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品牌营销谈ROI有个屁的意义?!

“我跟老板申请今年的品牌推广预算,老板说,你要跟我说清楚,这些预算能产生多少的销售或实际销售ROI,我才给你预算!这我怎么能说得清楚?!”

ChatGPT都出来了,这个问题仍然是世纪大难题。

01 品牌营销谈ROI没意义?

从事品牌推广的从业者,会嗤之以鼻!说,品牌营销谈ROI有个屁的意义!我部分同意。

我并非是“品效合一”或者“品销合一”的坚定支持者,相反,我很认同由于不同的营销其目的有所不同,不可能都以最终的销售为导向。

但完全不谈ROI的营销,似乎又哪里不对头,即使是品牌推广,也是如此。更何况,老板们(在这样的经济形势下),比过去任何时候都要追求各种营销的最终销售效果。

老板会说,没有带来销售,什么营销效果都是白扯!

被动地且又不得不把销售跟品牌营销挂上钩,这大幅度增加了品牌推广业者的挑战和痛苦。因此,如何衡量品牌营销的ROI就是一个无解,却又不得不解的题目了。

所以,虽然品牌营销谈ROI看似没有意义,却又意义重大。正因如此,这篇文章,我的重点不在论述品牌营销的ROI衡量是否有意义,而在于论述,品牌营销的ROI应该如何衡量。

02 免责声明

如何解题,方法很多,但我首先要给一个“免责声明”:任何要精确衡量品牌营销ROI的要求,都是耍流氓!

品牌营销,毕竟是以改变人的“心智”为目标的营销,它期待的结果,是人的心理认知层面上的变化。AIPL的逻辑中,A和I是品牌营销要解决的问题:让人们知晓我的存在,以及让人们对我产生兴趣(或喜爱)。

连知晓都没有,是无法产生后续的销售的。但反过来,是否产生销售,也绝对不仅仅只是品牌营销的结果,它还跟经济环境、市场竞争、产品需求、产品定价、渠道便捷、其他宣传推广等等极为广泛的因素相关,所以,怎么可能说做了品牌营销后,能精确辨识单单由这个品牌营销创造的销售呢?

不可能精确归因,就算人工智能都普及了,也做不到。

除非你能极为清晰地了解每个人的行为动机,才可能做到。但,这侵犯了人的隐私,不合法。技术上也不可行。

所以,不要追求品牌营销的精确ROI。如果你的老板非要这么精确衡量你品牌营销的ROI,那么你要想想是不是你的老板在变相要求你走人了。

所以,我后面的内容,绝对教不了大家衡量精确的品牌营销的ROI。

03 方法1:宏观ROI

品牌营销ROI衡量的常规方法,最合理,或许也是“最不合理”的方法,就是衡量宏观ROI。所谓宏观ROI,很简单,统计全年的品牌投放的金额与去年相比的增量,以及全年的销售(包含线上线下)的总额相比去年的增量,然后将这两个增量相除进行ROI的计算。

今年品牌投放花了1个亿,全年销售额15个亿,去年品牌投放花了7000万,销量12个亿。那么,ROI就是3000万和3个亿的比值,即1:10。

这个方法,说它合理,是因为它确实大致说明了增加品牌投入可能产生了促进销量的效果,并且确实是以投入和产出的方式在计算ROI。说它不合理,是因为直接影响销售量的变量因素实在太多,谁说销售的增量,就一定是因为品牌投放的增加而产生的?

所以,这个方法,可以用来统计比较长的一段时间,例如三五年的总体的品牌投放的大致效果。如果能够略微加入一些其他变量,比如把居民可支配收入的增减情况,或是竞争对手的情况也加入进去,可能会更准确一点。

04 方法2:对宏观ROI来个AB测试不香吗

宏观ROI的不合理,并不是完全没有办法去纠正。AB测试的思想,完全可用在其中。比如,品牌投放进行严格的地域区隔,然后对比被品牌广告“轰炸”过的地区和完全没有被投放的地区之间的商品销量的增长差异。

地域区隔的广告投放,对线下而言,非常简单。线上投放,也不是特别复杂的事情,媒体都能帮助进行受众地理位置的定向。

上图:地理位置定向的广告投放

认真使用这个方法,是很能够估算出品牌投放对最终销售的影响程度的。但这个方法的缺点在于,对于那些我们坚决不投放广告的城市,是不是就意味着,我是准备放弃它们的市场了?

05 方法3:用电商和线下销售额的比例进行推测

这种方式只适用于线上品牌投放的流量引入电商的情形。在这种情形下,如果要计算品牌投放的ROI(包含直接在电商转化的,以及看到品牌广告但是没有直接在电商转化,而是在其他地方,比如在线下转化的所有转化),那么需要做几件事情。

第一,需要对线上品牌投放的流量具体在电商转化了多少销售额,进行追踪。如果是私域电商,那追踪起来就太容易了,用link tag的方法就好。如果是流量进入电商平台(比如进入天猫),目前的追踪方法包括CID方法,或是阿里的Unidesk(只适用于阿里电商),或是PA的方法(只适用于字节的投放),或是阿里和小红书合作的“小红星计划”,都是做这个事情的。

具体怎样实现追踪的方法,如果感兴趣,欢迎参加我的线下大课堂。

第二,需要了解或估算,做一次线上品牌推广后,线上购买人群和线下购买人群的大致比例。比如,某品牌大致估计自己做一次品牌推广后,线上购买商品的消费者和线下购买商品的消费者的大概比例是1:20(可以通过调研获得相关数据,或者干脆简单用企业当前的线上线下总消费者的比例)。那么,如果某一次品牌营销,可以统计到大概有0.01%的受众会直接点广告线上购买(利用第一点所讲的CID等方法追踪),那么就意味着,所有受众中大约有0.2%的人会到线下购买。

有了这些数据,这一次品牌投放的大致ROI也就能算出来了。

不过,我再强调一遍,这个方法只适用于品牌投放的流量引入电商的情形。

06 方法4:AI归因

与前面的方法相比,AI归因是当前最火热的一个领域。因为,万事不决问AI,准没错。现在的AI跟天神似的。

据说有好几个外国的做AI归因的公司,也在中国淘MTA(多触点归因的)生意,只不过有点水土不服。

(关于多触点归因(MTA),欢迎大家听我的线上课详细了解。)

所谓AI归因的方法,是指在品牌广告投放之后,计算出所有影响最终销售的所有的变量。当我们排除这些变量对销售的影响之后,再看实际上销售量的增减,就是品牌广告带来的效用。

举个例子,品牌广告投放花了1000万,广告投放期内销售量1.5亿。那么品牌广告的ROI应该是多少?AI开始计算了:如果不投放品牌广告,正常销量应该是1.2亿;正好碰到促销季,促销季带动,导致销量增加2000万;正好天气变得冷了,大家需求增加了,又促进销售2000万;正好,竞争对手又推出了廉价的平替,减少了销售1000万;经济整体下降了,大家手里的钱少了,减少了销售1500万;……(此处省略一万字,包含各种情况)

这些促进销售和抑制销售的因素整体计算下来,发现如果不投品牌广告,销量应该是9450万。那么,现在的销量1.5亿减去9450万,就是品牌广告产生的作用。

这个方法靠谱吗?我不认为它能够穷尽所有影响销售的情况,但它确实考虑了更多变量的影响,并且用它所谓的AI去校正参数,从而能够得出尽可能准确的,对各种变量的权重的理解。但,是否真正准确,很难讲,它是一个黑箱,很难验证。但确实有一些品牌企业采买这样的服务。

07 方法5:内容影响力与销售量的拟合

有些媒体平台,提供品牌广告投放之后的内容影响力衡量,利用内容影响力的增减,推测品牌推广给销量带来的影响。内容影响力,是指品牌广告投放之后,在媒体平台上出现的更多的相关的内容以及这些内容的传播情况,包括文章、视频等的内容创作,以及基于这些内容的浏览、互动、转发等。

媒体平台提供内容影响力数据,会包含以固定的时间周期统计的同比或者环比等,比如本周的内容影响力比上周增加了20%。

那么,我们假定,这些在媒体平台上自发的内容的增长,也会导致销量的同等增长(20%),只是销量的增长会在更长的时间内发生罢了。

这样,我们统计投放前的日销量,然后乘以20%,大概就是品牌广告带来的销售额增量。

这种方法也可以用品牌词搜索量、直接流量的增长来进行类似的比较。或者你把三个都综合起来一起考量,也完全可行。

08 方法6:品牌推广流量引入私域,并用电商站内Engagement进行同比推算

这个方法的前提是,品牌推广的流量全部进入私域。且私域有品牌企业对自己的私域有完善的监测(部署基础监测代码 + 事件监测)。进入私域的品牌推广流量往往转化率非常低,跟电商平台的转化率不能相提并论,但这些流量可能只是不愿意在私域上转化,他们可能在其他地方(例如在货架型电商的电商平台上比价购买)完成购买。

因此,我们绝对不应该直接把私域上的转化量,作为衡量品牌推广的ROI的依据。这并不公平。一个更加公平的方法是,将品牌推广带给私域的流量的Engagement与电商平台的Engagement进行对比,然后按照电商平台的转化率,重新核定私域上流量的转化价值。

基于私域监测,能够很准确拿到用户的相关行为,例如,浏览产品页面的数量。

然后,统计电商平台上,浏览产品页面的数量和订单转化的比例关系。把这个比例,代入到私域中,即可推断出私域能够真正产生的订单。

例如,电商平台上的从商品浏览到转化的比例关系是10%,也就是每10个商品浏览,会有一个转化为购买。

然后,品牌推广带给私域的流量是10万个,并产生了20万个商品浏览。那么,这20万个商品浏览大约等于2万个商品购买。这样,就能大致推断出,这一次品牌推广能够产生的销售量。

09 方法7:利用特定暗号

这个方法,是在品牌推广的时候,强调某个特定的优惠券代码,然后统计该优惠券代码最终被核销的次数。所有用该优惠券代码的交易,都被记为由该品牌推广带来的效果。

这个方法对全渠道的数据统计有一定的要求,同时,要有好的销售渠道管理和优惠核销管理。但确实是一个非常容易操作的方法。

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