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营销归因最新视觉报道_营销100个引流方法(2024年12月全程跟踪)

内容来源：魏巍之巅所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

营销归因

营销分析的三大法宝：你掌握了吗？大约150年前，有个著名的美国商人John Wanamaker说过：“我有一半的广告费浪费了；但问题是我不知道是哪一半”。从那以后，营销人们一直在努力优化广告投入。如何把销售额与复杂的营销战役和触点联系起来，真是个头疼的问题。不过，经过一番探索，三种方法脱颖而出，成为营销科学中最常用的工具。今天就来聊聊这三种方法，感兴趣的话就继续往下看吧~ A/B测试（图2-图4）𐟔 A/B测试是一种基于假设检验的实验方法。简单来说，就是拿两个不同的广告版本，分别测试它们对销售额的影响。比如，广告A和广告B，看看哪个更能吸引用户。A/B测试可以测试不同的广告信息、优惠、颜色、创意元素、目标人群等等对销售额的影响。局限性细节过度：A/B测试往往太关注细节，过度依赖细节分析会让你失去整体的战略视角。执行不规范：在实际操作中，A/B测试的执行总是缺乏规范性，很难保证结果的准确性。营销组合模型（Marketing Mix Modeling, MMM）𐟓Š 营销组合模型是一套统计分析技术，用来测量和预测不同营销行为对销售及ROI的影响。它的核心是测量整体的营销效果，并决定在不同营销渠道中如何分配预算。早期版本早期的MMM主要关注4P（Product, Price, Place & Promotion）的组合。目的是理解并找到这4P的最优组合，同时测量并预测不同的营销活动对销售的不同影响。现代版本现在的MMM已经扩展到更多的变量，一个营销组合模型可以由很多种类型的数据组成。通过拆解这些因素对销量的影响，模型能让你对市场策略有更宏观的认识。模型结果还能优化未来的营销预算，真正回答Wanamaker的问题：“哪一半广告费被浪费了？” 营销归因（Attribution）（图6-图9）𐟓ˆ 归因模型可以被看作是组合模型的一个子集。组合模型的本质其实就是将销售“归因”到不同的营销渠道。而归因模型更注重在用户层面（individual level）做分析。相似点归因模型和组合模型有很多相似之处，都是为了更好地理解不同营销活动对销售的影响。不同点数据层面：组合模型依赖于市场层面的数据，而归因模型在用户层面做分析。分析角度：组合模型更注重整体效果，而归因模型更关注每个用户的转化路径。总结𐟓 无论是A/B测试、营销组合模型还是营销归因，这三种方法都是为了更科学地优化营销投入。每种方法都有其独特的优势和局限性，需要根据实际情况选择使用。希望这些知识能帮到你，下次做营销分析时不再迷茫！

俞敏洪：新东方的饥饿营销与精品课程之路《我曾走在崩溃的边缘》是俞敏洪的一本力作，书中没有大篇幅的理论，而是结合了他自身的经历和经商体会。书中提到，新东方的成功得益于饥饿营销和打造精品课程这两个意外收获。饥饿营销：限量版的成功之路 𐟐Ž 所谓“饥饿营销”，并不是指学生有意愿和足够资金来报名你就无限制地招生，而是要像爱马仕做限量版的包一样。爱马仕的包之所以能卖那么贵，就是因为它一年就做那么几个！它不会因为一个包的利润有几十万元就大量生产。一旦生产几万个，那就失去了稀缺性，价格自然也就下来了。打造精品课程：教师的熟练度是关键 𐟎“ 在新东方的发展过程中，品牌传播在无意之中发挥了非常大的作用。这主要归因于两个要素：一个是饥饿营销，另一个是顶级产品。所谓顶级产品，就是要求老师必须把课程打造成精品课，必须把课备得滚瓜烂熟。而且，备一堂课上一堂课是绝对不允许的。如果一个老师要讲十次课的话，他必须从第一次课到第十次课都备得非常完整，过关后才能走进教室讲课。学生排队报名的壮观场面 𐟚𖢀♂️ 由于开班数量有限，学生报名就形成了非常壮观的场面。新东方的报名期，一般是在寒、暑假快结束的时候。暑假快结束时报寒假期间的班，寒假快结束时报暑假期间的班。再加上有一大半学生是外地的，最后就形成了冬天的报名季。有的学生为报名会排整整一夜的队，这种情况出现了好几次，夏天的时候也是一样。老师培训与学生素质的提高 𐟓š 由于学生越来越多、班级越来越多，我也加强了对老师的培训，不断挖掘有潜力的老师。新东方的优秀老师从10个变成了20个，再变成了30个。学生人数多了，高素质的学生也就多了，所以新东方的学生考高分的就比较多。当时，新东方先是出了一个托福考满分的学生轰动一时，紧接着又出了五六个托福考满分的，接下来又出现了GRE考满分、GMAT考满分的。在此之前，这些考试是没人考满分的，可后来，所有考满分的学生都来自新东方。品牌传播的成功之道 𐟌Ÿ 从某一个点上把自己带到最高点，让自己占领用户的心智，再向最高点延伸，这可能就是品牌的成功之道。就像海尔一样，当初海尔只是一个小品牌，通过把冰箱做到全中国最高水平，现在一提到海尔，大家还是会下意识地把冰箱跟海尔联系在一起。很多其他品牌也是这样，从某一个点上把自己带到最高点，让自己占领用户的心智，再向最高点延伸。这就是新东方的发展之路，通过饥饿营销和打造精品课程，新东方逐渐成了中国出国考试培训领域的第一品牌，这个地位其实一直延续到今天。

广告归因：如何评估和优化营销渠道？归因，简单来说，就是通过一些技术手段，把用户的转化结果（比如下载、激活、付费等）分配给特定的营销渠道（比如信息流广告、应用商店直投、搜索引擎营销、达人营销、地推等）。这样一来，我们就能评估每个渠道的价值，把钱花在真正有效的渠道上。自然量增长 vs 营销增长 𐟌𑰟š€ 在互联网业务中，增长方式主要分为两大类：自然量增长和营销增长。自然量增长应用商店：由于政策限制，现在的安卓官方商店（比如华为、小米、OPPO、VIVO等）和第三方安卓商店（比如360手机助手、豌豆荚等）对应用收录有很强的限制。很多流量业务的经典品类，比如天气、日历、清理工具等，基本上都不再收录。所以，很多应用靠自然量增长贡献非常有限。营销增长广告推广：包括应用商店直投、信息流广告、搜索引擎营销（SEM）等。非广告推广：比如厂商预装、分享裂变、地推、达人带货推广等。归因方法 𐟔 具体的归因方法取决于广告主采取的增长方式。在互联网业务中，归因方法主要有以下几种：最后点击归因：谁最后一个点击广告，用户就归因给谁。这种方法简单直接，但可能不太准确。多触点归因：考虑用户在多个触点上的互动，综合评估每个触点的贡献。这种方法更全面，但计算复杂。数据模型归因：通过建立数据模型，分析用户的行为路径和转化结果，精确评估每个渠道的价值。这种方法最准确，但需要大量的数据和计算资源。总结 𐟓ˆ 归因是互联网业务中非常重要的一环，通过合理的归因方法，我们可以更准确地评估每个营销渠道的价值，从而提高预算效率，把钱花在真正有效的渠道上。无论是自然量增长还是营销增长，都需要通过归因来优化和提升整体业务增长。

雷军的营销能力为什么这么强,他是怎么做到的? ‌雷军的营销能力之所以强大，主要归因于他对市场趋势的准确把握、创新的营销策略、品牌建设以及持续的学习和迭代。‌雷军能够洞察未来的技术发展趋势和消费者需求的变化，这使得他在商业决策中总是能够走在前列。例如，小米在初创时期通过社交媒体和微博等新兴平台进行品牌推广，成功吸引了大量用户关注。‌1 ‌雷军的营销策略注重创新和与用户的互动。‌小米的“饥饿营销”策略就是一个典型的例子，通过制造产品的稀缺性来激发消费者的购买欲望，从而提高了品牌的知名度和影响力。此外，雷军还非常注重用户参与感，通过社交媒体和各种活动与用户建立情感连接，增强了用户对品牌的忠诚度。 ‌雷军的个人魅力和领导力也在他的营销成功中起到了重要作用。‌他不仅在产品营销上表现出色，还在人才招纳方面展现了强大的能力。为了吸引优秀人才，他承诺亲自参与销售，这种魄力和对目标的执着使他能够组建一支高效的团队。此外，雷军在发布会上的演讲能力和他对新产品理念的推广也赢得了广泛的认可。

男剧盘+女演员，以任嘉伦为例有人说非强剧情的偶像剧，男剧盘+女体寒，往往不如女剧盘+男体寒。不少人不服。咱们不讨论所有男演员哈，就问，任嘉伦算符合这个情况吧？他所有有声量的偶像剧，播剧时女演员可能还没起来、没有剧盘，但都在后面被证明是有观众缘的。他播得不错的剧：锦衣之下：任+谭松韵。2019年年底播出，桃芒联播，热播期7800+ 周生如故，一生一世：任+白鹿，2021年桃独播，热播期4100+和4800+，拉新分别是桃年度第5和第4。与君初相识，热巴+任，2022酷独播，热播期3700，小热。还有2部可以说道的： 1.他有姓名的剧：大唐荣耀，景甜+任，2017鹅独播，公认的收视率播，网播累计3600+，那热播期就3000万水平。网上声量是有的，也不能全归因于欢瑞的营销，因为景甜的口碑都回暖了些。有点类打火机。 2.请君，2022年播出，任+李沁，热播期3800，桃年度拉新第八。正好，李沁我觉得属于“体温”的，小热剧有、平播剧不少。巧了不是，景甜另有一部热播剧，但景甜算不上扛剧花。她和李沁都算体温吧。

品牌卖不动？先自问这四点！昨天我帮两个全国连锁品牌梳理了一下基本盘，一个有200多家店，另一个有20多家。聊完之后，我最大的感受是：所有品牌，无论大小，都觉得自己知名度不够。但品牌知名度，真的不是我们归因、复盘的终点。很多品牌创始人会抱怨：“我们比大牌有价格优势，品质和服务也更好，就是因为没名儿，消费者才不认，不买我们的。”其实，这种对比的思维就不对。你要选对比较对象。你是刚入市2年的初创品牌，却去跟上市公司、集团型品牌比，这比完你会觉得绝望，对下一步的行动也没啥帮助。那品牌营收不行，到底怎么归因？怎么找到解决方案呢？我来给大家具体剖析一下。假设你的品牌有一家门店在商场里，营收不行，你想改善，怎么办？底层逻辑是从品牌营销系统的四个环节开始思考：目标、获客、营销和成交。目标：先盘清楚你现在的营收状况，想达到什么目标？这部分的增长希望由哪些收入组成？获客：线上线下获客渠道。线下的话，进店率怎么样？隔壁友商的进店率呢？成交率怎么样？店内的销售流程如何？线上的话，入驻了哪些平台？内容发布频率？内容生产流程？投放复盘？营销：每个渠道做了什么营销动作？做的怎么样？量化，写在纸面上，别空想。成交：所有客户的成交路径复盘。上面我说的所有细节，每个品牌都不一样。这也是我们每周会带品牌方们复盘的点。很多品牌创始人从来没思考过这些，动不动就把失败归因到没知名度，真的不落地，没意义。所以，品牌创业者一定要给自己赋予找到现象背后本质原因的能力，别一直被现象牵着鼻子走。

「听见微博」「微博声浪计划」各位听友大家好，首先很高兴跟大家分享，我们新一期「DTC Lab」读书会每月一本书活动在上周刚刚结束了总第25期的分享，是由湛卢出版社的书名叫做《坪效之王》的这本书，英文名是Becoming Trader Joe。我们也和译者Ellen老师一起探讨了Trader Joe这家在美国广受美誉的一家线下零售商店的案例和这本书背后的一些故事，这个品牌特别受到高教育背景、收入水平相对没有那么高人群青睐。后来被奥乐齐家族收购后也一直保持独立运营。我们也借此机会，欢迎更多听友加入我们的听友群和读书群参加我们的读书会活动，也欢迎大家继续给我们推荐更多好书、给节目推荐或者自荐宝藏嘉宾。本期节目，我们想重点聊聊营销中的广告投放归因这个话题。在数字化、智能化的营销时代，无数从业者在试图解决有关广告行业的那句历史名言，美国百货业之父John Wanamaker说的，我知道广告费有一半被浪费掉了，但我不知道是哪一半。实际上，随着互联网广告、第三方监测、电商平台后链路数据的补齐，线上线下数据One ID的打通等等一系列营销技术和营销科学的进步，让我们看到更多的过程指标和结果数据逐步成为可能，但另一方面也让一个更为重要的议题越来越被凸显，那就是：到底如何对效果进行归因？长期以来，营销投入都是企业经营性活动的重要开支，不管对于花钱部门在组织内部的自证还是媒体和乙方服务公司对效果的解释说明，这些都需要一套底层逻辑、一套方法论和一套数据体系和工具来实现。某种程度上讲，关于效果归因的定义、标准、解释权和话语权的讨论，既反应在品牌方和媒体方、也体现在品牌方和渠道方的权力争夺上。近几年来，以抖音、小红书为代表的平台方给出了一系列带有方法论意味的评估体系和数据工具，但另一方面平台在比如竞价广告等媒介投放上对于真实数据的监测和报表反馈也存在大量黑箱化、黑盒化的特征，我们希望这期的节目能够开启一系列有意义的对话，让行业里不同角色的从业者能够就效果归因这个最为重要的议题分享代表不同角色、不同视角的真知灼见、共寻共见共识。上面是分割线：本期节目我们聊到了科学营销时代广告投放决策、评估尤其是效果归因的问题。这个问题放在社交媒体时代变得更加重要，因为整个评估逻辑和归因体系也发生了巨大的变化。从2009年起，以微博为代表的社交媒体深刻地改变了用户尤其是消费者接触品牌内容、商业信息的方式，从单一的被广告触达、被算推荐，更加引入了口碑传播、社交裂变的形式。这也使得我们的营销从原有的通过创意影响人，更多转向了人影响人。这一转变是极为深刻的。这是因为社交媒体激发了人获取信息、知晓故事、认识他人、围观热点的好奇心，也使得我们的传播杠杆变得前所未有的大，传播效率极大地提升。除了「DTC Lab」，Beyondpod旗下在2024年还专门推出了一档专注社交时代品牌建设的营销播客「社交千斤顶」𐟑ˆ𐟏𛤼 送门，主要关注品牌如何利用社交媒体和中国数字化基建进行社交洞察，放大营销杠杆，打造以用户为中心、与用户一道进行品牌共建的「用户型企业」。关于在小宇宙和各大播客平台搜索关注。【主播】艾勇（新浪微博:@艾勇），CPA中文播客社区联合发起人，映天下｜DTC Lab创始人【嘉宾】谭北平，营销科学家，MSAI 联合主播／秒针营销科学院院长【时间轴】 09:00 为何广告预算从TV转移至OTV，其速度是极快的？ 14:32 当前时代环境下，传统广告营销或数字投放转变如何？ 30:47 品牌主如何去建立自己的「归因」体系？来与平台or数据工具匹配？ 40:23 企业决策层如何做「归因」？会有什么坑？ 48:22 企业战略目标从哪些维度分解？ 58:07 生成式营销为何如此颠覆？我们会直接步入AI Tech吗？【Staff】视觉设计：猫哥制作监制：hecBPN超声播的微博音频

小米SU7销量飙升，市场反响强烈小米SU7的销量确实令人瞩目，根据最新的数据，10月份小米SU7交付了20654辆，位居20万以上车型销量榜第三，突破了2万台大关，创下了小米史上的新高。这一成绩不仅在新势力轿车销量榜中排名第一，也在20万以上轿车销量榜中超越了奔驰E级、奥迪A6L、宝马3系等传统豪华品牌，显示出小米SU7在市场中的强劲竞争力。网友的评论反映了对小米SU7销量的不同看法。有人质疑是否真的有那么多人购买，也有人认为小米的营销手段有效，还有人提到在路上很少见到小米的车。这些评论可能代表了市场的多样性和消费者对新品牌的观望态度。然而，销量数据和市场反响显示，小米SU7确实在市场上取得了一定的成功。小米SU7的成功可以归因于其在电动化核心技术、智能化能力以及品牌力量方面的优势。小米SU7在续航、快充、智能化等方面展现出了竞争力，并且品牌的影响力和市场需求的结合，推动了其销量的增长。尽管市场上存在不同的声音，但小米SU7的销量成绩和市场表现已经证明了其在新能源汽车领域的影响力和潜力。 #小米# #小米su7#

如何制定新产品营销预算？实用方法分享制定新产品营销预算可不是一件简单的事，需要综合考虑年度规划、媒介投放、内容营销等多个方面。那么，如何才能制定出既合理又高效的预算呢？下面我来分享一些实用的方法。明确上市目标 𐟎œ襈†配预算之前，首先要明确推广目标。这些目标可以分为战略目标和新品目标，后者通常由前者推导出来。具体来说，你可以设定一些可量化的指标，比如销售额目标、访客量目标、曝光量目标和ROI等。使用公式法 𐟓 公式法是一种直接的计算方法。根据投放预算计算公式，可以计算出具体的预算费用。这个公式的原理是用流量采买的逻辑，从销售目标缺口出发，倒推计算。具体来说：预算 = 预估流量单价站外流量目标主要用于考核访客量预算 = 预估ROI 站外成交额目标主要用于考核成交额对标竞品法 𐟏† 这种方法是通过研究竞品在全社媒平台上的营销动作，分析竞品的投放策略和效果，然后根据竞争对手的投放预算来预估自身品牌的投放预算。需要注意的是，选取什么品牌作为竞品这点会比较难，尽量找近期上市的案子，因为时间太久，信息会失效。另外，要充分了解竞品取得成功的因素，不能仅归因于营销投入。预算分配建议 𐟒ኦ𕋨ˆ†配：建议将预算分级，一部分用于测试和优化，一部分用于稳定期的投放，还有一部分作为应急预算。具体的分配比例可以根据实际情况调整，一般占比为20%-80%。渠道分配：传播渠道的费用占比根据目标人群占比及不同平台的具体考核指标来得出。比如一款新品它的人群在不同平台的占比是3:4:3，预算从人群占比结合各个平台的流量单价/ROI综合计算得出。复盘监测预算的合理性 𐟔 通过复盘可以倒推预估的预算是否合理，如果不合理，从哪一个环节降本增效。如果合理，为了达成目标，还需要增加多少预算。总结 𐟓 预算的制定需要缜密的数据推导和归因能力，涉及错综复杂的计算以及各种纬度的考虑，又要对以往的数据有了解，有前瞻性。总之，这里只是简单提供了几种思考框架，最终还是要进入到具体情况灵活应用。如果大家有更好的建议和想法也可以跟我交流～

AI软件股加速崛起：商业化落地与市场新风口随着大模型能力的不断提升和AI基础设施的快速发展，人工智能应用正呈现出加速发展的态势。近期，在港美股市场，AI应用软件公司表现抢眼，“多点开花”的趋势尤为显著。其中，美股AI营销公司AppLovin因第三季度业绩亮眼而备受关注，其股价持续飙升，年内涨幅高达7倍，市值突破千亿美元大关。自去年年底以来，人工智能逐渐推动软件端实现商业化落地，并助力企业实现业绩增长。在AI硬件领域经历热潮后，全球市场的关注逐渐转向软件领域，资本市场也嗅到了新的信号。今年以来，多只美股软件股悄然实现惊人的涨幅，尤其是AI与广告营销结合的AppLovin，其股价年初至今累计上涨超700%，涨幅远超英伟达同期不到两倍的表现。与此同时，AI与数据分析结合的Palantir和AI赋能餐厅管理的Toast也实现了翻倍涨幅。这些软件公司的崛起主要归因于AI技术的赋能，带来了业绩高增长和活跃的用户需求，吸引了大量资金。 AppLovin通过提供覆盖用户触达、流量变现、广告创意设计和营销数据检测等功能的AI广告营销方案，构建了完整的广告营销生态系统。其11月7日发布的三季度财报显示，公司单季收入达到11.98亿美元，同比增长39%，净利润4.34亿美元，同比增长300%。AppLovin依靠AI广告引擎模型AXON 2.0及其智能广告方案，出色地完成了海量广告拍卖中的高效匹配。此外，Palantir凭借其Gotham和Foundry平台为政府和企业提供智能决策支持，其第三季度利润创新高，并上调全年营收和利润指引，远超市场预期。最新推出的大语言模型产品AIP还帮助客户创建AI助手和构建智能Agent。这些技术和产品的成功，印证了AI赋能带来的业绩爆发并非偶然。 AI软件产品的访问量和需求量也在快速增长。据统计，无论是Web端还是APP端访问量均呈现较好的环比增长，其中微软的Copilot访问量环比增长高达87.6%，而头部Web应用的月访问量均已超过一亿。在半导体股经历前期大涨后，近期市场目光逐渐转向了AI软件股。今年下半年以来，半导体相关指数表现趋于平缓，而以软件股为代表的ETF——如扩展科技软件行业ETF-iShares（IGV.US）——表现抢眼。AI软件公司的商业化能力突飞猛进，叠加四季度旺季效应，大型企业客户增加AI软件预算，进一步推升了短期行情。尽管如此，分析师认为，短期内软件股可能会因超买情况需要消化涨幅，但长期来看，AI软件行业仍具吸引力，预计到年底前不会出现明显回调。在择股方面，多家机构建议重点关注AI应用落地成果显著的公司。中信证券指出，目前AI应用较成熟的主要是ToB领域公司，尤其是在推荐系统和智能决策等方向上。代表性公司包括AppLovin、Palantir、Innodata、赛富时、Shopify和多邻国等。开源证券建议关注视频生成、多模态大模型、AI Agent、AI广告、AI教育和AI社交陪伴等领域的新进展和商业化前景。而信达证券的研究则认为，AI商业变现最快的领域可能是营销。此外，一些热门AI软件股近期涨幅明显，例如Atlassian、C3.ai和Datadog等，值得投资者关注。同时，追踪软件股的ETF如IGV持仓了赛富时、甲骨文、微软、ServiceNow和Adobe等AI软件龙头公司，也具有一定的投资价值。

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