- 大運(yùn)營(yíng):后流量時(shí)代的企業(yè)運(yùn)營(yíng)策略
- 小海龜智庫
- 2446字
- 2020-09-09 10:38:16
三、數(shù)字營(yíng)銷歸因模型
在數(shù)字營(yíng)銷領(lǐng)域,如何計(jì)算流量帶來的轉(zhuǎn)化這個(gè)問題比較復(fù)雜。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)存在廣告平臺(tái)、三方平臺(tái)、自有商業(yè)智能(Business Intelligence, BI)平臺(tái)等不同的統(tǒng)計(jì)口徑。由于各口徑統(tǒng)計(jì)原理的不同,數(shù)據(jù)存在差異也被無奈地認(rèn)為是合理的。但在衡量一個(gè)流量渠道的投資回報(bào)率時(shí),計(jì)算方法的差異將直接影響到如何制定戰(zhàn)略。
1.流量轉(zhuǎn)化的歸因模型
流量轉(zhuǎn)化的歸因模型是指在一條具有多個(gè)流量參與的轉(zhuǎn)化路徑中,如何將銷售或轉(zhuǎn)化分配到流量的各個(gè)路徑上。對(duì)線上廣告來說,投資回報(bào)率是衡量一個(gè)渠道最重要的指標(biāo),但由于單一指標(biāo)難以衡量線上廣告的整體表現(xiàn),為了理解多渠道營(yíng)銷對(duì)用戶的影響,需要考慮多渠道的歸因模型。
由于廣告的出價(jià)是基于點(diǎn)擊或者展示的,因此需要理解廣告每次互動(dòng)帶來的價(jià)值。由于投放渠道性質(zhì)的不同,廣告表現(xiàn)的差異十分巨大,一般來說搜索廣告的直接效果要好于展示類廣告,但用戶有可能會(huì)認(rèn)同展示類廣告所傳遞的信息,因此更好地衡量展示類廣告的效果也是十分重要的。
目前Google Analytics 360中的歸因模型工具中共提供7種默認(rèn)歸因模型,下面是Google Analytics 360中的一個(gè)場(chǎng)景案例。
案例1-1
Google Analytics 360歸因模型
“一位用戶通過點(diǎn)擊您的一個(gè)谷歌廣告找到了您的網(wǎng)站。一周后,她通過某個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)擊回到您的網(wǎng)站。當(dāng)天,她通過您的一個(gè)電子郵件廣告系列第三次回到您的網(wǎng)站,并在幾個(gè)小時(shí)后直接回到您的網(wǎng)站完成購買。”
(1)最終非直接點(diǎn)擊(last non-direction click):所有直接流量均被忽略,100%的銷售功勞歸于用戶在轉(zhuǎn)化之前點(diǎn)擊訪問的最后一個(gè)渠道(在本例中為“電子郵件”渠道)。這一歸因模型最大的特點(diǎn)是忽略了直接流量。直接流量指用戶直接訪問網(wǎng)站產(chǎn)生的流量,因其中存在由于沒有正確添加標(biāo)簽而Google Analytics無法正確劃分渠道的流量,所以直接訪問流量的比例越大,我們得到的數(shù)據(jù)越不準(zhǔn)確。最終非直接點(diǎn)擊模型是Google Analytics 360默認(rèn)的歸因模型,也是大多數(shù)廣告平臺(tái)及BI系統(tǒng)使用的歸因模型。
(2)最終互動(dòng)(last interaction):最后一個(gè)接觸點(diǎn)(在本例中為“直接”渠道)將獲得100%的銷售功勞。最終互動(dòng)模型與最終非直接點(diǎn)擊模型類似,但也包括了直接訪問流量。使用這種模型的場(chǎng)景很少,大家在分析流量轉(zhuǎn)化時(shí),希望能盡可能地減少由直接轉(zhuǎn)化帶來的轉(zhuǎn)化數(shù)量。
(3)最終谷歌廣告點(diǎn)擊(last adwords click):最終谷歌廣告點(diǎn)擊(本例中為對(duì)“付費(fèi)搜索”渠道的首次也是唯一一次點(diǎn)擊)將獲得100%的銷售功勞。
(4)首次互動(dòng)(first interaction):第一個(gè)接觸點(diǎn)(在本例中為“付費(fèi)搜索”渠道)將獲得100%的銷售功勞。這個(gè)歸因模型更關(guān)注用戶是如何知道你的公司的,它適用于初創(chuàng)品牌或新用戶占比較大的公司。
(5)線性(liner):其他歸因模型的權(quán)重分配不同,而這一歸因?qū)?quán)重平均分配給了轉(zhuǎn)化路徑上的所有渠道。這種歸因模型比較適合決策周期較長(zhǎng)的情況,用戶在購買前可能經(jīng)過了一系列廣告的互動(dòng),轉(zhuǎn)化并不是單一渠道互動(dòng)的結(jié)果。
(6)時(shí)間衰減(time decay):根據(jù)接觸點(diǎn)的位置向首次互動(dòng)和最終互動(dòng)各分配40%的功勞,剩下20%的功勞將平均分配給中間的互動(dòng)。在本例中,“付費(fèi)搜索”和“直接”渠道各自獲得40%的功勞,而“社交網(wǎng)絡(luò)”和“電子郵件”渠道各自獲得10%的功勞。首次轉(zhuǎn)化告訴你用戶是如何知道你的,最后一次轉(zhuǎn)化告訴你用戶是如何完成交易的,如果這兩種信息對(duì)你都很重要,那么這個(gè)混合了這兩種主要信息的歸因模型就十分適合你。
(7)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)(data-driving)模型:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型是谷歌依據(jù)合作博弈理論中“Shapley值”的概念設(shè)計(jì)的算法,用來對(duì)轉(zhuǎn)化路徑上各個(gè)渠道的效果進(jìn)行重新分配。“Shapley值”由諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者羅伊德·S.沙普利(Lloyd S.Shapley)提出,是一種在團(tuán)隊(duì)成員之間公平分配團(tuán)隊(duì)成果的方法。簡(jiǎn)單來說就是計(jì)算在一個(gè)多渠道轉(zhuǎn)化路徑中如果拿走一個(gè)渠道,那么發(fā)生轉(zhuǎn)化的概率會(huì)有多大變化,以此來計(jì)算該渠道對(duì)轉(zhuǎn)化的貢獻(xiàn)。
與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)類似的算法還有馬爾可夫鏈算法,同樣是通過計(jì)算在多渠道轉(zhuǎn)化路徑中拿走一個(gè)渠道所帶來的轉(zhuǎn)化概率的變化來衡量該渠道的效果。這一算法可以通過下載Google Analytics多渠道轉(zhuǎn)化路徑的原始數(shù)據(jù)來自行計(jì)算。
資料來源:作者根據(jù)Google Analytics幫助中心《歸因模型概覽》整理。
2.展示歸因(view-through)轉(zhuǎn)化
隨著廣告技術(shù)的日趨成熟,人們開始思考展示類廣告對(duì)那些沒有點(diǎn)擊廣告的人是否產(chǎn)生了影響,幸運(yùn)的是越來越多的廣告和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)平臺(tái)已可以提供這樣的報(bào)告。展示類廣告的投放人員通常使用兩種維度的報(bào)告衡量廣告效果:點(diǎn)擊歸因轉(zhuǎn)化(click-through conversion)和展示歸因轉(zhuǎn)化(view-through conversion)。點(diǎn)擊歸因轉(zhuǎn)化指當(dāng)用戶點(diǎn)擊廣告后所帶來的轉(zhuǎn)化,轉(zhuǎn)化可以并非是點(diǎn)擊后立即發(fā)生的;展示歸因轉(zhuǎn)化指廣告展示給用戶后,用戶并未點(diǎn)擊廣告,但在一段時(shí)間后發(fā)生的轉(zhuǎn)化。
點(diǎn)擊歸因轉(zhuǎn)化與展示歸因轉(zhuǎn)化的窗口期在大部分廣告平臺(tái)都是可以進(jìn)行獨(dú)立設(shè)置的。例如,臉書廣告的默認(rèn)窗口期是展示歸因?yàn)?天,點(diǎn)擊歸因?yàn)?8天。谷歌廣告的點(diǎn)擊歸因窗口期最長(zhǎng)可以設(shè)置180天。
找到一個(gè)適用于你的完美的點(diǎn)擊歸因轉(zhuǎn)化窗口期十分困難,太短或太長(zhǎng)會(huì)造成對(duì)廣告效果的低估或高估。通常在制定窗口期時(shí)我們需要考慮以下三點(diǎn):
(1)產(chǎn)品的購買決策周期。用戶從開始了解到購買產(chǎn)品需要多長(zhǎng)時(shí)間?對(duì)于快速消費(fèi)品可能短至幾分鐘到幾小時(shí),而對(duì)B2B產(chǎn)品決策周期可能需要數(shù)周乃至數(shù)月。用戶在瀏覽了廣告后可能會(huì)去上網(wǎng)比價(jià)、咨詢朋友、瀏覽相關(guān)視頻、等待降價(jià)……這些都會(huì)延長(zhǎng)用戶的購買決策時(shí)間。因此縮短用戶的購買決策時(shí)間是改善展示類廣告的一個(gè)有效途徑。最直接的方法往往是提供一個(gè)有力的優(yōu)惠券促銷。
(2)衡量廣告整體效果。購買很少是由一次廣告點(diǎn)擊或一次廣告流量所帶來的。展示類廣告在轉(zhuǎn)化路徑的前面通常比在轉(zhuǎn)化路徑的后面產(chǎn)生的影響要大。最終購買會(huì)受到季節(jié)變化、折扣力度、用戶評(píng)價(jià)等多種因素的影響。設(shè)置較短的展示歸因窗口期有利于橫向比較不同展示類廣告之間的差異,而設(shè)置較長(zhǎng)一些的展示歸因窗口期,往往適用于衡量廣告的整體效果。
(3)廣告受眾。對(duì)于新用戶來說,從了解產(chǎn)品到購買需要較長(zhǎng)的決策時(shí)間,因此對(duì)于面向新客的展示類廣告,適用于較長(zhǎng)的窗口期,如14—30天。但如果廣告受眾是老客,如曾經(jīng)購買過產(chǎn)品或曾經(jīng)加入過購物車的受眾,展示類廣告的作用是用戶召回或促進(jìn)購買,這種情況則適用于較短的窗口期,往往1天就很適合。
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