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一个月销量提升14解密背后全新归因模型之

来源: 作者: 2019-05-14 21:15:08

随着互联的发展,传播渠道更加多样,用户触点更加碎片,影响决策的因素随着时间的推移也更加复杂,如何客观评价媒体在用户决策过程中的作用进而制定精细科学的媒体投放策略让企业头痛不已,新的归因分析在这类背景下应运而生。以下A保险品牌的案例便能生动说明:企业主的困惑是什么,和国双是如何利用全新归因模型来答疑解惑的。

A保险品牌的困惑

A品牌的老板向市场部门提出一个假设,比如小张是其客户,想利用11假期外出旅游,打算购买旅游保险,但是如下图所示,可能在这个决策进程中他接触过众多信息渠道,如何辨别哪些是有效的,哪些是无效的,哪些是市场部应该投放的呢?传统的归因模型是不是能真正解决这个问题?

这不是一个偶尔现象,其实由于技术能力和数据资源的限制,很多企业在分析媒体价值的时候会利用传统的4种归因模型来计算,将终究的销售归因于:First click、Last click、ALL click、Bridge。用传统归因模型来衡量媒体价值确切有一定的鉴戒意义,但是还不能很好的解决A保险品牌老板的困惑,为了攻克这个困难,A品牌的市场部与其多年的数据合作伙伴国双开始了探讨。

国双的攻坚之战

在内部数据科学家团队的带领下,国双给出了创新性的解决方案,通过基于时间衰减的全旅程销售归因模型,成功解决了A保险品牌老板的困扰。据了解,国双首先对半年内访问品牌官超过四次并完成购买的消费者进行数据分析。此外,再根据消费者购买前接触各媒介渠道的间隔时间,采用指数和对数的数学算法分别建立衰减模型,还原A保险品牌消费者的媒介渠道接触路径。

对于A保险品牌关注的如何赋予各线上媒介渠道不同比重的问题,国双通过基于时间衰减的模型发现:随着终购买时间的到来,消费者与线上媒介渠道接触的间隔时间愈来愈短、接触点越来越多,其决策受到的影响愈来愈大,经过精细计算后据此给予临近决策点的这些媒介更高的权重,有利于市场营销人员判断如何更投放。

不过,在分析的过程中,国双数据科学家团队也意想到,仅分析现有的外部媒介渠道对销售转化的贡献是远远不够的,比如A品牌老板举例提到的小张,他终究在品牌官下单购买,而官的贡献率却并没有纳入现有的归因体系中。但促使其实现并非易事,首先站的绝大多数页面(除定单页)并不会直接产生订单,而原来采用PV、UV、页面平均停留时间等衡量页面价值也没法反应订单的情况。

国双数据科学家团队对A保险品牌官数据进行监测与分析后发现:浏览时间越长、阅读层级越深、互动越多的页面成单概率越高。基于这1发现,国双将订单数公道的分配给各页面,构成各页面的定单贡献量,可直接与销售额挂钩,从而建立了科学公道的页面价值评估体系。

A品牌保险官2016年上半年部份数据分析截图

国双提出的定单贡献量相较传统的页面价值衡量方法有多大区别呢?笔者以A保险品牌官2016年上半年的两条数据(上图红色方框内)为例,上方链接的页面浏览量是下方的6倍,但上方链接对定单的贡献仅是下方的1.6倍。所以,高阅读量并不一定会带来高订单量,订单贡献量是衡量页面价值的有益补充。

模型之美

通过国双数据科学团队打造的基于时间衰减的全旅程销售归因模型,A保险品牌可以更公道地评估各媒介渠道对销售的贡献,并以此科学地安排媒介预算,根据主要消费群体在临近决策时的媒介渠道偏好,调整广告投放量。

另外,该模型还能帮助A保险品牌建立页面价值评估体系以使其能快速判断出哪些页面的哪些产品对消费者更有吸引力,进而调剂自己的站页面布局。该模型的促销效果也是非常惊人,A保险品牌一个月内事迹提升了14%、转化率提升了5.19%,全部方案得到A保险品牌中国及Global的高度认可,成为其内部推行大数据驱动营销优化的典型案例。

基于时间衰减的全旅程销售归因模型通过细腻还原消费者接触媒介渠道的习惯,解决了企业的难题与困惑,提高了企业的经济效益。笔者认为,随着大数据时代来临,更多优化的归因模型还会给营销带来更多新的可能,大数据驱动营销优化会更加常态化,让我们一起拭目以待。

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