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為了制定恰當(dāng)?shù)臄?shù)字營銷策略，我建議廣告主要始終關(guān)注目標(biāo)受眾。但是，目標(biāo)受眾并非一成不變，他們像溪流一樣從一個(gè)地方流向別處。不久以前他們還通常活躍在數(shù)百萬的網(wǎng)站上，但現(xiàn)在他們?cè)谝苿?dòng)設(shè)備上花費(fèi)更多的時(shí)間。他們比以前更加難以監(jiān)測和識(shí)別，花費(fèi)的時(shí)間更加碎片化，興趣點(diǎn)也變得易于分散。

網(wǎng)站依然重要，但需要從新視角去衡量

移動(dòng)的時(shí)代到來，人們開始談?wù)揂pp應(yīng)用程序；但這并不意味著我們可以拋棄網(wǎng)站。為了滿足受眾的好奇，強(qiáng)化他們的喜好，并且實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化，網(wǎng)站依然在數(shù)字營銷中扮演著決定性的“終結(jié)者”角色。在移動(dòng)領(lǐng)域常用的數(shù)字營銷方法是從第三方的App應(yīng)用中獲取流量，引導(dǎo)到廣告主的官方活動(dòng)著陸頁。這樣的話，我們依然需要留意一些網(wǎng)站的關(guān)鍵指標(biāo)，比如吸引、勸導(dǎo)和轉(zhuǎn)化的能力。我們還需要關(guān)注一些關(guān)鍵業(yè)績指標(biāo)(KPI)，比如說跳出率、轉(zhuǎn)化率、訪問深度和訪問停留時(shí)間等。

但有一點(diǎn)不同：就在兩三年前，訪問數(shù)還是網(wǎng)站分析的關(guān)鍵指標(biāo)。我們分析受眾在一個(gè)訪問范圍內(nèi)的行為。一些重要的指標(biāo)都是用訪問數(shù)（visit）作為分母計(jì)算出來的，例如跳出率或訪問深度。但是，這樣做的明顯缺陷是一次訪問只是訪客在該網(wǎng)站整個(gè)生命周期中的一個(gè)片段；如果我們基于訪問進(jìn)行分析，就不得不也基于訪問去進(jìn)行優(yōu)化。訪客從知道你的網(wǎng)站到完成購買，不只發(fā)生在一次訪問之內(nèi)，而是需要多次訪問。另一個(gè)問題是訪客往往不會(huì)總是通過同一個(gè)渠道訪問網(wǎng)站，他會(huì)通過多種渠道。搜索引擎、社交網(wǎng)絡(luò)和其它來源共同促成了同一個(gè)轉(zhuǎn)化的情況非常普遍。為了了解更加復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)世界，你必須考慮衡量和分析訪客的行為，而不再是訪問的行為。這就是說基于訪問的分析不足以再幫助我們了；我們需要跨訪問（pan-visit）的分析，它是基于訪客而不是訪問的。對(duì)此，一些建議如下：

1) 必須進(jìn)行跨渠道/多渠道分析。需要分析的不只是單一渠道的表現(xiàn)，而是多渠道的綜合表現(xiàn)。因?yàn)槎嗲郎婕暗搅送粋€(gè)訪客的決策制定過程，通過跨渠道分析你可以發(fā)現(xiàn)1+1大于2的效果，或者相反的效果。這對(duì)我們制定有效的渠道策略至關(guān)重要。

2) 細(xì)分訪客，而不是訪問。很多網(wǎng)站分析工具提供了細(xì)分不同訪客的功能，但有的卻只能細(xì)分訪問。選擇前者，自定義屬于自己的訪客細(xì)分方法，將了解到關(guān)于他們的全景信息。比如說，看一下那些通過我們網(wǎng)站下單的訪客通常都有什么行為？沒有下單的呢？你都可以輕松的獲得答案。

3) 分析一個(gè)訪客的生命周期。從訪客在網(wǎng)站的所有交互行為來看，訪問只是一些獨(dú)立的片段。我們應(yīng)該開展跨訪問分析，去關(guān)注下單回訪率，而不僅僅是回訪次數(shù)；去關(guān)注購買衰減率或增長率，而不僅僅是轉(zhuǎn)化率。

只有跨渠道分析還不夠

上文中提到了跨渠道分析，但這還不足以了解訪客的行為，原因在于一個(gè)更新的挑戰(zhàn)的出現(xiàn)：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)。人們開始在移動(dòng)設(shè)備上花費(fèi)更多的時(shí)間。Facebook宣布現(xiàn)在每天有48%的用戶只使用移動(dòng)設(shè)備登錄它的網(wǎng)站。還在考慮跨渠道分析？現(xiàn)在應(yīng)該做到跨終端分析了！

越來越多的網(wǎng)站訪問來自于多終端設(shè)備。SAP所做的一項(xiàng)調(diào)查顯示，67%的訪客從一個(gè)設(shè)備上開始購物，然后在另外一個(gè)設(shè)備上繼續(xù)操作。這就是現(xiàn)實(shí)：如果你想監(jiān)測真正的訪客，你必須有跨屏的監(jiān)測方法。我們傳統(tǒng)的監(jiān)測方法是基于cookie的，但是訪客使用一個(gè)新的設(shè)備時(shí)，會(huì)產(chǎn)生一個(gè)新的cookie，也隨之被標(biāo)記為一個(gè)新訪客。這當(dāng)然是不對(duì)的。即使訪客擁有兩種或者更多的設(shè)備，我們也希望把他只標(biāo)記為一個(gè)訪客。此外，我們還想知道他在不同設(shè)備之間的行為。

這是一個(gè)需要克服的新挑戰(zhàn)。幸運(yùn)的是，我們有了新的方法來應(yīng)對(duì)。Google這個(gè)業(yè)界巨頭利用用戶的ID（UID）去監(jiān)測跨設(shè)備的訪問行為。一些公司也在通過大數(shù)據(jù)技術(shù)計(jì)算訪客的行為方式，去判斷某些訪客是否是同一個(gè)人。更多的公司在使用數(shù)字指紋或者相關(guān)的技術(shù)去替代傳統(tǒng)的cookies技術(shù)。Google似乎很有優(yōu)勢，但其他方法也不乏機(jī)會(huì)?？梢苑浅４_定的是，我們離完美的解決這個(gè)問題的時(shí)間已經(jīng)非常近了。對(duì)此，一些建議如下：

1) 留意跨終端/多屏幕的監(jiān)測方案。Google推出的Universal Analytics已經(jīng)整合了這一特性，并且即將發(fā)布。

2) 跨終端分析沒有那么困難。通常來講，你需要做三件事：通過設(shè)備的重疊數(shù)據(jù)，找出訪客同時(shí)使用的設(shè)備是哪些；通過設(shè)備訪問路徑，找出不同設(shè)備所發(fā)揮的不同作用（這里很像跨渠道分析）；通過細(xì)分訪客，找出在行為方式上使用多種終端的異同。

大數(shù)據(jù)，大舞臺(tái)

現(xiàn)在我們比以往更加依賴于大數(shù)據(jù)。在當(dāng)前的數(shù)字營銷中，一個(gè)重大的變革是程序化的廣告購買。為了實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)競價(jià)，需要使用大數(shù)據(jù)技術(shù)。這一趨勢也將影響到數(shù)字分析模式。以前，我們?nèi)斯さ倪M(jìn)行分析（特別是在渠道/廣告分析中），但是在實(shí)時(shí)廣告中這明顯是行不通的。分析、建議和優(yōu)化也都應(yīng)該實(shí)時(shí)的進(jìn)行。為了做到這一點(diǎn)，唯一的辦法就是大數(shù)據(jù)技術(shù)和相關(guān)的程序化分析。一種可以被整合到不同DSP（Demand Side Platform廣告主服務(wù)平臺(tái)）的第三方的程序化分析解決方案將很受歡迎。

預(yù)測分析也將成為2014年的一大重要趨勢。沒有大數(shù)據(jù)技術(shù)，在這個(gè)領(lǐng)域?qū)⒑茈y有所作為。借助大數(shù)據(jù)，我們能得到更完美的答案。同時(shí)，預(yù)測分析的模式也受到大數(shù)據(jù)技術(shù)的影響。我們不再需要挖掘事物的因果性，而只要讓大數(shù)據(jù)的“汽輪機(jī)”去挖掘出相關(guān)性就可以了。投入的數(shù)據(jù)量越大，做出的預(yù)測分析就越精確?；谶@種精確預(yù)測的市場策略是革命性的，也是極其誘人的。

現(xiàn)在我們比以往更加依賴于大數(shù)據(jù)。在當(dāng)前的數(shù)字營銷中，一個(gè)重大的變革是程序化的廣告購買。為了實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)競價(jià)，需要使用大數(shù)據(jù)技術(shù)。這一趨勢也將影響到數(shù)字分析模式。以前，我們?nèi)斯さ倪M(jìn)行分析（特別是在渠道/廣告分析中），但是在實(shí)時(shí)廣告中這明顯是行不通的。分析、建議和優(yōu)化也都應(yīng)該實(shí)時(shí)的進(jìn)行。為了做到這一點(diǎn)，唯一的辦法就是大數(shù)據(jù)技術(shù)和相關(guān)的程序化分析。一種可以被整合到不同DSP（Demand Side Platform廣告主服務(wù)平臺(tái)）的第三方的程序化分析解決方案將很受歡迎。

預(yù)測分析也將成為2014年的一大重要趨勢。沒有大數(shù)據(jù)技術(shù)，在這個(gè)領(lǐng)域?qū)⒑茈y有所作為。借助大數(shù)據(jù)，我們能得到更完美的答案。同時(shí)，預(yù)測分析的模式也受到大數(shù)據(jù)技術(shù)的影響。我們不再需要挖掘事物的因果性，而只要讓大數(shù)據(jù)的“汽輪機(jī)”去挖掘出相關(guān)性就可以了。投入的數(shù)據(jù)量越大，做出的預(yù)測分析就越精確?；谶@種精確預(yù)測的市場策略是革命性的，也是極其誘人的。

當(dāng)然這里也有不少挑戰(zhàn)：首先是從哪里可以獲得這些大數(shù)據(jù)。DSP可以借助DMP（Data Management Platform數(shù)據(jù)管理平臺(tái)），搜索營銷機(jī)構(gòu)可以借助SEM（Search Engine Marketing搜索引擎營銷）的程序優(yōu)化供應(yīng)商，例如EF或Marin；但是其他的營銷方式呢？因?yàn)槟繕?biāo)受眾總是在變化的，因此對(duì)與時(shí)俱進(jìn)的、精確的關(guān)于受眾構(gòu)成的大數(shù)據(jù)總是有著剛性需求。其次，可以在毫秒級(jí)處理大數(shù)據(jù)的超級(jí)算法也非常緊缺。在2014年，這些問題的研究有望取得顯著進(jìn)展。對(duì)此，一些建議如下：

1) 大數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)字營銷的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出你的想象。我們需要關(guān)注程序化廣告購買，并找到一個(gè)可靠的程序分析供應(yīng)商，這可以是DSP、DMP或者一家第三方咨詢公司。

2) 目前看來，大數(shù)據(jù)并不能解決所有問題。盡管它很具有吸引力，但傳統(tǒng)的分析是不會(huì)被取代的。大數(shù)據(jù)可以幫助你程序化的購買廣告，但卻不能解釋為何你的網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率下降了?？梢酝ㄟ^咨詢公司獲得一些專業(yè)的建議，去決定哪些地方需要大數(shù)據(jù)，哪些地方仍然需要人工分析。

Via：鈦媒體