為什麼你應該關注客戶的忠誠度+終身價值

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消費者並不總是犯同樣的一天,甚至在同一個星期,他們點擊了廣告內的購買,但這並不意味著該廣告並沒有帶動銷售。 許多網上營銷上看到在線廣告和購買付費點擊之間顯著的等待時間。

此外,最有價值的客戶是誰做出購買和繼續回來,複合測量潛在轉換和優化投標的挑戰的人。

在一般情況下,隨著時間的推移,營銷人員經常會看到在追逐潮流,而不是預測一個事實結果後歸於回到初始PPC點擊更多的價值,但修改出價計算。

您如何跟踪延遲和後續的轉換可以對您的出價決策和收入上,廣告支出回報率的計算有很大的影響。 想像一下,暫停所有出價,但轉化率不斷進來歸因於付費搜索-它可能看起來像免費的流量,但它不是。

作為一個例子,分析軟件包,如Omniture的SiteCatalyst的或谷歌Analytics(分析)使用“轉換日期”屬性,這意味著訂單被歸因於一天,順序發生時,而不是“按日期”屬性。

相反地,歸屬“按日期”,如看到與谷歌AdWords的轉換櫃,轉換和收益將累積到的點擊數天甚至更早週。 你想成為一個負責任的營銷,但你不完整數據的工作。

考慮下面的事件序列單個訪問者 ,他們會如何出現在營銷:

Attribution_Table

這使得一些挑戰顯而易見:

  • 對於許多營銷人員,第一順序的故事才剛剛開始。 你要根據新客戶的期待壽命值來優化競價,創意和目標網頁。
  • 等待後續訂單將被記錄隨著時間的推移意味著出價優化將是不斷的,但慢慢地,向上修訂投標-然而,在很多情況下,當有疑問的關鍵字是不再相關的季節性或促銷活動。
  • 目前尚不清楚有多少你的客戶忠誠度應記入付費搜索。 這將是與你的銷售和服務團隊,誰創造了一個引人注目的用戶體驗產生了自己的忠誠的一個熱門話題。 然而,最重要的營銷問題是搜索的訪問者是否會發現自己的網站? 如果沒有,那麼這次訪問具有增值。

智能處理等待時間

下面是一個實際的在線零售商一些樣本轉換延時數據。 綠線表示第一次的訂單為他們最後的(一年期)總,付費點擊後的時間長度繪製的百分比; 的首次訂單87%發生在同一天的點擊。 藍線是後續訂單的最終總後續訂單的百分比。

正如你從圖上可以看到,而“第一單”的95%的付費點擊的一個星期內發生,在這段時間內僅出現83%的後續訂單。 正是這種延遲與後續訂單的,也讓即使是最勤奮的營銷。

FebByLineGraph

您的優化和招標應考慮到潛在的收入由付費點擊驅動,但也需要反映市場狀況。 一些廣告商處理延遲忽略近期的表現數據和使用更長的回溯期來計算競價,但只這最終阻止您能夠快速應對市場的變化。

另外,大多數廣告客戶只需增加歸因於點擊的價值時,潛在的訂單事後到達天或數週。 雖然這可能是正確的,它仍然導致錯過機會,以完全融入採購趨勢轉化出價決策。

與其等待後續的轉換發生,營銷人員可以估算值從後續的銷售收入在第一次銷售時,確保轉換率最高的響應變化和購買模式。

利用歷史數據來估計消費者從他們的第一個轉換的預期值,你可以在初始銷售時做出更及時的出價決策。 這個概念很簡單-如果你知道,消費者通常放置在平均2.2以下的訂單他們最初的購買,你會不會提高出價為初始購買,而不是等待更多的訂單到達?

分析歷史數據轉換為您提供有關消費者足夠的信息來估算給予了特別的特性中的平均壽命值。 (在上面的示例圖中,50%的收入是來自後續的轉換。)最準確,反應歸因和投標系統應該使用這個估計壽命值來計算競價,作出適當的競價調整非常接近點擊日期而不是潛在的轉換日期。

在當今世界,季節性及促銷週期可以短至幾個星期,速度可能意味著勝利和失敗的PPC營銷的區別。 估計終身價值可以讓你更快地作出反應,以改變在用戶模式,以最大限度地提高總收入。

使用這種類型的造型,你可以使用一個終身價值估計能夠基於接近付費點擊的日期轉換數據進行決策。 能預測的早期消費指標的影響,並計算入招標的決定將讓您對趨勢把握比賽前做,增加收入和最終的市場份額。


在這篇文章中所表達的意見是那些客人筆者並不見得搜索引擎土地。 作者的工作人員在這裡列出。


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