格兰杰因果关系检验不通过怎么办格兰杰因果关系检验( 四 )

产品核心功能使用总量；

不同核心功能的使用情况对比；

3. 产品运营指标产品运营指标主要从整个产品层面，挖掘可能的关键指标，比如：

产品整体数据量的提升；
产品整体的资源消耗以及金额情况；
关联产品的开通情况；

【格兰杰因果关系检验不通过怎么办格兰杰因果关系检验】这里要说明的是，想要挖掘相关用户行为以及产品运营的相关指标数据，需要在产品设计上线时就进行相关埋点，确保相关数据的采集。（否则的话，啥数据都没有，可以跳过上面的内容）
在找到跟购买转化相关的特征后，我们可以通过格兰杰因果关系检验去验证上述的相关结果。这里简单介绍一下格兰杰因果关系检验：因为我们只是找出了跟购买相关的行为特征以及属性特征，但我们不知道这些特征是否是购买的原因，所以就要通过Granger causality test去验证这些特征是否是购买的原因。
原理：两个经济变量X、Y之间的格兰杰因果关系定义为：若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下，对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果，即变量X有助于解释变量Y的将来变化，则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因。
原假设和是否拒绝：X 和 Y 是不存在因果关系, 当经过格兰杰因果检验后计算出来的 p 值大于0.05 则接受原假设, 否则拒绝原假设。
当把相关属性特征进行验证后，我们就可以通过后续分析找到转化的最佳时间点（Aha moment）。
另外，复杂的数据分析对于很多市场运营、产品运营来说，过于复杂且如果数据资产过少，想要做到有效的数据分析也非常困难；因此，我们可以选择穷举测试以及用户访谈。
穷举测试非常简单粗暴，通过相关线上营销渠道（产品内的引导触点、产品外的EDM触点等）将可能关联的所有产品进行周期性价值传递，进行多次、反复的营销推广，这也是目前很多厂商在做的事情。
在这个过程中，除了产品开通以及产品关键行为指标的触发规则外，还会设定定时器、周期性、市场活动计划、功能使用等不同的触发规则。
穷举测试能够帮助我们较低成本、快速的展开营销，通过用户在相关推广资源的点击、相关EDM的打开/内容点击情况，来评估用户对于我们所推送内容的兴趣程度。
结合用户的互动反馈，我们可以决定进一步的业务传递，想要完成整个流程就需要营销自动化帮我们完成相关的分支。然后再根据所有用户的反馈，去提取关键行为。
但在这一过程中，会由于结合单个产品的贡献等人为原因，造成推广资源的分配不平衡的问题。（毕竟曝光时间有限，有效的资源位也有限）虽然穷举测试能够帮助我们较低成本、快速的展开营销；但这样就会带来存在极大的概率问题或幸存者偏差，并且造成非常多的信息噪音，会对客户的使用体验造成较大的影响；因此同时，采集回收数据的过程可能相对更长一些，转化效率相对有限。
除了线上穷举测试之外，我们还可以采用用户访谈 ***，让我们快速收获结论；但结论主要集中于人本属性以及产品运营指标，且可能由于抽样样本量的大小以及受访者、采访者质量等问题，造成结论的偏差，需要与其他方式一起使用。
四、输出产品价值&自动化营销当我们收获到关联产品以及关键行为后，剩下的事情就非常简单，我们只需要将日常准备的产品GTM进行提炼，通过我们所拥有的各种渠道进行营销；在自动化营销的过程中，我们主要是为了获取用户的反馈，而非单纯的曝光；因为在收到用户的互动反馈后，我们才能更好的去评估用户对于产品的理解意愿，以便进行更加个性化的内容传递。

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