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?今天談?wù)剶?shù)據(jù)方面的問題,我先瞎編個(gè)栗子,不要考究我細(xì)節(jié)哈。
大家看看哪個(gè)操作帶來了轉(zhuǎn)化?
? ? 案例分析? ??
小明搬新家后想買一款投影儀,11月21日,他在手機(jī)端的Google搜索了“Home Projector”,查看了2021年最佳投影儀排行榜(附帶產(chǎn)品鏈接),看到了2款不錯(cuò)的投影儀Epson和BenQ。他分別在PC端搜索了這兩款投影儀,并分別通過Search廣告Shopping廣告進(jìn)入官網(wǎng)查看。

11月22日白天,他在Meta APP搜索了Epson和BenQ的主頁,并進(jìn)入Group了解到了更多的真實(shí)信息反饋,從Meta進(jìn)入了官網(wǎng)。晚上,他又在TikTok APP刷到了一些KOL的測評和官網(wǎng)的直播,詳細(xì)了解了兩款品牌的功能和投影效果,進(jìn)入官網(wǎng)查看了幾款熱賣的型號。

11月23日通過雅虎搜索并直接進(jìn)入了官網(wǎng)找了2款不錯(cuò)的型號,在Reddit調(diào)研發(fā)現(xiàn)這2款投影儀評價(jià)都還不錯(cuò),所以他打算在Black Friday入手。

11月24日,他在刷Meta信息的時(shí)候,看到并點(diǎn)擊了Epson Home Cinema 5050UB的Black Friday的折扣廣告

11月26日,在Black Friday當(dāng)天,他直接進(jìn)入https://epson.com/官網(wǎng),領(lǐng)取了首頁的coupon,由于發(fā)現(xiàn)其中一款的折扣力度更大更實(shí)惠,便購買了一臺新款投影儀。

是不是覺得我編的小明有嚴(yán)重糾結(jié)癥?其實(shí),現(xiàn)實(shí)中比小明更糾結(jié)的大有人在。

小明在買投影儀的過程中,會與多個(gè)廣告、KOL、測評網(wǎng)站等產(chǎn)生互動,每一個(gè)互動對最終的決策都產(chǎn)生了或多或少的影響。如果我們可以跟蹤到每一個(gè)消費(fèi)者的動作,并連結(jié)成一條路徑,知道每個(gè)互動帶來的回報(bào)收益和成本,就可以得到投資回報(bào)率,從而了解到該如何規(guī)劃渠道的優(yōu)先級和比重

歸因模型,就是這樣一個(gè)工具,它可以幫我們為每次互動分配轉(zhuǎn)化功勞。通過歸因模型,可以幫我們了解廣告的表現(xiàn)效果、KOL的影響力。



我先介紹下目前市面上主要的幾種歸因模型,在每一個(gè)歸因模型下,轉(zhuǎn)化功勞都有可能不同。

??首 次?點(diǎn) 擊 |....
將轉(zhuǎn)化功勞100%歸功于消費(fèi)者的首次點(diǎn)擊的那個(gè)廣告。
>>>適合品牌推廣初期,可以了解品牌在哪個(gè)渠道轉(zhuǎn)化率更高
在例子中,小明首次點(diǎn)擊Epson的廣告是通過PC端的Google搜索廣告。雖然最開始看到的種草文章里面有Referral鏈接,但小明僅瀏覽了文章并未點(diǎn)擊。所以,轉(zhuǎn)化的功勞全部會被歸到Search廣告的Epson關(guān)鍵詞

這個(gè)模型的邏輯是系統(tǒng)認(rèn)為只有通過第一次點(diǎn)擊,消費(fèi)者才認(rèn)知到這款產(chǎn)品,而后續(xù)消費(fèi)者接觸這款產(chǎn)品都是從這個(gè)“因”出發(fā),導(dǎo)致的“果”。如果沒有第一次看到這個(gè)產(chǎn)品,后續(xù)也不會產(chǎn)生主動查詢或者被動品牌觸達(dá),也不會產(chǎn)生購買。而在這種理論下,往往第一次接觸的都是偏頂端或品牌性質(zhì)的廣告,因?yàn)槠放茝V告的接觸面積更為廣闊。

當(dāng)然這種模型也有自身的缺陷,比如當(dāng)歸因的時(shí)間窗口7日時(shí),我們在11月1日看到并瀏覽過一款生日蛋糕,產(chǎn)生了購買的想法,11月3日又搜索了這個(gè)蛋糕品牌,并最終在11月9日購買了蛋糕。首次點(diǎn)擊實(shí)際是11月1日,但最終會歸因到11月3日。對于歸因鏈路比較長的轉(zhuǎn)化,歸因的數(shù)據(jù)也會失真

??最 終?點(diǎn) 擊 ....|
將轉(zhuǎn)化功勞100%歸功于消費(fèi)者的最后一次點(diǎn)擊的那個(gè)廣告。
>>>適合品牌推廣中后期
在例子中,小明最終點(diǎn)擊Epson的廣告是Meta的Black Friday的折扣廣告,然后黑五當(dāng)日直接進(jìn)入官網(wǎng)進(jìn)行了購買。根據(jù)GA最終非直接點(diǎn)擊,轉(zhuǎn)化功勞會被歸因到Meta,從而排除大量direct流量的“誤導(dǎo)”。而在Shopify轉(zhuǎn)化功勞會被歸因到Direct,是不是很有趣?

對于最終點(diǎn)擊模型,歸因窗口的影響很小。但對于初期品牌,上層漏斗往往會被忽視,很多會因此找不到最初客戶的來源,不利于前期的拓展
?
?線 性 .....
將轉(zhuǎn)化功勞平均分配給轉(zhuǎn)化路徑上的所有廣告互動。
>>>適合保守型客戶
在例子中,小明在買投影儀的過程中點(diǎn)擊了4次廣告和渠道。假設(shè)轉(zhuǎn)化次數(shù)為“1”,轉(zhuǎn)化功勞就會被N等分。每個(gè)接觸點(diǎn)的轉(zhuǎn)化功勞都為1/5

在這種情況下,轉(zhuǎn)化的計(jì)算非常簡單。但弊端就是轉(zhuǎn)化功勞比較分散,無法將重要渠道單拎出來。在實(shí)際應(yīng)用中,也比較少采用。
?
?根 據(jù) 位 置 :...:
第一次點(diǎn)擊和最后一次點(diǎn)擊分別擁有40%的轉(zhuǎn)化功勞,剩下的20%會被平均分配給其他點(diǎn)擊事件。
>>>適合想獲得客戶來源和最終促成結(jié)果的客戶
在例子中,小明的第一次點(diǎn)擊Google Search)和最后一次點(diǎn)擊Meta Ads)分別有40%的功勞,另外3個(gè)渠道均分20%,即Meta Social為6.67%,TikTok6.67%,Yahoo organic search為6.67%

按渠道計(jì)算,Meta占有46.7%,功勞最大。在這種情況下,首次和末次都得到了重視。

?時(shí) 間 衰?減 .:|
點(diǎn)擊行為越接近轉(zhuǎn)化發(fā)生時(shí)間,分配的功勞越多。每往前推7天,所分配的功勞就變成會乘以1/2。比如,轉(zhuǎn)化發(fā)生 8 天前的點(diǎn)擊所獲功勞是轉(zhuǎn)化發(fā)生 1 天前的點(diǎn)擊所獲功勞的1/2。
根據(jù)這個(gè)模型,時(shí)間越靠近轉(zhuǎn)化發(fā)生的時(shí)間分配到的功勞越多。該模型的理論依據(jù)是越靠近決策行為的互動帶來的印象越深,促進(jìn)購買的行為影響也越大。

但這種模型下,往往會忽視首次渠道的重要性。對于前期想要開拓用戶渠道的品牌,并不太合適。

?以 數(shù) 據(jù) 為 依 據(jù)
以每個(gè)接觸點(diǎn)不同的歷史數(shù)據(jù)來計(jì)算得到轉(zhuǎn)化功勞,利用帳號數(shù)據(jù)真實(shí)計(jì)算每次點(diǎn)擊互動的實(shí)際功勞。
>>>適合規(guī)模大、客戶來源面廣的客戶
上面5種都是以規(guī)則為依據(jù)的歸因模型,而最后這種是以數(shù)據(jù)為依據(jù)的。我們先來看下官方的定義:
歸因工具使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來評估轉(zhuǎn)化路徑和非轉(zhuǎn)化路徑。由此形成的以數(shù)據(jù)為依據(jù)的歸因模型可以學(xué)習(xí)不同接觸點(diǎn)對轉(zhuǎn)化效果的影響。此模型會將轉(zhuǎn)化時(shí)間設(shè)備類型廣告互動次數(shù)看到廣告的順序以及廣告素材資源類型等因素納入考量范圍。此模型使用逆向分析方法,將已發(fā)生的情況與“有可能發(fā)生的情況”進(jìn)行對比,從而確定哪些接觸點(diǎn)最有可能促成轉(zhuǎn)化。此模型會根據(jù)這種可能性將轉(zhuǎn)化功勞歸因于相應(yīng)接觸點(diǎn)

是不是感覺很高級,但又聽不太明白。沒關(guān)系,我第一次看也沒看懂。簡單舉個(gè)例子:小明買投影儀,他第一次接觸到Epsonc產(chǎn)品是Google,第二次是Meta,第三次是在TikTok,第四次是Yahoo,最后一次是Meta,然后是Direct。即實(shí)際的完整轉(zhuǎn)化路徑是:#1Google>>>#2Meta>>>#3TikTok>>>#4Yahoo>>>#5Meta>>>#6Direct

假設(shè)#1Google>>>#2Meta>>>#3TikTok>>>#4Yahoo,轉(zhuǎn)化的可能性是5%#1Google>>>#2Meta>>>#3TikTok,轉(zhuǎn)化的可能性是4%。那么Yahoo在轉(zhuǎn)化中的轉(zhuǎn)化可能性提升是多少?即(5%-4%)/4%=25%,說明Yahoo+25%的轉(zhuǎn)化可能性。同理,我們可以推出每一個(gè)接觸點(diǎn)的實(shí)際幫助。
?
?轉(zhuǎn)?化 丟 失
之前經(jīng)常會有剛做投放的朋友問我,“為什么Meta里面有10單,到Shopify后臺只有7單?”或者“好開心呀,Meta里面終于出單了,但Shopify后臺怎么沒有看到?

看完歸因模型,是不是就明白了呢。因?yàn)閷τ?單成交的訂單,可能Meta和Google都觸達(dá)了一次,如果他們采用了不同的歸因模型,很有可能會都記錄1單,也就是我們常說的轉(zhuǎn)化丟失。所以,GA就是很好的一個(gè)工具,幫我們把所有數(shù)據(jù)都匯總排重,反饋真實(shí)的渠道表現(xiàn)。




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