多觸點營銷及歸因概念
無線時代到來之后,一切都發(fā)生了變化,通過數(shù)據(jù)還原用戶行為的方式也發(fā)生了改變。加之,由于我們生活在一個“全線的”營銷世界中,很多App為了推廣自己的內(nèi)容,或是為了吸引用戶參與某個活動,再或是電商App為了提高交易量等,都會在各種渠道投放廣告,這些渠道不僅限于線上渠道,用戶還可能來自電視廣告,地鐵廣告牌,樓宇廣告等線下渠道。在用戶生成轉(zhuǎn)化之前,有可能接觸到很多來自不同媒介的關(guān)于你App的宣傳或廣告,而這種多次接觸,即是多觸點營銷,最后用戶完成轉(zhuǎn)化,此次轉(zhuǎn)化也就是所謂的多觸點轉(zhuǎn)化。
*傳統(tǒng)營銷漏斗模型
傳統(tǒng)的營銷漏斗會將用戶的轉(zhuǎn)化行為按照:認知/關(guān)注階段、考慮/偏好階段、選擇購買階段來劃分,表明各類營銷活動的目標是喚起用戶對品牌的關(guān)注,從而引導消費者轉(zhuǎn)化或購買。從理論上講,用戶是遵循從認知到購買的直線行為的。然而,事實上用戶的消費流程已不再是線性的。
假設(shè),你早上上班途中,看到地鐵廣告牌正在宣傳某App有個特賣活動,你想家里正好缺一臺空調(diào),但由于手機里并未安裝這款App,于是你打開手機內(nèi)的瀏覽器開始搜索這款App以及相關(guān)活動的信息,空調(diào)的優(yōu)惠力度確實讓你很心動,但是在沒有Wi-Fi環(huán)境的情況下,你選擇暫時放棄下載或參與活動。在進入辦公室后,一件事就是打開電腦,登錄網(wǎng)站搜索空調(diào)在各平臺上的優(yōu)惠力度,然后進行比價。在剛點入此App的宣傳頁時突然被老板叫去開會,開會的時候覺得有些無聊,就掏出手機繼續(xù)搜索,最后選擇了自己常用的應(yīng)用商店上下載了App,并打開活動頁面完成下單。
這個場景看似簡單,且非常普遍,但是從數(shù)據(jù)分析的角度來說卻是非常困難的。用戶在完成轉(zhuǎn)化之前,經(jīng)歷了從線下到線上,從PC網(wǎng)站到手機App,從活動頁面到應(yīng)用商店等全過程。從營銷者的視角來看,理清用戶消費流程更為復雜,因為我們看不到用戶整個消費流程是什么樣的,而這時又有眾多的供應(yīng)商參與,并幫你分析消費者留下的這種像面包屑一樣的數(shù)據(jù)。例如,你的搜索代理商對數(shù)據(jù)是這種解讀,然而你的展示廣告代理商則有另一種解讀,因為每個人都希望分一杯羹,得到一部分功勞,這些營銷活動才能證明自己的價值。所以當從不同的代理機構(gòu)及合作伙伴那里購買渠道或交換資源時,很難得到用戶消費流程的真實全貌。
針對上述場景,我們需要科學的歸因分析,歸因分析的關(guān)鍵在于制定合理的營銷組合策略,即在無數(shù)的相互作用和影響下分析是什么原因?qū)е掠脩舻霓D(zhuǎn)化行為。
科學的歸因需要通過數(shù)據(jù)倉庫來記錄貫穿整個用戶生命周期的每一個數(shù)字媒體接觸點,使營銷人員真正了解
營銷推廣的總價值,來推動更合理的營銷計劃以期獲得更高的ROI(投資回報率)。
最理想的歸因分析應(yīng)該使營銷人員能夠追蹤消費者所有參與的渠道和平臺,最后優(yōu)化營銷組合,在對的時間及對的平臺上給對的人推送對的內(nèi)容,實現(xiàn)理想的轉(zhuǎn)化率。但當消費者與品牌之間通過越來越多的傳統(tǒng)和數(shù)字渠道進行互動時,這種歸因分析也變得更加的復雜,已不像過去那樣簡單。
渠道歸因的常用方法
在展開具體方法的討論之前,我們首先要確認的是自己的App應(yīng)用或具體的運營活動等是否真的面臨歸因問題,而不要因為大家都在討論這個問題而大驚失色,便盲目的開始研究。比如一款App僅在有限幾個應(yīng)用商店上進行推廣,在線下或其他媒介上幾乎沒有投放或合作,在這種情況下,可能并不存在多觸點歸因問題,或者這個問題可能很小,可以暫時不用考慮。
目前,業(yè)界還沒有統(tǒng)一的歸因模型來解決這個問題,針對產(chǎn)品或業(yè)務(wù)形態(tài)的不同,有些App應(yīng)用也會獨辟蹊徑建立自己的歸因模型來考察自身渠道的價值及投放組合策略。雖然歸因方法如百花齊放,但行業(yè)內(nèi)仍然有一些常用模型。之前iCDO也出過類似文章,大家可以查閱歷史文章。
(1)末次互動歸因模型
我們其實不可能弄清楚每次營銷活動或每個渠道對用戶的轉(zhuǎn)化分別產(chǎn)生了多少影響。因此,大多數(shù)分析者會把用戶的轉(zhuǎn)化歸功于其遇到的最后一個營銷渠道,這是目前最常用的歸因模型。末次互動歸因模型是可以理解的,因為畢竟最后的互動渠道帶來了真實的交易,但是如果用這個模型來決定如何在不同的營銷渠道中投放,這種方式并不是好的。比如有些運營活動會在預熱期間就進行推廣,但是預熱的推廣渠道和正式活動期間的渠道會有所不同,會有一些用戶因為預熱頁面了解到了活動,并在正式活動期間成功完成轉(zhuǎn)化,如果這時候我們根據(jù)末次互動歸因模型進行分析,就會完全忽略了預熱渠道的重要價值。
(2)首次互動歸因模型
與末次互動歸因模型恰恰相反,首次互動歸因模型會將用戶的轉(zhuǎn)化歸功于其遇到的一個渠道。這樣分析的原因是,如果用戶沒有從一個渠道得知我們的產(chǎn)品或活動信息,可能永遠不會知道我們的存在,也就不會成為一個成功的轉(zhuǎn)化了。但是這個模型對于渠道的評估仍然是有問題的,因為如果一次渠道這么重要,那為什么用戶還要經(jīng)歷后續(xù)的渠道才能完成最終的轉(zhuǎn)化呢。不過,這種分析方法對于某些特定情況的分析是非常有指導意義的。
(3)線性歸因模型
線性歸因模型的計算方式是在各個渠道之間平均分配成功轉(zhuǎn)化的貢獻。這就意味著,在投入預算時也會公平的在所有渠道中進行分配。很多分析者為了避免將某個渠道的功勞過分放大,但是又不知道該如何分配功勞,就索性通過平均分配來解決歸因問題。這種方法是次優(yōu)的,因為如果轉(zhuǎn)化前所有渠道效果都是相同的,為什么用戶還要經(jīng)過很多步驟才能發(fā)生轉(zhuǎn)化呢。同時,因為這種分析方法,渠道投放的預算分配也會存在問題,均分看似合理卻反而顯得盲目。
(4)時間衰減歸因模型
在時間衰退歸因模型中,越接近用戶轉(zhuǎn)化時間的渠道將得到越多的功勞劃分,而越遠離轉(zhuǎn)化時間的渠道將得到越少的功勞劃分。比如將總功勞的50%歸于最后轉(zhuǎn)化的渠道,其他渠道再按時間衰減來分配剩余的50%。同時,預算分配也會更傾向于最后的轉(zhuǎn)化渠道,但也會在其他渠道中投入。時間衰減歸因模型在轉(zhuǎn)化功勞的分配比例上更多的還是依靠定性判斷,但是這種方法還是值得嘗試和深入探究的。
(5)自定義歸因
因為上述所有的歸因模型都有一些不如人意的地方,且因為不同的產(chǎn)品或業(yè)務(wù),會面臨不同的營銷選擇,一些企業(yè)會嘗試自定義歸因模型來解決自身渠道轉(zhuǎn)化的貢獻問題。比如根據(jù)自身產(chǎn)品的生命周期,把大的權(quán)重分配給最后帶來轉(zhuǎn)化的渠道,然后剩余的權(quán)重分配將只看轉(zhuǎn)化發(fā)生前生命周期內(nèi)的其他渠道。又或者,有些企業(yè)會基于渠道的位置順序來進行歸因,將首次渠道和末次渠道各分配40%的轉(zhuǎn)化貢獻權(quán)重,而剩下的20%會平均分配給處于中間過程的互動渠道等。當然,這里你也可以結(jié)合自身的情況,設(shè)定相應(yīng)的權(quán)重,找到最優(yōu)策略組合。但是自定義歸因的大難度在于,你對業(yè)務(wù)的了解程度、經(jīng)驗和思考的能力都會影響最終的判斷,你可能會得到很好的效果,也可能什么也得不到。
自定義歸因的另一個好處是,如果我們不知道權(quán)重到底該如何分配,可以通過不斷調(diào)整自定義權(quán)重,并根據(jù)權(quán)重調(diào)整渠道預算的投放,結(jié)合最終轉(zhuǎn)化效果來對比看哪個策略組合方案更好。當然,可以這么做的前提是公司有時間、精力和成本讓你去實驗。
某APP歸因分析具體實例
某App的電商業(yè)務(wù)模塊會經(jīng)常性的開展促銷活動,在大型促銷活動前夕,電商團隊幾乎是提前一個月進入備戰(zhàn)狀態(tài),包括品類的部署,品牌商的洽談合作,當然還有各類渠道資源的合作事宜?;顒咏Y(jié)束后,我們需要對整體活動的效果做回歸,包括很重要的一環(huán)——渠道的質(zhì)量評估,因為這對后續(xù)的渠道策略改進有著非常重要的作用。
促銷活動的推廣渠道分為站內(nèi)推廣和站外推廣兩大類。站內(nèi)推廣包括首頁導航、文字鏈資源位、banner橫幅廣告位或其他模塊各資源位的引流等;站外推廣包括搜索、微博、微信、分發(fā)市場以及其他App的合作導流資源等(活動未引入傳統(tǒng)媒體及線下渠道)。并且我們在活動前也進行了預熱活動的推廣宣傳,這些預熱推廣期的渠道價值也需要被考核。所以,為了更好的分析各渠道的價值,我們分別采用了首次互動歸因模型和末次互動歸因模型來共同考核各渠道的作用,并在統(tǒng)計埋點中將訪問和下單的用戶首次及末次互動渠道全部記錄下來。
*促銷活動訂單轉(zhuǎn)化渠道歸因模型對比
從訂單分布的數(shù)據(jù)上可以看出,在首次歸因模型中,68%的下單用戶是通過站外推廣渠道得知此次促銷活動,并最終完成下單,而僅有32%的用戶是從站內(nèi)的渠道首次訪問活動頁面并最終完成下單轉(zhuǎn)化的,這說明站外渠道在引導用戶認知的層面起著非常重要的作用。在末次歸因模型中,訂單比例的分布和首次歸因模型的結(jié)果正好相反,72%的下單用戶是通過站內(nèi)推廣渠道訪問的活動頁面并完成最終轉(zhuǎn)化,僅有28%的用戶是從站外的渠道進入App的活動頁面再完成轉(zhuǎn)化的。所以從結(jié)果上看,標記最后一次下單來源的方式會導致部分資源位的作用被弱化,而對于評估引流效果時,標記一來源對促銷活動的渠道效果評估來說是更為合理的方式。
如果簡單采用末次互動歸因模型,將結(jié)果作為渠道預算投放的標準。那么,我們將對站內(nèi)渠道會有更多的投入,并放棄對站外一些渠道的投放。顯然,這種方式對站外的渠道會抱有偏見,認為站外渠道可有可無,而這樣的渠道投放策略勢必會影響最終的訂單轉(zhuǎn)化率,整體的訂單量都有可能會急劇下降。
但如果簡單采用首次互動歸因模型也會弱化站內(nèi)渠道的作用。因為從對比結(jié)果上看,站外推廣負責引流量,站內(nèi)推廣負責帶訂單,兩類渠道相輔相成,我們需要細化每個渠道進行分析,看這些渠道中,哪些是引流效果比較好的渠道,哪些是用戶比較常用的下單通道,而這些細化的分析都將使我們了解用戶的訪問全貌,從而改變整體渠道的投放策略。
進一步,我們還需要對每個細分渠道深入分析,建立用戶價值評估指標體系,以找出最有潛力價值的渠道。
*某App用戶價值評估指標體系
在運營層面評估用戶價值的過程中,將評估劃分為三個方向:規(guī)模、價值、渠道宏觀。規(guī)模注重量的體現(xiàn),而價值則注重質(zhì)的轉(zhuǎn)化。在量的評估上,我們會關(guān)注每個渠道帶來的激活,訪問和登錄;在質(zhì)的轉(zhuǎn)化上,我們會更加深入的考察每個渠道帶來的用戶在訪問廣度(跨業(yè)務(wù)分析等)、深度(時長、頻率、留存,訪問深度等)和用戶互動(發(fā)帖、評論、分享等)等方面的媒體價值,同時也會考察每個渠道在GMV(Gross Merchandise Volume商品交易總量)方面的各種轉(zhuǎn)化情況,比如下單率及下單周期等。渠道宏觀則主要考察的是渠道重合度及用戶對于渠道入口粘性等評估。在綜合評估后,我們對于每個渠道的性質(zhì)和帶量情況都有了非常深入的梳理和把握,對于App后續(xù)的渠道投放策略組合上將會有更理想的投入產(chǎn)出比。
在渠道評估及用戶價值評估的方法上,我們做了非常多的前期思考和準備工作,包括需求的分解和代碼埋點工作的部署,而能將分析做透不僅考驗我們分析和思考問題的能力,更是考驗了技術(shù)在底層數(shù)據(jù)全面打通及關(guān)鍵指標常態(tài)化展現(xiàn)的實現(xiàn)能力。所以,在分析開始之前,梳理清楚衡量渠道價值的標準是非常重要的。
在此次促銷活動中,由于沒有傳統(tǒng)媒體或線下媒體的投放,所以沒有針對這部分的內(nèi)容做更多的分析,但是并不排除后續(xù)會嘗試在線下及傳統(tǒng)媒體上投放廣告宣傳內(nèi)容,這無疑對我們的分析增加了更大的難度,因為目前在行業(yè)內(nèi),還沒有比較好的方法來標準化的衡量這些渠道對無線領(lǐng)域的實際價值。
綜上,某App的此次促銷活動的分析方法也稱不上成熟,但是至少在分析思路上開始重新思考,當每一個App運營者都在力爭更合理的評估渠道的價值,并在此基礎(chǔ)上發(fā)展出更權(quán)威和標準化的方案時,我們最終會獲得一個更加成熟的評估體系。
網(wǎng)站欄目:如何在實際業(yè)務(wù)中合理評估渠道價值?
轉(zhuǎn)載源于:http://jinyejixie.com/news17/191767.html
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