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常见的零售营销归因错误以及如何避免错误

最后更新:2021年6月9日

普通零售 - 属于贡献

普通零售 - 属于贡献

如果您已经在使用归因模型来阐明当今复杂的客户旅程中每个接触点的影响,那么您会处于良好状态。营销人员的76%说他们目前使用或很快将使用归因度量来满足消费者对丰富,相关的全渠道体验的需求。但是,尤其是对于零售商而言,这不仅是归因模型,而且是数据的质量及其利用方式,可以在成功和失败之间产生差异。

了解可能导致错误贡献的常见错误和偏见,这使零售商有价值的智慧,可以推动更优化和更有效的营销策略。

查看您可能在营销归因策略中脱颖而出的地方。

您面临的归因度量挑战

现代营销取决于可行的颗粒数据。对于零售商而言,这意味着能够跟踪消费者之路以购买到人的水平。旅程可能看起来像这样:消费者打开电子邮件销售促销,并单击链接以浏览在线商店。几天后,同一家购物者被相关广告重新定制,并最终在汽车中跳入当地商店并购买了产品。有效的归因显示了每个营销元素的精确影响,以及品牌影响和邻近砖和砂浆位置。

生成这种丰富的数据需要朝着归因模型迈进,这些模型既衡量在线和离线渠道,又偏离过时的模型,这些模型提供了客户旅程不准确或不完整的情况。

全渠道归因是答案,在所有渠道中都可以整体看法。使用强大的全渠道见解,零售商可以制定有效的有效营销策略,以正确的时间和地点针对个人消费者。

常见的营销归因错误

虽然归因是当今全渠道营销策略的基础,但零售活动的优化仍然可以受到损害有缺陷的数据。在满足购物者需求的同时解决这些缺陷,需要了解阻止营销人员释放归因度测量值全部价值的常见错误:

1。在线和离线测量

尽管购物者在沿着销售渠道驶入销售渠道时在线和离线互动时,许多营销人员仍会分别进行归因度测量。

这种孤立的方法导致对整个更广泛客户旅程的所有交互的可见性有限。如果没有所有参与的统一观点,就很难(即使不是不可能)获得有关购买和营销效力到人级别的一致和相关的见解。回想一下先前的购物者访问电子邮件的示例,并在购买店内购买前查看已重新定位的广告。借助在线和离线归因的孤立,将不信用此销售的电子邮件和广告。

2。第一或最后一触归因

第一或最后一触归因places total value on the first or last touchpoint engaged with by a consumer before conversion.There’s a good reason why this form of attribution measurement has grown obsolete.The consumer journey is more fragmented than ever, and measurements need to accurately account for the influence certain touchpoints and engagements have in driving conversions. Retailers that continue to leverage first or last touch methods are misattributing the value of touchpoints across their marketing mix.

回顾我们的购买示例:首先或Last Touch模型将全部归因于销售电子邮件或重新定位的广告,而两者都在转换中发挥了作用。

3。定位偏见

另一个常见的营销归因错误是针对BIA的形式。这涉及削弱顶级登口品牌和消息传递的价值,并更加专注于短期活动,从而导致出售。避免这种偏见并准确衡量离线影响的影响,顶尖的品牌参与度,营销人员需要采用统一的营销测量策略,能够衡量离线销售。

4。缺少领先指标

似乎无处不在,另一个营销分析平台已经通过旧的归因方法弹出。通常,关键要素缺失了 - 测量竞选活动的能力。通过将测量重点放在产生的销售等滞后指标上,零售商仍然落后于其目标听众。解决方案是利用合并领先指标和滞后指标的归因模型,从而实现飞行内优化。

5。库存偏见

最常见的错误贡献形式之一是以廉价库存偏见。从本质上讲,当低价零售商品产生更多的参与度时,根本原因通常比营销人员一般认为的要简单 - 便宜的商品,人们越有可能负担得起。较高的价格通常意味着愿意转换的消费者较少,而与便宜的库存相比,参与度更低。

6。基于饼干的偏见

这种错误贡献的形式可能对电子商务零售商尤其有害。营销人员经常依靠基于cookie了解消费者可能会在何处和何时影响购买的测量。这意味着,当消费者删除其缓存时,cookie就会删除所有准确的基于cookie的归因。为了减轻这个常见问题,具有强大数字影响力的零售商必须专注于身份跟踪而不是基于cookie的测量。

最后的想法

归因度量为零售商提供丰富的见解,以帮助在每个接触点上充分了解消费者的行为并优化营销策略。但是,并非所有属性都是平等的。营销归因数据中的常见错误可能会误导零售商优化错误的渠道和消息 - 营销人员无法负担的错误。关键是创建客户旅程的单一视图,结合离线和在线归因数据。投资于最佳统一营销测量技术的零售商将整体归因数据传达给人级,将产生卓越的消费者体验,从而推动购物者的真实结果,无论他们购物的任何地方。

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