归因分析的初始数据

归因分析的初始数据通常来源于用户在多个触点（如广告、社交媒体、电子邮件、搜索引擎等）上的交互行为记录，这些数据可以用来追踪用户从接触营销活动到最终完成转化（如购买产品、注册账号、下载应用等）的过程。

以下是一般用于归因分析的数据结构示例：

1. 用户标识：每个用户的唯一标识符，以便跟踪其在整个客户旅程中的不同阶段。

2. 触点/渠道信息：包括但不限于：

   • 广告系列ID
   • 广告平台名称或类型（例如：Google AdWords, Facebook Ads, 邮件营销）
   • 广告素材ID
   • 搜索关键词
   • 网站页面URL
   • 社交媒体帖子ID

3. 时间戳：每次用户与触点交互的时间记录，这有助于构建用户的行为路径和时序关系。

4. 事件类型：点击、展示、落地页访问、添加购物车、购买等用户行为事件。

5. 转化数据：关键的业务目标指标，比如购买金额、订单号、注册日期等。

6. 附加属性：可能还包括用户的设备信息（移动/桌面）、地理位置、浏览器类型等上下文信息。

一个简单的数据样例可能如下所示：

user_id,channel,event_type,event_timestamp,conversion_value
123456,google_ads,click,2023-03-01 10:00:00,0
123456,organic_search,visit,2023-03-01 10:05:00,0
123456,email,open,2023-03-01 12:00:00,0
123456,website,purchase,2023-03-01 13:00:00,100.00

在这个例子中，每一行代表一次用户交互行为，conversion_value 列表示是否发生了转化以及转化价值。归因分析会根据这些数据来确定各个触点对最终转化的贡献程度。