大多数零售商的受众通过多种渠道与品牌互动 。 一个多渠道的归因模型可以让你更准确地评价这些渠道的作用 。 这些知识可以转化成关键的信息来决定你的每种渠道的投资规模和你的投资回报率目标 。
4、针对不同受众设置不同的活动
一旦你定义了客户对你的业务的意义 , 就可以根据新老客户来划分你的广告活动 。 这就是搜索广告再营销列表(RLSA)和客户匹配等功能发挥作用的地方 。
下面是一个涉及这些特性和几个类似特性的示例设置 。 记住 , 这只是分割它的一种方法 。 你可能会发现这种方法的版本更适合你的业务和目标 。
新的没有使用cookie的客户(潜在客户):这些客户从没购买 , 也没有cookie 。 你可以在没有再营销列表的情况下创建此活动 , 但你可以通过使用类似的受众、市场中的受众、亲和力受众和人口目标等工具来提升你的发掘潜在客户的工作 。
新的有使用cookie的客户:这些客户是访问过你的网站但没有在特定的时间内购买 , 比如过去的180天 。 在搜索广告中创建一组再营销列表并根据受众来调整出价 。
老客户:依旧用180天的例子 , 在过去180天内购买过的购物者 。 你可以创建此部分与客户匹配(电子邮件列表)和cookie购买者(用户登陆订单确认页面)的组合 。 为了获得更高的粒度 , 可以将这些用户划分为高生存期值、休眠或首次购买者等部分 。
5、为每个受众部分设置唯一的回报目标
一旦你开发了你的受众分布 , 那就为每个部分确定一个独特的回报目标 。 一个好的回报目标应该与你的生意和营销活动的目标相一致 。
此外 , 重要的是要注意回报和收入之间的内在关系 。 一般来说 , 更严格的回报目标会限制收入机会 , 而更自由的回报目标则会带来收入机会 。
例如 , 你可能愿意为潜在客户设定一个效率较低的目标(可能是30%-45%的成本/销售额) , 对于新的或更有效率的新用户(25%-40%的成本/销售额) , 以及更有效的回报客户目标(大约5%-10%的成本/销售额) 。
一般来说 , 使用新的相对于老客户模型 , 你应该愿意花费更多的预算 , 并以一个效率较低的回报目标来吸引新客户 。 相反 , 你应该为老客户设定一个更有效的目标 , 因为你已经在这方面进行了投资 , 并且你已经确定了在过去购买之后更有可能进行转换 。
6、进一步细分每一项活动
使其与客户的购买旅程保持一致
一旦你为新的和老的客户建立了基本的营销活动 , 接下来要仔细分析你的数据 , 以确定是否有足够的数据量来做进一步细分 。 例如 , 你是否仍然有足够的数据量来将每个营销活动按设备的不同而分开?如果你知道有更多的用户开始在智能手机上购买 , 而不是台式机或平板电脑 , 那么通过对这些移动用户进行不同的定位 , 能获得更多的价值吗?
还可以考虑是否可以按品牌和非品牌术语或商标和非商标术语进行细分 。 这是因为搜索术语 , 一般来说都是自然地揭示了对购买意图的巨大洞察力 。
有可能一个新的客户搜索“激光打印机”可能在漏斗顶部 , 而一个新的客户搜索“兄弟HL-L2370DW打印机”在漏斗更远的底端 。 如果你有足够的预算和流量能够兼顾这两种类型的术语 , 那么你要考虑在你的新客户活动中细分它们 。
同样的概念也适用于你的老客户的营销活动 。 例如 , 如果你看到足够多的流量用于通用术语与品牌或商标术语 , 请考虑为每种类型的查询创建相应的营销活动 。
7、注意成功的KPI指标
在评估业绩时 , 一些最重要的问题是:你是否实现了你的回报目标?新客户是否与你理想的客户画像保持一致?你是在增加新客户的同时保持同样的利润水平吗?老客户的成本是否降低?
根据数据中出现的趋势 , 养成至少每三个月进行一次增量调整的习惯 。
【分享7种搜索方法 搜索方法有哪些?】如果你不创新 , 你在搜索方面的成长自然会平稳下来 。 更新你的绩效视图 , 并重新考虑搜索在你的绩效营销策略中的作用 。 考虑一下你的业务和营销目标是否适合以新客户和回归客户为中心的模型 。
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