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跨境电商独立站营销归因:分析消费者路径提升转化率

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2019-10-09 22:28
2019-10-09 22:28
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大家好,我是刘哥的小猪理。假期结束了,一大波节后恐工综合症到来。我只想大叫


看了看我家吞金兽的下学期兴趣班的账单,老老实实开工啦!

今天刘哥讲的是跨境电商自建站的营销归因,即分析消费者行为,以便改进产品,提升服务,以及提高转化率。




“是什么导致客户的购买行为?”


随着深入研究,这个问题将变得很难回答。


消费者是否在看到Instagram帖子或Story,在Google上搜索产品或打开促销电子邮件后决定购买?


随着网站,社交媒体,离线互动和其他要考虑的因素的发展,事情变得复杂。在当今世界,营销归因远非完美,但在整个客户浏览过程中看到的越多,做出的决策就越好,从哪些渠道吸引到最佳客户,哪些渠道互动可以很好地协同工作等等。




什么是营销归因?

营销归因的目的是更清楚地了解客户在转化路径上与您的品牌所具有的所有不同的交互作用和接触点。


可以使商家了解促成转化的渠道和特定广告,而进行投资和投入。


尽管从理论上讲听起来很简单,但在实践中却可能相当复杂。


为什么营销归因越来越难

花一点时间思考一下自己作为消费者的行为。


如果你能够记住iPhone和平板电脑甚至社交媒体的使用时间,那么大多数人都可以使用一种设备来访问互联网(台式计算机)。营销归因相对简单。


但是,快速发展的今天,仍需考虑以下因素,这些因素可能会在营销报告和归因中造成重大漏洞:


我们生活在一个多设备的世界中:人们有时拥有多个智能手机,平板电脑,办公计算机,家用计算机,甚至是智能家居设备。实际上,它们每个都属于站点的唯一访问者,而实际上它们都属于同一客户。


世界对隐私和跟踪的要求越来越严格:设备和浏览器在允许用户存储哪些信息和跟踪方面变得越来越严格。出于对GDPR和隐私问题的关注,消费者将越来越必须选择在线进行跟踪。


大部分归因是基于点击的:由于大多数归因和报告都基于基于点击的行为和UTM跟踪(我们将在下面概述),因此它错过了查看广告或内容但未点击它们的影响。

从单一渠道到全渠道营销归因的历史

随着跨多种设备,平台和活动的在线和离线互动的考虑,随着时间的流逝,营销归因变得越来越困难。

但这并不是所有的厄运和忧郁。您可以使用特定的实现方式来填补当今归因环境中的某些漏洞。


为成功的营销归因奠定基础

在讨论归因如何工作或不同的营销归因模型之前,我们需要澄清一件事:

没有100%“真实”的营销归因。

您永远无法完全完全了解每个营销接触点如何分别影响每个客户旅程。所有营销归因模型仅是真实世界的近似值。


6种营销归因类型

可以在Google Analytics或特定平台(例如Google Ads)中的不同归因模型之间进行切换。

可以根据业务目标以及您希望在渠道中获得最大价值的位置,选择六种不同类型的营销归因模型:


最后点击

第一次点击

线性的

时间衰减

基于位置

算法(自定义)

没有通用的对与错营销归因模型。


相反,重要的是要了解每种归因模型的世界观,以及对哪些互动给予最大的重视和最少的互动。甚至可以在不同的归因模型之间切换,以了解这如何改变对不同广告系列对转化的影响的看法。


请注意,如何根据我们使用的模型对完全相同的客户旅程进行不同的解释。


1.最终点击归因


最终点击归因是最常用的模型,也是大多数营销平台的默认模型。当商家积极尝试将流量转化为客户时,这种单点触控模式非常有用。


它将100%的转化功劳分配给最终点击的广告和相应的关键字。这样,较低渠道的广告系列(例如品牌搜索或重新定位广告系列)将获得更多价值,而品牌知名度和较高渠道的广告系列则可能不会获得任何价值。


2.首次点击归因


这种单点触摸归因模型将第一个接触点视为最重要的接触点,因为它首先获得了100%的信誉,可将客户带入您的渠道。当您优先考虑在可增加流量和寻找新受众的广告系列上花钱时,此功能很有用。


它将所有转化功劳分配给获得首次点击的广告或相应的关键字。因此,此模型忽略了漏斗活动的高价值底部(例如再营销),有可能导致对这些工作的投资减少,从而实际上降低了您的总体转化次数和收入。


3.线性归因


线性归因模型将转化功劳平均分配给客户购买路径上的所有点击。这是多点触控归因的最简单形式。使用此模型,您不会错过任何互动。但是,它并不能完全告诉您哪个渠道影响最大。


4.时间衰减归因


时间衰减归因模型类似于最终点击。但是,它也可以归功于促成转化的互动,并赋予与转化更近的点击次数更多的权重。


5.基于职位的归因


基于排名(或U形)的归因模型会为首次点击和最终点击赋予同等的权重-这些互动中的每一个都会获得40%的功劳。剩余的20%会分配给介于两者之间的其他点击。


但是,这里的假设是,首次点击和最终点击是最有价值的互动,而中间可能会有一些活动或接触点也起着重要作用。


6.算法归因


此模型通常称为自定义归因。当有足够的可用数据时,您可以允许机器学习来确定哪些接触点在客户的旅程中应获得最多的功劳。


从理论上讲,这是最好的模型,但是它依赖于足够的历史数据来进行机器学习,以在不同的接触点之间分配权重。


跨平台和媒体资源的营销归因差异

如果商家进行了足够长的营销,会注意到,对于任何给定的日期范围,根据报告,不同的平台可能会为转化提供不同的价值。


因此,若直接查看Google Ads,Facebook Ads,Google Analytics甚至Shopify报告时,可能会发现差异。那么,什么将成为判断标准呢?


从技术上讲,所有这些都是“正确的”。他们只是对营销有不同的看法。这是每个人的工作原理入门。


Google Ads

Google Ads仅跟踪Google广告流量。它不会删除来自不同平台上其他广告系列的转化,因为它不会“看到”这些接触点。取而代之的是,任何时候接触过Google广告系列的用户都将获得功劳,即使他们后来接触了Facebook / Instagram,电子邮件或直接访问您的网站并进行了转化。


默认情况下,Google Ads归因窗口设置显示使用最终点击归因点击广告后30天内采取的操作。


Facebook广告

Facebook广告平台仅跟踪Facebook广告流量和互动(其中还包括Facebook拥有的属性,如Instagram)。


它还不会对来自不同平台上其他广告活动的数据进行重复数据删除,即使在以后与Google广告活动,电子邮件或访问您的网站进行交互的情况下,也会为在特定时间段内查看或点击Facebook广告的任何用户提供功劳。直接转换。


Facebook默认使用具有归因窗口的最终点击归因,该归因窗口在您查看广告后的24小时内和点击广告后的28天内。


Facebook Ads是唯一更详细的广告平台之一,它将为那些可能“看到”广告(甚至没有点击广告)并以另一种方式进行转化的用户赢得赞誉。如果您希望跨平台更好地比较结果,建议您将设置更改为基于点击的设置。


谷歌分析

Google Analytics(分析)和其他分析平台将跟踪不同付费和未付费渠道的可点击操作。通常,可以将分析平台配置为连接外部/脱机数据源,用户ID和/或不直接属于您的在线商店的其他Web属性。


Google Analytics(分析)提供了“数据导入”功能,可让您从其他来源上传数据,以便您可以在Google Analytics(分析)中对所有数据进行分析。添加其他数据源和合并用户ID是在一个地方包含跨平台的大多数客户交互的最佳方法。


Google Analytics(分析)还将删除所有渠道的重复数据,并将功劳归功于转化过程中的最后一个接触点,除非直接访问您的网站。在这种情况下,它将归功于最后一个非直接接触点。


关于广告服务器和基于展示的归因


虽然大多数归因是基于点击的,但基于印象的归因和报告也是可能的。


考虑一下自己的经验。是否点击了每个引起你兴趣的广告?即使没有这样做,这些广告仍然会影响将来购买产品的决定。


广告服务器可以在一个平台上整合和删除所有营销数据,同时还可以访问展示次数数据。这些数据可以更清楚地让人了解客户的购买途径以及应该投资的渠道。


例如,可能会在点击级别上从搜索广告中看到效果。但是,当查看展示次数数据时,会发现那些在搜索结果上进行了转化的广告实际上是在YouTube上展示给视频广告的,然后又在Google上搜索了你的产品。


Google Marketing Platform是这种技术的一个示例,可以在其中访问搜索,视频,展示广告,Gmail赞助的广告以及某些社交媒体平台等渠道的展示级别数据。


Shopify

Shopify将跟踪不同付费和未付费渠道上的可点击操作。Shopify的分析将删除所有渠道中重复的转化,并且即使直接访问您的商店也可以归功于转化过程中的最后一个接触点。这是Google Analytics(分析)和Shopify之间默认归因工作方式之间的最大区别。


营销归因并不完美

了解归因情况,存在的漏洞以及可以应用的不同模型,是迈向更好的跟踪,更清洁的客户数据库和更明智的决策的第一步。


虽然这远非完美,并且会变得越来越困难,但营销归因可以成为判断有关客户在购买过程中与商家品牌进行互动的方式和地点的依据。



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《TikTok Shop 2024年运动户外类目报告(东南亚)》PDF下载
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《2025年中国宠物食品出海分析报告》PDF下载
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6.算法归因


此模型通常称为自定义归因。当有足够的可用数据时,您可以允许机器学习来确定哪些接触点在客户的旅程中应获得最多的功劳。


从理论上讲,这是最好的模型,但是它依赖于足够的历史数据来进行机器学习,以在不同的接触点之间分配权重。


跨平台和媒体资源的营销归因差异

如果商家进行了足够长的营销,会注意到,对于任何给定的日期范围,根据报告,不同的平台可能会为转化提供不同的价值。


因此,若直接查看Google Ads,Facebook Ads,Google Analytics甚至Shopify报告时,可能会发现差异。那么,什么将成为判断标准呢?


从技术上讲,所有这些都是“正确的”。他们只是对营销有不同的看法。这是每个人的工作原理入门。


Google Ads

Google Ads仅跟踪Google广告流量。它不会删除来自不同平台上其他广告系列的转化,因为它不会“看到”这些接触点。取而代之的是,任何时候接触过Google广告系列的用户都将获得功劳,即使他们后来接触了Facebook / Instagram,电子邮件或直接访问您的网站并进行了转化。


默认情况下,Google Ads归因窗口设置显示使用最终点击归因点击广告后30天内采取的操作。


Facebook广告

Facebook广告平台仅跟踪Facebook广告流量和互动(其中还包括Facebook拥有的属性,如Instagram)。


它还不会对来自不同平台上其他广告活动的数据进行重复数据删除,即使在以后与Google广告活动,电子邮件或访问您的网站进行交互的情况下,也会为在特定时间段内查看或点击Facebook广告的任何用户提供功劳。直接转换。


Facebook默认使用具有归因窗口的最终点击归因,该归因窗口在您查看广告后的24小时内和点击广告后的28天内。


Facebook Ads是唯一更详细的广告平台之一,它将为那些可能“看到”广告(甚至没有点击广告)并以另一种方式进行转化的用户赢得赞誉。如果您希望跨平台更好地比较结果,建议您将设置更改为基于点击的设置。


谷歌分析

Google Analytics(分析)和其他分析平台将跟踪不同付费和未付费渠道的可点击操作。通常,可以将分析平台配置为连接外部/脱机数据源,用户ID和/或不直接属于您的在线商店的其他Web属性。


Google Analytics(分析)提供了“数据导入”功能,可让您从其他来源上传数据,以便您可以在Google Analytics(分析)中对所有数据进行分析。添加其他数据源和合并用户ID是在一个地方包含跨平台的大多数客户交互的最佳方法。


Google Analytics(分析)还将删除所有渠道的重复数据,并将功劳归功于转化过程中的最后一个接触点,除非直接访问您的网站。在这种情况下,它将归功于最后一个非直接接触点。


关于广告服务器和基于展示的归因


虽然大多数归因是基于点击的,但基于印象的归因和报告也是可能的。


考虑一下自己的经验。是否点击了每个引起你兴趣的广告?即使没有这样做,这些广告仍然会影响将来购买产品的决定。


广告服务器可以在一个平台上整合和删除所有营销数据,同时还可以访问展示次数数据。这些数据可以更清楚地让人了解客户的购买途径以及应该投资的渠道。


例如,可能会在点击级别上从搜索广告中看到效果。但是,当查看展示次数数据时,会发现那些在搜索结果上进行了转化的广告实际上是在YouTube上展示给视频广告的,然后又在Google上搜索了你的产品。


Google Marketing Platform是这种技术的一个示例,可以在其中访问搜索,视频,展示广告,Gmail赞助的广告以及某些社交媒体平台等渠道的展示级别数据。


Shopify

Shopify将跟踪不同付费和未付费渠道上的可点击操作。Shopify的分析将删除所有渠道中重复的转化,并且即使直接访问您的商店也可以归功于转化过程中的最后一个接触点。这是Google Analytics(分析)和Shopify之间默认归因工作方式之间的最大区别。


营销归因并不完美

了解归因情况,存在的漏洞以及可以应用的不同模型,是迈向更好的跟踪,更清洁的客户数据库和更明智的决策的第一步。


虽然这远非完美,并且会变得越来越困难,但营销归因可以成为判断有关客户在购买过程中与商家品牌进行互动的方式和地点的依据。



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