品，给你一个模型的初步印象，然后详细解释细节。

模型主页显示图

算法页面图

算法页面的放大视图

简而言之，该模型使用算法页面上的不同变量(指标)以标准化的方式对通道进行评分，然后根据每个指标的不同权重汇总总分。每个指标可分为1级、二或更多指标。

在示例模型中:

总频道得分=

数量分数*权重1+行为分数*权重2+业务分数*权重3+成本分数*权重4+质量分数*权重5

在介绍了通用模型之后，让我们深入解释模型算法。

(如果您对该算法不感兴趣，可以跳过第三章，直接查看第四节中的模型应用和模型推广)

三，模型算法

纳入评级库标准:

(1)所有新渠道

(2)因数据异常而无法获得正确信息的渠道将不参与评分。

评分方法:

(1)每个一级指标和/或[/K2/]级指标得分在0-100分之间，不超过分数线

(2)对于能够获得数据的量化指标，采用标准化评分方法；如果数据的幅度差很大，可以先取对数，然后标准化(以减少幅度差造成的影响)

(3)从公司的角度出发，设置正负指标，比如新员工的数量是正指标，成本是负指标，即成本越高，得分越低。

以新增加的分数为例:

其中Qi是某个频道的新用户数，q是库中所有频道的最大新用户数，或者q也可以是默认上限。

以成本为例:

其中Gi是某个频道的成本，最大值(G)是库中所有频道的人均最大成本，或者最大值(G)也可以是预设的上限值。

例如，如果G设置为10，高于10元的用户将得到0分。

最小(克)是库中所有频道的人均最低成本，或者最小(克)也可以是预设的下限。

权重确定方法层次分析法

引入层次分析法(层次分析法)，可以对复杂系统的决策思维进行层次化，并将决策过程中的定性和定量因素结合起来。

通过判断矩阵的建立、排序计算和一致性检验得到的最终结果令人信服，避免了因人的主观因素造成的权重预测与实际情况的矛盾，在多目标规划领域具有广泛的应用价值。

首先，我们建立了五个一级指标:数量得分、行为得分、业务得分、成本得分、质量得分。主要计算步骤如下:

构造判断矩阵

(注:层次分析法软件也可以从互联网上免费下载)

因此，有以下一级指标权重

重量分布图

二&三水平指标筛选(聚类)

1。盲选:从经验中获得的所有现有候选聚类变量都将包含在模型中，并且暂时不会考虑某些变量是否合适。

2。贡献分析:通过方差分析，观察分类是否存在显著差异，并剔除对模型聚类没有贡献的变量。

3。相似矩阵分析:输出相似矩阵并分析相关系数。如果这两个变量的相关系数接近1，则意味着这两个变量可以相互替换，并且一个变量被剔除以达到降维的目的。

4.通过以上三个步骤筛选变量，不仅可以剔除低贡献的变量，还可以整合相关性强的变量，最终输出独立属性的变量。

各种二、三级指标的权重也与一级指标的权重相同。采用层次分析法进行权重分配，最终得到指标骨架图，如下图所示。

模型索引框架

模型索引骨架图

骨骼填充和智能显示

将数据填充到骨架中，然后根据您想要查看的维度显示相应的商业智能。本文按周和月对渠道进行监控，也可以按日粒度进行监控。下一章四解释了一些商业智能演示和应用。

四，型号的应用

使用该模型后，您可以全面评估渠道的优缺点，正如烹饪需要颜色、香气和味道一样，渠道也需要对数量、行为、业务、成本和质量进行全面评估。

模型制作完成后，接下来是应用程序链接。俗话说，所有不能应用于战略的数据分析都是流氓。

以下是一些基本商业智能显示和应用的介绍。事实上，有很多东西可以挖掘得更深，我们将等待读者继续挖掘得更深。

图1:最细粒度通道的总得分

最近几周(几个月)各频道的趋势图、本周得分、上周得分和环比值，同时顶部有每月和每周切换按钮，可以观察不同时间维度的频道。

简单明了地展示渠道的精细粒度，关闭或减少劣质渠道，将预算转移到优质渠道，并最大限度地发挥优势。

付费频道市场展示(二)

通过每周和每月监控所有支付渠道的情况，可以看到支付渠道的总体趋势图。

例如，double 十很难获得客户，成本高，用户停留时间短，GMV减少等。，所有这些都可以从总结中得出结论，并对618、double 十 1、double 十二等节日进行战略性交付。

渠道总分分解图(三)

除了信道的总得分之外，第一级二和第二级三指标也可以分解，以便更好地理解信道的属性特征，并根据不同的信道特征进行精细操作。

添加新卷时要投资什么渠道，因为有些渠道很好，但新卷会遇到瓶颈。该频道的同事经常告诉我钱不能花，这就是原因。

谈到商业转型，最好投资一些渠道，其中一些可以保留，但商业转型的表现一般。

这是渠道的所有属性，知道渠道会事半功倍，它还可以完成关键绩效指标，这不仅仅是一个“稳定”的词。

付费-自然用户对比图(四)

对比付费用户和自然用户的肖像，可以看出自然用户的行为A、行为B、保留和传输系数K因子都高于付费用户，而付费用户的行为C、行为D和业务转型都高于自然用户。

利用用户的成长思维，我们可以继续探索行为甲和行为乙是否会影响用户的保留和传递系数。行为C和行为D是否会影响用户的业务转型。

以推特为例。推特发现新用户在30天内关注了30个朋友，这些用户的保留率将会非常高。新的30天和对30个朋友的关注将成为神奇的数字，也就是说，你的行为ABCD或EFG的行为尚未被发现。找到它将打开用户增长的大门。

五，车型扩展

该模型不仅仅限于渠道评价，还可用于活动评价、用户质量评价、用户评分系统等。可以通过替换相应的指标和分配相应的权重来应用该模型。

用户评级示例

至此，已经介绍了整个模型过程，并且仍然有许多分析方法和策略可以遵循。在这里，我们只是想发表一些意见，所以我们不会在这里重复。

最后，我们将平滑今天的分析过程:

流程鱼骨图

(1)模型建立

(2)包含数据库标准建立

(3)评分标准的建立

(4)重量计算

(5)可变指标筛选和调试

(6)结果显示

(7)分析和制定策略

今天向您介绍的标准化评级模型到此结束。本文介绍的标准化模型通常用于评级模型。此外，回归模型也被广泛使用。今后，我们还将与您详细分享另一种模式在实际业务中的使用。

写在后面:希望本文能帮助广大运营商，也能让用户了解平台的运行模式。同时，欢迎同事和爱好者共同交流学习，提出宝贵意见。

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