作为数字化时代的营销人，你也许经历过或正在经历一些这样的困扰：

营销预算应该准备多少？

怎么样来花费营销预算？

选择哪些平台传播营销更适合我的产品？

定向什么样的人群获客更容易？

传达什么样的推广信息转化率更高？

达成什么样的营销目标业务才算完成？

甚至辛苦收集了很久准备好的营销数据却在CXO的会议上被质疑对不上？

科特勒增长实验室针对这些数字化营销的普遍难题，邀请了前卓越网、当当网CTO，现九枝兰营销云创始人熊长青老师，在6月10日晚上给大家做了一期解决数字化营销难题的「专题线上直播课程」。

——科特勒增长实验室

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在分享今天的内容之前，我先简单地介绍一下自己，从2000年有幸进入卓越网作为CTO（Chief Technical Officer，首席技术官）一直到2015年离开，又成为了当当网的CTO。所以，我一直在互联网电商领域从事了十几年的CTO。

最近这几年有个趋势就是：CTO掌握的预算的一半是花在CMO (Chief Marketing Officer, 市场总监）带的项目上。所以，当我从当当网离开以后，选择做营销云相关方面的领域的创业项目，成立了九枝兰营销云，这就是我在互联网行业的一些职业经历。

今天要分享的是数字营销的一部分内容——追踪和归因营销技术 

 

一、数字化营销是主战场

现在是一个数字化营销环境，我们可以从数据中获得客户媒体消费的数字化、碎片化以及跨屏跨渠道等很多的信息。比如：下方右侧的图显示的是中国消费者的媒体时间，红色的线表示的是数字化媒体时间，黑色线表示中国消费者包括电视在内的传统媒体时间。今年，消费者有四个多小时的数字化媒体时间，传统媒体时间是两小时四十分钟，其实现在的电视大多数也已经数字化了。

所以，中国的消费者的媒体时间绝大多数都是数字化了，对于企业来说，无论是获取顾客培育转化，还是提升客户价值，数字化营销都已经成为了主战场。

 

最近 Google有一个报告分析了他们的用户购买行为：一个用户在三个月的购买决策的过程中，共产生了900多次的线上互动，点击浏览了几十个网站，对比了14个汽车品牌，最后，从当地附近的车店租了一辆车。归纳分析后发现在客户的购买决策到买车、租车这个过程中典型的5个微时刻：

什么品牌的车好？

什么品牌的车适合我？

什么品牌的车有优惠价？

离我最近、优惠最好的汽车经销商？

门店在什么地方？

从品牌广告主的角度，在这些微时刻可以分析出：

这个品牌出现了几次？

最终对消费者的购买决策是起到什么作用？

品牌的份额有多少？

二、数字化对品牌营销带来了很大挑战

1.挑战一：消费者的购买决策路径变更短了。

传统营销手段，一推一来，一推：大多数把产品推到线下的门店，各种线下的渠道。一拉：通过品牌广告增强品牌的知名度和品牌在消费者心中的好感，来达成销售目的。

然而，数字化环境下，用户从关注广告到点击、浏览网站产品再到挑选比较、到最终的下单购买，整个的购买过程可能就在几分钟之内就完成了。尤其是直播带货，从消费者接触一个品牌到最终购买，一次直播就转化了。

 

2.挑战二：线上媒体销售渠道越来越多。

以前可能线上销售渠道只有电商平台，现在还有社交媒体平台、直播、视频等销售渠道。消费者之间的联系也变密切了，如：分享使用产品的感受、购买折扣等信息。

 

3.挑战三：用户行为

每一个点击、每一个事件都是都是可以数字化的，可以被捕捉可以被追踪，可以很精准的定向到具体层面的营销。

 

4.挑战四：难以评估营销数据的真实性

可疑流量，这是在数字化环境下是我们大家不可回避的一个问题，去年发布的关于可疑流量的一个报告，画了红圈的部分是全球的作弊流量大概10.8%, 北美3.3%, 中国是30.7的可疑流量。

 

这些就是现今营销所必须面对的挑战。

 

三、追踪和归因的作用

该营销决策的架构可以分成三个层次: 1.营销的战略2.营销战术3.营销运营

引用英特尔前总裁格鲁夫的名言：不可衡量的就是不可管理的，如果有很好的数据决策的基础可以在这些三个层面都做出科学的决策，提升营销的ROI。

衡量营销效果核心两个要素：

1.访客行为的追踪

通过 url的参数或者通过追踪到SDK准确地记录营销活动带来的访客与官网数字化媒体的互动行为，包括点击、聊天、注册、一直到转化，就能清楚获取是哪一个推广活动哪一个广告创意带来的用户行为。

 

2.归因

了解了转化是由哪些营销活动带来的，那怎么样把转化的功劳结合业务实际情况分配给具体的营销活动或营销渠道就是归因。

有了这两个要素就能从营销ROI的角度，来衡量每一个渠道、每一个推广活动或是每一个创意对业务的贡献价值。

 

四、追踪和归因的技术工作原理

客户从一个网站来到另外一个网站， URL参数会带上访客来源推广活动及其他的要素，如：定向创意投放位置，要在开展推广活动的落地页把关键的要素参数都加上，才能建立起后面的追踪的基础。

 

一个用户通过一次广告点击来到网站的第一次访问，他可能没留下任何线索，第二次再访问到网站，留下了线索，你仍然能够识别出来它是某个推广活动、某个创意带来的。

 

有了cookie这种技术，把一个用户的标签放在用户的浏览器里，每一次用户来访问一个网页的时候，都可以读取到 cookie，建立起用户访客的识别和追踪。

 

URL参数案例：在搜索引擎上推广加了一些追踪参数，Key word ID点击的是哪个关键词、哪个创意、广告在第几个位置、计划的ID单元和用户的最后一个设备号等信息都可以收集，所以这就是网站的追踪。

 

APP的追踪主要是依赖设备号，每一个移动端的设备都会有一个ID，安卓系统下，Google的设备号是GAID，苹果系统下是IDFA，这些是为每一个设备提供广告主可获得的设备号。还有一些基础层面的设备用来连接互联网物理地址，可以依赖于这种物理的设备的ID来做追踪。

 

五、如何用追踪技术解决用户跨屏问题

有的用户在网站、APP和小程序都产生了用户行为，在这种跨屏的情况下，追踪挑战比较大，但也有解决方案的。

 

方案一：

可以利用设备指纹比对的技术，把能够获取到的网页端的用户的操作系统、浏览器设备的特征和APP的这些特征建立起一个指纹。用户无论是到访APP还是到访网站，最后通过设备的指纹可以认定是同一个用户，所以是设备指纹的比对。

 

方案二：

可以让专业的供应商的公司为每一个用户建立起他的指纹设备图，就可以归因到1个用户来源，无论是通过 EMAIL地址或是其他方式都可以识别是否是同一个用户。

建议大家采用一个UTM的参数追踪的机制，带上5段的代码把你的整个的自有媒体的营销活动也用统一的追踪规则，以方便后面做归因的这种分析。

 

六、归因技术的模型分类

1.末次互动的归因模型

只考虑而最后一次的互动，把百分百的功劳分配给最后一次互动，前面的广告不会体现出来，这也是目前国内99%以上的广告主默认的做法。

 

2．首次互动的归因模型

认为第一次互动是最重要的，把百分百的功劳分配给用户首次的互动。

 

3.平均分配的归因模型

把每次互动都得到均等的功劳。

 

4.顺位归因模型

如：从首次、末次各给40%的权重，中间的两次互动各给10%。

 

5.时间衰减归因模型

离转化最近的时间互动权重越高，时间越久权重越低

 

6.算法模型

应用线性回归理论的一些算法来计算出来互动在转化中的一些作用和功劳。

案例：联合利华的梦龙的冰激凌，全年销售10亿支以上是8。这是特别成功的一个产品，它的消费人群是25~54岁的女性，广告的主题是“没有快乐的一天是白过的一天”。这个产品推广应用了多触点归因，然后用半年的时间来衡量营销战术对销售的影响和推广活动要素对品牌知名度的影响。

 

得出来的一些非常有价值的结论：

1.在整体推广预算不变的情况下，如果多分配15%的预算在移动端的话，他可以多获得9%的利润

2.特定的广告格式渠道与人群的组合定向可以进一步来提升移动端的推广效果。

所以归因本质上没有绝对正确的模型，而是依据业务需求来选择的合适的模型。

 

七、追踪归因在信息流中的应用

这几年，信息流变成了线上投放的一个主战场，已经有4000亿的规模。其中，创意在信息流广告极其关键。消费者都会有审美疲劳的，那怎么样知道这个创意是不是对消费者来说已经审美疲劳了，该换一批创意呢？

 

利用归因和追踪可以看创意带来的效果是不是下滑、可以看创意的点击率等客观的数据作为依据。有了这些客观数据支持，营销运营决策会更加科学、有效。