3. 数据的误导性1)平台流量结构的真实性存疑
以某友商后台流量数据为例,其流量结构显示淘内免费访客数占比高达 80.64%,手淘搜索占 52.42% 等。但平台基本规则是只计算最后一个流量节点的来源,这可能导致数据偏差,如品牌从外网进入天猫的流量会被算成天猫带来的流量,使平台流量 ROI 数据看似更优,而实际情况可能并非如此,从而误导企业对流量来源和效果的判断。 2)主播流量来源的复杂性
主播的流量分配发生了很大变化,不再单纯取决于主播的努力程度。普通主播可能依赖每天长时间直播获取残余流量;崛起阶段的主播,其流量往往是品牌支付的坑位费投流带来的;头部主播的流量也离不开坑位费投流以及品牌传播带来的人流。这意味着不能简单认为主播的转化效率高是因为其自身能力,品牌在与主播合作时需要更谨慎评估投入产出。
二、数据悖论下电商营销的常见误区
1. ROI 认知误区1)高 ROI 背后的真相
有些品牌 ROI 看似很高,如达到 4 – 5,但当进一步分析其投放占比、新客和老客 ROI 等情况时,会发现问题。例如,某品牌总 ROI 为 4,直通车 ROI 为 1.8,总投放量占年度销售额 40%,新客 ROI 为 1.5,老客 ROI 为 6。这表明高 ROI 可能是老客复购等因素支撑,不能单纯归功于投放效果。 2)低 ROI 与放量投入
当 ROI 只有 1.2 时,财务可能认为亏本而拒绝批预算。但实际上,应计算年度复购率来确定真实 ROI。如真实 ROI = 某次投放的新客 ROI * 年度复购系数,若新客 ROI 为 1.2,年度复购系数为 3,则真实 ROI 为 3.6,说明不能仅因短期低 ROI 就放弃投放,而应综合考虑长期价值。
2. 转化率提升的局限1)转化率跃升的条件
转化率通常只有在主播大流量涌入、私域流量大流量涌入、品牌突然成为引爆单品等情况下才可能实现层级跃升,否则无论做何种优化,转化率往往只有微量提升或下降。 2)转化率变化的复杂性
例如,流量增加十倍时,转化率可能下降一倍;转化率下降时,若利润能维持且复购多,也不一定是坏事;人群扩大时,大概率转化会下降。所以不能简单追求转化率的提升,而应综合考虑其他因素。
3. 新客与老客数据的模糊1)数据区分的困难
企业往往难以清楚回答新客和老客分别的转化率、ROI、获客成本、客流量等问题,而通常只能得到合并后的转化率、ROI 等数据,这使得企业难以精准评估不同客群的营销效果和价值。 2)数据不区分的影响
不区分单月新客老客在一定程度上影响不大,但从长期和精准营销角度看,不利于企业针对不同客群制定差异化策略,如优化新客获取成本或提高老客复购率等。
4. 投放效果广告的陷阱1)平台问题导致效果不佳
即使投放效果广告时人群和标签选择正确,仍可能因平台问题导致 ROI 很低。例如,初创和新兴品牌在流量池中的位置不利,投放同样费用,转化率比头部品牌低 3 – 5 倍,且容易陷入投放标签陷阱,因为平台流量分配不均,很难通过纯投流快速发展。 2)数据银行分析的必要性
投放完毕后,企业应通过数据银行查看平台给予的实际人群,以了解投放效果不佳的真正原因,避免盲目调整投放策略而不解决根本问题。