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營銷投資回報(bào)率的兩種計(jì)算方法

當(dāng)前位置:
營銷投資回報(bào)率的兩種計(jì)算方法

一家我們?cè)L問過的保險(xiǎn)公司,在計(jì)算營銷的投資回報(bào)率時(shí),進(jìn)行過幾項(xiàng)地區(qū)性的實(shí)驗(yàn),以評(píng)估電視、有機(jī)搜尋和展示型網(wǎng)絡(luò)廣告的綜效。公司讓不同服務(wù)區(qū)域的消費(fèi)者,有不同的電視廣告接觸情況。他們發(fā)現(xiàn),其中一個(gè)地區(qū)的消費(fèi)者,除了接觸到展示型廣告之外,也有收看電視廣告,這個(gè)地區(qū)的網(wǎng)站有機(jī)造訪數(shù)和展示型廣告點(diǎn)擊率,都不成比例地大幅增加。這項(xiàng)實(shí)驗(yàn),促使這家公司開始更完善地協(xié)調(diào)跨媒體渠道的營銷活動(dòng)。

運(yùn)用統(tǒng)計(jì)模型

在辨識(shí)、測(cè)試資料得出的簡(jiǎn)單模型方面經(jīng)驗(yàn)豐富的公司,很快就準(zhǔn)備好可以試試更復(fù)雜的歸因模型,這些模型往往需要多變量回歸分析,或許甚至?xí)\(yùn)用到貝葉斯估計(jì)方法(Bayesian estimation)。這些模型提供一些公式,讓營銷人員更有信心去決定要投資哪些接觸點(diǎn)、讓消費(fèi)者長(zhǎng)期多次接觸同樣媒體能獲得什么綜效、還有要投資多少在各個(gè)媒體上。重要的是,這些模型能夠解釋,也能預(yù)測(cè)。即使它們不是完美的預(yù)測(cè)模型(當(dāng)然不是),但是依循這種模型所判斷的歸因,就跟初期運(yùn)用簡(jiǎn)單原則的時(shí)候一樣,通常還是能改善投資報(bào)酬率。

一家與我們合作的零售商,使用多變量回歸分析和貝葉斯估計(jì)方法,去了解鎖定目標(biāo)的離線傳播渠道,對(duì)消費(fèi)者重復(fù)曝光的成效。分析顯示,雖然零售商需要在所有渠道傳播,但是第一次接觸后,就可以在接下來的三個(gè)月里降低傳播頻率,而不需要維持固定的訊息流。根據(jù)這項(xiàng)發(fā)現(xiàn)采取相應(yīng)行動(dòng),讓他們的離線傳播渠道,提升至少10%的投資報(bào)酬率。

擴(kuò)大分析的范圍

目前為止,營銷人員只在顧客購買旅程上做歸因分析;所謂顧客購買旅程,是指公司從購買周期的起點(diǎn)到終點(diǎn)的整個(gè)過程當(dāng)中,接觸顧客的情況。但顧客的選擇,也強(qiáng)烈受到他們?cè)谀莻€(gè)旅程之外的體驗(yàn)所影響,無論從互動(dòng)時(shí)間的角度來看,或是從顧客實(shí)際上互動(dòng)的對(duì)象來看,都是如此。

要衡量購買旅程以外的互動(dòng),或是消費(fèi)者與其他團(tuán)體的互動(dòng),公司可以借助統(tǒng)計(jì)方法當(dāng)中更精細(xì)復(fù)雜的做法。例如,追蹤向量自我回歸模型(Panel vector-autoregression, Panel VAR),可以將公司目前這段時(shí)期的電視廣告,在未來的時(shí)段里對(duì)其他媒體渠道造成的影響(例如,付費(fèi)搜尋點(diǎn)擊率),建立成模型。當(dāng)然,這些統(tǒng)計(jì)模型還可以和后續(xù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)合,以實(shí)地測(cè)試統(tǒng)計(jì)模型給予的建議。

一家我們?cè)峁┳稍兘ㄗh的軟件公司,發(fā)展出這種統(tǒng)計(jì)模型,而且反復(fù)使用以改善這個(gè)模型,目的是要了解橫跨離線媒體(例如電視和廣播)與數(shù)字媒體(以品牌為關(guān)鍵字或是沒有以品牌為關(guān)鍵字的搜尋、展示等等)的歸因原則?!缸詈笠粋€(gè)接觸點(diǎn)」原則,可能會(huì)要這家公司把所有成效,歸功于以品牌為關(guān)鍵字的搜尋,但是,追蹤向量自我回歸模型之類的先進(jìn)統(tǒng)計(jì)模型,正確地顯示,這家公司的電視廣告,促進(jìn)了品牌關(guān)鍵字搜尋的點(diǎn)擊。進(jìn)行這項(xiàng)分析之后,這家公司實(shí)際上提升了對(duì)電視的投資,而不是刪減。采用這種新策略,大幅改善了這家公司的總體營銷投資報(bào)酬率。

對(duì)現(xiàn)今的營銷人員來說,處理復(fù)雜性是不可避免的必然。要在多通路與科技中介的商業(yè)環(huán)境中,做出有依據(jù)、有遠(yuǎn)見的媒體和通路配置決策,以任何標(biāo)準(zhǔn)而言都是艱鉅的任務(wù);而歸因模型,大概是公司因應(yīng)處理復(fù)雜的因果環(huán)境時(shí),最好的導(dǎo)航工具。但是,要有肯花時(shí)間建立正確能力的意愿,才能有效運(yùn)用這個(gè)方法。還有要記住,跑之前,你得先學(xué)會(huì)走。

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