线上获客的框架

在我的上一篇 文章中 ，我写了如何通过检查销售单位的经济状况，即成本和收入，来发现一项业务是否可扩展。从所展示的例子中，我们已经了解到，收入表现完全取决于业务的销售类型，并回顾一下。

  • 对于以客户为中心的企业来说，获取客户的收入表现将由四个变量决定，即平均客户流失率、平均 交易频率、订单价值和利润率%。
  • 对于以交易为中心、获取交易的企业来说，收入表现将只由两个变量决定，即平均订单价值和利润率%。

尽管如此，无论企业是以客户为中心还是以交易为中心，其成本表现都是由相同的变量决定的，即赢得客户的总成本和销售总额。这让我想到了我的下一个观点，我在这篇文章中专门讨论的是在我们生活在信息时代，消费者不断经历信息过载的情况下，我们如何知道客户是以什么推动力完成了交易？以及我们如何确保我们以最客观的方式投资获客成本？

确定你的在线上获客的漏斗阶段

 
首先，在自由市场上经营的任何企业，在成功获得任何客户之前，必然要与市场供应品竞争。 事实上，我们人类在做出任何决定之前，都会不断地被我们所消费的信息所左右，这就确立了一个原则 ，即 每一次销售（获取客户）都在本质上形成了一个漏斗。在这个自由市场上，由于竞争的原因，流失是不可避免的。

关于销售漏斗的现实是，流失并不只是发生在一个事件中，而是在漏斗旅程的整个时间轴上以层叠的方式发生。因此，为了从战略上最大限度地减少整个漏斗的流失，我们应该确定哪些阶段容易遇到漏斗中的流失，并最大限度地减少每个阶段的流失率。换句话说。 与其为整个漏斗指定一个目标，不如将其分解为每个容易发生流失的阶段的单独目标，以获得更好的洞察力和结论性的计划来改善你的整个销售漏斗的性能。

让我们以网上商店的销售漏斗为例，在整个网上购物旅程中，如果有100个用户游览了你的产品页面，最后有20个成功的交易，那么得出结论说产品是导致20%转换率的原因就太笼统了；或者得出结论说产品页面有误导性，导致了流失；或者也可以笼统地说产品和产品页面都不是罪魁祸首，而是最初的广告内容是导致20%转换率的原因。无论怎样，如果没有确定漏斗阶段，我们就无法了解如何有效地提高获取率的可行见解。
 

采用 “单一数据来源 “框架来评估你的在线获客业绩

 
作为一种情感动物，我们所消费的每一点信息都会逐步形成我们的决策，包括我们的购买决定。因此，媒体一直是长期的宣传工具，不仅是为了赢得公众意见，也是为了赢得市场份额。更不用说网络媒体的影响了，因为我们目前生活 在信息时代，在日常的互联网消费中，不断有无限的信息以数字方式传播，为我们服务。 假设， 你有一个在线业务，并且你也在投资在线媒体以赢得市场份额， 你如何发现你在万维网上投资的哪些在线接触点影响了你的客户的购买决定，从第一次接触你的商店（网站），直到他们最终完成付款的那一刻？
 
  1. 首先，你将需要一个中立的框架来记录对你的商店（网站）的所有游览。这意味着你将需要一个单一的真实来源 ，来自万维网上任何来源的每一次游览都被收集在一个单一的平台上，以便所有的数据都被平等地评估。
  2. 其次，为了能够评估只属于客户购买旅程的接触点 （也就是说，从他们第一次接触你的商店，到他们完成付款的那一刻），你必须找出客户购买旅程的典型时间框架。
  3. 第三，为了能够按照个人水平而不是综合水平来评估你的客户数字接触点，这个单一的数据来源将需要为每个游览商店的用户分配一个独特的标识符。
尽管这不是一篇赞助文章，但可以指出的是 谷歌分析一直是 归属的网络分析平台几乎满足了成为你在线获取框架的单一数据来源的要求。更重要的是，只要每月的点击量不超过1000万次，它就是一个免费使用的工具。
 

(一）谷歌分析是如何定义 “用户 “的

 
说到这里，你可能必须牢记 谷歌分析不能自动为个人用户分配独特的标识符本身.这是因为在默认情况下，谷歌分析只为设备或浏览器分配唯一的标识符。换句话说，如果用户在不同的时间使用不同的设备（笔记本电脑/手机/平板电脑），它无法判断是否是同一个用户游览了你的商店。 为了克服这个问题，你可以与你的开发团队合作，以 在谷歌分析跟踪代码中实施用户身份在你的商店中，每次你的访客登录你的商店，认证系统将自动生成一个用户ID，并将其发送到谷歌分析，作为一个独特的用户。只要这个先进的实现没有到位，你在谷歌分析上的默认 “用户 “标识符实际上是与用户的设备或浏览器相关联的。
 

(二）谷歌分析如何报告在线接触点的情况

 
默认情况下，谷歌分析记录了从万维网到您的网站的每个接触点（游览）的来源和媒介，据此。
  • 来源 是游览来自的网站
  • 介质是指所述网站源的介质类型
然而，当涉及到报告这些来源和媒介时，你在Google Analytics默认报告仪表板上看到的数据实际上是用户曾经点击过的最后一个接触点，而Google Analytics默认不会报告 “直接 “作为最后一个接触点的来源。 我相信，Google Analytics默认忽略直接接触点作为来源的原因，是为了让营销人员能够最大限度地了解外部接触点的表现。如果碰巧有游览直接来到你的网站，在游览时没有任何外部来源，Google Analytics将追溯其历史（在你设定的客户购买旅程的时间框架内，例如过去30天），检查这个用户（或者说设备）是否曾通过任何其他接触点游览你的网站。如果发现这个特定的设备在过去30天内曾经游览过你的网站，那么它 就会用最后一个接触点 来代替这个 “直接 “来源。
 
谈到客户购买旅程，如前所述，建议设置一个现实的时间框架，你认为你的客户将需要完成整个旅程，即从第一次接触你的网站，到他们完成付款。请注意，在默认情况下，谷歌分析将这个时间框架设置为6个月。
这意味着Google Analytics假设您的客户购买旅程为6个月，即在您的潜在客户第一次游览网站后，他/她应该在6个月的时间内再次回来游览并付款。为了能够客观地评估你的在线接触点的表现，你可能想根据你的产品类型来调整这个时间框架。例如，面膜的购买过程可能只持续一个星期，甚至更短。如果潜在客户的第一个接触点是在2月1日，但没有进行购买，然后在5个月后直接游览你的网站购买面膜，那么将功劳归于5个月前的第一个接触点可能是不合适的。
 

现在你知道了谷歌分析是如何报告在线接触点的，让我们进一步阐述一个场景：你在经营一家销售面膜的网店，你假定你的客户旅程时间框架是7天。在某一天，有9个在线用户之前没有游览过你的网站，在谷歌自然搜索结果中看到你的网店网站，点击了你的网站链接并登陆了你的网站。在同一天，有另一个在线用户通过www.yourwebsite.com，直接游览了你的网站；这个特定的用户对你的网站并不陌生，因为他/她曾在6天前通过谷歌自然搜索结果接触点访游览过你的网站。在谷歌分析中，它将看到有10个接触点会话报告来自10个在线用户，来源是 “谷歌”，媒介是 “自然搜索结果”。

由不同用户（设备）报告的10个接触点会话来到谷歌自然搜索结果

从表面上看，似乎所有的10个接触点会话都来自谷歌的自然搜索结果，尽管有一个会话确实来自直接游览。一旦你在来源/媒介旁边添加一个维度 “直接会话”，你就会发现有一个会话实际上来自直接游览，但由于Google Analytics默认的 “非直接归因 “规则，它在表面上没有被报告为来源。

 

(III) 如何知道在线接触点是否已经为你的销售漏斗阶段提供动力

 
假设你投资于各种在线媒体，例如社交媒体、搜索引擎、即时通讯工具、视频、电子邮件、博客、电子新闻、在线分类、显示网络、论坛、网络研讨会、播客等，你将希望能够确定哪些具体的接触点促进了你的客户购买之旅，以证明哪些接触点值得更多投资。特别是知道每个广告购买工具（如谷歌和Facebook）会将转换率分别归因于他们的广告，即使用户可能在同一时期与其他渠道的广告互动。因此，这就是单一数据来源发挥作用的时候–首先，你必须确保你有以下的地方。
 
  1. 你的客户能够在你的一个网站域内完成整个购买过程。如果你需要将用户转移到另一个网站域来完成购买过程，你必须确保两个网站共享相同的谷歌分析跟踪代码，并实施跨域测量。
  2. 正如前面所说，销售漏斗的流失是以层叠的方式发生的，而不是一次性发生的，你要根据你的销售阶段来设置谷歌分析目标。这不仅可以帮助你评估哪些接触点分别推动了各个获取阶段，还可以帮助你在广告购买工具（谷歌或Facebook）中具体确定你想推动的目标。
  3. 一旦你设置了谷歌分析的目标，你要确保你投资的所有接触点都可以通过你的网站URL点击，这样它就会把用户引导到你的网站上，在那里你实施了谷歌分析，并随后报告哪些接触点完成了你当初设置的目标。
  4. 你为每个接触点嵌入的网站URL应该是独一无二的，而这些URL被标记为代表接触点属性的utm代码。utm代码由5个参数组成，其中 “来源 “和 “媒介 “是必须嵌入的，而 “活动”、”内容 “和 “术语 “是可选嵌入的，如果营销人员想了解接触点的更多细节。

例如，在这个即将到来的春节季节，你在你的网站上销售春节礼篮，你打算从你现有的电子邮件数据库，联营公司的通讯，联盟网站的横幅，Instagram个人资料，Facebook帖子，Facebook目录广告，谷歌购物广告，谷歌搜索广告和Youtube视频，Whatsapp消息和Telegram消息吸引顾客。这就是你如何用utm代码建立你的接触点URL。

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有很多免费的工具可以帮助你自动生成这些UTM链接，只需插入每个参数值，例如这个Google Analytics UTM builder chrome扩展。请注意，这些参数名称是固定的，我们不能把参数改成另一个名字，因为除了这些预设的参数，Google Analytics不会注册任何其他参数名称。但是，如何利用这些参数，完全取决于你，因为最终你才会对你首先设置的属性产生意义。例如，你可能不想监测 “内容 “的有效性，因为 “活动 “参数几乎概括了所有的内容。活动 “参数几乎概括了接触点的内容。相反，你可能想监测受众类型的有效性，特别是当你认为投资于 “类似于之前在你的网站上完成支付的人 “的受众可能比没有特定目标标准的受众更具成本效益。在这种情况下，你可以用 “受众 “属性来填充 “内容 “参数，并将其作为你的受众类型的参考。

一旦在线用户通过这些带有utm代码的接触点URL进入你的网站，Google Analytics将根据目标报告所有接触点的表现。正如你在下面的例子截图中看到的，每个接触点的来源、媒介和活动属性都被报告成行，你甚至可以从右上方的下拉菜单中选择个别目标，以查看每个接触点根据每个漏斗阶段（目标）的表现。

如果你注意到这里有’直接’的接触点来源被报道，这将是由于这三个原因中的任何一个。

    1. 这些在线用户根本没有通过你的任何接触点点击过你的网站，他/她只是通过在浏览器上输入你的网站地址进入了你的网站。
    2. 这些在线用户之前就接触过你的接触点，但那是在你当初设定的预期购买旅程之前很久。例如，如果你把时间框架设定为30天，用户在第1天通过你的Facebook广告来到你的网站，但再也没有回来过，直到第31天，他/她直接通过你的网站地址第二次回来。
    3. 因为有一些接触点没有被正确地标记为utm代码，或者根本就没有被标记。我在下面附上一段视频，作为其中一个例子，当电子邮件接触点没有被标记为utm代码时，最终在Google Analytics上报告为 “直接 “来源。
 

 

使用这个参考点来控制你的获客成本

 
现在你有了接触点投资的单一数据来源（SSOT），它将成为你控制获取成本的参考点，因为你投资的大多数接触点都会产生费用，要么是每千次印象、每次点击、每次查看或每次发布的基础。无论在哪种基础上产生的费用，你都能通过这个SSOT框架客观地评估每个获取成本（CPA），因为每个获取（在谷歌分析中被称为目标）都是根据接触点报告的。 
 
例如，你事先知道，一旦发生收购，你将产生100美元的毛利。因此，当你有了这个SSOT框架，通过从每个接触点渠道拉出总的广告支出，并参考这里认可的总收购量，你将能够告诉哪些接触点能够将你的CPA保持在，比如说，只占你毛利润的30%，也就是30美元，即使每个接触点的收费不同。
 

有效优化获取成本的方法之一是通过自动化ROAS（广告支出回报率）规则，如果它在你所投资的接触点渠道上可用的话。目前，数字双雄谷歌和脸书都配备了这种广告购买自动化，你可以命令谷歌或脸书广告产生你想要的回报率，以对抗广告支出。为了让谷歌广告和Facebook广告自动产生你所期望的回报率，你首先需要确保谷歌广告和Facebook广告都有你的交易价值信息。这意味着，每次当线上广告产生销售时，你的网站能够将交易额送回谷歌和Facebook的广告购买工具，以反向计算回报和广告支出比例。你可以通过 在你的网站上 设置特定交易的转换跟踪 ， 将交易金额送回谷歌广告 ，你需要与你的网站开发人员合作， 动态地推送交易金额。而对于Facebook广告，你可以通过在你的网站上设置带有 “购买 “事件跟踪的Facebook像素来发送交易值，你也需要与你的网站开发人员合作， 动态地将交易值传递给像素。

这就是你可以在谷歌广告上设置目标ROAS的地方

(只有当你的谷歌广告活动在过去45天内产生了至少20个转换，才可以使用，但搜索活动除外，它需要在过去30天内至少有15个转换。)

而这是你可以在Facebook广告上设置最低ROAS的地方

(只有当你的Facebook广告在过去7天内产生了至少30次点击购买的情况下才可使用)

例如，你想从你的广告支出产生300％的回报。在谷歌广告中，你可以在 “目标ROAS “字段中输入300%；而在Facebook广告中，你可以在 “最低ROAS “字段中输入3美元，这就是告诉Facebook，每1美元的广告支出，你想期望至少有3美元的销售额。 然而，请注意，这个ROAS自动化并没有考虑到你想要达到的CPA值。这个规则只是告诉算法专注于产生回报率，而你的目标CPA将被忽略。

还要注意的是，你的获取成本表现不应该仅仅局限于接触点渠道的定价因素。你也要仔细检查每个接触点的转化率，因为你可以在所有渠道分配相同的预算，采用相同的定价，但转化率将决定你是否有效地实现了每次获取成本。让我们用下面的例子来说明。
 频道A频道B频道C
预算分配$1,000.00$1,000.00$1,000.00
平均每次点击成本$0.50$0.50$0.50
总点击率200020002000
转换总数302010
转换率1.50%1.00%0.50%
每次收购成本$33.33$50.00$100.00

正如你所看到的，尽管所有A、B和C渠道的预算和CPC定价都是一样的，但由于转化率表现不同，你会意识到实际上你在转化率表现较低的渠道上花费了更多的成本来获取收益。当涉及到根据渠道仔细检查转化率表现时，你可以参考你的接触点属性，了解什么是获胜因素。例如，这可能是因为渠道A是一个接触点，广告被展示给正确的受众（受众属性），有一个突出的广告空间（媒介属性）。

以上就是数据驱动的在线获客框架和指南，如何客观地管理您的获客表现。如果我们还想讨论其他报告模型（也称为归因模型），而不是最后一次非直接点击，这篇文章可以继续。例如，您可能希望将购买旅程中的所有触点的收购平均分配，而不仅仅是最后一次点击的触点。但我想我们还是留到另一天吧 🙂