多伦多跨境电商营销专家数字广告错了什么?

多伦多跨境电商营销专家数字广告错了什么?数字广告的有效性被大大地夸大了。在eBay上对广告进行的一项大规模研究发现,品牌搜索广告的有效性被高估了4,100%。下面梅景松老师给大家详细的说说。

多伦多跨境电商营销专家数字广告错了什么?

不过,应该可以回答这个问题。因为前进的道路并不是信息的缺乏(Wanamaker面临的问题),而是相关性和因果关系之间的根本混淆。

当营销代表向客户出售广告空间时,他们声称广告会创造或引起行为改变-这种现象通常被称为“提升”。他们通过指出看到广告后购买产品的人数(通常称为转化率)来支持这一主张。

为了向学生们解释两者之间的区别,我让他们想象,在上课的第一天,我站在门口,向每位走进来的学生分发传单,向全班同学做广告。然后我问他们:广告的转化率?” 他们总是正确地回答“ 100%”,因为看到广告的100%的人“购买了”或注册了该课程。然后我问:“这些广告在多大程度上改变了您的行为?” 由于他们都已经在看到广告之前很早就注册了课程,因此他们都回答:“完全没有。” 因此,尽管我的广告的转化率是100%,但广告带来的提升(它引起的行为改变量)为零。

尽管我的示例有点简单,但它说明了提升和转化的混淆会为衡量市场投资回报率带来麻烦的原因。大品牌向顾问支付巨额费用,以将其广告“定位”到最有可能购买其产品的人群。但是,除非定位目标是尚未准备购买产品的客户,否则从点击到现金的转化将不会产生任何新的收入。支付广告收入的关键是让人们购买原本不会购买的商品(或者捐赠给政治运动或接种疫苗)。

假设我们想知道(A)参军(B)是否导致一个人的一生工资收入较低。我们不能简单地比较参军人员的工资与不参军的人员的工资,因为还有许多其他因素(C)可能会导致我们可能在原始数据中看到差异。

例如,有权获得高薪工作的人最初很少参军(这是B导致A)。受过更多教育或技能的人选择不参加军队(C导致A和B双方)。因此,起初看起来像是兵役与较低平均工资之间的因果关系,可能仅仅是这些其他因素引起的相关性。因此,挑战在于控制这些其他因素,同时隔离我们要检查的关系。

我们可以通过创建一个控制组来做到这一点。如果我们随机分配一些人参军,参战的团体(治疗团体)平均会获得与不参军的团体相同的教育和技能(以及年龄,性别,性情,态度等)。不参加(对照组)。如果样本足够大,则在分配给治疗组和对照组的人群中所有可观察和不可观察特征的分布都是相同的,这使得治疗本身是两组之间结果差异的唯一剩余解释。在所有其他条件平等的情况下,我们可以确信,除了他们的兵役之外,没有其他因素可以推动他们的工资差异。

我们不能总是这样做的麻烦。很难为科学家证明一项随机迫使人们参军的研究的合理性。在这些情况下,我们寻找所谓的“自然实验”,即模仿随机实验的自然随机变化来源。

乔希·安格里斯特(Josh Angrist)用来衡量兵役对工资的影响的一个很好的自然实验是越南战争期间强加给美国公民的彩票草案。每个男性公民都被分配了一个彩票号码,这些号码是随机选择的,以确定谁被选中。抽奖是一项自然实验,它使人们参军的可能性发生了随机变化。安格里斯特(Angrist)使用这种变化来估计兵役对工资的因果关系。

以类似的方式,我和克里斯托斯·尼古拉蒂斯(Christos Nicolaides)将天气作为一项自然实验,以了解社交媒体消息传递对锻炼行为的影响。尽管跑得更多的人往往会拥有跑得更多的朋友,但是天气的变化帮助我们估计了从朋友那里收到社交信息使我们跑得更多的程度。

当您深入研究数据并开始进行实验时,您很快就会发现在线广告的效果并非您所期望的。在Yahoo! 例如,研究人员研究发现,在线展示广告确实可以使购买量增加5%,从而获利颇丰。但是,这些增长几乎没有来自忠诚的回头客:78%来自以前从未点击过广告的人,而93%的实际销售是在零售商的实体店中发生的,而不是通过直接交易产生的。在线回复。换句话说,在线广告因果关系的标准模型(观看转化为点击,然后导致购买)无法准确描述广告如何影响消费者的行为。

各种渠道不断涌现,互联网营销变得越来越重要,下面梅景松老师给大家详细的说说。

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