有關(guān)于消費(fèi)者最后一次接觸的問(wèn)題，是零售營(yíng)銷從業(yè)者們最喜歡爭(zhēng)論的問(wèn)題，而且把這個(gè)當(dāng)做歸因來(lái)爭(zhēng)論也有十多年了。在當(dāng)今的市場(chǎng)營(yíng)銷世界中，消費(fèi)者通過(guò)各種終端設(shè)備和渠道購(gòu)物，因此僅僅把銷售達(dá)成完全歸因于購(gòu)買前的最后一次互動(dòng)是過(guò)時(shí)和低效的，這是因?yàn)槟憧赡苓^(guò)分強(qiáng)調(diào)漏斗底端而忽略了填充漏斗頂部時(shí)候所做的所有努力。
消費(fèi)旅程正在變得越來(lái)越復(fù)雜，因此對(duì)單一方式或渠道的優(yōu)化，其實(shí)忽略了零售商的品牌信息究竟是如何在消費(fèi)者購(gòu)買過(guò)程中起作用的。
例如，消費(fèi)者可能在Pinterest上發(fā)現(xiàn)一個(gè)新產(chǎn)品，通過(guò)展示廣告重定向重新發(fā)現(xiàn)該產(chǎn)品，通過(guò)Amazon研究該產(chǎn)品，最后在收到促銷郵件后進(jìn)行購(gòu)買。這個(gè)過(guò)程可以在電腦、移動(dòng)端和語(yǔ)音助手之間進(jìn)行。假如只看重最后一次接觸的電子郵件點(diǎn)擊的作用，其實(shí)是忽略了每個(gè)營(yíng)銷活動(dòng)在推動(dòng)銷售過(guò)程中所起的非常重要的作用，從而限制了營(yíng)銷人員發(fā)展更大的跨渠道凝聚力的能力。
雖然許多營(yíng)銷人員認(rèn)識(shí)到在線零售的全域性和最后一次接觸的局限性，但很少有人能轉(zhuǎn)向更精準(zhǔn)的多觸點(diǎn)歸因模型。造成這種情況的原因各不相同，諸如改變營(yíng)銷歸因可能很費(fèi)時(shí)，需要跨部門按部就班的同步協(xié)作，因?yàn)楹茈y量化收入和ROI回報(bào)，所以說(shuō)服你老板可能也不容易。
最后一次點(diǎn)擊的結(jié)束？
盡管在涉及到這些歸因的時(shí)候，營(yíng)銷人員會(huì)面臨外在的困難和營(yíng)銷人員自己內(nèi)在的惰性，現(xiàn)在是時(shí)候?qū)δ愕臍w因模式進(jìn)行審視了。你可以通過(guò)尋找新的機(jī)會(huì)來(lái)擴(kuò)大你的客戶群，開發(fā)更有影響力的跨渠道營(yíng)銷計(jì)劃，這些都可以幫你甩開對(duì)手。
隨著付費(fèi)搜索、社交和展示營(yíng)銷渠道的競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，成本不斷攀升，你需要找到另外的一些途徑花錢做營(yíng)銷，不僅要花更多的錢，還要更聰明地花錢。多觸點(diǎn)歸因?yàn)闃I(yè)績(jī)提供了一個(gè)新的視角，可以很清楚地厘清哪些渠道對(duì)銷售貢獻(xiàn)最大，但因?yàn)槠錉I(yíng)銷預(yù)算的問(wèn)題，很有可能它的作用會(huì)被低估。一種真正細(xì)粒度的歸因方法甚至可以識(shí)別出一個(gè)特定的廣告創(chuàng)意，在你的營(yíng)銷組合中它的表現(xiàn)是否優(yōu)于其他廣告創(chuàng)意。
谷歌等主要廣告平臺(tái)也暗示，它們將不再使用最后一次接觸的歸因模式。雖然最后一次接觸歸因可能不會(huì)完全消失在谷歌廣告中，但谷歌可能會(huì)強(qiáng)調(diào)其多觸點(diǎn)的歸因?qū)傩詧?bào)告，尤其是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)屬性(Data-Driven Attribution，DDA)，它將算法歸因于谷歌所有廣告產(chǎn)品所賦能的銷售業(yè)績(jī)中。
所有這些競(jìng)爭(zhēng)和技術(shù)將零售行業(yè)的營(yíng)銷人員推到了十字路口。你是選擇保持簡(jiǎn)單的單點(diǎn)觸摸歸因方法，還是應(yīng)該探索新的歸因模型？
改變歸因模型，特別是從最后一次接觸到多點(diǎn)接觸歸因模型中的一種(U型、W型、時(shí)間衰減、算法等等)并不是一件容易的事。這就是為什么評(píng)估這一轉(zhuǎn)變對(duì)你的業(yè)務(wù)是否有意義是至關(guān)重要的。在改變歸因模型之前，問(wèn)自己以下四個(gè)問(wèn)題：
1、你在哪些營(yíng)銷渠道上做廣告？
多觸點(diǎn)歸因?qū)τ谑褂枚喾N渠道培養(yǎng)消費(fèi)者進(jìn)行銷售的營(yíng)銷人員來(lái)說(shuō)是最有價(jià)值的。例如，如果你在電子郵件、Facebook、谷歌購(gòu)物、付費(fèi)搜索和亞馬遜上都花了錢做營(yíng)銷，那么追蹤所有這些渠道的歸屬或許是有意義的，這將幫助確定你的營(yíng)銷到底哪些有效無(wú)效。
另一方面，如果你90%的營(yíng)銷支出都花在Facebook上，那么在這一點(diǎn)上投資于多點(diǎn)歸因可能是沒(méi)有意義的。然而，在未來(lái)，隨著營(yíng)銷活動(dòng)擴(kuò)展到新的渠道并變得越來(lái)越復(fù)雜，你可能需要重新考慮評(píng)估各種多觸點(diǎn)模式。
2、銷售達(dá)成前消費(fèi)者通常會(huì)發(fā)生多少次接觸？
如果你有一個(gè)很長(zhǎng)的購(gòu)買周期，每一次接觸都很重要，那么一個(gè)平均加權(quán)的線性歸因模型或基于自定義算法的模型可能是最有意義的。另一方面，較短的銷售周期可能會(huì)導(dǎo)致你轉(zhuǎn)向某一個(gè)屬性模型，該模型在銷售周期的后期會(huì)有更大的影響，例如時(shí)間衰減模型。如果平均下來(lái)，所有銷售前都很少發(fā)生接觸，那么做多觸點(diǎn)的歸因模型可能也沒(méi)有意義。
一個(gè)可以更好地查看你的消費(fèi)者旅程的簡(jiǎn)單方法是在Google Analytics上使用多通道漏斗報(bào)告，在這些報(bào)告中，谷歌跟蹤不同的推薦和搜索究竟對(duì)銷售的貢獻(xiàn)有多大。
谷歌提供四種不同類型的多通道漏斗報(bào)告。頂級(jí)轉(zhuǎn)換路徑報(bào)告顯示了消費(fèi)者如何在購(gòu)買前與不同的營(yíng)銷渠道和搜索進(jìn)行交互。時(shí)間差和路徑長(zhǎng)度報(bào)告顯示了用戶成為客戶所需的時(shí)間和交互時(shí)間。第四種輔助轉(zhuǎn)換報(bào)告顯示了每個(gè)渠道啟動(dòng)、輔助和完成的銷售數(shù)量，以及這些轉(zhuǎn)換的價(jià)值。
3、過(guò)渡期怎么準(zhǔn)確地做年度報(bào)告？
假如你用了一個(gè)新的歸因模型并從現(xiàn)在開始使用這個(gè)新模型作為你的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的時(shí)候，你面臨的一個(gè)問(wèn)題，就是你沒(méi)法用你今年的數(shù)據(jù)跟你去年或者更早時(shí)候的數(shù)據(jù)來(lái)做對(duì)比，例如，你使用的最后一次接觸歸因模型所跟蹤到的任何銷售數(shù)據(jù)，都不能與時(shí)間衰減歸因的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。
如果你的業(yè)務(wù)要求你必須要與一年以上的數(shù)字進(jìn)行比較，那就說(shuō)明一年是你的過(guò)渡期，那么你就要計(jì)劃在第一年同時(shí)運(yùn)行新的歸因模型和老的模式，這樣就可以進(jìn)行更好的數(shù)據(jù)比較，這樣也不會(huì)給年度報(bào)告帶來(lái)麻煩。
4、競(jìng)爭(zhēng)會(huì)使你的業(yè)績(jī)營(yíng)銷策略影響更小嗎？
也許采用新的歸因模式的最大原因之一是發(fā)現(xiàn)營(yíng)銷措施的差距。如果某個(gè)渠道或性能營(yíng)銷由于競(jìng)爭(zhēng)加劇而不再達(dá)成相同的支出回報(bào)率ROAS，那么你可能需要以新的方式來(lái)檢查你的數(shù)據(jù)了。對(duì)于那些在上個(gè)歸因模式中表現(xiàn)不佳的渠道或廣告中，再重新通過(guò)多點(diǎn)觸摸歸因模型來(lái)衡量，說(shuō)不定在促進(jìn)銷售方面其實(shí)表現(xiàn)得非常好。
通過(guò)不同的歸因方法查看你活動(dòng)效果有一個(gè)簡(jiǎn)單方法是使用GoogleAnalytics歸因模型比較工具，該工具位于GoogleAnalytics中的“Conversion”選項(xiàng)卡下。
例如，在下面的截圖中，你可以看到付費(fèi)搜索的表現(xiàn)在最后一次接觸、第一次接觸和基于位置(也稱為U型)模型中有很大差異。使用最后一次接觸模式，付費(fèi)搜索活動(dòng)似乎只促成了一次轉(zhuǎn)換，CPA高達(dá)6，985.33美元。但第一次接觸和定位的模型則描繪了一個(gè)完全不同的畫面，分別有69和34.69次轉(zhuǎn)換。
換.png)
所以，假如是按照最后一次接觸模型，付費(fèi)搜索將被視為浪費(fèi)時(shí)間和金錢，但實(shí)際上，該渠道正在幫助填補(bǔ)漏斗，讓購(gòu)物者提前開始購(gòu)物，并鼓勵(lì)他們購(gòu)買。
歸因建模提供了一個(gè)全漏斗優(yōu)勢(shì)
不管你選擇哪種歸因模式，最關(guān)鍵的是要開始查看業(yè)績(jī)營(yíng)銷數(shù)據(jù)，以便更準(zhǔn)確地了解你的用戶今天在不同的渠道和終端上的購(gòu)物方式，消費(fèi)者究竟是如何在這些渠道和終端上來(lái)互動(dòng)的，以及更好地了解不同營(yíng)銷舉措在漏斗不同階段的表現(xiàn)究竟如何。建一個(gè)反映這些細(xì)微差別的歸因模型，那么你的品牌能夠比其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更聰明地花錢，并確定以前被忽略的、能夠增加營(yíng)銷漏斗和市場(chǎng)份額的項(xiàng)目。
對(duì)于具有穩(wěn)健營(yíng)銷策略和全方位銷售方式的零售營(yíng)銷人員來(lái)說(shuō)，任何歸因模型都比最后一次接觸歸因模型都要好很多。
文：Vivy@成功營(yíng)銷(vmarketing)
首席增長(zhǎng)官CGO薦讀小紅書推廣：
更多精彩，關(guān)注：增長(zhǎng)黑客（GrowthHK.cn）
增長(zhǎng)黑客（Growth Hacker）是依靠技術(shù)和數(shù)據(jù)來(lái)達(dá)成各種營(yíng)銷目標(biāo)的新型團(tuán)隊(duì)角色。從單線思維者時(shí)常忽略的角度和高度，梳理整合產(chǎn)品發(fā)展的因素，實(shí)現(xiàn)低成本甚至零成本帶來(lái)的有效增長(zhǎng)…
本文經(jīng)授權(quán)發(fā)布，不代表增長(zhǎng)黑客立場(chǎng)，如若轉(zhuǎn)載，請(qǐng)注明出處：http://gptmaths.com/cgo/market/19112.html
微信掃一掃 
支付寶掃一掃 
