9月12日下午，触脉咨询在广州与谷歌分析团队的专家以及谷歌云的专家共同举办了一场主题为【从洞察到落地，深度解析购物季数据应用】的分享活动。活动涵盖了跨境电商市场的趋势分析、数据驱动的精准营销策略、广告效果衡量工具等核心内容。
以下是各位分享嘉宾分享内容节选，帮助大家了解此次分享的重点与亮点。同时，本文文末也特别为大家准备了多个备战购物的“小锦囊”💡
分享嘉宾：Sean
Google大中华区衡量与分析团队专家
把握购物季全链条的机会，精准触达目标消费者，将是企业提升业绩的关键。购物季的成功不仅依赖于低价策略，更需要通过数据驱动的精准营销来触达用户。通过数据驱动与DTC模式，打造持续的品牌增长路径，实现更大的市场增量与品牌的长效发展。
1、把握购物季全链条机会
对于购物季，很多企业已经开始为10月、11月的促销做准备。消费者的购物行为在这个期间有非常明显的周期性变化。10月开始，消费者会开始主动搜索和关注他们打算购买的产品，到11月的黑色星期五（Black Friday）和网络星期一（Cyber Monday）之前，消费者会集中时间比价、研究产品，并在各个品牌和平台之间进行比较，寻找最好的折扣。12月则是购物季的核心月份。
但是值得注意的是，购物季并不会在12月底结束。在1月返场捡漏期，仍会有相当一部分消费持续进行。因此，整个购物季从10月持续到1月上旬，是一个黄金销售期。
对于跨境电商企业来说，这个时段至关重要，因为它涵盖了整个消费链条，从商品搜索到最终购买，再到返场捡漏，整个过程长达三个月。详细了解《购物季三阶段攻略：掌控消费者心理，从准备到赢战》
2、DTC模式与精准广告投放
在当前激烈的市场竞争中，谷歌广告的成本持续上升，成功的跨境电商企业越来越依赖DTC（Direct to Consumer）模式，通过直接与消费者建立联系，传递品牌故事并销售产品，而不是依赖第三方平台，还能通过打造品牌效应实现长期可持续的增长。
仅靠低价吸引消费者的策略已经难以为继，特别是在欧美市场，消费者更重视品牌价值。应该通过DTC模式塑造品牌形象以此提升竞争力。精准广告投放是DTC成功的关键，企业可以通过谷歌受众标签功能，细分客户需求和痛点，精准定位目标受众。
此外，通过Customer Match功能，企业可以结合历史数据，对老客户进行再营销，细分高价值客户并进行针对性的广告展示，从而进一步提升广告效果和投资回报率。
3、广告投放的未来趋势
过去的广告模式主要是以货品为核心，吸引流量，但这种方式正在逐渐被淘汰。品牌越来越依赖精细化运营和数据整合，以人为核心，通过与客户建立长期关系来实现品牌价值。
在广告效果的衡量上，传统转化识别虽然能识别哪个渠道带来了转化，但无法解决更深入的问题：这些转化是否真的是广告带来的增量，还是原本就会发生的购买行为。为了判断广告的实际增量转化（Incrementality），企业需要通过增量测试来了解广告是否真正带来了新增客户，而不仅仅是吸引了已有客户的重复购买。
谷歌广告平台提供了这种功能，但许多企业仍然习惯于使用传统的效果衡量方法，忽视了增量测试的重要性。
Meridian（子午线）是谷歌推出的一个新的广告效果衡量工具，它采用了更全面的营销组合建模（Marketing Mix Modeling，MMM）来评估广告的增量效果。Meridian将市场趋势、竞争对手投放、季节变化、天气等外部因素纳入分析，帮助企业建立一个更精准的广告投放模型。
目前这一产品仍处于早期阶段。如果大家有兴趣探索这一领域，可以联系触脉咨询了解更多关于模型的信息和业务赋能场景。
分享嘉宾：Scarlett
TRUEMETRICS触脉咨询 业务负责人
数据驱动的企业决策离不开三个关键步骤：数据集成、数据分析和自动化执行。首先，企业需要将各个渠道的数据集成到统一的平台上；其次，通过数据分析，企业能够找到用户行为的关键节点；最后，通过自动化工具，将策略落实到广告投放和营销活动中。
1、数据驱动应用的三大关键挑战
- 广告渠道的去中心化
疫情之前，广告渠道相对集中，企业可以依赖于Google等大平台进行广告投放。然而，随着广告渠道的多样化，企业需要同时在多个平台投放广告，包括TikTok、Snapchat以及其他DSP平台。
这种渠道的分散使得流量成本上升，广告预算却没有相应增加，企业面临着ROI（投资回报率）压力。企业需要更复杂的管理方式来控制和优化这些广告渠道。
面对这个问题，企业可以通过高效的归因分析解决这一问题，特别是通过自建归因系统（如自建归因模型和Marketing Mix Model，市场营销组合模型），来精确衡量各个广告渠道对最终销售转化的贡献。
- 销售终端的去中心化
过去，企业的销售渠道主要集中在亚马逊等大平台，或者通过独立站销售产品。而如今，企业不仅要管理这两类客户，还要涉足直播带货、社交平台等，导致销售渠道越来越分散。企业不仅要管理这些平台，还要确保每个渠道能够有效推动销售转化。高效的数据决策是解决这一挑战的关键。
企业可以通过数据分析自动化和BI工具（例如Supermetrics），将多个销售终端的数据进行整合，监控和分析各终端的销售表现。通过这种方式，企业可以根据不同终端的表现进行灵活调整，优化销售策略，提高整体销售转化率。
- 到底如让用户资产价值“落地”
过去，企业能够通过二方和三方数据来了解用户行为。然而，随着隐私保护法规的加强，尤其是在海外市场，数据获取变得更加困难，企业现在只能依赖于一方数据，即通过自身用户行为数据进行分析。
因此，如何高效利用现有的一方数据成为关键。但同时，尽管企业拥有大量的用户数据，但很多时候难以将这些数据有效转化为实际的营销策略和销售成果。用户分群虽然在理论上非常有效，但在实际操作中却常常面临落地难的问题。
这种困境主要来自于数据团队和业务团队的脱节，以及缺乏清晰的用户分群策略和工具。这就要求我们要有一个更加长远、系统的分群和优化策略。为了应对这种问题，触脉在与客户合作时，往往扮演数据产品经理的角色，帮助客户在数据和实际应用之间架起桥梁。
这种角色的存在能够更好地推动企业内部多个部门之间的协作，从而提升数据的使用效率。
2、需要真正实现有效的归因分析
归因分析是衡量广告效果的关键，它不仅仅是看用户是因为哪个广告而直接下单的。随着广告渠道的去中心化，广告效果归因分析变得愈发复杂和关键。
- 渠道复杂化
过去，企业主要依赖像Google Ads或Meta（Facebook）等少数大平台进行广告投放，归因分析相对简单，通常通过末次点击归因模型即可了解用户因何下单。随着广告触点的增加，用户可能会通过多个渠道接触广告。
例如，用户可能先在社交媒体上看到广告，然后通过搜索引擎了解更多信息，最后通过直接访问官网或通过邮件完成购买。这使得传统的归因模型，如末次点击归因（Last Click Attribution）或首次点击归因（First Click Attribution）无法准确反映用户的完整转化路径。
- 平台归因差异
随着广告渠道的多样化，不同平台之间的归因分析逻辑存在显著差异。这种归因逻辑的差异，使得企业难以准确评估每个广告触点的实际作用。为了解决这一问题，企业可以使用数据驱动归因模型（如GA4中的Data-Driven Attribution）。
数据驱动归因模型通过使用机器学习技术，分析用户的全路径数据，并计算每个触点在最终转化中的贡献比例。
例如，如果某用户先通过社交媒体广告首次接触品牌，随后通过搜索引擎进一步了解产品，最后通过电子邮件促销完成购买，数据驱动的归因模型能够为每个触点分配合理的转化贡献，而不是简单地归因于最后的广告触点。
- 统计逻辑的差异
每个广告平台的归因模型和统计方式各不相同，导致同一转化事件在不同平台上得出的结果不一致。这种差异使得企业难以判断哪个平台对转化贡献最大。
为了解决这种统计逻辑的差异，企业可以使用GA4或同类的全渠道归因工具，整合所有渠道的数据，统一归因逻辑。同时，企业还需要确保所有可控的广告流量（如网站着陆页、邮件引荐链接、二维码等）被正确标记。
这可以通过使用UTM参数（Urchin Tracking Module）进行标记，实现对流量的准确追踪和归因分析。
3、一方数据价值落地的挑战
从几年前开始，我们已经开始讲数据驱动的分析，讲再营销的话题。然而，尽管概念和理论上十分有效，很多企业在实际操作中却难以将分群策略成功落地。
- 数据分散
用户数据往往分布在多个系统和平台中，包括网站、移动应用、CRM系统和社交媒体平台等，导致数据的整合和分析变得非常复杂。企业在获取这些数据后，需要对其进行整合才能进行有效的分群，而这种过程通常需要强大的数据处理能力和自动化工具的支持。
- 策略执行难度大
即便企业通过数据整合完成了用户分群，分群后的精准营销执行仍然存在困难。原因在于，很多企业的营销系统和业务运营系统没有形成完整的联动。数据团队可能生成了用户分群方案，但这些方案无法快速转化为实际的市场执行策略，导致分群策略无法落地。
- 缺乏有效的支持
用户分群的实施依赖于有效的技术工具或方法，如客户数据平台（CDP）等自动化系统。然而，许多企业缺乏这些技术资源，无法有效运用数据来推动自动化的用户分群和个性化营销。这使得分群策略停留在数据分析阶段，难以进一步推动精准的营销活动。
除上述挑战之外，同时针对拉新用户的场景，企业需要利用一方数据（自有数据）向广告平台传递信息，告诉广告平台哪些用户是老用户，哪些是新用户。很多企业不愿意共享一方数据，但实际上这是非常重要的。通过与广告平台的合作，企业可以有效避免重复投放给老用户，提高拉新效率。
分享嘉宾：何平
Google Cloud 架构师 大数据专家
Google Cloud（谷歌云）提供了一个完整的大数据平台，并且与 AI 的整合度极高。在这个平台上，用户可以轻松进行数据分析和 AI 模型训练，满足各种业务需求。
1、BigQuery：强大的数据仓库与计算能力
谷歌的大数据平台已发展得非常成熟且强大，BigQuery是其中一个核心。它不仅仅是一个数据存储工具，其真正的核心在于强大的计算能力。BigQuery支持各种开源解决方案，能够轻松进行复杂的数据分析和处理，且无需编写代码。通过Dataflow，它还能无缝集成关系型数据库的数据，为数据采集、处理和存储提供一站式解决方案。
2、AI与大数据的深度整合
AI在数字营销中发挥着至关重要的作用，谷歌的大数据平台通过与AI模型的深度整合，进一步提升了其应用价值。BigQuery不仅是数据仓库，它还通过BQML模块支持机器学习，即便用户不会编写复杂代码，也可以通过SQL进行模型训练和预测。此外，BigQuery还支持与谷歌的AI平台Vertex AI的整合，方便使用第三方模型。
3、赋能数据分析师的AI驱动平台
谷歌云通过将大数据与AI结合，提供了高度集成的平台。传统上，数据分析和算法团队是分离的，但通过谷歌云，数据分析师无需依赖算法团队，便可直接处理数据并生成模型。这不仅缩短了数据处理的时间，也降低了对算法经验的要求。
购物季锦囊
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TRUEMETRICS（触脉咨询）目前是 Google Marketing Platform（GMP）官⽅认证合作伙伴以及Google Cloud Platform（GCP） Resell 和 Service 认证合作伙伴。是更全面的OneGoogle生态(GMP+GCP两大核心平台)数据咨询服务及解决方案提供商作为谷歌的认证合作伙伴。
我们专注于帮助品牌在谷歌生态中充分利用数据驱动的优势，提升精准营销效果，实现销售增长。如果您在购物季及企业数据驱动营销策略中遇到任何挑战，或希望进一步挖掘数据潜力，我们随时为您提供支持。
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