必須要掌握的5個電子商務(wù)歸因模型

2022-06-08 分類：網(wǎng)站建設(shè)

文章開始之前需要各位先了解一個事實：歸應(yīng)分析模型是一個讓多數(shù)電子商務(wù)平臺感到困擾的非常棘手和復(fù)雜的存在。

歸因模型是關(guān)于如何分配消費者眾多觸點對銷售或者轉(zhuǎn)化的分數(shù)或者價值的模型。它涵蓋所有的數(shù)字媒體渠道——比如付費搜索、展示類廣告、郵件營銷、社會化媒體，直接搜索，引薦網(wǎng)站等，并且分析每個渠道對最終轉(zhuǎn)化的作用。

以前要做這種分析非常容易，打個比方來說，在電臺投放廣告后，獲得5個價值250美金的新客戶，那么電臺廣告這個觸點對于銷售達成的價值就是99.99%。

但是現(xiàn)如今情況變得很復(fù)雜，2016年內(nèi)容營銷機構(gòu)年度報告顯示，目前市場營銷人員在工作中平均會用到13種策略、7種不同的社交媒體平臺以及3個付費廣告渠道。

消費者發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品，認識品牌，并最終在線上商店中消費的路徑變的漫長且曲折。因而銷售轉(zhuǎn)化漏斗也變的十分復(fù)雜。

我們該如何追蹤營銷的效果——借助歸因模型

在策略，戰(zhàn)術(shù)和推廣渠道越來越復(fù)雜的現(xiàn)在，需要用歸因模型核算他們各自的價值。這些模型可以是簡單的、基于規(guī)則的，也可以是復(fù)雜的、基于算法的。分別針對單觸點或者多觸點分析。

目前至少有五種歸因模型被廣泛使用：

首次觸點模型（又被稱為首次點擊模型）

將99.99%的價值歸因給轉(zhuǎn)化路徑上的首個觸點。這有助于發(fā)現(xiàn)消費者是如何找到你的，但是如果在最終銷售轉(zhuǎn)化之前消費者還觸發(fā)了其他三個觸點，那么將99.99%的價值歸給首次觸點合適嗎？

末次觸點模型（又稱為末次點擊模型）

將價值99.99%歸因給購買或者轉(zhuǎn)化之前最后一次接觸的渠道，而完全不考慮整個過程中消費者到底接觸過多少個觸點。該模型很容易建立和追蹤，但是目前被普遍認為毫無價值。轉(zhuǎn)化之前發(fā)生了太多的事情，該模型完全忽視了漏斗上層和中層部分的行為對轉(zhuǎn)化的影響。

線性模型

將轉(zhuǎn)化路徑上的每一步都分配了相等的價值。如果消費者歷經(jīng)四個接觸渠道后最終產(chǎn)生了購買行為，那么每一個接觸渠道就可以得到25%的貢獻價值。該模型的優(yōu)點是每個接觸渠道都被考慮到并賦予了價值，但不足的是該模型會夸大非關(guān)鍵渠道的價值，低估關(guān)鍵接觸渠道的價值。

位置模型

強調(diào)首次及末次接觸渠道的價值。普遍的做法是賦予首尾兩個接觸渠道各自40%的價值，將剩下的20%價值平均分配給中間的所有接觸渠道。很明顯，該模型嚴重低估了中間觸點的價值，尤其針對那些很長的轉(zhuǎn)化路徑。

時間衰減模型

通過簡單的算法將價值按照離最終轉(zhuǎn)化的時間遠近進行分配。離轉(zhuǎn)化最近的接觸渠道獲得絕大部份的貢獻價值，離轉(zhuǎn)化越遠的接觸渠道只會被賦予少量的價值。該模型雖然依舊會強調(diào)末次接觸渠道，但它同時也沒有忽視轉(zhuǎn)化過程中的其它接觸渠道，因此在實際工作中，該模型被很多營銷人員和廣告主所接受。

還有一個的選項——自定義模型，即基于平臺,受眾,市場,和特定業(yè)務(wù)目標的模型。Avinash Kaushik在他的博客Occam‘s Razor上提供了一個在Google Analytics中自定義歸因模型的攻略。但你有心理準備，他在文章一開始就提到 “在分析領(lǐng)域中（所有分析領(lǐng)域、大數(shù)據(jù)分析和巨量數(shù)據(jù)分析）鮮有比多渠道歸因模型更加復(fù)雜的事情了”

他并沒有危言聳聽。歸因分析是復(fù)雜的、乏味的，常常讓人抓狂沮喪的，你將經(jīng)歷一個不斷的測試-失敗-再測試-再失敗的過程。

但是這一切都是值得的，歸因模型會幫助你理解什么會影響消費者購買，消費者購物行為是什么樣子的，他們來自哪里，以及哪些渠道和策略對最終購買產(chǎn)生了價值，而這一切都有利于擴大預(yù)算。

在電子商務(wù)的世界開始歸因冒險之旅前，有五件事情需要時刻謹記。

真正影響銷售的是輔助轉(zhuǎn)化

高達98%的訪客一次訪問網(wǎng)站時不會購物。55%的訪客會在15秒內(nèi)離開網(wǎng)站。

84%的訪客完全或者部分相信來自家人，朋友和同事對于產(chǎn)品的推薦。

88%的訪客認為網(wǎng)絡(luò)上陌生人的推薦與相關(guān)熟人的推薦具有一樣的可信度。

購物車平均放棄率為69.23%。

88%的消費者在決定購買前會先去查看網(wǎng)絡(luò)上的評論。

上面所有數(shù)據(jù)都清晰的描繪出了訪客的網(wǎng)上購物行為——基本不會有訪客在一次訪問網(wǎng)站時就購物。他們訪問網(wǎng)站，查看一些信息，瀏覽網(wǎng)站上的商品評論，訪問你在社交媒體上的賬戶，搜索降價或者優(yōu)惠信息，隨便看看商品，在Twitter賬號上看看別人如何評價你，最后當他們下定決心花錢時再回到你的網(wǎng)站。

上面所有行為都讓顧客離最終銷售更近了一點，每一次的互動都有助于最終轉(zhuǎn)化的完成。絕大部分銷售都得益于這些輔助轉(zhuǎn)化，所以你需要去追蹤并賦予每個輔助轉(zhuǎn)化價值，這樣才能真正了解消費者行為，以及該如何展開營銷。

想了解下自己網(wǎng)站的轉(zhuǎn)化情況？那趕緊打開Google Analytics吧，通過Conversions > Multi-Channel Funnels > Path Length這個報告了解一次交互后有多少轉(zhuǎn)化，二次或者三次交互后發(fā)生多少轉(zhuǎn)化，你會大吃一驚的。

然后，查看Conversions > Multi-Channel Funnels > Assisted Conversions報告。仔細查看標識為“Assisted/Last Click or Direct Conversions”的這一列數(shù)據(jù)。數(shù)值小于1？那么該渠道是轉(zhuǎn)化前的最后一個觸點。數(shù)值大于1？那么該渠道只是轉(zhuǎn)化路徑中的其中一步。而如果使用的是首次或是末次觸點模型？最有價值的渠道可能會被忽視。

再次重申：影響銷售的絕大部分因素來自輔助轉(zhuǎn)化。你的歸因模型一定要識別他們。

沒有好的歸因模型

任何模型都存在局限性和不足。在一個好的世界里，我們可以用一個足夠好的模型來衡量和處理所有事情，但是現(xiàn)實中這個好模型并不存在。

定制化的模型是最合適的,但需要時間收集必要的數(shù)據(jù)和理解顧客行為才能完成這個模型。如果數(shù)據(jù)是靠不住的，那么模型也只會產(chǎn)出靠不住的結(jié)果。

歸因模型是科學(xué)與藝術(shù)的結(jié)合，同時也是客觀數(shù)據(jù)與主觀推測的結(jié)合。

定制的歸因模型應(yīng)該同時反應(yīng)顧客屬性和商業(yè)特征。需要考慮那些對實現(xiàn)目標很重要的行為，以及那些最終帶來銷售價值的“軟”轉(zhuǎn)化（比如：注冊新聞電子報，要求客戶代表聯(lián)系他們等等）

最常見的轉(zhuǎn)化路徑和輔助轉(zhuǎn)化路徑是哪些？它們會幫助你理解顧客的行為。你是否已經(jīng)挖掘出這些路徑的全部潛在價值呢？是否將錢浪費在哪些根本帶不來價值的渠道上？

用戶搜索、考慮的因素和購買的途徑千差萬別。因此很有必要創(chuàng)建一個適用于用戶和自身業(yè)務(wù)的模型。

要以數(shù)據(jù)為依據(jù)

使用歸因模型無需進行盲目的猜測，任何時候都應(yīng)該用真實的數(shù)據(jù)指導(dǎo)工作。

通過Google Analytics和enhanced ecommerce插件收集需要的數(shù)據(jù)，建立目標和轉(zhuǎn)化漏斗，最后根據(jù)報告做出決定。

應(yīng)盡可能準確地追蹤所有操作,以保證數(shù)據(jù)和洞察的可靠性。

使用Adwords，Bing Ads和DoubleClick的自動加碼功能。

使用UTM parmeters追蹤社會化媒體投放活動的效果。

如果一件事情花費了你的時間，精力或者金錢，那么就應(yīng)該收集它的相關(guān)數(shù)據(jù)。很多電子商務(wù)平臺并沒有積極的檢查和使用分析數(shù)據(jù)，不要跟他們一樣。你是業(yè)務(wù)的所有者，需要懂得數(shù)據(jù)以及分析的重要性，僅僅統(tǒng)計數(shù)字是沒有價值的。

GA并不復(fù)雜，任何人都可以使用，而不必關(guān)心其背后的技術(shù)（受益于它與Magento, Shopify and WordPress plugins等多個第三方平臺的集成，所以使用者不必浪費時間在相關(guān)代碼上）

獲取，運算以及考量的數(shù)據(jù)越多，決策就會越精準，就能更好的理解消費者最終購物行為的轉(zhuǎn)化路徑。

想擴大業(yè)務(wù)和提升利潤？獲取數(shù)據(jù)并利用吧。21世紀各種第三方平臺百花爭艷，各種第三方服務(wù)都在各自領(lǐng)域提供數(shù)據(jù)收集和分析工具（有些還可與其他更通用的數(shù)據(jù)分析平臺集成）。你可以嘗試充分利用它們以獲取更多的價值。

顧客生命周期管理

你是希望一次性交易？還是希望用戶可以反復(fù)購買？答案顯而易見，所有人都希望用戶反復(fù)購買，原因不言而喻。

所以需要考慮到每一個用戶的生命周期。那些最重要的用戶們——一般只占用戶群總量的1%，他們的消費金額是全部用戶平均消費金額的18倍。不幸的是，我們通常很少甚至并不關(guān)心這些回頭客和他們所能帶來的價值。

是的，他們被忽略了，連同他們的轉(zhuǎn)化路徑也一并被忽略了。這樣做很危險，他們的行為路徑與新用戶是完全不一樣的。他們的路徑是獨特的，需要認真識別和分析——因為這群重要用戶會帶來不小的收入。

所以重新檢查轉(zhuǎn)化漏斗。你很可能會發(fā)現(xiàn)大部分的重復(fù)購買用戶都是直接訪問網(wǎng)站（直接在瀏覽器輸入地址或者使用瀏覽器的書簽頁），或者來自社交網(wǎng)站（當你在社交賬戶上發(fā)布了一些特賣信息時），或者通過郵件直接點擊過來（千萬不要忽略這些渠道，他是上帝賜予的禮物。盡早收集相關(guān)細節(jié)保證漏斗中的每個人都被及時通知到）。

新用戶則有可能來自付費廣告，自然搜索，引薦網(wǎng)站，聯(lián)盟媒體或者社會化媒體。

這些都很重要，而且更重要的是，維護一個老用戶遠比獲取一個新用戶要經(jīng)濟實惠的多。你需要在歸因模型中識別出那些帶來老用戶的路徑，與新用戶路徑相比，應(yīng)該給予它們更大的權(quán)重。

跳開單一轉(zhuǎn)化事件的模式，思考的更長遠一些。重視顧客的生命周期價值，而不僅僅只看訂單價格。嘗試優(yōu)化那些對客戶生命周期產(chǎn)生真正幫助的渠道。

營銷活動追蹤必不可少

請記住這句名言：得追蹤者得天下。

我們在前面已經(jīng)提到過數(shù)據(jù)是多么重要。如果要保證一個穩(wěn)定、豐富的數(shù)據(jù)流供給，就需要營銷活動進行追蹤——每一次的營銷活動，每一個渠道。

可以通過MailChimp和AWeber等成熟的工具追蹤?quán)]件營銷活動。

可以用UTM Parameters生成定制化的URL。定制化的URL既可以手動添加Tag的方式生成，也可以從GA的Campaign URL Builder網(wǎng)站在線生成。郵件，社會化媒體，新聞電子報，付費廣告，Banner等各種營銷渠道都可以使用。UTM parameters能幫你很容易的追蹤每一個營銷活動的數(shù)據(jù)。

Google Analytics和Bing Webmaster Tools提供一站式的營銷活動數(shù)據(jù)與效果追蹤解決方案。想更好的了解用戶，優(yōu)化點擊轉(zhuǎn)化？去Google Analytics和Bing Webmaster Tools中追蹤和探索你的營銷活動吧。

如果營銷活動涉及多個營銷渠道，那么必須追蹤該營銷活動的效果，否則根本不知道效果如何，顧客是誰？來自哪個渠道？哪些渠道可以優(yōu)化？又有哪些渠道需要被淘汰。

GA等分析工具可以展現(xiàn)訪客活動行為,而歸因模型可以探索各個渠道的效果。它們是好的搭配。

可以確定的是，當營銷人員使用的渠道，方式方法和營銷活動越豐富，歸因模型就會越復(fù)雜。

研究表明，接近80%的轉(zhuǎn)化與多種交互行為相關(guān)。

盡管如此，還是有55.2%的營銷人員只使用單觸點歸因模型（只有16.4%的營銷人員會使用多觸點歸因模型，同時讓人意外的是還有28.4%的人不使用甚至完全不知道歸因模型）。

不要和他們一樣，我們要行動起來，搭建一個歸因模型，該模型會告訴你到底發(fā)生了什么（你還可以稍微多花些時間進階學(xué)習如何在GA中使用的歸因模型等比較工具）。

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