|
Post by shihab807 on Apr 28, 2024 11:43:08 GMT 1
化的归因模型。 线性模型:为转化过程中的所有杠杆分配相同的贡献份额。如果 5 个杠杆对最终转换做出了贡献,我们在这里为每个杠杆赋予 0.2 分。 “最后点击”模型:性能 100% 归因于最后一次转化的杠杆。这是测量工具的默认设置,到目前为止,测量工具还无法对整个购买过程以及相关杠杆进行全局可视化。 “首次点击”模型:这一次,绩效归因于捕获潜在客户/未来客户的第一个杠杆。 渐进模型:杠杆越接近转换,归因的绩效就越强。 “数据驱动”人工智能:该技术根据观察到的最有效的杠杆动态分配杠杆的性能。 谁是增值客户? 一个基本概念是客户终身价值(CLV)。这就是客户生命周期及其相关价值。获取新客户的成本高于回头客。 CLV 涉及您必须掌握的三个有趣标准: RFM 矩阵: 新近度:潜在客户阶段和客户阶段之间花费的时间是多少? 频率:客户多久购买一次? 金额:我的客户产生的价值是多少?用利润而不是营业额来衡量你的投资回报率。 品牌大使:他们 马其顿 WhatsApp 号码 完成了CLV的概念。他们对品牌的依恋如此强烈,以至于有能力强烈影响潜在客户的购买行为。 CLV 有哪些工具可以衡量数字杠杆的性能? 衡量系统最终转化的盈利能力非常重要,尤其是评估与网络营销活动相关的每次销售成本和营业额。 衡量盈利能力的数据来源有以下三个: Google Analytics衡量您网站的整体性能 用于衡量电子邮件或短信活动影响的数据库 来自社交网络的数据,用于衡量这些重要受众中心的贡献 然后,所有这些数据将被聚合并在数据集市“数据仓库”中使用,以分析整个客户购买旅程、预测所有场景、了解他们的导航并预测他们未来的购买行为等。 如果我们共同认识到识别和仔细管理数字杠杆的重要性,那么同时实施“营销自动化”策略以利用数字杠杆产生的销售线索也很重要。哪些归因模型应应用于已确定的杠杆? 无论是付费杠杆(电子邮件、付费 SEO、展示、从属关系等)还是“免费”杠杆(直接流量、指向其网站的外部链接、自然引用。
|
|