市场推广里的“模型”常被混着用：4P、AARRR 是营销框架，帮你想清楚从哪些维度做推广；ROI、漏斗、RFM、归因、AB 实验是数据分析模型，帮你把推广结果算清楚、比明白。本文只讲后者——按“看渠道、看活动、看用户、看归因”四类推广任务，说明每个模型解决什么问题、需要什么指标、怎么算怎么用。

先分清两类模型，再谈怎么选

营销框架回答“推广该从哪几个方面布局”，数据分析模型回答“这次投放到底值不值、问题出在哪个环节”。前者是思考地图，后者是测量工具。把两者混为一谈，容易出现“套了 AARRR 却算不清获客成本”的情况。

选择模型前先明确推广目标：拉新看获客成本与渠道效率，转化看漏斗流失，复购看用户分层，预算分配看归因与实验。目标不同，模型和指标口径都不同。口径先统一，模型才有意义——曝光、点击、转化、复购的分母各是什么，要在分析前写清楚。

看渠道：ROI、CAC 与 LTV/CAC

渠道评估的核心是“花出去的钱换回什么”。

• 渠道 ROI = 该渠道带来的收入 ÷ 该渠道投放成本。收入口径要说明是成交额还是毛利，统计周期要与投放周期对齐。
• CAC（获客成本） = 投放成本 ÷ 新增获客数。新增的口径（注册、首单、激活）必须固定，否则渠道之间不可比。
• LTV/CAC = 用户生命周期价值 ÷ 获客成本。LTV 需要明确计算周期和毛利口径，健康区间因行业和业务模式差异很大，应结合自身历史数据判断，不宜套用外部基准。

用法上，先按渠道算出 ROI 和 CAC，再用 LTV/CAC 判断“这个渠道的用户值不值得继续买”。三个指标要放在同一时间窗、同一口径下比较，否则结论会失真。

看活动：转化漏斗与同期群

活动效果不好，往往不是“整体不行”，而是某个环节漏得厉害。

转化漏斗把活动拆成曝光→点击→落地页浏览→表单/加购→支付等环节，逐层算转化率，找出流失最大的那一层。例如曝光 10 万、点击 5000、下单 500，则点击率 5%、下单转化率 10%，若点击率明显低于历史水平，问题可能出在素材或定向，而不是落地页。

同期群（ cohort ）分析按用户首次接触的时间或渠道分组，观察各组后续的留存与复购曲线。它能区分“这波活动拉来的人质量如何”和“整体数据被老用户拉高”两种情况，适合评估拉新活动的长期价值。

看用户：RFM 分层与画像标签

推广预算有限时，需要知道该对谁加码。

RFM 按最近一次购买时间（Recency）、购买频次（Frequency）、购买金额（Monetary）三个维度给用户打分分层，常见做法是每维分高低两档形成八类人群，再针对“高价值活跃”“沉睡高价值”等群体设计不同的复购或召回活动。分层的阈值应基于自身数据分布确定，而不是照搬固定天数或金额。

用户画像标签则从行为、渠道来源、品类偏好等维度打标签，用于定向投放和人群包圈选。RFM 偏重交易结果，画像标签偏重行为特征，两者可以配合使用：先用 RFM 找出高价值群体，再用标签描述他们的来源与偏好。

看归因：首触、末触、线性与 AB 实验

多渠道同时投放时，“这单该记给谁”直接影响到预算决策。

• 首触归因把功劳记给用户第一次接触的渠道，适合评估拉新渠道。
• 末触归因记给最后一次接触，适合评估临门一脚的转化渠道。
• 线性归因把功劳平均分给路径上的各触点，适合触点较多、难以判断主次的场景。

三种口径算出的渠道贡献可能差别很大，分析时要说明用的是哪一种，并且不要跨口径比较。平台后台自带的归因规则各有定义，跨平台汇总前应核对口径差异。

AB 实验用于验证改动是否真的有效：把用户随机分成对照组和实验组，只改变一个变量（如落地页文案），比较两组的转化率差异。关键是随机分组、样本量足够、实验周期覆盖完整行为周期，避免中途看结果就下结论。

一张选择表：按推广目标对号入座

模拟案例：一次季度预算复盘

以下为编辑构造的模拟数据，仅示意流程。某品牌季度投放三个渠道，A 渠道花费 20 万元带来收入 60 万元，ROI 为 3；B 渠道花费 15 万元带来收入 30 万元，ROI 为 2；C 渠道花费 10 万元带来收入 12 万元，ROI 为 1.2。单看 ROI，C 渠道偏低，但结合 CAC 与 LTV/CAC 发现 C 渠道获客成本最低、用户复购表现较好，于是不急于砍掉，而是先用漏斗检查其落地页转化，发现表单环节流失偏高；改版后用 AB 实验验证，实验组转化率提升后再决定是否加预算。对已购用户用 RFM 分层，对沉睡高价值群体做召回活动。整个流程的顺序是：渠道筛选→漏斗定位→实验验证→分层运营。

模型落地需要补的三项能力

上面这些模型用起来，卡点通常不在公式，而在三件事：指标口径统一（曝光、转化、复购的分母一致）、对比与趋势等基础分析方法（同期群、漏斗、分组对比）、业务归因框架（知道该用首触还是末触、如何解释差异）。这三项正好对应系统学习中的数据分析方法、指标体系构建方法、用户标签与用户画像等模块。想练手的话，可以用公开数据或模拟数据，围绕一个渠道做一份包含漏斗、分群和归因说明的推广分析报告，检查取数、口径与结论能否互相解释。

下一步：挑一个你正在投放的渠道，把它的 ROI、CAC 和漏斗各环节转化率按统一口径算一遍，找出流失最大的那一层。

延伸阅读

[1] CDA Level I 考试大纲