渠道歸因：用大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)

1、 渠道歸因用大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo) 蘇 蔭北京大學(xué)光華管理學(xué)院研究教授杜曉夢(mèng) 北京大學(xué)博士根據(jù)艾瑞最新調(diào)查，2013年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)廣告市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到1100億元，同比增長(zhǎng)46.1%。隨著中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)廣告市場(chǎng)的快速擴(kuò)大和廣告渠道的日益豐富，消費(fèi)者通過(guò)不同廣告渠道所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也在急速增長(zhǎng)。中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)廣告行業(yè)正在逐步走進(jìn)一個(gè)前所未有的大數(shù)據(jù)時(shí)代。在這種時(shí)代背景之下，互聯(lián)網(wǎng)廣告的生態(tài)圈也在不斷地調(diào)整、進(jìn)化。廣告交易方式已經(jīng)從傳統(tǒng)的按時(shí)段付費(fèi)逐漸轉(zhuǎn)向按點(diǎn)擊收費(fèi)和按單次展示收費(fèi)，而廣告主和廣告代理商的重心也逐漸從大眾媒體管理轉(zhuǎn)向精準(zhǔn)化受眾購(gòu)買(mǎi)上了。為順應(yīng)大數(shù)據(jù)的潮流，互聯(lián)網(wǎng)廣告商必須用最先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和分析方法來(lái)

2、武裝自己。每一天都會(huì)有更多的新技術(shù)、新模型、新應(yīng)用誕生。在它們中間，渠道歸因模型將會(huì)是整個(gè)廣告業(yè)的一個(gè)熱點(diǎn)。廣告渠道多： “最后一次點(diǎn)擊”歸因不準(zhǔn)小a這兩天正在考慮購(gòu)買(mǎi)一輛新車(chē)。有一天，他在優(yōu)酷視頻網(wǎng)站上看電視劇時(shí)，突然看到了一款車(chē)的廣告，覺(jué)得這款車(chē)還不錯(cuò)。然后小a通過(guò)百度搜索引擎搜索了這款車(chē)，查看了它的廣告介紹。之后，他登錄了這款車(chē)的互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)，打算了解其他消費(fèi)者對(duì)于這款車(chē)的評(píng)論。正當(dāng)看評(píng)論的時(shí)候，小a被一個(gè)電話打斷了。再次回到電腦前，小a已經(jīng)忘記這款車(chē)了，他開(kāi)始瀏覽新浪微博，這時(shí)，他“偶然地”再次看到了這款車(chē)的展示廣告，這又喚起他了解這款車(chē)的記憶。于是小a再次利用百度搜索了這款車(chē)，鏈接進(jìn)入

3、官網(wǎng)，并聯(lián)系了當(dāng)?shù)氐?s店預(yù)約試駕，試駕后購(gòu)買(mǎi)了這款車(chē)。上例中這種廣告的重復(fù)性展示，在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)學(xué)的領(lǐng)域，我們稱之為“單純曝光效應(yīng)”。消費(fèi)者如果多次看到某種商品，便會(huì)對(duì)其產(chǎn)生興趣，甚至產(chǎn)生購(gòu)買(mǎi)欲望。在上例中，小a的整條購(gòu)買(mǎi)路徑上的所有廣告渠道都對(duì)他的購(gòu)買(mǎi)行為產(chǎn)生了一定貢獻(xiàn)。然而傳統(tǒng)的廣告效果計(jì)量模型會(huì)將這次購(gòu)買(mǎi)全部歸因于小a接觸到的最后一個(gè)廣告渠道，也就是百度搜索引擎，這種歸因的方式被稱為“最后一次點(diǎn)擊”。很顯然，這種基于“最后一次點(diǎn)擊”的模型會(huì)忽略互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道中的“協(xié)同作用”，從而導(dǎo)致媒體貢獻(xiàn)度效果歸因的不準(zhǔn)確。與傳統(tǒng)媒體廣告渠道的獨(dú)立性不同，互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道的高度交互性和協(xié)同性意味著廣告主必

4、須整體地評(píng)估它們。由于消費(fèi)者很有可能在進(jìn)行一次轉(zhuǎn)化之前接觸過(guò)多個(gè)廣告渠道的廣告，因此孤立地去衡量任何一個(gè)渠道的貢獻(xiàn)度都會(huì)導(dǎo)致結(jié)果的偏誤。消費(fèi)者轉(zhuǎn)化漏斗：捕捉消費(fèi)者的全網(wǎng)行為在一個(gè)多渠道的環(huán)境中，僅僅從購(gòu)買(mǎi)層面去考察互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道的貢獻(xiàn)度并不足以完整地刻畫(huà)不同廣告渠道的表現(xiàn)。著名的“aida´模型是廣告模型中第一個(gè)從消費(fèi)者認(rèn)知(attention)、興趣(interest)、欲望(desire)和行動(dòng)(action)四個(gè)角度全面定義和考察消費(fèi)者行為的一個(gè)模型。“aida´模型發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)過(guò)程包含了從初步認(rèn)知、信息積累、建立偏好到最終購(gòu)買(mǎi)四個(gè)階段。在每一個(gè)階段，消費(fèi)者的

5、行為都具有獨(dú)特的特征。因此，對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道效果的完整測(cè)量也要考慮到消費(fèi)者在不同階段的行為差異。事實(shí)上，消費(fèi)者對(duì)互聯(lián)網(wǎng)廣告的反應(yīng)過(guò)程與傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域的模型十分吻合。首先，廣告的展示建立起了消費(fèi)者對(duì)于商品的認(rèn)知。接著，消費(fèi)者對(duì)某條廣告產(chǎn)生了興趣并點(diǎn)擊了它。之后，廣告將消費(fèi)者帶到廣告主的網(wǎng)站上，消費(fèi)者瀏覽了一些商品之后產(chǎn)生了購(gòu)物欲望，于是注冊(cè)了網(wǎng)站會(huì)員，并將商品添加到購(gòu)物車(chē)中。最后，消費(fèi)者做出了購(gòu)買(mǎi)的行動(dòng)。消費(fèi)者這一系列的行動(dòng)構(gòu)建了一條完整的轉(zhuǎn)化路徑：展示一點(diǎn)擊一注冊(cè)添加購(gòu)物車(chē)一購(gòu)買(mǎi)，來(lái)自于業(yè)界的營(yíng)銷(xiāo)人員將其稱之為“消費(fèi)者轉(zhuǎn)化漏斗”。不同的互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道在消費(fèi)者轉(zhuǎn)化漏斗的不同層級(jí)上表現(xiàn)是否一致呢？

6、這個(gè)問(wèn)題實(shí)際上可以拆解成兩個(gè)方面：一方面，不同的互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道在消費(fèi)者轉(zhuǎn)化漏斗的同一層面上是否表現(xiàn)一致？另一方面，同一廣告渠道在消費(fèi)者轉(zhuǎn)化漏斗的不同層面是否表現(xiàn)一致？根據(jù)我們的研究結(jié)果，答案都是否定的。事實(shí)上，付費(fèi)搜索廣告渠道在消費(fèi)者轉(zhuǎn)化漏斗的前幾層（特別是點(diǎn)擊層）更加有效，能夠吸引更多的點(diǎn)擊和流量，將消費(fèi)者帶到廣告主的網(wǎng)站上；而實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)廣告渠道在消費(fèi)者轉(zhuǎn)化漏斗的底層（購(gòu)物車(chē)和購(gòu)買(mǎi)層）更加有效，能夠?yàn)閺V告主提供更多的訂單和更高的營(yíng)業(yè)額。我們還發(fā)現(xiàn)展示廣告聯(lián)盟渠道對(duì)其他兩個(gè)渠道有顯著的輔助作用，并且這種輔助作用在不同的消費(fèi)者轉(zhuǎn)化漏斗層級(jí)上表現(xiàn)出不同的模式來(lái)自www。例如，展示廣告聯(lián)盟對(duì)付費(fèi)競(jìng)價(jià)搜

7、索在點(diǎn)擊層表現(xiàn)出直接的輔助作用，而在購(gòu)買(mǎi)層表現(xiàn)出間接的輔助作用。這些結(jié)果都顯示出，想要全面地評(píng)價(jià)不同互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道的整體貢獻(xiàn)度，不僅需要利用歸因模型對(duì)渠道之間的協(xié)同作用進(jìn)行考量，同時(shí)還要來(lái)自www結(jié)合消費(fèi)者轉(zhuǎn)化漏斗的角度去考慮。另外，不同的廣告主可能會(huì)采取不同的廣告策略。一些廣告主秉持著利潤(rùn)最大化的策略，希望提升廣告投放的投資回報(bào)率( roi)；另一些廣告主則以提升品牌形象和品牌知名度為廣告策略，重點(diǎn)關(guān)注如何能吸引更多的消費(fèi)者點(diǎn)擊廣告、瀏覽產(chǎn)品或者在網(wǎng)站上注冊(cè)，成為潛在用戶。也就是說(shuō)，不同的廣告主對(duì)消費(fèi)者轉(zhuǎn)化漏斗的不同層面采取的優(yōu)化策略和目標(biāo)不同，他們關(guān)注的廣告渠道也應(yīng)該不同，向不同渠道投放的

8、廣告資源也應(yīng)該有所側(cè)重。利用大數(shù)據(jù)：實(shí)現(xiàn)廣告的精準(zhǔn)投放那么，在基于消費(fèi)者轉(zhuǎn)化漏斗的歸因分析中，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用在哪些方面呢？事實(shí)上，從數(shù)據(jù)收集，到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，到建立模型再到實(shí)證分析都要依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)的支撐。首先，要建立完整的消費(fèi)者轉(zhuǎn)化路徑，我們需要收集消費(fèi)者的全網(wǎng)行為數(shù)據(jù)。要收集和存儲(chǔ)這么大規(guī)模的數(shù)據(jù)需要利用大數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)、大數(shù)據(jù)爬取技術(shù)以及面向大數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)(例如hadoop)。其次，消費(fèi)者在互聯(lián)網(wǎng)上的行為數(shù)據(jù)是雜亂的、碎片化的和非結(jié)構(gòu)性的，如何采集消費(fèi)者的行為數(shù)據(jù)，并將它們整合到一起進(jìn)行分析，搭建出完整的歸因模型來(lái)評(píng)價(jià)不同的互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道？這正是大數(shù)據(jù)技術(shù)所擅長(zhǎng)的。最后，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析

9、軟件通常無(wú)法處理如此規(guī)模巨大的消費(fèi)者互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)，因此，面向大數(shù)據(jù)的分析和建模需要利用到基于數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的分析軟件(例如alpine miner)。對(duì)目標(biāo)消費(fèi)者全網(wǎng)行為及興趣偏好的理解，可以更加明確地為廣告主提供包括人群篩選、用戶價(jià)值預(yù)估、動(dòng)態(tài)廣告展示等一系列核心投放策略，并結(jié)合數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)技術(shù)和運(yùn)營(yíng)優(yōu)化技術(shù)，對(duì)廣告投放效果進(jìn)行全流程的評(píng)估，從消費(fèi)者接觸廣告到最后轉(zhuǎn)化成忠實(shí)用戶的轉(zhuǎn)化漏斗各層去衡量不同廣告渠道的有效性。在此基礎(chǔ)上，如果結(jié)合建立在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上的渠道歸因模型，打通消費(fèi)者在互聯(lián)網(wǎng)上各渠道各觸點(diǎn)的行為，協(xié)助廣告主對(duì)廣告渠道在消費(fèi)者轉(zhuǎn)化漏斗不同層面的貢獻(xiàn)度進(jìn)行歸因分析，就可以找到消費(fèi)者的興趣偏好和消費(fèi)轉(zhuǎn)化的真正動(dòng)因，從而對(duì)廣告主的未來(lái)廣告投放提供一系列可執(zhí)行的優(yōu)化建議。順應(yīng)大數(shù)據(jù)的發(fā)展潮流，互聯(lián)網(wǎng)廣告商必須用最先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和分析方法來(lái)打造自身在互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)時(shí)代的核心競(jìng)爭(zhēng)力，從而能夠更準(zhǔn)確地分析消費(fèi)者的全網(wǎng)行為，構(gòu)建消費(fèi)者的興趣圖譜，預(yù)測(cè)消費(fèi)者的人口屬性、興趣愛(ài)好和購(gòu)買(mǎi)傾向，并準(zhǔn)確地衡量投放的互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道效果，更好指導(dǎo)和優(yōu)化未來(lái)的廣告投放策略。在數(shù)據(jù)逐漸成為真正有價(jià)值資產(chǎn)的互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建一個(gè)基于消費(fèi)者轉(zhuǎn)化漏斗的渠道歸因模型，對(duì)不同的互聯(lián)網(wǎng)廣告渠道效果進(jìn)行全面地考察和評(píng)價(jià)，從而指導(dǎo)未來(lái)廣告資源重新分配，將會(huì)是整個(gè)廣告行業(yè)亟待解決的一個(gè)重要問(wèn)題。編輯：