搭建流量分配体系从外卖业务说起
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对于平台产品来说，流量分配是一个重要的问题。
如何把平台流量合理的分配到各个业务线，业务线如何把流量合理的分配给商家？这些问题经常困扰着O2O业务形态与电商业务形态的各位产品经理与产品运营们。
作为一名数据产品，在业务面临系统性流量分配问题时，如何通过数据驱动去提升流量分配的效率呢？
本文是楼主结合外卖业务，对流量分配进行的一些思考，愿有所帮助。
理解流量分配
从经济学的角度来看，流量分配的本质是资源配置，而资源配置的目的是提高买方市场与卖方市场的交换效率。
流量分配为什么重要？
外卖业务的市场逻辑大致可以用传统零售业务作为类比。
用户需要吃饭，从而产生了的吃的需求，所以在外卖平台找到自己喜欢的餐馆，然后点餐下单，接收到餐品后以满足自己吃的需求。
在这里，可以做一个相似的类比：用户即为买方，餐馆即为卖方，外卖平台即为买卖市场。
那么，问题来了：
为什么要有市场？
设想如果没有市场，用户该如何买到自己想要的商品？如果要买猪肉，他需要去城东的肉铺买，他要用买洗衣粉，需要去城西的杂货铺买。那市场的意义是什么？
建立一个场所，让顾客（买方）与商户（卖方）进行更有效率的交换。通俗来说，让用户更有效率的买到自己想要的东西，让商家更有效率的找到需要东西的人。
如果你是市场的老板，你认为如何把你的市场开的更好？
首先，最重要的是保证市场里的货品质量过硬，因为货品不过硬，用户越多，转化效率越低，口碑越差。那什么样的货品算＂硬＂？
种类齐全
价格便宜
质量保证
其次，是增加客流量；那怎么样可以增加客流？
开连锁，拓展渠道
打广告玩营销，增强品牌知名度
促销活动，吸引用户
最后，是如何提升市场的交易效率——合理设置商家在市场内的布局与摆放。
以上三点，对应到外卖业务，简单来看，就是我们经常提到的大搞优质供给 、大搞新客 、合理分配流量（包含：流量向优质供给倾斜策略）。
综上所述：
市场很重要
合理分配流量是其中非常重要的一环
什么是流量分配？
从市场收回到外卖业务来看，流量分配其实和布局市场的本质是一样的：通过更有效的分发商品、更合理的摆放商家，让用户与商户进行更有效率的交易。
那么，如何更有效的分发商品？如何更合理的摆放商家呢？
需要通过一套分发机制去实现，而分发机制必须依赖于分发渠道去实施。
具体来说，分发渠道可以看做我们线上产品的流量渠道。该有哪些流量渠道，流量渠道里该摆放哪些商家，是我们考虑的重点。
流量渠道作为分发渠道，起到连接商家与用户的作用，同时也是对用户需求及商家供给进行配对。如下：
用户群体1—渠道1商家1、商家2、商家3
用户群体2—渠道2商家4、商家5、商家6
用户群体3—渠道3商家7、商家8、商家9
流量渠道是为分发机制服务的通道，每一个流量渠道必定有不同分发机制的含义。比如：搜索入口，以搜索关键词为分发机制，建立用户需求与商家供给的匹配。
综上所述：站在平台看流量分配是一件什么样的事情？
以流量渠道作为媒介，通过资源配置实现用户与商户进行更有效率的交易。
分对人（匹配需求）：把合理的流量渠道分配给需要的用户群体，即为现在进行的精准化营销，千人千面。
配对货（匹配供给）：每一个流量渠道里分配满足这个用户需求的商家。
定义流量分配
如何定义流量？
首先，思考如何去定义什么是流量？
一般而言，流量是指在某一时间某一地点某一会话从来源到去向的全过程。
其次，思考我们用什么指标去有效的衡量流量：用dau衡量？用页面去重uv衡量？还是用什么去衡量？
从业务的角度来看，我要统计一天内产生了多少的流量，代表我要统计有多少次用户使用过我的产品。
每日流量，本质上为每日会话数=每日用户数*日均用户使用频次。
最后，思考我们该从哪些角度去衡量流量？
拆解来看，如下表：
流量有多少？流量有哪些？
从整体看，外卖获得的流量总盘子有多大？
从整体看，流量总盘子中，增量和存量分别占多少？
从细分看，不同流量入口流量的健康度如何？如果不健康，我该找谁解决这个问题？
流量都分配谁了谁？分配的是否合理？
分配给不同地区的流量合不合理？
分配给不同品类的流量合不合理？
分配给不同商家的流量合不合理？
如何判断分配的是否合理，或者说什么叫合理什么叫不合理？
首先，看看从哪些方面衡量是否合理：
用户的需求与平台的供给是否匹配。
商家获取的流量规模与自身的转化效率是否匹配。
比如：武汉新增商家，处于供大于求且量小质高的情况下，说明需要在流量入口倾斜大量流量资源与策略，以达到分配平衡。
其次，看看达到什么样的水平算作合理？
合理不是一个绝对状态，而是一个相对状态。合理即为守恒，亦为中庸之道，本质上关心的不是优劣本身，而是优劣的关系。
优劣达到一个平衡的状态即为合理。
具体到流量入口上来，必然有优质入口与劣质入口，每一种入口本身的属性决定了它的相对优劣的关系。
我们判断合理的标准，是当下流量分配的状态是否符合我们的预期判断。
规划流量分配
基于分析框架，我们构建了解决流量分配的数据产品框架。在接下来的一篇中，我们将说明如何将抽象的数据产品框架进行实际产品落地，并最终驱动平台流量分配的。