(一)    什么是站外多渠道路径

在网站流量统计分析工具中(如Google Urchin或Google Analytics),转化和电子商务交易会在访问者完成转化后计入引荐该访问者的最近一个广告来源。但是,在此之前用户可能也访问过其他广告。“多渠道路径”分析可以展示各营销渠道(即网站流量来源)如何共同发挥作用来实现销售和转化,从而分析用户在转化前站外来源的整条行为轨迹。

(二)    站外多渠道路径能解决哪些问题?

1.  广告效果评估合理化

通常情况下,评估广告效果会包括曝光、点击、直接购买指标,但某些营销渠道对购买的贡献会表现在间接贡献上。如用户可能习惯于通过硬广渠道获得广告活动咨询,然后通过SEM关键字进入网站浏览活动并产生购买,在通常情况下会把订单贡献计算在SEM上,但硬广也会对订单产生广告曝光和间接支持作用。因此,这种对订单的间接贡献会使广告效果评估更加合理化。

2.  有效安排SEM关键字策略

在SEM投放时,通常会分为普通关键字、品牌词和竞品词,用户在SEM渠道上会表现出一定的继承性。比如百度作为信息流的整合平台,是用户获取信息的重要渠道,如果部分用户想要购买thinkpad笔记本,可能会先在百度中搜索“thinkpad笔记本”,然后通过库巴购买的百度关键字点击进入网站,这一次用户可能不会产生购买,因为用户通常会选择各网站比价格和口碑,用户确认完信息之后觉得库巴便宜,直接搜索“库巴”,点击品牌词进入网站形成订单。这个过程中,用户完成从普通关键字到品牌词的点击轨迹,普通关键字对品牌词产生了间接订单贡献。通过分析用户这种轨迹,可以分析普通关键字投放对品牌词产生的影响,特别在费用控制时,有效评估品牌区流量的变化和目标设定。

3.  有效安排同一渠道广告投放策略

类似于不同上文提到的关键字影响因素,用户也会存在同一渠道的点击依赖性,比如用户在新浪门户看到库巴活动广告,首次点击后没有完成购买,但第二次用户可能也会习惯于从新浪门户点击进入网站形成订单。这种情况下,我们可以通过分析用户在一个渠道中不同广告形式或媒介的点击,评估用户对某一广告渠道的依赖性,进而指导广告排期与执行。

4.  有效安排多渠道间营销节奏

通常情况下,用户不会只点击一个渠道进入网站就会形成购买,因此多渠道覆盖或整合营销传播会成为营销的主要策略。如何评估在一次活动中用户的点击轨迹,抓住用户不同购买阶段的广告来源,进而有效安排营销节奏是关键。多渠道路径分析可以抓住不同用户的多渠道浏览轨迹并通过聚合发现用户的路径趋势,为知道营销节奏安排提供参考依据。

(三)    站外多渠道路径分析的瓶颈

受工具限制(目前Google Analytics提供多渠道路径分析,webtrends也可以提供),多渠道路径分析只能评估最近一个月的用户浏览轨迹,超过一个月前的数据不会被记录;另外,多渠道路径分析只能做有转化行为的路径分析,没有转化的用户路径暂时无法分析。

(四)   站外多渠道路径分析的准备工作

1.  设定流量目标

目标即我们希望访问者在网站上的行为,比如注册、下单。

2.  标记营销渠道

网站每次营销渠道都要进行标记,以便获取营销活动的渠道流量来源。

3.  收集渠道数据

数据包括热门路径、热门路径量、不同渠道辅助转化次数、不同渠道最终转化次数以及最终转化价值。

4.  应用高级细分过滤数据

收集完数据之后,需要根据具体分析应用做数据细分,做渠道间或渠道内部策略分析,需要过滤相应渠道的source和medium,必要的如SEM还需要过滤keyword字段数据。

()    站外多渠道路径分析的应用实例

1.  广告效果评估合理性举例——计算百度品牌区订单销售额贡献

假设营销渠道总订单额为42502407.21

渠道订单贡献值 =最终转化价值(最终订单额)×(辅助转化次数ŋ+最终转化次数)/(总辅助转化次数ŋ+总最终转化次数)

将百度品牌专区数据代入公式,辅助转化次数为4633,最终转化次数为2024,所有渠道的辅助转化次数为31455次,最终转化次数为19845次,最总转化价值(最终总订单价值)为42502407.21,百度品牌专区的订单贡献值为:42502407.21 ×

这里需要确定ŋ,即辅助转化与最终互动转化权重。

如果ŋ=1,那么百度品牌专区订单贡献值:5525313

如果ŋ=0.8,那么百度品牌专区订单贡献值:5397806

如果ŋ=1.5,那么百度品牌专区订单贡献值:5695323

关于渠道效果评估文章,见多渠道路径分析相关文章。

2.  制定有效的SEM策略

假设我们要分析其他关键字对品牌词的订单贡献度,以及停止或限制普通关键字对品牌词的影响,其中一部分数据可以用到多渠道路径做分析。

通过分析百度SEM关键字与品牌词之间的推荐和关联关系,我们会了解普通关键字是否对品牌词有订单贡献,了解用户是否有先点击其他关键字,再搜索点击品牌词的习惯,进而为品牌词费用和投放策略提供帮助。



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