执行摘要

• 目的：在Q4（2025-10~12）预算200万下，评估各渠道对“线索→MQL→SQL→合同”转化的真实贡献，指导下季度预算分配以最大化合同签约。
• 方法：基于提供的渠道数据、客户旅程样本和转化结果，采用多模型归因并交叉验证（首触点、末触点、Pipeline占比、加权阶段分值），并对SQL与Pipeline数据做一致性校准，给出渠道贡献、ROI与优化方案。
• 主要发现：
  • SEO内容与官网在各模型中均呈现“高ROI+高质”特征（ROAS 32.0，CAC≈3.5千/单，MQL→SQL=31%），显著低于平均CAC。
  • SEM带量与成单双优（量最大、ROAS 12.4，CAC≈9.7千/单），品牌词贡献高（42%），需精细拆分品牌/通用进一步放大ROI。
  • 再营销属于强“后段加速器”（ROAS 11.1，CAC≈1.0万/单，MQL→SQL=42%），对SQL提升与赢单有明显贡献。
  • 行业媒体软文与社交信息流更多承担“首触/中段教育”角色：末触ROI一般，但在首触模型下贡献提升，需重构创意与人群以提升下游转化。
  • 线下研讨会对后段晋级敏感（SQL率高、对签约贡献在末触/混合模型下可观），建议复制高ICP主题与城市。
• 预算建议（200万）：SEM 70万、社交24万、行业媒体22万、再营销36万、SEO 30万、活动18万。基于保守的边际收益假设，预计较当前结构净增合同约+20单（±5），付费转化链条更稳健。

数据概况

• 时段与目标：2025-10-01~12-31；目标：线索→合同最大化；归因窗口：点击30天、展示1天；预算200万。
• 渠道与关键数据（简要）：
  • SEM（sem）：花费70万、MQL 3,200、SQL 1,050、Pipeline 1,280万
  • 社交信息流（soc）：花费45万、MQL 1,420、SQL 310、Pipeline 420万
  • 行业媒体+软文（pr）：花费30万、MQL 1,150、SQL 280、Pipeline 360万
  • 再营销（rmkt）：花费25万、MQL 1,000、SQL 420、Pipeline 290万
  • SEO内容与官网（seo）：花费12万、MQL 1,680、SQL 520、Pipeline 390万
  • 线下研讨会（event）：花费18万、SQL 210、Pipeline 360万
• 整体转化数据：
  • MQL 8,450；SQL 2,490；Demo完成 2,120；签约 186；平均ACV 12万；成交额 2,232万；预计Pipeline 3,200万；中位周期45天
  • 转化率：MQL→SQL 29.5%；SQL→合同 7.47%；MQL→合同 2.20%
• 质量与一致性检查：
  • MQL分渠道合计=8,450，与总MQL一致
  • SQL分渠道合计=2,790，高于总SQL 2,490（约+12%），存在跨渠道重复贡献。处理：将各渠道SQL按统一系数0.892进行归一，确保总和=2,490后再用于末触点归因与合同分摊
  • Pipeline分渠道合计=3,100万，较总Pipeline少100万。处理：按比例放大至3,200万后使用
  • 缺失项：未提供分渠道Demo数据、SEM内品牌/通用细分转化数据（仅给出品牌词占比42%），限制了更细致的模型精度
• 客户旅程与触点敏感性：案例页/Demo/研讨会对晋级最敏感；典型路径显示PR/社交偏前段，SEM/再营销/活动偏后段；首次触达至MQL中位4.8天，MQL到SQL 6.2天，SQL到合同32天；有效线索率92%，平均响应2.4小时

归因分析结果

说明：为避免单一模型偏差，提供三种模型与一个混合结果。合同与收入按ACV=12万计；所有计算仅基于提供数据，并在必要处进行了说明性归一。

1. 末触点（以归一后的SQL占比分配186单）

• 合同与收入（单位：单 / 万元），ROAS=收入/花费
  • SEM：70.4单 / 844.8万；ROAS 12.1；CAC≈0.995万/单
  • 社交：20.7单 / 248.4万；ROAS 5.5；CAC≈2.17万/单
  • 行业媒体：18.9单 / 226.8万；ROAS 7.6；CAC≈1.59万/单
  • 再营销：28.0单 / 336.0万；ROAS 13.4；CAC≈0.89万/单
  • SEO：34.7单 / 416.4万；ROAS 34.7；CAC≈0.35万/单
  • 活动：14.0单 / 168.0万；ROAS 9.3；CAC≈1.29万/单

2. 首触点（以各渠道MQL占比分配186单；活动无MQL计为0）

• SEO与PR/社交贡献上升，活动为0，体现前段渠道价值
  • SEM：70.1单 / 841.2万；ROAS 12.0
  • 社交：31.3单 / 375.6万；ROAS 8.4
  • 行业媒体：25.3单 / 303.6万；ROAS 10.1
  • 再营销：22.0单 / 264.0万；ROAS 10.6
  • SEO：37.0单 / 444.0万；ROAS 37.0
  • 活动：0

3. Pipeline占比模型（分渠道Pipeline归一至3,200万后分配186单）

• 更贴近销售评估的“机会价值”视角
  • SEM：76.9单 / 922.8万；ROAS 13.2
  • 社交：25.3单 / 303.6万；ROAS 6.7
  • 行业媒体：21.6单 / 259.2万；ROAS 8.6
  • 再营销：17.5单 / 210.0万；ROAS 8.4
  • SEO：23.4单 / 280.8万；ROAS 23.4
  • 活动：21.6单 / 259.2万；ROAS 14.4

4. 混合（建议用于决策）：位置基加权=首触30% + 末触40% + Pipeline 30%

• 合同（单）/ 收入（万元）/ ROAS / CAC（万元/单）
  • SEM：72.3单 / 867.1万 / 12.4 / 0.97
  • 社交：25.3单 / 303.2万 / 6.7 / 1.78
  • 行业媒体：21.6单 / 259.6万 / 8.7 / 1.39
  • 再营销：23.1单 / 276.6万 / 11.1 / 1.08
  • SEO：32.0单 / 384.0万 / 32.0 / 0.38
  • 活动：12.1单 / 144.9万 / 8.1 / 1.49

辅助效率指标（基于原始数据）

• 成本/MQL（元）：SEM 219；社交 317；行业媒体 261；再营销 250；SEO 71
• 成本/SQL（元）：SEM 667；社交 1,452；行业媒体 1,071；再营销 595；SEO 231；活动 857
• MQL→SQL：SEM 32.8%；社交 21.8%；行业媒体 24.3%；再营销 42.0%；SEO 31.0%；活动（到场→SQL）40.4%

关键洞察

• SEO为最优性价比渠道：在三种模型及混合模型中持续高ROAS与低CAC；内容对制造/教育两大行业尤有效（行业贡献制造38%、教育19%）。
• SEM兼顾规模与质量：品牌词42%显示强意图流量，且末触/混合下对签约贡献高；建议拆分品牌/通用，单独预算与出价策略，通用需聚焦ICP行业词与高商业意图词。
• 再营销是“后段加速器”：MQL→SQL最高（42%），末触贡献突出；应扩大受众池（网站、CRM、试用、到场），并以案例/Demo/研讨会素材作为创意主轴。
• 社交信息流与行业媒体偏“前段教育”：末触ROI偏低但首触贡献较强。社交需优化定向与创意以提升SQL密度；行业媒体建议从单篇软文转向“研究报告+白皮书+媒体矩阵分发”，承接到再营销与活动邀约。
• 线下研讨会提升后段转化质量：到场→SQL比率高，混合模型下ROAS 8+。建议聚焦制造/教育主题场，叠加产品安全合规专场以对抗“功能适配/合规”异议。
• 触点策略与转化加速：案例页/Demo/研讨会对晋级最敏感，建议用“下载白皮书→7日内再营销推Demo→活动邀约→安全合规材料指引”的联动剧本，缩短MQL→SQL与SQL→合同时长。
• 流失洞察落地：
  • 价格（28%）：推出分层套餐与年付折扣包，强化TCO内容与ROI计算器
  • 功能适配（24%）：制作制造/教育行业Feature Mapping清单与成功案例，对标竞品差异
  • 时机（18%）：以EDM/再营销进行季度节奏培育，设置“再需求触发器”（如版本更新、集成打通）

优化建议

预算重配（总额200万；基于混合归因+边际收益假设）

• 建议分配：SEM 70万；社交 24万；行业媒体 22万；再营销 36万；SEO 30万；线下研讨会 18万
  • 理由：
    • 保持SEM规模（量与质兼顾），内部优化结构放大ROI
    • 大幅加码SEO（12→30万）与再营销（25→36万），兑现“高ROI+可放大”的后段加速与自然复利
    • 社交（45→24万）与行业媒体（30→22万）聚焦“高意向人群+中后段承接”，用更少预算做更准触达
    • 研讨会维持18万，复制高ICP主题与区域
• 成效预估（假设：SEO与再营销在>基线预算时的边际效率折减到0.6倍；其余近似线性）：相对当前结构，净增约+20单（±5），对应新增收入约+240万（±60万）。说明：此为基于现有Q4效率的保守模型测算，非承诺值。

渠道级落地动作

• SEM
  • 拆分品牌/通用/竞品三层账户；品牌层单独ROAS与CPA目标；通用聚焦“行业+痛点+场景”关键词簇（制造/教育优先）
  • 导入离线转化（SQL/合同）回传平台，使用目标ROAS/CPA智能出价
  • 搜索意图分级落地页：高意图→预约Demo；中意图→案例/白皮书；低意图→行业洞察
  • 品牌词保护与长尾扩展并行，竞品词小预算A/B（仅保留正ROI的子集）
• SEO/内容
  • 建“行业主题集群”：制造MES/PLM协同、教育数据合规/教学协作、互联网研发协同；每集群12-15篇，含用例、模板、清单
  • 技术SEO与内链、Schema、案例页长尾；外链建设与媒体联合白皮书
  • 内容与再营销深度联动：下载/阅读即进入“Demo与活动”动态序列
• 再营销
  • 受众池分层：网站高意图（案例页/价格页）、下载白皮书、试用7日、到场未SQL、丢单再唤醒
  • 创意矩阵：案例短视频+报价引导+研讨会回放；频控与递减出价
  • CRM名单与相似人群（基于近两季赢单账户）扩展
• 社交信息流
  • 缩窄定向至ICP职位/行业+重定向；用“案例/对比清单/总拥有成本计算器”替代泛品牌广告
  • 采用Lead Ads与站内表单A/B，强反作弊与字段优化；目标CPA按SQL回传迭代
• 行业媒体/PR
  • 从单篇软文转为“年度行业研究+白皮书下载+多媒体矩阵转载”，用可衡量的MQL与高质量域名曝光
  • 绑定“研究发布→私域群/研讨会邀约→一周内Demo”闭环
• 线下研讨会
  • 聚焦制造/教育主题，设“合规专场”“迁移方案”“系统对接”分论坛；邀请标杆客户共创案例
  • 报名→到场→SQL的SLA：到场48小时内销售跟进；会后7日内二次Demo专场
• 转化链路加速
  • 平均响应2.4小时→目标<30分钟；引入轮班SLA与即时路由
  • 在案例页与价格页嵌入“即刻预约Demo/顾问咨询”组件；对12小时内未响应线索触发短信+WhatsApp双通道
  • “功能适配”异议库：按行业预置问答脚本与产品清单，缩短SQL→合同时间

测量与归因体系升级

• 事件采集：UTM/ClickID全链采集，GA4+CRM统一身份；线下研讨会导入CRM并打通再营销ID
• 归因方法：维持点击30天/展示1天，同时配置多模型报告（首触/末触/位置基/数据驱动）；当样本量充足后引入Markov/路径移除法进行Shapley近似
• 数据一致性：持续账户级去重；SQL跨渠道冲突时以“最近一次高意图触点”为主并保留辅助触点计分
• 高价值事件回传：SQL、Demo、合同金额分段回传至投放平台，支持价值出价

技术说明

• 模型与口径
  • 末触点模型：基于各渠道SQL（按0.892系数归一）作为“最后营销触点”代理，按占比分配合同与收入
  • 首触点模型：以各渠道MQL占比代理首次触达贡献（活动未统计MQL，故为0）
  • Pipeline模型：将分渠道Pipeline归一至3,200万后，按占比分配合同与收入
  • 混合模型（用于建议）：位置基归因（首触30% + 末触40% + Pipeline 30%），兼顾拉新、临门一脚与销售评估的机会价值
  • 加权阶段分值（用于内部对比）：Score = 0.2MQL + 0.5SQL + 1.0*估算合同（按SQL总体胜率7.47%折算）
• 关键假设与处理
  • SQL与Pipeline存在跨渠道重复与总额不一致问题，已进行比例归一，避免总量失真
  • 未提供分渠道Demo数据与SEM内部品牌/通用拆分，相关结论基于总体与样本路径的合理近似
  • 预算重配效果采用“边际效率递减”的保守假设（对SEO/再营销超基线部分按0.6倍效率测算）
• 合规与伦理
  • 全部计算基于用户提供数据；未虚构原始数据
  • 仅提供营销分析与运营建议，不涉及超出范畴的投资性建议
  • 符合行业规范，不涉及任何违规或欺诈性操作

如需，我可以将上述归因结果与预算方案导出为可视化图表（渠道贡献分布、效率前沿、预算-产出情景）并提供可执行的追踪字段与报表模板。

执行摘要

• 目的：在“生鲜配送App 拉新与首单”项目（2025-11-01~2025-12-31）中，基于用户提供数据评估各渠道对“首单支付”的真实贡献，兼顾注册等次级行为与30日LTV回收目标，为下一周期预算优化提供依据。
• 方法：
  1. 数据校验与标准化：发现各渠道上报“首单”之和大于全量转化（82,900 > 62,000），据此采用“末次触点归因（标准化）”将各渠道上报占比按62,000总转化等比压缩；
  2. 多触点修正：考虑多触点路径占比61%，采用“基于位置的归因（30%-20%-50%）”并用曝光/点击作为早/中/晚期触点分配权重，生成多触点修正视图；
  3. 价值评估：以首单GMV（均值65元）估算短期ROAS，同时提供基于“30日LTV（均值46；品牌词SEM 58；应用商店搜索55）”的场景化回收测算。
• 主要发现：
  • 末次触点视角下，应用商店搜索与品牌词SEM效率领先（CPA与ROAS最佳），信息流体量大但CPA偏高；贴片视频末次ROAS偏低但在多触点模型中显著增益，具备“助攻”价值。
  • 多触点位置模型将约3.9千个首单贡献从“意图类（搜索）”回拨至“认知/种草类（贴片/KOL/信息流/激励）”，验证上层渠道的拉新与催化作用。
  • 质量维度：应用商店搜索留存与渠道LTV优于均值，品牌词SEM 30日LTV最高；激励视频规模与CPI优，但D30留存与首单率偏低，需质量控量。

数据概况

• 投放范围与KPI：
  • 预算：260万；归因窗口：点击7天；安装至首单：30天
  • 主要转化：首单支付 62,000；平均首单客单：65元；首单GMV：403万（已扣退款率4.5%）
  • 次级转化：注册 302,000（权重0.2）
  • 30日LTV：均值46；Top渠道：品牌词SEM 58；应用商店搜索 55
  • 路径特征：多触点占比61%；安装→注册中位0.4天；注册→首单中位3.1天；时滞分布D0-1 35%，D2-3 33%，D4-7 21%，7天+ 11%
• 渠道与关键指标（原始上报，已过3.1%反作弊过滤）：
  • 信息流（ifeed）：花费100万；展示3,200万；点击62万；安装12.5万；注册9.6万；首单2.8万；D30留存9%
  • 激励视频（reward）：花费60万；展示2,400万；点击88万；安装15万；注册10.2万；首单1.9万；D30留存6%
  • 应用商店搜索（store）：花费20万；展示260万；点击31万；安装5.6万；注册4.9万；首单1.7万；D30留存13%
  • 视频贴片（pre）：花费30万；展示3,800万；点击21万；安装2.9万；注册2.1万；首单4,800
  • KOL测评（kol）：花费25万；观看520万；跳转8.6万；安装1.7万；注册1.3万；首单5,900（优惠码FRESH88）
  • 品牌词SEM（bsem）：花费25万；展示460万；点击12万；安装2.6万；注册2.3万；首单8,200
• 数据质量与处理：
  • 发现问题：各渠道上报“首单”之和（82,900）大于全量真实首单（62,000），说明存在跨渠道重复归因（多触点冲突）。
  • 处理方法：以各渠道“上报首单占比”为权重，将62,000按比例标准化分配，作为“末次触点（标准化）”结果；并在多触点模型中进一步回拨早/中期触点贡献。

归因分析结果

1. 末次触点（标准化到总首单62,000）

• 标准化后的首单量（括号内为占比）：
  • 信息流 ifeed：20,940（33.8%）
  • 激励视频 reward：14,210（22.9%）
  • 应用商店搜索 store：12,714（20.5%）
  • 视频贴片 pre：3,590（5.8%）
  • KOL kol：4,411（7.1%）
  • 品牌词SEM bsem：6,135（9.9%）
• 对应首单GMV（均值65元/单）与效率：
  • ifeed：GMV 136.11万；CPA 47.8；首单ROAS 1.36
  • reward：GMV 92.37万；CPA 42.2；首单ROAS 1.54
  • store：GMV 82.64万；CPA 15.7；首单ROAS 4.13
  • pre：GMV 23.34万；CPA 83.6；首单ROAS 0.78
  • kol：GMV 28.67万；CPA 56.7；首单ROAS 1.15
  • bsem：GMV 39.88万；CPA 40.8；首单ROAS 1.60
• 转化率（标准化首单/安装）：
  • ifeed 16.8%；reward 9.5%；store 22.7%；pre 12.4%；kol 25.9%；bsem 23.6%

2. 基于位置的多触点归因（First 30% / Middle 20% / Last 50%）

• 设定理由与分配依据：
  • 多触点路径占比61%（37,820单）：对其按30/20/50拆分。First份额用曝光占比（pre/ifeed/reward/kol）分配，中段用点击占比（ifeed/reward/kol）分配，Last份额与单触点（39%，24,180单）按“标准化末点占比”分配。
• 结果（位置模型归因首单，合计≈62,000）：
  • ifeed：21,175（+1.1% vs 末点）
  • reward：16,826（+18.4%）
  • store：8,836（-30.5%）
  • pre：6,845（+90.7%）
  • kol：4,056（-8.1%）
  • bsem：4,260（-30.6%）
• 对应首单GMV与效率（位置模型）：
  • ifeed：GMV 137.64万；CPA 47.2；首单ROAS 1.38
  • reward：GMV 109.37万；CPA 35.7；首单ROAS 1.82
  • store：GMV 57.43万；CPA 22.6；首单ROAS 2.87
  • pre：GMV 44.49万；CPA 43.8；首单ROAS 1.48
  • kol：GMV 26.36万；CPA 61.6；首单ROAS 1.06
  • bsem：GMV 27.69万；CPA 58.7；首单ROAS 1.11
• 解读：
  • 位置模型下，“意图类搜索（store/bsem）”被回拨部分贡献至“上层/中层（pre/ifeed/reward）”，验证贴片与激励/信息流的助推作用；
  • 激励视频在多触点中扮演强“中段/铺量”角色（CPA显著改善），贴片视频则从0.78提升至1.48的首单ROAS，更适合以“增量/心智”指标考核，而非纯末点。

3. 30日LTV回收（场景化测算）

• 假设：30日LTV为“每安装用户”的平均营收（给定：全均46；store 55；bsem 58）。则LTV回收ROAS≈（安装数×渠道LTV）/ 花费：
  • ifeed：5,750,000 / 1,000,000 = 5.75
  • reward：6,900,000 / 600,000 = 11.50
  • store：3,080,000 / 200,000 = 15.40
  • pre：1,334,000 / 300,000 = 4.45
  • kol：782,000 / 250,000 = 3.13
  • bsem：1,508,000 / 250,000 = 6.03
• 重要声明：上述为“按提供之LTV口径”的场景化估算，真实财务回收需以统一口径的净收入或毛利LTV校准；如LTV口径为“付费用户”则需重算。

关键洞察

• 效率层面
  • 搜索（store/bsem）末点效率极优：store末点CPA 15.7、ROAS 4.13；bsem末点ROAS 1.60且30日LTV最高（58）。位置模型下虽回拨部分贡献，但二者依然是回收主力。
  • 信息流（ifeed）规模型渠道：末点与位置模型首单ROAS均在1.36~1.38，中性偏好，需通过定向与创意优化提升“安装→注册→首单”贯通率。
  • 激励视频（reward）质量偏弱但性价比好：CPI低、末点首单率低而位置模型CPA显著改善，证明其“助攻”价值，建议设质量阈值与出价分层。
  • 贴片视频（pre）末点回收弱，但在多触点模型中大幅获益，适合“心智/覆盖+协同转化”打法，避免以纯末点考核。
  • KOL（kol）注册→首单转化率高（标准化下约33.9%），但整体规模与成本受达人差异影响大，需精选人群与合作模式（CPS/保ROI）。
• 质量与留存
  • 留存：store D30=13% > ifeed 9% > reward 6%，与LTV高低一致。SEM/商店搜索更倾向高意图与长期价值。
• 用户时滞与编排
  • 68%首单在3天内完成，建议D0-D3加大再营销与搜索拦截；D4-D7维持轻频次跟进，超7天逐步降权。
  • 样本路径显示：上层触达→搜索回流（bsem/store）是常见闭环，应保证品牌词覆盖与出价在核心时段不失守。
• 数据口径
  • 渠道上报与全量首单存在重复归因，需要统一多触点口径（本次已标准化与回拨），避免预算向末点渠道过度倾斜。

优化建议

• 预算重配（保持总预算260万不变）
  • 应用商店搜索（store）：由20万提升至50万（+150%）。理由：末点/位置模型均高效，LTV高，承接自然与广告启发的强意图流量。设上限：观察边际CPI与CPA曲线，避免快速抬价带来的量级假性扩张。
  • 品牌词SEM（bsem）：由25万提升至45万（+80%）。理由：承接回搜闭环，LTV最高；配合词包精细化与日间分时，优先保障高转化时段SOV。
  • 信息流（ifeed）：由100万降至80万（-20%）。理由：规模保留、结构优化；将预算转移至高回收渠道同时对信息流做“高潜人群与高转化版位”加权。
  • 激励视频（reward）：由60万降至45万（-25%）。理由：保留铺量与助攻功能，但需强化质量控制与后链路承接（见下）。
  • 视频贴片（pre）：由30万降至20万（-33%）。理由：定位心智与协同，设频控与可视完成度KPI，避免纯末点压力。
  • KOL（kol）：由25万降至20万（-20%）。理由：转化率好但波动大，保留头部达人+腰部性价比组合，更多采用带券码CPS或保ROI结算。
• 出价与投放策略
  • 搜索类：强策略词与品牌词分账户管理；品牌词保障排名与SOV，长尾词控成本；落地页直接深链至“新人礼包+热销短链动线”，减少“安装→注册→首单”摩擦。
  • 信息流/激励：用“受众分层+出价分层”，对高价值特征（高线城市/高客单品类兴趣/历史高回流时段）设更高出价；激励来源做“设备画像+行为质量黑白名单”，CPI与D3留存双阈值淘汰。
  • 贴片：设频控（建议≤3/人/天）与可视完成率门槛（如≥70%），并联动D0-D3搜索拦截与重定向，实现“看完-记住-回搜-购买”的协同。
  • KOL：继续使用FRESH88等专属码与深链；优化选人标准（品类契合度、跳转率≥1.5%、安装转化率≥18%、注册→首单≥30%），优先垂类深口碑达人；建议CPS或CPR+保ROI混合结算。
• 转化链路与CRM
  • 安装→注册中位0.4天：优化首次打开的礼包展示与收件地址/配送时段引导；降低注册表单摩擦；AB测试两步注册与免密下单引导。
  • 注册→首单中位3.1天：D0、D1、D3进行“限时券+热销品凑单模板+包邮门槛提示”推动；结合区域爆品与时效承诺（早晚高峰差异化）。
  • 再营销：D0-D3高频（不超3次/天），D4-D7中频（1次/天），7天后进入低频价保或类目提醒；信息流与bsem联动投放白名单人群。
• 测量与增量
  • 增量测试：对贴片与激励进行地域/用户组分流增量实验（Geo/Synthetic Control），衡量对搜索回流与首单的真实增量，完善位置模型参数。
  • 路径采集：建议沉淀匿名化路径明细（渠道code+时间戳+触点类型），为下阶段引入马尔可夫链/沙普利归因做准备。
  • 归因窗口校准：当前点击7天基本贴合时滞（89%≤7天内）。可对上层渠道做3/5/7天窗口对比，评估“短窗”对重复归因的抑制效果。
• 区域与供给
  • 结合区域结构（华东36%、华北29%），在供给充足/履约更稳的区域适度加大搜索/信息流预算，保障体验与复购，避免低履约区域的无效放量。

技术说明

• 数据接收与验证：
  • 发现各渠道“首单”合计82,900，高于总转化62,000（多触点重复归因所致）；因此不能直接汇总各渠道首单，需要标准化。
• 归因模型与计算方法：
  • 末次触点（标准化）：以渠道上报首单占比作为权重，按总首单62,000等比缩放，得到可加总的一致口径（用于CPA/ROAS与转化率计算）。
  • 基于位置的归因：多触点路径占比61%，在这部分路径中按First/Middle/Last 30/20/50拆分：
    • First分配采用曝光占比（pre/ifeed/reward/kol）
    • Middle分配采用点击占比（ifeed/reward/kol）
    • Last与单触点份额按末次触点标准化占比分配
    • 确保各渠道总贡献之和=62,000
  • 价值评估：
    • 短期：以首单均值65元估算首单GMV与首单ROAS
    • LTV场景：按“每安装用户30日LTV”口径（全均46；store 55；bsem 58）估算回收，仅作场景参考，需与财务统一口径复核
• 注意事项：
  • 未使用马尔可夫/沙普利等数据驱动MTA模型的原因：缺少完整路径级样本数据，仅有若干示例路径与聚合统计。待提供明细后可升级模型。
  • 严格基于用户提供数据进行推算，未引入外部原始数据。

如需，我可以将上述结果输出为渠道对比图、漏斗图与预算重配方案可视化，并提供可直接导入BI的明细表（渠道-模型-首单-GMV-CPA-ROAS）。