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营销人员需要粒度测量的6个原因
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营销人员需要粒度测量的6个原因

诸如沙子和糖之类的细小颗粒是由细小的碎片组成的。同样,随着数据的细分和具体化程度的提高,它也被认为更加精细。粒度数据是详细数据,分为最低级别。

粒度对营销人员很重要,因为它使他们能够提取大量营销活动,以便您可以了解较小的组成部分。

例如,对于粒度数​​据:

  • 如果您的代理商使用多个广告网络,则可以查看每个广告网络的效果。
  • 如果每个广告网络包含不同的发布者,则可以查看哪个驱动者吸引了流量。
  • 如果每个广告系列使用不同的广告素材或优惠,则可以查看每个广告系列的转化方式。
  • 如果您的广告系列出现在不同的渠道中,那么您可以看到哪些参与了。
  • 当潜在客户或客户与您的品牌互动时,您可以看到哪些接触点有效。

最详细的数据为您提供最准确和可操作的见解。但是要利用这些数据的可能性,必须使用正确的测量方法。但是,并非所有的归因模型都使用粒度数据。

诸如营销组合建模之类的一些方法使用汇总级别的数据与外在因素相结合,以每月,每季度或每年为基础生成高级见解。其他方法(例如多点触摸归因)可以每天解析最佳性能。对于营销人员来说,选择与他们所需的节奏和粒度相匹配的模型对于了解广告系列的成功至关重要。

选择正确的归因模型

多点触控归因 使用跨媒体渠道的用户级数据,根据其对促成转化的影响(或任何其他关键绩效指标),将分数功劳分配给每个营销接触点和维度。

广义上讲,有两种类型的多点触摸归因模型:

  • 基于规则的:一种主观方法,使用已定义或分配的权重在一个或多个营销接触点上分配给定成功指标的功劳。
  • 算法:一种客观的方法,它使用机器学习来计算并成功分配给定成功指标的信用,以沿消费者的旅程影响有影响力的营销接触点和维度(广告系列,展示位置,发布商,创意,报价),并预测未来支出的结果。


突破基于规则的模型的局限性

大多数营销人员从站点端工具中的基于规则的简单模型开始,但是很快许多人意识到了这种方法的局限性。尽管基于规则的模型易于快速实现,但营销人员缺乏真正了解其媒体在推动转化和其他预期结果方面的有效性所需的准确性。每个基于规则的模型-初次触摸,最后触摸,基于时间或甚至加权-都有导致结果偏差的偏差。

然后,一些营销人员采用了更为复杂的算法方法,即使在细粒度的层次上,也可以帮助他们更准确地了解媒体效果。一种算法方法可计算跨媒体,跨设备和转换器的倾向对媒体性能的影响。

算法方法可实现更准确的结果,因为它们在媒体层次结构的每个级别上对用户级别的数据进行建模。它们使营销人员能够从渠道中发现最佳绩效的营销,从特定创意元素的影响到整个渠道的整个过程。

即使由于用户级数据的不可用而导致数据缺口时,将多个因素都考虑在内的算法模型也可产生准确且可操作的见解,该算法模型会考虑分数信用。

为什么需要对粒度进行粒度归因

理解为什么某些消费者互动会带来转化而其他消费者互动却无法转化,这是媒体优化的秘诀。营销人员需要一个模型,该模型同时考虑转化者和非转化者的消费者旅程,并了解媒体的哪些方面在推动转化。

如果您不知道是促成转化的是发布商网络还是创意消息,则可能是您在错误的地方花了钱。

粒度测量有六个重要的好处。

1.粒度测量向您展示如何在渠道内进行优化:通过多点触摸归因,您可以评估单个渠道的效果以及渠道内各个维度的效果,例如发布商,广告系列,广告素材和关键字/展示位置。细粒度的通道内性能数据使您可以确定每个通道相对于其他通道的性能如何,以及在该通道内的美元变动位置以最大化结果。

2. 粒度测量有助于减少错误:市场营销组合方法中使用的简单回归建模技术无法识别媒体组合中的层次依赖性。回归模型在很大程度上是线性的,可用于根据变量的过去预测变量的未来行为。这可能导致夸大统计意义。多点触摸归因反映了依存关系,并准确反映了重要性。

3. 粒度测量扩展了仿真能力:多级建模技术使您可以开发准确的媒体优化“假设”场景。 需要根据预算和绩效目标找到性能最高的媒体策略的渠道经理和分析师可以分析每种情况的影响,并查看在何处进行更改以产生最佳效果。

4. 粒度测量揭示了对品牌参与度和转化事件的影响:多点触控归因揭示了特定媒体组合以及组合中的每个元素对消费者的影响,使您能够正确地优化并确定增长机会。

5. 粒度测量可让您测试广告素材:精明的营销人员希望了解他们来自不同优惠和广告素材类型的转化:横幅广告,文字广告,非页内广告,视频。通过多点触摸归因,您可以创建一个对照组,以查看暴露和未暴露消费者的增量提升。

6. 粒度测量可帮助您避免广告欺诈:在展示次数级别进行衡量,您可以验证流量来源是否有效。通过比较发布商和广告服务的结果,您会发现转化次数与常规有所不同。由于您自然会希望将预算重新分配给最有效地促成转化的渠道和策略,因此您可以过滤掉欺诈性的展示位置,同时提高整体营销效果。

粒度测量如何工作

多点触摸归因实际上如何利用粒度数据生成粒度性能指标?这种类型的算法归因处理用户级别的数据,以便为与您的营销活动进行互动的每个人创建按时间顺序排列的消费者旅程。

然后,它使用一种算法来确定每个接触点各个方面(展示位置,广告系列,广告素材,尺寸)的提升程度(使用单独的算法或结合使用),该算法可比较所有历程中的转化者和非转化者,并执行数以百万计的A / B测试确定每个属性的值。

最后,它根据期望的结果(可以是任何类型的转化事件或品牌参与度)为每个接触点分配值(基于重量和影响)。结果是非常精确地计算了每个接触点每个维度的影响。

这使模型可以准确地量化每个接触点为您期望的结果贡献了多少。可以将其汇总以确定营销组合中每个渠道,营销活动和策略所获得的功劳。

使用粒度测量和建模时,您可以:

  • 了解当多点触控归因取代传统的基于规则的衡量指标时,转化的KPI功劳如何变化。这有助于您了解哪些渠道,子渠道或媒体策略在协同工作。
  • 了解转化是如何在维度级别按KPI属性细分的,以便您可以通过任意媒体维度详细了解转化的性质。
  • 了解关键事件之间的时滞如何影响转化,以便您可以确定每个发布商对转化的影响并建立有效的组合。


新时代的新衡量

多点触控归因使您可以利用可寻址渠道产生的独特数据集,以细粒度,受众和更快的节奏了解效果。

细粒度衡量媒体是任何营销商的战略利益。关键是要确保将来之不易的粒度数据用于建模和得出对媒体优化的见解。

使用细粒度的数据了解消费者的行为以及媒体策略对转化的影响,有助于您做出有根据的决策,并从营销投资中获得最高的投资回报率。要了解更多信息,请下载我们的电子书: 实施多点触控归因的8种最佳做法.

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