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2023-11-03 17:58
數據產生的主體是消費者，數據分析就是消費者特性分析。換言之，消費者的行為路徑分析+屬性分析，是所有分析模型如AMC的基礎單元，即各模型都是基于消費者的路徑，再按照一定規則進行聚合的數據。消費者路徑分析得是否深入、采用何種分析角度，關系到賣家進行用戶分層精細化運營的效果。
我們知道，新客獲取的成本一般是老客維護的5倍，甚至更多。新客獲取的難度之所以那么高，有個重要原因是我們無法精確地知道新客是“怎么看廣告”，“看哪些廣告”、“什么時候看”、“點了哪些按鈕入口”、“是什么促使下單”等等這些細節，以致我們錯失了很多潛在客戶。
過往，賣家在做廣告效果分析時，大多還是依賴運營人員的經驗和判斷。一方面賣家本身能夠獲取到的數據維度以及顆粒度非常有限，另一方面即使有了海量數據，也需要機器學習和算法加持，這樣才能充分挖掘出大數據的價值。因此，對于很多賣家來說，目前的卡點是缺乏簡單有效的消費者路徑分析方法及工具。由于分析方法不對，或缺少智能化工具，導致數據驅動增長難以落地，使得賣家對數據價值產生懷疑甚至誤解。
我們需要重新審視消費者路徑的分析，建立正確、系統性的分析坐標系。通過“用戶級”、“事件級”的顆粒數據來可視化展現消費者的瀏覽、點擊、購買、復購，真實的行為路徑，將洞察指導廣告策略，以決定該投哪些廣告、投向哪些觸點。
消費者路徑分析的邏輯和原理
通過對消費者原始路徑進行有效聚合，結合營銷過程中遇到的難點問題，探索獨特的角度進行有效分析，從而提供具有指導意義的數據分析。在特定的周期里，根據不同類型路徑的數據表現，從而分析不同類型路徑對應的消費者特性和現階段的廣告表現情況。
比如，以路徑首個觸點來進行路徑分組，
1）分析各路徑分組其購買用戶的行為特征，其歸因購買的觸點分布，以此來了解和把握流量觸達到購買轉化之間的規律；
2）分析各路徑分組其二次觸達的觸點分布，以此分析流量承接情況。
消費者路徑是一個高級的基礎統計模型，通過這個方式，來了解首次觸達對應的人群特性。但作用不僅僅是讓我們知道人群特性，它的另一個重要價值是提供了全局視角來剖析廣告策略的相互作用和績效影響，客觀量化不同觸點、策略的效果指標貢獻。
（來源：FeiWei說跨境）
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