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九枝蘭創(chuàng)始人——熊長青（Justin）4月17號在「CMO訓練營」做了一場關于數(shù)字化營銷的直播分享，以下是直播內容回顧：

大家晚上好，歡迎來參加我們的課程，首先要感謝CMO訓練營搭建這樣一個平臺，讓我能給大家分享。在周五這么晚的時間來參加這樣專業(yè)的直播分享，一定是十分愛好學習的同學，為了對得住大家的時間，我也希望分享的內容盡量幫助到大家。

大家可能耳熟能詳，經(jīng)常聽說企業(yè)要進行數(shù)字化轉型，其實在我看來，數(shù)字化轉型首先要進行營銷的數(shù)字化轉型。

正是由于互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)在企業(yè)端的滲透，我才投身于營銷云領域的創(chuàng)業(yè)。消費者行為數(shù)字化了，那么企業(yè)只剩下創(chuàng)新和營銷的核心職能。原話是營銷大師格魯克說的。

所以我們也必須追隨消費者營銷數(shù)字化的步伐，在數(shù)字化的戰(zhàn)場上和消費者進行貨客互動，提高消費者的終身價值，這也是我創(chuàng)立九枝蘭、為中國企業(yè)提供營銷云的初衷。

今天給大家分享一下，企業(yè)經(jīng)營的數(shù)字化環(huán)境對每個企業(yè)來說是什么樣子的？又怎么用好數(shù)字化營銷的優(yōu)勢、用好它帶給營銷人的能力？

其中最基礎的維度——對營銷效果的衡量，以及帶給企業(yè)的真正的營銷價值，我也會分享一些好的企業(yè)在追蹤、歸因上的實踐和業(yè)務效果顯著的優(yōu)秀案例，為大家提供一點參考。

01

消費者數(shù)字化變化

首先給大家分享一下數(shù)字消費者行為變化究竟是怎么回事。

我們可以采樣一個消費者完成一次消費決策的過程，看他的數(shù)字化軌跡是什么樣子的。這里我們引用一個Google經(jīng)典的采樣。

Stacy是兩個孩子的媽媽，第三個娃在來的路上，家里的SUV不夠用了，需要買一輛或者租用一輛新車。

在三個月內，Stacy通過數(shù)字化的渠道，研究了十四個品牌，考慮了六個品牌，最終在兩個品牌之間作比較。這個過程歷時三個月，一共發(fā)生了900多次數(shù)字化互動，其中71%發(fā)生在手機上，她訪問過139次谷歌搜索，看過14次YouTube視頻，69次訪問經(jīng)銷商網(wǎng)站，86次訪問車商網(wǎng)站，這就是她的數(shù)字化軌跡。

這個過程可以從消費者角度分成五個關鍵的微時刻：

第一個時刻是哪個車最好，她會搜索品牌、訪問車商網(wǎng)站，搜索的關鍵詞是最好的minivan、有狗有娃家庭的車。

第二個時刻她會關心什么樣的車適合自己，搜索詞有B品牌的車有幾個座位、車型對比和車型圖片。

第三個時刻Stacy會關心負擔不負擔得起，會關心多少價位、付款方式等等，搜索品牌A的價格、租車優(yōu)惠和退租計劃。

第四個微時刻關心從哪買，關鍵詞是買車、經(jīng)銷商。

接下來關心成交的時候是不是夠優(yōu)惠，具體的搜索詞是費用相關，比如月租費率多少。

Stacy經(jīng)過三個月的選擇，去門店租了一輛符合她要求的SUV，有足夠的座位，可以容納家人、狗和出行需要的東西。

這個過程其實是消費者移動化、數(shù)字化采樣的樣本，可以給我們很多啟示，比如回到中國語境下看這個過程：

紅色的線代表消費者花在數(shù)字媒體上的時間，已經(jīng)達到4小時；黑線是花在傳統(tǒng)媒體上的時間，大約2小時。如果考慮到智能電視也歸于數(shù)字媒體，那么消費者花在數(shù)字媒體上的時間要遠遠超過4小時。

而客戶數(shù)字化消費的特征就是碎片化、跨屏、跨渠道；另一個就是與品牌的互動，在消費者的微時刻中能捕獲多少份額。我們看消費者這個例子，假如你是品牌，你沒有在九百多次搜索中起到幫助的作用，可能就不會成為供應商了。

用戶行為數(shù)字化，也就是個體行為的可追蹤。這樣有利于細分人群，不是年齡段、地區(qū)、興趣愛好這樣寬泛的分類，而是真正到個體層級。這就是我們以后越來越重視的方面。

回到營銷人員要解決的問題，做營銷要開展的具體工作、營銷的決策都要做很多的決定，我作為理工背景的人特別推崇格魯夫一句名言——不可衡量的就是不可管理的。那么如何衡量這些決策，做出更加科學精準的決策呢？

02

營銷衡量

營銷的決策可以分成三個層面：

▌第一個是營銷戰(zhàn)略層。每年度或季度，做預算的分配，根據(jù)不同公司不同業(yè)態(tài)分配方式不同。比如品牌營銷分多少錢，營銷在收入里占比多少等等。

此外還有各個業(yè)務線的分配、各個區(qū)域的營銷業(yè)務線分配，以及渠道、媒體的分配。在新客老客層面，如果是黏著式的生意模式，不可避免客戶流失的問題，那么花多少錢留老人、花多少錢吸引新人，也是一個很重要的問題?；ǘ嗌馘X買媒體，花多少錢買技術、服務，也都是需要決定的。

▌下一個層面是營銷戰(zhàn)術層。月度季度性評估、衡量各個推廣活動項目執(zhí)行的情況。再如廣告投放的位置、時段等等涉及到每個活動運營層面的決定，首先效果如何衡量，其次如何決策，這就是營銷人面臨的從戰(zhàn)略戰(zhàn)術到運營的衡量。

▌第三個是具體執(zhí)行層面，也就是營銷運營層。

營銷的衡量，本質就是營銷效果的追蹤和歸因。商業(yè)范疇的衡量一定是按照業(yè)務效果來的。比如銷售利潤，客戶質量。訪客數(shù)量等都是達成的指標不是終極指標。

九枝蘭提供的一個服務，就可以追蹤客戶。而追蹤到的客戶里面有多少是目標用戶，就是轉化。歸因是客戶轉化了，肯定參與了多項營銷活動，究竟怎么分配貢獻值呢？更好衡量營銷活動的業(yè)務成果。

03

追蹤歸因

舉個例子，足球比賽進行到第12分鐘，拉什福德分球到左路，阿什利-揚得球后強行過掉奧杜，突入禁區(qū)內右腳勁射，球直入球門右上角，曼聯(lián)率先破門！

中間25人傳球，25人分別是誰，從哪傳到哪，就是追蹤。分配他們的貢獻就是歸因。如果只是分給最終進球的人，助攻和助助攻就會不滿。所以集體的運動怎么衡量，就是歸因的作用。

我們來科普一下追蹤歸因背后的技術。

首先是網(wǎng)站——無論是PC端還是移動端，網(wǎng)站的追蹤原理都一樣，也就是URL參數(shù)+cookie技術，可以構建出整個網(wǎng)站的行為，記錄每一個互動。

它可以追蹤來源、推廣活動、推廣活動中想要的要素，比如人群定向，比如是哪個投放位置、哪個創(chuàng)意吸引了客戶。就可以為從業(yè)者提供有效的信息。

下面的鏈接——也就是URL參數(shù)傳遞，這是一個九枝蘭為客戶“泰山學院”提供的追蹤鏈接。藍色的字體帶上了消費者的ID，哪個廣告、哪個單元過來的，整體追蹤的鏈接加上廣告主這邊的cookie可以很快追蹤到訪客來源和行為。

App端的追蹤主要依賴設備ID，比如：GAID、IDFA、MAC地址.。

這兩種單獨的技術比較簡單，但消費者是跨屏的，所以廣告主面臨的情況要更復雜。這時候有兩個方案，第一種按照設備的指紋比對追蹤：可能用戶先訪問移動端網(wǎng)站——下載APP——啟動app，這中間用的就是設備指紋技術比對。因為用戶訪問移動網(wǎng)站時可以被提取出獨特特征，比如指紋。

第二種方式是設備圖，成為一個品牌主有自己注冊的賬號，可能在PC端登陸或者APP登錄，既有網(wǎng)站端cookie，又能捕捉到設備的ID，廣告主可以建立起來用戶的手機號或者郵箱地址構建出用戶的設備圖，可以精準地追蹤到用戶不同的行為。可見雖然有挑戰(zhàn)但也有解決方案。

營銷人員常遇到的問題是，黏著式的業(yè)務模式要不斷觸活，要和客戶不斷互動，各種營銷活動，提升客戶價值。

這樣的營銷活動怎么追蹤設計，我給大家推薦UTM追蹤參數(shù)，source就是來源，medium是哪個媒體，campaign是活動相關參數(shù)，term是活動里的關鍵詞，比如活動的描述“四折”“六折”等等，content可以把其他想追蹤的參數(shù)都放進來。下面的圖就是一個例子。

總結一下就是消費者面臨的數(shù)字環(huán)境很多，比如操作系統(tǒng)、硬件、系統(tǒng)、平臺等。營銷人面對的就是類似Stacy九百多次觸達中都有可能互動的環(huán)境，更需要科學的數(shù)據(jù)決策，科學的數(shù)據(jù)采集收集，然后進行追蹤歸因。

有句話是Garbage in，garbage out，數(shù)字營銷提供了追蹤和歸因的能力，那么怎么利用好專業(yè)的數(shù)據(jù)來做科學的決策呢？我們來繼續(xù)看Stacy的例子。

03

歸因模型

Stacy在過去七天，在百度搜索，在抖音上觀看了視頻廣告，在汽車之家看到分類廣告，然后去百度搜索排名，最終簽約——我們該如何分配它們的貢獻呢？

國內99%的做法是末次互動模型：不管這些用戶前期多少次互動，只把功勞都給最后一次活動，那么Stacy的行為都歸因給了百度自然排名。

另一種是首次互動模型，就是功勞都分給第一次互動的廣告活動。也就是都分配給百度搜索競價排名。

其他的歸因模型比如平均分配，四次互動每一次都是25%。

第四種就是順位模型，基于消費者和互動的順位發(fā)生在第幾次，這樣的權重。首次40%末次40%剩下的評分20%。

還有時間衰減型，看重最近的活動，越早期的活動分配越少，最后一天40%，往前幾天30%等等。

最后一種基于AI線性回歸，利用機器的算法找出營銷活動和業(yè)務效果的關聯(lián)性，基于關聯(lián)性的強度給它分配。

04

案例分享

我們來分析一下夢龍的案例。它走的是時尚、高端風格，定位人群25-54歲女性，廣告主題是A day without pleasure is a day lost。

它衡量營銷采用的是MTA、多觸點歸因，也就是考慮營銷戰(zhàn)術對銷售的影響，推廣活動及要素對品牌知名度的影響。

分析發(fā)現(xiàn)：1、在整體推廣預算不變的情況下，多分配15%的預算在移動端的推廣活動上，可以多獲得9%的利潤。2、特定廣告格式、渠道與人群定向的組合，可以進一步提升移動端推廣效果。

有幾個很有趣的結論想和大家分享一下：

• 天氣很重要。同樣人群定向，移動端展示廣告可以提升品牌知名度，但對銷售沒有什么影響。但如果氣溫高于27℃，同樣推廣活動不僅提升品牌知名度14%，銷售比推廣活動平 均多50%。微時刻其實也就是微場景，天氣也是很重要的要素

• Banner大小很重要。大尺寸Banner廣告在驅動購買意圖上7倍于小尺寸Banner

• ·移動端視頻很重要。要達到移動端視頻的效果：有線電視需要多花2.5倍的錢；網(wǎng)絡電視需要多花2.86倍的錢；PC端社交視頻廣告需要花費3倍的錢

• 視頻時長很重要。15秒視頻比30秒的效果好27%

• 富媒體很重要。對品牌、銷售的效果是整體平均的4倍

• 投放時段很重要。夜間廣告比全天平均效果好40%

• 敏捷營銷很重要。人群、天氣、創(chuàng)意、時段、廣告格式……各種組合優(yōu)化

每個維度乘以四個變種，有多少種組合？不能靠拍腦袋得出結論，而是靠敏捷營銷。這也是國內很多團隊天天在做的。營銷多觸點歸因的數(shù)據(jù)下面有這樣多的洞察。

在這三個維度上，數(shù)字營銷建立了效果歸因，提供了歸因的依據(jù)。

在營銷戰(zhàn)略決策上面，這樣的呈現(xiàn)就很清楚地展示了數(shù)據(jù)累計下來各個方面的效果。這樣的資產不會因為人力的疏忽消失，也會避免重復踩坑。

在戰(zhàn)術和運營層面，關鍵到每一個關鍵詞也可以追蹤清楚，在創(chuàng)意層級，也可以追蹤到位。哪一些主題的創(chuàng)意效果好呢？用九枝蘭的工具可以發(fā)現(xiàn)它們的ROI，發(fā)現(xiàn)哪一個效果更好，提供準確數(shù)據(jù)，保證三個層面的營銷決策更加科學。

05

營銷戰(zhàn)術

怎樣通過效果追蹤歸因分析來最大化營銷ROI（簡稱MROI），大家可以仔細考慮考慮以下5個問題：

為什么歸因、追蹤重要又緊急呢？

營銷數(shù)字加記憶可以說是未來，如果你不做，也會有別人捷足先登，機會白白溜走。越來越多的決策者是懂數(shù)字的，對個人和公司來說學會用數(shù)據(jù)，學會歸因追蹤至關重要。

最后簡單插播個小廣告，我自己創(chuàng)辦的公司九枝蘭就是切入數(shù)字營銷的市場，目標就是為特別專業(yè)的營銷技術能力的公司提供平臺，讓他們利用技術賦予的能力開展精準數(shù)據(jù)、科學決策、敏捷的對媒體的反應，讓大家真正把創(chuàng)意用在AB測試上，而繁雜的數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計交給機器——也就是九枝蘭。

技術有效，但需要我們用好。期待我們從業(yè)營銷的行業(yè)人士在藝術和數(shù)字同時駕馭，讓個人和企業(yè)都有一對強有力的翅膀。我今天的分享就是這些，謝謝大家！

06

互動問答

Q1：怎么解決媒體有假料的問題，有機會獲得賠償嗎？

A1：這個問題很好，如果已經(jīng)建立起好的追蹤機制，那么是可以甄別出假料——也就是可疑流量的。有了這種數(shù)據(jù)以后，可以跟媒體談。九枝蘭有一個客戶，拿到數(shù)據(jù)后和廠商談，也追回了一部分補償。假如說數(shù)據(jù)更加客觀，我相信是完全可以追回來的。

Q2 :老師，九枝蘭怎么解決Safari的intelligent tracking prevention 還有chrome的去cookie化了，國內的瀏覽器會不會跟進了？

A2：國內廠商會跟進。去cookie對第3方DMP影響比較大。但是不影響企業(yè)自己訪客的追蹤。

Q3：媒體投放如何有效監(jiān)督呢？

A3：媒體投放可以通過URL參數(shù)、追蹤SDK來追蹤。

Q4：電商推廣廣告在中國，會遇到輿情監(jiān)控的國情特點。比如敏感詞屏蔽導致的誤判，造成推廣內容信息不全；還有私域導流及效果評價是否可以在九枝蘭產品中實現(xiàn)？

A4：所謂的私域流量也就是自有媒體的營銷，也是可以追蹤。

Q5：我是做教育的，有一個問題一直困擾我，我們在推廣中獲得的用戶名片，成本是非常清楚的。但后續(xù)的電話銷售總是抱怨名片質量問題，而推廣人員也抱怨花了很多成本獲取的線索被銷售白浪費了，有什么解決辦法嗎？

A5：一個辦法就是數(shù)據(jù)的透明。前期后期與客戶的互動數(shù)據(jù)都透明，可能就比較容易判斷問題出在哪個環(huán)節(jié)，再去解決。首先還是要保證數(shù)據(jù)的透明可信，才能幫助大家合理判斷。

Q6：如何研究用戶微場景和轉化路徑?

A6：這個是一個特別好的問題，在這個層面有幾個辦法可以做到。第一個是市場調研，自己找?guī)讉€樣本或者問公司，跟蹤樣本的數(shù)據(jù)化行為，尤其是消費品類方面的行為。因為用戶參與市場調研，所以都可以得到這些數(shù)據(jù)，就能做用戶行為微場景的研究。

在什么情境下訪問互動，在什么情境下問消費者，決策路徑中間、購買路徑中間所有購買的時刻和微場景。在這個過程中花費可能大一些，不過很多公司選擇這樣。

也可以不選擇第三方，自己做，自己追蹤可以結合典型用戶，做訪談，補充他與你的品牌互動之外訪問的網(wǎng)站、要解決什么問題、怎么決策的，這樣兩相對照，綜合得出結論。

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