增長營銷:從四個問題讀懂哪種營銷方式最有效

有關於消費者最後一次接觸的問題,是零售營銷從業者們最喜歡爭論的問題,而且把這個當做歸因來爭論也有十多年了。在當今的市場營銷世界中,消費者通過各種終端裝置和渠道購物,因此僅僅把銷售達成完全歸因於購買前的最後一次互動是過時和低效的,這是因為你可能過分強調漏斗底端而忽略了填充漏斗頂部時候所做的所有努力。
消費旅程正在變得越來越複雜,因此對單一方式或渠道的優化,其實忽略了零售商的品牌資訊究竟是如何在消費者購買過程中起作用的。
例如,消費者可能在Pinterest上發現一個新產品,通過展示廣告重定向重新發現該產品,通過Amazon研究該產品,最後在收到促銷郵件後進行購買。這個過程可以在電腦、移動端和語音助手之間進行。假如只看重最後一次接觸的電子郵件點選的作用,其實是忽略了每個營銷活動在推動銷售過程中所起的非常重要的作用,從而限制了營銷人員發展更大的跨渠道凝聚力的能力。
雖然許多營銷人員認識到線上零售的全域性和最後一次接觸的侷限性,但很少有人能轉向更精準的多觸點歸因模型。造成這種情況的原因各不相同,諸如改變營銷歸因可能很費時,需要跨部門按部就班的同步協作,因為很難量化收入和ROI回報,所以說服你老闆可能也不容易。
最後一次點選的結束?
儘管在涉及到這些歸因的時候,營銷人員會面臨外在的困難和營銷人員自己內在的惰性,現在是時候對你的歸因模式進行審視了。你可以通過尋找新的機會來擴大你的客戶群,開發更有影響力的跨渠道營銷計劃,這些都可以幫你甩開對手。
隨著付費搜尋、社交和展示營銷渠道的競爭日益激烈,成本不斷攀升,你需要找到另外的一些途徑花錢做營銷,不僅要花更多的錢,還要更聰明地花錢。多觸點歸因為業績提供了一個新的視角,可以很清楚地釐清哪些渠道對銷售貢獻最大,但因為其營銷預算的問題,很有可能它的作用會被低估。一種真正細粒度的歸因方法甚至可以識別出一個特定的廣告創意,在你的營銷組合中它的表現是否優於其他廣告創意。
谷歌等主要廣告平臺也暗示,它們將不再使用最後一次接觸的歸因模式。雖然最後一次接觸歸因可能不會完全消失在谷歌廣告中,但谷歌可能會強調其多觸點的歸因屬性報告,尤其是資料驅動屬性(Data-Driven Attribution,DDA),它將演算法歸因於谷歌所有廣告產品所賦能的銷售業績中。
所有這些競爭和技術將零售行業的營銷人員推到了十字路口。你是選擇保持簡單的單點觸控歸因方法,還是應該探索新的歸因模型?
改變歸因模型,特別是從最後一次接觸到多點接觸歸因模型中的一種(U型、W型、時間衰減、演算法等等)並不是一件容易的事。這就是為什麼評估這一轉變對你的業務是否有意義是至關重要的。在改變歸因模型之前,問自己以下四個問題:
1、你在哪些營銷渠道上做廣告?
多觸點歸因對於使用多種渠道培養消費者進行銷售的營銷人員來說是最有價值的。例如,如果你在電子郵件、Facebook、谷歌購物、付費搜尋和亞馬遜上都花了錢做營銷,那麼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銷到底哪些有效無效。
另一方面,如果你90%的營銷支出都花在Facebook上,那麼在這一點上投資於多點歸因可能是沒有意義的。然而,在未來,隨著營銷活動擴充套件到新的渠道並變得越來越複雜,你可能需要重新考慮評估各種多觸點模式。
2、銷售達成前消費者通常會發生多少次接觸?
如果你有一個很長的購買週期,每一次接觸都很重要,那麼一個平均加權的線性歸因模型或基於自定義演算法的模型可能是最有意義的。另一方面,較短的銷售週期可能會導致你轉向某一個屬性模型,該模型在銷售週期的後期會有更大的影響,例如時間衰減模型。如果平均下來,所有銷售前都很少發生接觸,那麼做多觸點的歸因模型可能也沒有意義。
一個可以更好地檢視你的消費者旅程的簡單方法是在Google Analytics上使用多通道漏斗報告,在這些報告中,谷歌跟蹤不同的推薦和搜尋究竟對銷售的貢獻有多大。
谷歌提供四種不同型別的多通道漏斗報告。頂級轉換路徑報告顯示了消費者如何在購買前與不同的營銷渠道和搜尋進行互動。時間差和路徑長度報告顯示了使用者成為客戶所需的時間和互動時間。第四種輔助轉換報告顯示了每個渠道啟動、輔助和完成的銷售數量,以及這些轉換的價值。
3、過渡期怎麼準確地做年度報告?
假如你用了一個新的歸因模型並從現在開始使用這個新模型作為你的資料標準的時候,你面臨的一個問題,就是你沒法用你今年的資料跟你去年或者更早時候的資料來做對比,例如,你使用的最後一次接觸歸因模型所跟蹤到的任何銷售資料,都不能與時間衰減歸因的資料進行比較。
如果你的業務要求你必須要與一年以上的數字進行比較,那就說明一年是你的過渡期,那麼你就要計劃在第一年同時執行新的歸因模型和老的模式,這樣就可以進行更好的資料比較,這樣也不會給年度報告帶來麻煩。
4、競爭會使你的業績營銷策略影響更小嗎?
也許採用新的歸因模式的最大原因之一是發現營銷措施的差距。如果某個渠道或效能營銷由於競爭加劇而不再達成相同的支出回報率ROAS,那麼你可能需要以新的方式來檢查你的資料了。對於那些在上個歸因模式中表現不佳的渠道或廣告中,再重新通過多點觸控歸因模型來衡量,說不定在促進銷售方面其實表現得非常好。
通過不同的歸因方法檢視你活動效果有一個簡單方法是使用GoogleAnalytics歸因模型比較工具,該工具位於GoogleAnalytics中的“Conversion”選項卡下。
例如,在下面的截圖中,你可以看到付費搜尋的表現在最後一次接觸、第一次接觸和基於位置(也稱為U型)模型中有很大差異。使用最後一次接觸模式,付費搜尋活動似乎只促成了一次轉換,CPA高達6,985.33美元。但第一次接觸和定位的模型則描繪了一個完全不同的畫面,分別有69和34.69次轉換。

所以,假如是按照最後一次接觸模型,付費搜尋將被視為浪費時間和金錢,但實際上,該渠道正在幫助填補漏斗,讓購物者提前開始購物,並鼓勵他們購買。
歸因建模提供了一個全漏斗優勢
不管你選擇哪種歸因模式,最關鍵的是要開始檢視業績營銷資料,以便更準確地瞭解你的使用者今天在不同的渠道和終端上的購物方式,消費者究竟是如何在這些渠道和終端上來互動的,以及更好地瞭解不同營銷舉措在漏斗不同階段的表現究竟如何。建一個反映這些細微差別的歸因模型,那麼你的品牌能夠比其競爭對手更聰明地花錢,並確定以前被忽略的、能夠增加營銷漏斗和市場份額的專案。
對於具有穩健營銷策略和全方位銷售方式的零售營銷人員來說,任何歸因模型都比最後一次接觸歸因模型都要好很多。
文:Vivy@成功營銷(vmarketing)
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