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“一半广告费被浪费”,这个百年难题怎么解?

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作者 | 兵法先生

来源 | 营销兵法(ID:lanhaiyingxiao)

没有人能否认数字营销的生命力。尤其是在营销行业全面进入AI时代的背景下,丰富的营销工具和平台数据,让数据获取变得越来越简单,让品牌与消费者的沟通变得越来越细致、精准。

在今天,数据作为和人、财、货比肩的资源,正在成为品牌营销新的基础与宝藏。对数据的精准挖掘使营销传播趋向专业化,也使针对用户的定制传播成为可能。这正是所有品牌孜孜以求的,但如果你是业内人士,大概会有这样一种感触:这两年营销人最大的困境,不是缺数据,而是数据太多,反而让营销的因果判断变得模糊了。

现在从内容平台到交易平台,从投放系统到渠道,都会提供详尽的后端数据指标。但当我们想要评估一场营销活动的效果时,却发现即便数据本身非常丰富,但归因逻辑各自为政CMO面对的不是信息不足,而是信息之间难以比较,相互重叠,甚至相互矛盾。每一个数字单独看都很有道理,却拼不出一幅完整可信的生意画面。这也正是CMO在向CEO解释预算去向ROI时,最没有底气的时刻。

为什么会出现这种数据丰富性与有效性之间的错位?我们该如何正确地衡量营销效果、配置营销资源、理清增长方向?此次,我们同数据科学与AI咨询企业Ekimetrics中国区总经理岑倩(Christina)展开了一场对话探讨了营销效果评估的进行时与未来式,希望可以帮助大家理清一些思路。

01

数据为王的时代,

营销效果评估的三大困境

营销效果的评估没有标准的衡量方案,但一定存在更贴近当下环境的评估方案。在兵法先生的观察中,我们之所以觉得营销效果评估变得越来越麻烦了,往往是遇到了以下几个因营销环境变化带来的问题和困境:

困境一:「盲人摸象」,数据孤岛与认知鸿沟并存。

和过去不同,当下消费者接触品牌的数字化触点呈现爆发性的增长,迫使品牌营销也走向了多渠道、多营销活动叠加的模式。这就产生了两个方面的问题,一是营销链路变长、参与角色变多;二是多平台数据统计口径与侧重点并不统一。跨部门的认知鸿沟与跨平台的数据孤岛叠加起来让我们在做营销效果评估时,难以精准拆分各环节的贡献占比,或是判定不同渠道对最终转化的实际作用。

借用Christina一句形象的比喻,这种感觉其实就像是「盲人摸象」。

Christina表示,「从组织架构上来说,中国企业在营销方面的职能分工比国外更细、部门各有专精,在做营销时有的部门摸到的是大象的耳朵,有的摸到鼻子、尾巴,最后要把整头大象拼起来就会很难」。这里的「盲人摸象」,不是说大家不知道大象应该是什么样子,而是说最终在做营销效果评估时,由于数据标准不一,认知不一,我们没办法科学地整合数据组成大象。

困境二:效果广告过载,长期价值缺乏量化评估标准。

2026年,各行各业仍然很卷,营销节奏越来越短、平、快,短期销量导向的效果广告势头不减,但越来越多的品牌意识到,品牌建设与长期心智投资在存量竞争中的重要性。

而当大家重新重视起品牌长期价值之时,就会发现当下效果广告的衡量标准虽然趋近成熟,可各种基于短期转化数据的评估框架,并不能准确判断品牌曝光、用户忠诚度等长期价值投资的贡献。

Christina指出问题关键,品牌建设、长期心智投资等像是中药,它们要熬过一定的时间。如果我们现在只看转化端、平台端的数据,套用短期转化数据的评估框架,就很容易低估品牌长期价值带来的效果

困境三:结果难以指向优化方向,效果评估完不成真正的闭环。

我们都知道效果评估不是为了出一份漂亮的报告,而是为了指导下一步行动。但由于前面提到这些问题,我们在实操中往往避不开一个最核心的困境:数据只会告诉我们效果好不好,却说不清楚为什么,评估结果难以直接指向优化方向。

一个典型的场景,以前老板可能只关心ROI,但在各行业陷入存量内卷的今天,老板更常问:“如果砍掉20%预算,砍哪一部分?生意会掉多少?如果加1000万呢?”面对这类情景模拟问题,大部分现有的效果评估工具回答不了。

正如Christina在采访中提到,「数据为王这句话没有问题,但问题是营销效果评估做的是一件始于数据,又高于数据本身的事」。从整体上来说当下营销效果评估的痛点,已经从“有没有数据”,演变成了“会不会用数据、能不能整合数据、如何从数据中挖出真知”。

02

四种主流营销效果评估方法,

分场景解决品牌需求

那么,面对这些困境,当前营销行业是如何去解决的呢?

最近,Ekimetrics发布了一份白皮书(以下简称《白皮书》),带来了行业目前四种主流评估方法的优劣对比及适用场景。

「我们在跟品牌沟通的过程中发现,很多品牌都拥有优秀的团队,他们在各自的领域都是专家,团队真正需要的,可能只是一份能够帮他们理清思路的参考材料」,Christina表示,我们把一线实战中积累的方法对比、落地路径和案例复盘,系统性地汇集在这份《白皮书》中。对于营销从业者以及业务负责人而言,如果正在思考如何更科学地评估营销ROI,或希望建立更清晰的评估框架和决策思路,这本手册或许能提供一些参考。”

品牌追踪:关注消费者心智,弥补“上层”维度数据


品牌长期价值的重要性凸显,但品牌忠诚度、情感指数、品牌联想等这些偏“上层”维度的数据与销售数据关联较弱、不能直接相通,这使我们难以认清其对生意的长期贡献。于是,营销人把目光投向了可基于KPI框架,动态捕捉品牌心智占比、品牌知名度、渗透率等的品牌追踪。

品牌追踪通过结合定性数据(如社媒用户评价)与定量数据(如调研反馈),从消费者心智的角度,弥补了纯销售数据缺乏感性视角的不足,以及横向对标竞品校验品牌表现与战略匹配度,帮助我们明确品牌投资的长期价值。当然,品牌追踪也有它自己的短板:“上层”维度数据不能单独使用,以及受限于调研周期与规模影响,单次或小样本调研容易面临样本偏差。

多触点归因:以用户为中心,量化用户旅程各环节贡献


前面我们提到,营销效果难评估的原因之一,在于多场景、多平台、长链路、多角色参与带来的数据口径不一。举个例子,一场多渠道的营销活动,抖音说A3-A4流转带来了转化,小红书说种草-搜索闭环贡献最大,淘宝则说站内效果广告才是关键一脚……所有平台加在一起,功劳超过实际销售额的好几倍……

多触点归因模型的逻辑,就是从用户的维度出发,通过追踪点击、曝光、观看等用户交互行为,还原购买路径,并为每个触点分配权重与价值,从而量化用户旅程各环节的贡献。当然,不难看出来,这种模型天然偏向数字化渠道,也无法有效分离出用户本就会购买的自然流量。设想这样一个场景,消费者因为品牌长期建设而建立的心智促使其更容易被转化,在这一归因逻辑中会把所有的贡献都当作是单场营销活动的贡献,从而过度归因了单场营销活动的贡献。

对照实验:支撑基于数据的决策与策略规模化落地


数据如何用于精确指导决策?新的策略如何快速科学验证?

《白皮书》指出,随着消费者开始与品牌深度互动,此时,很多品牌开始采用对照实验的论证方法。它能帮助我们精准验证:哪个落地页更能激发兴趣和转化?哪条广告语更能打动人心?在实验设计规范的前提下,对照实验能提供可靠的因果结论,不断优化推动用户向下转化的关键触点。

当然,这种模型也有短板。最主要问题便是一次实验只能测量单一变量的增量效果,无法拆分复杂业务场景的独立变量,也无法反映整体营销大盘的全貌。

营销组合模型 MMM (Marketing Mix Modelling)

不难看出来,品牌追踪、多触点归因、对照实验这三种模型,在某种程度上其实就是传统线性营销漏斗模型的折射。

品牌追踪聚焦上层漏斗的消费者心智,多触点归因侧重还原中下层漏斗转化旅程,对照实验评估中下层漏斗单一变量的因果影响。正如《白皮书》提出,这是一种更务实的策略:面对复杂的评估环境,营销人没有去寻求单一的终极答案,而是针对消费者旅程的不同阶段,组合运用多种评估方法,以达到形成立体的洞察网络。

而第四种模型——营销组合模型(MMM),更清晰地反映出了这一点。当以上这些基于线性路径的效果评估模型,均无法单独支撑全场景、全链路、全渠道决策之时,营销人便又打出了MMM这套组合拳:整合全场景、全渠道、全链路数据,通过严谨的计量经济学统计模型,量化过去几年里各类市场,甚至销售投入与外部环境如何共同驱动了最终的商业结果。


MMM的逻辑,就是整合线上线下全渠道及内外部驱动因素,站在全局的高度帮助营销人穿透数据噪音,理解营销投资的真实长期回报,为中长期预算规划与战略决策提供数据支撑。


大家可以这样理解它的工作原理:想象我们在分析过去三年公司业绩的增长原因。MMM会像一个顶级的商业分析师,要求我们提供三类关键数据:

• 营销投入数据: 各渠道广告花费、广告表现指标等。

• 业务结果数据:每周/每月的销售额、市场份额等核心业务指标。

• 外部环境数据: 季节波动、节假日、竞品攻势,甚至天气和经济指数等。

然后模型能告诉你,在剔除了行业趋势、节假日促销、竞争对手降价,甚至品牌的自然基础销量的影响后,品牌今年在内容营销上增加的500万预算,究竟为整体销售额贡献了多少实实在在的增量。

「简单说,MMM不是另一个汇报渠道表现的数据仪表,而是一个探寻市场因果的归因大师。它回答的不是“某个广告被谁点了”,而是“如果我们当时没投那波电梯广告,总体业绩会差多少”」,《白皮书》指出。

03

以宏观全局视角,

重构营销效果评估体系

这4种模型各有优劣,企业可在科学的组合搭配下,建立一套最适合当下具体需求的效果评估模型。《白皮书》强调,每种方法都有其优点和缺点,虽然没有万能钥匙,但不同方法之间是可以组合的。在多数情况下,制胜策略恰恰在于能否融合不同建模技术的优势。


针对这一问题,《白皮书》从核心优势、局限性、使用场景及回答生意问题的四个角度,为我们整理了一个对比框架和选择方法,系统性地帮读者理清了四种方法各自解决什么问题,回答了如果我想尝试某个方法,大概需要准备什么数据、多久能出结果等等实际问题。

兵法先生在文初曾提到,营销效果的评估没有标准的衡量方案,但一定存在更贴近当下环境的答案。当看完这份手册之后,我相信你也能站在更宏观的视角,以更灵活的工具组合,构建出更适合你当前需要的营销效果评估体系。大家不妨扫码下载《营销效果评估与优化方法手册》,详细了解一下。

作者简介:【兵法先生】营销兵法创始人、知名营销分析师,原创多篇文章阅读超10W+。个人工作微信号:bingfaxiansheng。

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