电子商务互联网营销：ROI 的罪与罚（下）

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编者按:本文转载自微信公众账号“中国网络分析”(id:chinawebanalytics)，作者为“中国网络分析”网站创始人、阳狮集团总经理维瓦基、waw创始人、北航软件学院特聘教授、百度营销研究院专家委员会委员宋行。

本文是电子商务网络营销的第二部分:投资回报率的犯罪与惩罚。在你开始阅读之前，你可以先读第一部分。

我们在这篇论文里谈论什么？1.多维细分交通信道价值测量，包括投资回报率和参与度；2.交通通道之间的相互作用及其对交通通道评价的影响；3.辅助交通和记分交通案例分析；4 .归因建模和加深交通之间的关系。多年来，我们遇到了一个很难描述清楚的问题，这个问题困扰了我们很长时间。我们暂时用“模糊性”来解释这个问题，即不能用技术方法跟踪的情况，这样就不能得到准确的数据和分析。这种问题今天仍然存在。例如，要解释线下营销活动对网站流量的准确影响，我们不能谈论“准确性”，而只能用间接方法近似准确地解释影响。然而，近年来，通过升级简单的技术方法和工具，这个问题已经得到很好的解决。问题是评估——我们需要像新浪这样的门户网站作为流量来源吗？这些门户的价值是什么？对于客户来说，这些门户的流量似乎并没有被夸大，而且流量的质量似乎也不理想。他们的价值观是什么？然而，客户已经使用这些流量很长时间了，尽管我们还没有完全证明它们的全部价值。

在文章的前半部分，我们强调投资回报率并不是唯一值得关注的关键绩效指标，投资回报率越高越好。我们需要首先明确我们想要什么，因为追求投资回报率肯定不是目标，而是手段。此外，从宏观角度来看，投资回报率的应用似乎更有用(类似于微观经济学的研究方法)。然而，这并不意味着投资回报率在微观层面上毫无意义，但我们看待投资回报率的方式必须不同于过去。有什么区别？这正是本文想要讨论的。为了理解这个问题，让我们首先看看测量流量性能的方法是如何发展的。

单个纬度的细分通道测量

我采访了许多客户，问他们如何衡量不同流量的性能。大多数答案在下表中。例如，对于不将品牌营销作为电子商务的一部分的客户，他们的流量性能测量表如下(数据纯属虚构，如果有相似之处，则纯属巧合)。

这张表可以告诉我们，一些流量来源的效果不是特别理想，比如搜狐，使用百度是非常划算的。事实上，cpa是一个很好的衡量流量性能的方法，它与roi本质上是一样的，除了这里的r(回报)变成了一个特定的转换事件(在这个例子中是注册)，并且公式是成本超过收入-但是roi的回报是由成本(投资)逐个调整的。

当然，有些客户相对来说比较简单，他们可能不会将一个重要的转换事件定义为动作，所以他们可以节省cpa，只需计算cpv(每流成本)或查看跳出率。但是我不提倡这种方法，因为它太懒了。毕竟，流量的数量只是衡量流量的一个属性，而通过一些特定的行为或转换来衡量流量的质量更为重要。

如果是一个电子商务网站，表格会略有变化(数据纯属虚构，如果有任何相似之处，纯属巧合):

看到这种形式，每个人都必须豁然开朗。嘿，这是我们公司用的！

是的，我见过的十家电子商务公司中有九家使用这个表格。我不能说这个表有什么问题，尤其是如果你有能力每天总结这样一个表(这个在公司开发的工具实际上并不难)，并且你可以通过它快速定位有很大起伏的流量源。事实上，老板们不能放下它。

但我总觉得少了些什么。根据这两张表的逻辑，我们必须立即停止购买新浪、网易和搜狐等流量，而增加百度ppc、百度seo和百度edm的流量。有多少电子商务网站这样做？或者，我以前的客户中有多少人真的停止了“新浪”等等？奇怪的是，人们痛苦地意识到他们的“表现”如此之低，但他们“不得不”继续购买它们。“这一定是因为公关的需要！”一个声音传来。也许吧，但不完全是。如果纯粹是为了公关，我们其实可以有更好的方法。这些注册会计师极高或投资回报率极低的交通渠道可能有其他价值。所以我用另一个模型来理解它们的价值。请继续回头看。

多维细分渠道测量模型并不复杂，基于以下假设:所有的交通渠道都是不同的，因为营销过程包括四个阶段，具有不同的价值，即认知-->兴趣-->偏好-->购买。每个通道的值在每个阶段都不同。在某些阶段，该流量的值大于另一个流量的值，但在其他阶段，另一个流量的值可能大于该流量。事实上，这个假设完全是“胡说八道”。不是吗？无论如何，如果新浪比百度的终极转化能力更强，它就无法超越百度的“品牌区”(或搜索品牌词)。然而，说到提高品牌知名度，在新浪主页上做一段时间广告的最佳位置肯定比花钱买百度的“品牌专区”更可靠。根据认知-->兴趣-->偏好-->购买的过程逻辑，一些交通渠道可能仅仅有助于增强认知或兴趣，或者至多有助于形成偏好，但不足以最终实现购买。我们不能说它们一定毫无价值，但也许它们只是处于营销过程的早期阶段。原因很简单。当我们第一次通过门户网站上的广告联系电子商务网站时，我们不可能在这个网站上下单购买商品(除了淘宝上的商家，我们愿意在第一次看到淘宝上的商家时下单，因为我们熟悉和认可淘宝的规则)，但是一段时间后我们可能会对这个网站感兴趣，并通过其他渠道(途径)再次来到这个网站。在帮助我们改变营销的过程中，门户仅仅处于早期阶段，但它仍然有价值。如何判断这个值？这是一个困扰我很久的问题。长期以来，我一直使用以下方法。这种方法基于另一个假设:如果一些渠道能在营销过程中带来早期价值，它必须通过用户在流量背后的一些行为来表达。这些行为显示了你对网站内容的兴趣。这种假设是另一种“无稽之谈”。如果你对你的网站感兴趣，你应该点击链接，阅读更多的网页并停留几分钟。这些行为被称为参与。订婚似乎不仅仅是学龄年轻女性最喜欢的词。如果你想知道什么是订婚，请点击这里。有时，为了简单起见，我们将参与度归因于三个指标:页面浏览/访问、现场时间和反弹率。这样，衡量交通渠道价值的维度就扩展到了投资回报率(或注册会计师)和参与度的结合。下图(气泡大小为流速，作者注):上图中的约定采用百分比系统进行了数学转换，并选择了反弹率、现场无反弹时间和无边界光伏/访问作为综合衡量反弹和无反弹情况的指标。我不会在这里详细解释。如果你想知道如何转换，请在文章末尾的消息框里给我留言(编者按:微信公众号“网络分析在中国(id:China webanalytics)”)—)——如果有很大的需求，我会再写一篇。

参与度较高的流量源通常具有更好的投资回报率，这并不奇怪。然而，对于分析师来说，这些意想不到的异常值令人加倍兴奋。例如，我们看到那些参与度分数高但投资回报率低的人(图中标注的是天涯社区和新浪汽车频道)，这显示了营销初期的价值特征。如果我们能比较他们带来的新流量的比例，我们可能对此更有把握。另一方面，右下角的“美女”，那里的流量似乎是你熟悉的网站，它是在营销过程的最后阶段，所以它的流量可能是“老油条”。

新旧交通比率证实了我们的观点:

参与度的提高拓宽了我们对交通流量的理解。如果仅以投资回报率为标准，天涯社区和新浪汽车频道必须排除在购买流量范围之外。然而，通过参与度和新老游客的比例，我们知道这些流量是有价值的。然而，我仍然不能清楚地解释它们有多有价值。参与不是金钱，很难货币化(也就是说，将其转化为实际货币价值)。因此，要达到这一步，我们只能说我们知道它是好的，但我们不能确切地说它有多好。

唉.....我讨厌这该死的模棱两可。

交通渠道之间的互动时间终于到了2010年，我加入了adobe的omniture业务，omniture也大力推广他们的营销渠道报告。该报告的功能与今天的ga多通道报告相同，后者用于帮助我们了解业务通道之间的关系。这份报告的出现，我不禁欢呼起来，我认为多年未解决的“歧义”问题终于有望得到解决！如果我们做一线营销一段时间，我们就会知道我们不是在处理流量，而是在处理人。购买流量的本质实际上是“购买人”。所谓的一个流程非常有效，事实上，这些流程背后的用户与我们的营销目的非常一致。了解了这一点，我们就会知道过去分别测量每个通道的想法是错误的。没有其他原因。人们上网而不是停留在网站上，而是四处游荡，所以人们很容易受到各种营销渠道的影响。在课堂上，我总是举这个例子:

我想买一台打印机，所以我搜索了谷歌，找到了一台打印机，然后点击谷歌的链接进入销售这台打印机的网站，但是我没有下订单。几天后，我在新浪上看到一个关于这台打印机的广告，所以我点击了广告，发现我又来了这个网站，但是我还是没有下订单。几天后，我从这个网站上收到一封电子邮件，告诉我打印机在打折，所以我点击了电子邮件中的链接，去了这个网站，但我仍然没有下订单。直到两天后，我才意识到如果我不买这台打印机，促销活动就结束了，所以我在百度上搜索了这个网站的名字，最后进入这个网站订购了这台打印机。

现在，问题是，哪个交通频道促成了我在这个网站上的转变？或者如果他们都有贡献，哪一个贡献更大？

这个例子是个极端的例子。我知道很多人不会像我一样等这么久才买打印机，但是我看到这个产品的广告，去网站了解一下，但是没有下订单，但是我决定第二天买这个产品，然后通过百度找到这个网站，然后下订单，这是不是很常见？如果这种情况是常见的，它至少会解决一些摆在我面前的问题——那些具有良好参与度但投资回报率水平很低的交通渠道，就像上面例子中的谷歌、横幅和edm，他们最终为其他一些渠道(如上面图中的百度)制作了婚纱——因为在我们计算渠道转型的贡献之前，我们只计算了最后一次互动的作用。如果这种情况是常见的，它只是证明这些流动实际上是有价值的。

谷歌分析的多渠道漏斗报告给了我们一个很好的答案。如果您打开此报告并选择第一个子报告-“概述”，您可以看到总转换中跨多个通道的转换比例。通过这份报告，我发现每个网站的情况都不一样。有些网站通常会出现转换跨越多个渠道的情况，但有些网站的渠道之间没有相互联系。

上图显示了一个海外电子商务网站的情况，饼状图的重叠程度告诉我们，一半以上的转换都受到了多种流量渠道的干扰——该网站的同一访问者通过不同的流量渠道进入网站是很常见的。

在另一个网站上(上图)，饼状图的重叠程度非常有趣——它们几乎没有重叠。这表明该网站的用户基本上只能通过固定的交通渠道类型进入网站。

因此，我认为以下结论非常重要:对于一些网站来说，有助于网站转型的流量渠道之间没有太大的相关性，所以用单一渠道来衡量是可靠的。然而，对于其他网站来说，它们的最终转型在很大程度上受到多种交通渠道的影响。因此，我们对这些流量价值的确定——投资回报率或带来的转变——不能通过单一渠道单独衡量，但应该考虑渠道之间的互动。因此，在我们衡量流量的性能之前，我们应该首先了解这些流量之间是否存在任何关联，以及关联到什么程度。这颠覆了我们用来直接分析特定流量的“经典方法”。如下图所示:

过去的方法:

当前方法(我必须暂时隐藏接下来的几个步骤):

在这一点上，我们对交通频道的“世界观”需要改变。然而，即使我们知道交通渠道是相互关联的，我们能做什么？-然后看。

协助和评分，高估和低估流量的价值

如果交通流之间存在某种相互作用，我们面临的投资回报率分析将与过去完全不同。过去，我们很难直接确定不能直接产生订单转换的流量的价值，但今天，我们可能能够打开这个黑匣子。由于遗传算法可以告诉我们带来转换的流量之间相互“重叠”的程度，它应该更进一步，告诉我们这些流量之间的关系是什么。在这一点上，ga的多渠道报告没有让我们失望，多渠道漏斗报告下的几个子报告被用来帮助我们解决这些问题。例如，辅助转换报告告诉我们一个交通通道充当“辅助”或“分数”的次数。这是一份非常有趣的报告，它有助于ga区分流量(分数)的直接转换价值和帮助他人首次获得转换(协助)的价值。在上面的例子中，协助的渠道是门户网站上的谷歌、横幅和edm，评分者是百度。如下图所示。

辅助转换报告使用数据来描述上述情况，单词assisted在英语中表示“assisted”。例如，以下示例:

辅助转换栏显示了渠道帮助他人(包括你自己)实现转换的次数，而最后一次交互转换意味着你直接产生转换的次数(分数)。高助攻/得分比(红色方框中标出的那些)意味着这些渠道更加“无私”。相反，也有一些渠道的协助/得分低于1，这说明这些渠道更有可能成为转型的最终得分者，是营销价值过程中的“净接受渠道”。一个渠道，如果它善于闭网，它就是有价值的；另一个渠道，如果它能很好地协助，它也是有价值的。然而，我们害怕的是我们看不到这些助攻，甚至让这些通道的价值被无情地低估。现在，让我们看一个真实的例子:

这是网站上某个流量频道的表现，流量大约是5万。可以注意到，该网站上的流量的相关参与指数(pv/v、在网站上的时间、反弹率)相当好。然而，如果我们只把它的贡献计算为“最后的互动转换”，它只会带来158个转换，转换率不会超过0.3%，这是非常不令人满意的，很难匹配其强有力的参与。然而，它的“辅助转换”抄本是643，辅助转换率是1.3%，这几乎与网站的整体转换率相同。得到这些数据后，我在想，如果老板们只关心最后一脚，那么恐怕哈维(哈维，西班牙国脚，以助攻能力而闻名，作者注)不会头球，或者因涅斯塔太慢，或者甚至贝克汉姆可能都没有机会上场！仅仅用最终的投资回报率来判断流量的影响，我们就会低估流量的有用性！

因此，这是我们在上一篇文章中提到的第二个“成功之路”的最大问题。在这种方法中，我们首先捕获具有最高投资回报率的所有流量，然后查找具有次高投资回报率的流量，然后查找投资回报率稍低的流量，依此类推。然而，当我们发现具有高投资回报率和低投资回报率的原始流量(两者都是通过上次交互转换计算的)是不可分割地联系在一起时，第二种成功的方法是完全不合适的。这可能就是为什么我们有时会带走看似“微不足道”但昂贵的流量，以为我们“节省了”，但我们惊讶地发现收入也奇怪地下降了。如果这个故事到此结束，你会觉得少了些什么。既然我们已经知道有些交通更擅长于“辅助”，而其他交通可能更擅长于使用其他交通的“辅助”，如果你好奇，你一定会问，这个交通是谁辅助的？对于其他交通，谁协助和得分？保持好奇心，它促进世界的进步。

归因建模还是案例分析？

我一直和其他人一样好奇。在过去，当我们没有看到助攻的时候，我真的很想知道为什么一个交通有这么好的参与，但只有糟糕的转变。现在，我的好奇心是——那些擅长助攻的人，是谁给他们的助攻得分的？谁帮助那些擅长得分的人？哈维帮助过梅西、佩德罗或他的国家队队友托雷斯吗？幸运的是，遗传算法至少可以帮助我们满足这个小小的好奇心。

输入“顶级转换路径”报告，然后在主维度中选择源/中间路径报告，您可以详细查看细分流量的辅助和分数。在上面的例子中，新浪和百度的广告有很多关联。我分析了这些联系，它们与广告的创意有很大关系。广告“新浪/游乐友搜索天地1/2”的创意很好地凸显了该网站的品牌，让人们可以继续在百度搜索。但有趣的是，新浪上的另一个广告，即其队友与其他媒体无关。经过对创意的研究，我们可以看到它强调特定产品的推广信息，却没有提到自己网站的品牌。很抱歉，由于商业机密，我无法展示创意截图。然而，这种思维可以告诉我们媒体之间的关系是什么，以及什么可能的原因促成了这种关系。这在过去很难想象。

上述协助及其途径是业内最热门的讨论领域，即归因建模问题。贡献模型的研究是用来帮助我们通过一些固定的算法得到每个辅助业务信道的价值。归因建模有许多常见的计算模式，易于理解。

最后接触得分:辅助路径的最后一个(得分者)具有最大值，并且该值以前没有计算过；第一次接触信用:第一个辅助路径(在前面的例子中是谷歌)具有最大的价值，后面的不计算价值；线性:平均分布值；时间衰减:第一个值最大，然后依次减少；基于位置:第一个和最后一个值最大，中间的值较小。这些算法都是为了帮助我们更容易地计算媒体的价值。然而，我认为这种精确的计算(但不是对事实的准确描述，请参阅本文以获得准确和准确的讨论)只对评估每个细分市场的绩效有意义，或者帮助我们获得媒体渠道的“也许真实的”投资回报率，以便更容易地为我们的流量供应商结算。)，但很难帮助我们做出有效的分析。如果我们真的想进行分析和优化，我仍然建议逐案进行，打开我在上面向您展示的报告，进行过滤和细分，并查看我们真正关心的细分流量以及它们之间发生的情况。

你可能会问——如果你不用一个固定的模型来计算，你怎么知道谁更有价值？事实上，提出这个问题本身并没有跳出过去的旧思维。对于交通价值的认定，在过去，我们必须确定谁比谁更有价值；但是现在，我们发现当他们在一起的时候，流量的价值可能会实现。我们不能再孤立地衡量单个流量的投资回报率，而应该以更全面的方式来看待它们。孤立的交通有价值吗？我不知道，因为他们不是孤立的。

最后，是时候揭示流量分析的所有新思想了。

结论营销过程的价值路径有助于我们以新的视角来衡量流量的价值。在这些更符合现实的新模型下，基于投资回报率的方法似乎很幼稚。Roi的罪与罚，事实上，roi是无罪的，但如果roi被视为唯一的真理，它肯定会受到惩罚。但是，我们对网络效果营销的理解还比较基础，很多问题还很难理解。例如，流量之间的关系(即上面提到的营销转型的流量路径)必须取决于用户对ga的流量门户的点击(例如，点击广告)。然而，事实是，有时我们并不点击这个广告，但我们只是看到这个广告，并有一个深刻的印象，甚至我们以后会搜索。不幸的是，印象我们仍然没有真正革命性的技术来打开这个黑匣子(尽管许多人声称他们可以)，或者依靠技术来解决印象本身的问题可能是错误的。因为广告的“展示”绝不等同于“人们的印象”，而印象是心理上的东西，不能用饼干来解释清楚。

另一个巨大的挑战是跨平台跟踪。目前，很难准确记录用户从互联网/pc到移动设备(平板电脑、移动电话等)的传输路径。)。但是人们正在使用越来越多的移动设备。如果我们不能准确地描述这个过程，我们如何更好地分析和优化它？无论如何，今天比昨天好，未来永远更好。

好奇并尝试！

老式的方式，如果你有任何想法或问题，请给我留言。谢谢你！

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