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# 提升您的考慮引擎：推動需求的 3 種上層漏斗策略

已發表: 2021-05-20

去年數字渠道的加速推動了對品牌以及他們如何在上層漏斗中投資、制定戰略和部署營銷的長期預測。

簡而言之：“績效營銷”中的過度索引會損害您的品牌。 有效地建立您的品牌以推動增長至關重要，但漏斗上層營銷應該由漏斗下層績效洞察力提供支持——這也確保您的所有營銷都對整體業務成果負責，如增量收入、客戶生命週期價值 (CLV ) 和有利可圖的轉換。

這稱為全漏斗激活。

我們與來自 Avail、The Trade Desk 和 Wpromote 的真正的營銷領導者進行了交談，探討如何抓住機會，不僅推動而且創造需求，從取消營銷渠道和調整渠道中的媒體到準確歸因於接觸點客戶旅程的每個階段。

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要真正贏得客戶的心，不僅要建立跨渠道的統一戰線，還要在旅程的每個階段通過長期、價值驅動的參與為人們提供支持。

今天，第一大品牌差異化因素不再是價格或產品：而是客戶體驗。 您的客戶期望的不僅僅是無縫的數字交易——他們希望在每個接觸點和與您的品牌互動中都獲得超個性化的預期體驗。

品牌應遵循以下三種策略，以確保其體驗滿足客戶不斷增長的需求：

1. 將品牌知名度分數作為您組織的關鍵 KPI，最好使用實時分析，而不是從某個時間點回顧過去的快照。
2. 構建豐富的第一方數據策略，以對客戶的集中視圖為基礎，在整個漏斗中激活更好的意圖信號和行為洞察力（下一節將詳細介紹）。
3. 在整個客戶旅程中協調個人和集體目標，以便最終消費者看不到營銷、銷售和客戶服務等功能孤島之間的任何脫節。

> “消費者可以控制體驗，所以真正要在許多地方對他們所進行的旅程類型有意義——並認識到他們不再將電視視為電視，將印刷品視為印刷品； 他們正在與所有這些渠道互動。”

## 利用第一方數據將上層漏斗工作與以轉化為重點的活動保持一致。

有遠見的營銷人員直觀地知道，品牌建設和績效營銷是相輔相成的活動，可以共同實現整體業務目標。 所有營銷都應該發揮作用，所有營銷都應該為您的品牌故事做出貢獻。

但要真正統一營銷並在整個連續過程中最大限度地提高效率——營銷人員必須開始優先考慮他們的第一方數據戰略。 第一方數據或貴公司擁有的客戶數據（當然是在消費者同意的情況下）是獲取受眾洞察、創建個性化體驗、改進重定向策略、識別模式和預測未來趨勢等計劃的驅動力。

隨著主要瀏覽器和平台對數據隱私政策的廣泛改變，營銷人員需要更好地尋找新方法來利用自己的數據的力量，並製定策略以在整個渠道中以一對一的方式進行定位. 以下是組織可以部署的三種數據驅動策略，以實現更全面的營銷和更無縫的客戶體驗：

- 與 KPI 保持一致：在 KPI 和預算規劃方面，共享指標是確保營銷活動與您的核心業務目標保持一致的關鍵。 圍繞整體溝通、規劃和預算處理定義流程非常重要，以確保您的整個組織始終朝著同一個方向前進。
- 將您的數據見解集中在一個屋簷下：沒有任何一種測量工具可以完美地捕捉所有媒體曝光、轉化和銷售數據，並為您提供持續可行的見解。 要取得成功，您需要使用混合方法來衡量跨渠道的媒體影響。 例如，雖然歸因建模工具正在擴大以包括一些品牌建設活動，但它們仍然可能導致對實際發生的事情以及您的活動對您的整體業務產生的影響的看法出現偏差。 相反，應將歸因建模和類似工具與其他形式的分析、研究和測試一起考慮。
- 採取全面的預算方法：以犧牲品牌建設為代價過度投資於較低的渠道績效計劃會損害您的品牌擴大客戶群、推動與客戶的情感聯繫以及真正最大化業務成果的能力。 相反，請考慮如何將漏斗的兩端結合在一起，以及如何利用流動、靈活的預算將實現目標的行動歸零並從整體上擴展業務增長。

> “了解品牌和績效是協同工作的，相互促進，這一點至關重要。 永遠不應該有摩擦：如果你因為你認為績效真的很好而將資金從品牌轉移到績效營銷，那麼績效可能會開始下降。 要真正實現最大價值，您的預算必須靈活且靈活。”

## 在客戶旅程的每個階段確定關鍵的歸因接觸點。

哪些渠道應該獲得將潛在客戶轉變為購買者的信用——每個渠道應該獲得多少信用？ 隨著客戶旅程變得越來越複雜，了解每個接觸點的貢獻可能意味著業務成功與營銷工作失敗之間的區別。

最終，營銷人員有多種方法來衡量每個接觸點在客戶旅程中的影響，並優化營銷活動以獲得最大的投資價值。 鑑於沒有萬能的解決方案來衡量按渠道的營銷影響，最好採用適合您的具體情況和目標的混合方法。 以下是三種流行的方法可供考慮：

- 營銷組合建模 (MMM)：最適合長期決策
  - 許多品牌歷來依賴 MMM 作為指導其資源分配決策的主要來源。 但是因為它們基於過去的結果並且通常每年運行一次，所以它們無法跟上快速變化的市場的步伐。 這就是為什麼精明的品牌採用額外的方法，如多點觸控歸因和測試，可以實時提供更精細的洞察力。
- 多點觸控歸因：最適合日常優化和洞察
  - 數據驅動歸因 (DDA) 是一種多點觸控歸因 (MTA)，它使用模型通過不斷評估不同媒體渠道的相對影響來提供比 MMM 更可操作的實時洞察。 數據驅動歸因使用機器學習來確定為客戶旅程中的每次點擊分配多少功勞，從客戶第一次與您的品牌互動到他們採取所需行動之前的最終互動。 它分析獨特的轉化模式，將完成所需操作的客戶路徑與未完成操作的客戶路徑進行比較，以確定每個業務最有效的接觸點。
- 實驗：最適合驗證新發現
  - 更複雜的性能分析需要使用隨機對照實驗來確定是什麼推動了每次轉化——也稱為增量或提升。 換句話說，雖然歸因可以幫助您將消費者行為與轉化相關聯（並且是指導您的營銷投資以獲得最大回報的有用工具），但增量實驗使用因果方法來確定廣告是否真的改變了消費者行為。 雖然實驗可以採取多種形式，但增量特別與因果關係有關，不應將其與衡量增加對廣告活動預算或 A/B 創意測試的影響相混淆。

> “雖然沒有一種完美的測量工具，但除了最後一次點擊之外，還有更好的方法來處理它。 一種方法是使用非常複雜的多點觸控歸因模型，該模型通過算法將功勞分配給客戶接觸點，從而闡明支出在哪裡最有效和最不有效。 ”

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