內容提要：

電商如何在營銷中識別並擴大優勢媒體？電商營銷用哪些方式提升ROI？電商產品如何做好存量使用者的運營？

隨著全民進入直播帶貨、短視訊帶貨模式，各類App使用頻率持續攀升，一切消費行為似乎都可以在線上完成，作為網際網路核心的電商行業迎來了新一輪增長機會，也帶動了移動廣告的“鋪天蓋地”。

眼下隨處可見美妝、母嬰、生鮮、服裝、零售各類廣告無處不在，“雙十一”、“雙十二”投放旺季即將到來，新一輪電商廣告必將進一步爭奪使用者關注。

熱雲資料TrackingIO顯示，去年僅“雙十一”當天，投放廣告的電商活動就突破1萬個，1小時最高處理廣告流量突破12億。面對激烈的競爭，電商產品該如何把握才能突圍破圈、收穫使用者？

如果簡單地把電商使用者運營拆分為“使用者增長”和“使用者留存”兩個部分，那麼需要做的就是：在使用者增長階段選擇優質的流量渠道（砸對錢）、讓使用者留存下來產生持續消費（留住人），不讓前期買流量的費用只是“一錘子買賣”，白白浪費。

在第一步買量的過程中，重中之重是通過【精準歸因】識別高品質的獲客渠道，並且聚合媒體端和廣告主的資料作為參考，加強各個步驟之間的轉化，提升新客轉化率和老客復購率。

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電商如何在營銷中識別優質媒體並擴大？

1. 精準歸因：識別使用者渠道是廣告監測的第一步

“識別優質媒體”時，如果只是簡單通過人為的感覺和媒體資料，缺乏信服力，它需要依靠第三方平臺通過多維度指標對廣告轉化效果優劣的監測【精準歸因】得出答案。

而“擴大優質媒體”必然是從有潛力的媒體中挖掘，比如之前表現比較好，現在卻“掉量”的媒體，怎麼找出問題讓這些媒體繼續發揮價值達到理想的轉化效果？還有一些媒體被監測定性為“效果一般”，是不是監測指標、監測方法的問題？

這個時候第三方監測平臺可以充分發揮它的作用，比如TrackingIO, 因為與近千家媒體做了資料的打通，涵蓋了資訊流、視訊、搜尋各類廣告形式，可以做多種廣告的歸因，如：廣告展示和點選歸因、裝置ID和指紋資訊歸因、Android 渠道包歸因、子活動子渠道歸因、Deeplink調起歸因、迴流使用者渠道歸因、預約App渠道歸因，以上歸因動作都在毫秒級內完成，2分鐘內重新整理在視覺化報表裡。通過這種廣告全場景、全平臺的快速歸因方式幫助廣告主評估出“優質流量渠道。”

2. 個性化標記，精細化運營提升 ROI--精準人群定位、精準素材適配、精準商品適配

電商產品廣告投放的核心在於把“正確的產品”放在“正確的素材”上推送給“正確的人”。

連著三個“正確”就需要通過廣告平臺或者DMP提供資料標籤輸出洞察能力，在投放的準備階段幫助廣告主做好區分，同時，監測平臺對使用者做標籤劃分，這樣能夠精準實時的把轉化歸因到對應的廣告上。不斷對一個標籤下的人群包投放他們“喜歡看的素材、喜歡買的商品”，從而持續推高轉化率。

3、告別單一傳統的指標考核思維

廣義來說，每個電商都會涉及到註冊、瀏覽&加購、GMV、客單價這些指標，但是簡單的“一步到位”用上面提到的基礎指標做監測，很難達到精細化運營的目的。

而且，通過任何一個廣告引流來了使用者產生啟用動作也僅僅只是第一步，把使用者帶進來了，進去之後他都做了什麼？如何能讓營銷人員通過監測指標的反饋把握住這些使用者？以TrackingIO為例，我們會根據每個電商客戶的具體情況，做詳細的電商指標劃分，比如“核心功能使用率”、“平均訪問深度”.....還有涉及到訂單品質的“好評率”、“退單率”等等。

對於品類比較多的電商平臺，所有品類不可能適用一個監測指標，那麼TrackingIO可以做“鞋靴類”、“美妝類”、“母嬰類”等等的人群細分，給廣告主設定人群做監測，幫助廣告主更精準的了解使用者。

除了基礎的啟用、註冊、付費訂單，有些廣告主也在TrackingIO後臺做自定義事件的設定，比如很多廣告主非常關注客戶的反饋，就可以自定義【差評率】、【客服投訴】。

另外，從電商產品的角度來看，每個電商平臺都有店鋪的入駐系統，大家都希望售賣這個電商平臺使用者喜歡的產品，同時加大店鋪在平臺的權重和影響力，這個時候，藉助TrackingIO後臺的資料反饋，又能夠反哺電商產品廣告主的【產品運營】，幫助廣告主了解哪些產品更被使用者認可，哪些產品負面影響較大，從而優化產品結構。

4.三方應發揮橋樑作用：打通各大渠道廣告賬戶層級資料，實現資料閉環和歸一化

在電商行業通過精細化運營提升轉化率和使用者價值的過程中，我們會發現，品類和SKU眾多、投放的渠道和觸達使用者的方式各異、活動機制和檔期繁雜、各平臺數據割裂，無法形成閉環，使用者的分層也不夠精細等問題。

而電商自己的資料和媒體的資料都是孤立的，所以，打通上下游資料，讓資料的顆粒度越細，對精細化運營的作用越大。

當監測指標落在投放的報表當中，廣告主該如何看報表？如何讓自己有更好的資料分析能力？在這部分，TrackingIO有義務為廣告主提供靈感，因為它作為第三方中立的監測平臺，整合了近千家媒體平臺，【投放廣告詳情】已經和國內所有頭部渠道Marketing API對接，實現廣告活動、廣告組和廣告素材維度的資料報表以及多方資料實時回撥。這樣串聯起了廣告主和媒體渠道，實現從流量到轉化的全程監測。幫助廣告主把這些監測資料利用到BI系統當中，進行自身資料分析，形成數字化優化運營的閉環。

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電商營銷用哪些方式提升ROI？

1. 分析使用者轉化路徑：不同使用者群體的付費習慣是不一樣的

廣告投放的目的在於獲得好的轉化，讓產出＞投入。除了對每個渠道帶來的使用者做基本的客單價、GMV、LTV分析，對不同渠道不同特點的使用者分群做分析也很重要，TrackingIO後臺的【注收比】、【同期使用者群組分析】可以多維度觀測資料表現。

【事件轉化漏斗】也是對電商廣告主非常有幫助的分析模型，從素材帶來的轉化、活動帶來的轉化等維度有序排列做事件漏斗分析，分析不同素材和不同活動在漏斗的某一環出現問題，從而迅速調整素材和活動。

通過以上各個指標對使用者的洞察分析，TrackingIO可以更全面的對比渠道的差異和優劣，篩選出高付費率使用者的路徑，挖掘潛在客戶。廣告主如果對同一個屬性下的使用者用不同的產品做AB測試轉化分析，還能為下一步【產品運營】、【使用者運營】提供可靠的決策支援。

2. 獲得使用者畫像，充分了解使用者屬性，精準推送提升ROI

我認為廣告監測的目的不僅僅是為了監測，也要洞察使用者行為和分析商業方法，成為業務增長的策略參考。以TrackingIO為例，【終端屬性】、【使用者參與度】能夠幫助廣告主更了解自身產品的人群屬性，哪些城市的使用者粘性高、哪些渠道的使用者客單價高、哪些使用者的App使用時間長......

通過這些對使用者的洞察，在【活動運營】時去篩選定向的人群，通過活動情況進一步調整和優化活動的運營，進一步提升了ROI。

3.識別作弊流量，預防異常流量干擾資料分析

廣告作弊或者把自然量劫持為廣告引流量是拉低ROI侵犯營銷預算的重要原因之一，現在很多電商廣告主用的【防作弊衛士】基於大資料演算法對虛假流量進行清洗過濾。

【防作弊衛士】的核心演算法包含了實時IP&裝置ID黑庫防護和離線大資料流量分析，然後通過7大場景行為特徵模型防護（關聯作弊防護、異常啟用防護、點選劫持分析、安卓渠道包劫持分析、歸因型別分析、MTTI洞察、殭屍使用者分析），全程保護廣告投放資料的真實性。讓ROI不受“假量”因素干擾，把錢花在流量真實、轉化效果更好的媒體上。

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電商產品如何做好存量使用者的運營？

1.使用者生命週期管理，確定使用者活躍狀態，避免使用者粘性降低

TrackingIO後臺給到了新增使用者、活躍使用者、沉默使用者、流失使用者四個使用者的分層，廣告主可以根據自定義的設定去判斷。如果觀察到使用者的付費意願、使用時長和頻次都在逐步降低，這個時候可以通過【日誌匯出】功能把這部分使用者提煉出來，設定策略，用好的活動或者內容，把有“流失傾向”的使用者留存下來。

2.Deeplink技術永遠是存量拉活的必經之路

某天，使用者刷手機看到開屏廣告，裡面的內容是一個他曾經關注過的電動牙刷，使用者點開了連結，神奇的事情發生了：開啟一個網頁，並且提示在App中開啟，就直接啟動了App進入了對應的電動牙刷頁面。整個過程非常流暢，而使用者只點擊了兩下。

這個過程就闡述了TrackingIO 【DeepLink (深度連結)】在電商行業的廣泛應用。

DeepLink在電商的拉新場景中扮演了重要角色，讓使用者從“看到廣告”→“進入AppStore下載App”→“App內的廣告商品頁面”的體驗一氣呵成，在新客引流方面大大減少了流失率，此外TrackingIO的延遲Deeplink技術，可以實現“讓已解除安裝的沉睡使用者，在點選廣告並下載開啟的瞬間，跳轉到素材指定頁面”，這極大提升了使用者粘性和購買意願。在流失使用者召回方面起到了路徑最短和快速歸因的作用，在使用者體驗或者實際轉化效果上來講，都很好。

簡而言之，電商行業實現精細化運營提升ROI的關鍵是構建完整的資料鏈條和分析閉環，讓每次決策和優化均有跡可循。