大多数客户转化前会在好几个渠道上接触品牌,可渠道往往是一个一个单独规划、单独评判的。本文讲清跨渠道营销,用 1,000 次示例转化演示三种归因模型怎么分功劳,并列出让衡量靠得住的规则。
读完你会知道
- 跨渠道营销让每个渠道在同一条旅程里各司其职,信息保持一致
- 挪预算前至少对比两种归因模型;末次触点会低估负责被发现的渠道
- UTM 标记一致、转化统一、回溯窗口固定,对比才可信
什么是跨渠道营销
跨渠道营销(Cross-Channel Marketing)把渠道串起来,让每个渠道接住上一个渠道留下的人。有人从搜索读到一篇博客,接着看到一条再营销广告,然后收到一封延续同一个话题的邮件,最后从邮件里注册。各渠道共用一套信息、按顺序接力,而不是抢同一个人。
重点是旅程,不是渠道数量。大多数客户转化前都接触过不止一个渠道,单独规划和衡量每个渠道,就看不到它们是怎么配合的。
跨渠道、多渠道和全渠道
这三个词常被混用,区别见下表。
| 多渠道 | 跨渠道 | 全渠道 | |
|---|---|---|---|
| 思路 | 在多个渠道都出现 | 渠道在一条旅程里接力 | 线上线下处处是一段连续体验 |
| 信息 | 往往各渠道各说各的 | 共用并按顺序推进 | 共用,并实时个性化 |
| 数据 | 按渠道分开 | 按人跨渠道关联 | 完全统一的用户档案 |
| 常见衡量方式 | 各渠道末次点击 | 多触点归因 | 以客户为单位的旅程和生命周期价值 |
跨渠道是大多数团队靠统计工具和规范标记就能做到的中间一步。
规划一条跨渠道旅程
- 从你在意的转化倒推:注册之前,一个人需要知道什么、感受到什么?
- 给每个渠道分配任务。 搜索和内容负责被发现,社交负责触达和提醒,邮件负责跟进,销售或在线咨询回答最后的问题。
- 有意识地交接。 看过价格页的访客和看过入门指南的访客,收到的邮件应该不同。
- 信息保持一致。 广告、页面和邮件里的优惠、条款和名称都一样。
- 衡量整条路径,而不是每个渠道的末次点击。
一个例子:一个月、三种归因模型
一个 SaaS 产品一个月有 1,000 个注册,回溯窗口 30 天(示例数字)。其中 58% 的注册有来自不止一个渠道的会话。三种模型下各渠道分到的功劳:
| 渠道 | 首次触点 | 末次触点 | 线性 |
|---|---|---|---|
| 付费社交 | 310 | 120 | 214 |
| 自然搜索 | 260 | 280 | 268 |
| 付费搜索 | 240 | 210 | 223 |
| 邮件 | 90 | 330 | 205 |
| 直接访问 | 100 | 60 | 90 |
按末次触点,邮件像是明星,付费社交显得很弱;按首次触点则正好相反:社交开启了很多旅程,再由邮件收尾。只看末次触点就砍掉社交,邮件就没人可跟进了。线性模型把功劳摊开,是一个比较折中的视角。
没有哪个模型是真相。挪预算之前至少对比两种;决定很重要时,用保留组验证一下,见增量。
转化
1,000
10 月
多渠道
58%
有 2 个以上渠道的会话
邮件:末次对首次
330 对 90
擅长收尾,很少开启
归因 · 注册 · 回溯 30 天 · 线性
示例衡量规则
- 每个链接都打标记,UTM 参数保持一致:全小写、一套命名规则,广告和邮件里的活动名相同。
- 各渠道用同一个转化,比如注册或购买。
- 固定回溯窗口并写明;30 天适合大多数 B2C 和决策周期短的 B2B。
- 用户登录时关联身份,不同设备上的访问才能归到同一个人。
- 盯住未归因的比例。 窗口内没有会话的转化不是「直接访问」,而是未知。
常见错误
- 只按末次点击评判渠道。 负责被发现的渠道永远吃亏。
- 同一条信息到处轰炸。 那是多渠道的量,不是旅程。
- 标记不统一。 「Email」「e-mail」「newsletter」把一个渠道拆成了三行。
- 忽略转化所需时间。 如果大多数旅程要 20 天,7 天的窗口会丢掉大部分功劳。
在 TapCub 里做这个分析
在 全端分析 › 行为分析 › 行为分析 选择归因模型。先设转化目标(一个事件或页面),再选触点维度:默认是渠道,也可以选 UTM 来源、UTM 活动、来源域名或着陆页。回溯窗口默认 30 天(1 到 90 天)。可以一次勾选多种模型(首次触点、末次触点、线性、位置或时间衰减),每种模型一列分摊后的转化数,另外还会显示没有触点的转化数。转化路径本身见转化路径。
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