新媒体运营人最关注的就是流量和用户转化问题。公司发布了新APP、上线了新网站项目，进行用户定位、策划、数据分析和内容营销，花重钱做产品推广，但最后用户转化率却不高，大批用户流失了......这种现象是运营人最不愿意看到的，而最头痛的就是不知道根本问题出在哪里。
今天我们来看看，如何通过 Kyligence Zen 指标平台的归因分析功能，对一个产品在新媒体广告投放的不同渠道和转化率效果进行分析的过程，让广告的每一分钱都花得明明白白！
根据业务流程定义指标 / 制定目标
下面是产品网站用户转化的典型流程。首先通过不同的广告渠道对网站和产品进行曝光，吸引客户点击，接着完成注册和成单等操作。
根据业务流程，我们可以创建一系列用户转化相关的指标。
在 Kyligence Zen 的目标看板上，我们可以看到，在企业的促销推广活动开始之前，营销推广部门围绕用户流量和转化率制订了运营推广目标如下。
通过目标值和实际值的对比，我们可以看出：
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在运营活动中，总曝光量达 21,343 万次，已经达到了目标值 10,000 万次；
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从点击到转化（注册或购买等）的转化率达到 8.59%，达到了目标值 5%；
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但是从曝光到点击的转化率仅为 0.02%，远低于目标值 3%。
因此，下一步我们需要对流量和转化率指标存在的问题进行进一步归因分析，找出优化的方向。
归因分析
下面我们以总曝光量为例，进行归因分析。
可以看出，从 2022 年 6 月 1 日到 2022 年 6 月 13 日，总曝光量从 66.393 万次增加到了 868 万次，增长了 1,208%；
从平台维度来分析，其中对增长部分贡献比例最高的是平台 ID 为 700 的平台，贡献比例高达 49.3%；其次为 平台 ID 为 600 和 300 的平台，贡献比例分别为 16.7% 和 15.6%；
从运营活动维度来分析，其中对增长部分贡献比例最高的是 活动 ID 为 700 的营销活动，贡献比例高达 96.3%；营销活动 ID 为 936 和 916 的活动，贡献比例相对较小，仅为 3.6% 和 0.1% 左右。
按照同样的方法，我们可以针对总点击量和总转化量的增长做归因分析。结合上面对产品的总曝光量的分析结果，找出对增长贡献比例最大的平台和活动，持续对其的投入，例如本例中平台 ID 为 700 的平台；反之，对增长贡献比例相对较少的平台和活动，可以考虑优化其广告营销方案或者减少对其的投入，例如本例中的平台 ID 为 200和 500 的平台。
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