线上营销对线下行动效果的监测（下）_网站运营维护_互联网_程序员俱乐部

【正文】

上回文【线上营销对线下行动效果的监测（上）】我们说到了线上营销对线下行动效果影响中的两类：awareness和preference，本回我们继续另外两类：Leads和Purchase。监测这两类比起awareness和preference的难度就要大许多了。下面写的，都是我所知的。但我所知有限，也许业界还有更好的解决方法，所以希望朋友们在文后不吝赐教。

追踪购买意向（Leads）

追踪购买意向一般有两种方法，一种是线上追踪，即让受众在你的网上直接提交对产品的咨询或购买意愿；另外一种则是线下追踪，即留下电话号码让潜在顾客致电给你。前一种的监测属于典型的网站分析的内容，而不是对线下行动效果的监测，因此本文不再赘述。而后一种在本文中则显得更为重要，不仅仅是因为它是通过线下的方式实现leads的追踪，也是因为它是人与人之间（而不是人与机器之间）的对话，因此它存在作弊的可能性要更小（当然不排除作弊，在这个世界上一切皆有可能），在国内被更为广泛的应用。

如何追踪？

线上campaign而使潜在客户致电给你的路径通常如下：

潜在客户 —》 看到广告/网站上留下的电话 —》 拨打电话 —》 产品咨询、提供购买意向或联系方式

　　因此，如果我们能够追踪到受众看到电话号码的源头（是看到哪一个广告或者网站而打来的电话），以及因此带来的效果（产品咨询和购买），那么无疑能够帮我们非常好的评估这些广告或者campaign网站的价值。

可是，线下的电话和线上的广告/网站是两个不同的系统，如何做才能让它们产生关联？

还记得我之前的文章吗：Direct Traffic真的是直接流量吗？如何辨识真正流量来源？在这个文章中我们提到：

利用多个首页或多个域名

在某些情况下，你的网站不是靠网站推广，而是靠线下推广，或者是靠互联网自发的引用和朋友推荐等。这时你已经不再可能为每个源头都做好标记，我们该怎么辨别那些自发的流量？

一个好的方法是利用多个首页或者域名来标识。例如，如果我要做我的网站的线下推广，我会呼吁那些看到我线下广告的朋友通过域名“www.wac.cn”来访问我的网站（www.chinawebanalytics.cn），你会发现这两个URL是不同的。如果我有多个线下推广的渠道，比如电视，杂志以及楼宇广告，我会分别给他们不同的域名：“www.wac.cn/1; www.wac.cn/2; www.wac.cn/3”来招呼他们——这样尽管我在网站分析工具中的traffic source报告中不能细分他们，但我可以通过top landing page报告来细分他们，尽管不一定是100%纯净，但是已经能够做到相当精确的细分了。这种方法，不但能够帮我们打开Direct Traffic的黑盒子，也是帮助我们间接衡量线下推广的一个好方法。

下面这个笑话让我们知道这种方法其实还有很多好用处：

一个追信息泄漏的方法

刚看到的一个追信息泄漏的方法，适合广泛推广：注册网站我有个习惯，要求写真名的时候，注册Sina我就填袁新浪，注册Yahoo我就叫袁雅虎，注册Baidu我就写袁百度，注册Google我就改袁谷歌，报税就叫袁穗收。今天接到个电话，问：是袁建设小姐吗？我知道，建行把我的个人资料卖掉了……

同样的，如果我们能够给不同的广告和网站上刊登的电话分配不同的号码，那么，我们就能够知道这个电话是顾客看到哪个广告而带来的。但是问题是 ，我们可能要为一次campaign设置非常多的号码！！能做到吗？

国内有一个提供相关服务的公司，称为“离线通”，完全遵循这一思想。

离线通

离线通是一个目前填补线上广告和线下电话联动空白的产品，是一个非常理想的追踪由在线campaign带来销售leads的工具。

这个工具利用了电信部门提供的中继线，每条中继线能够支持1，000个电话，因此理论上能够为客户的一次campaign活动提供数千个不同的电话号码，每个电话号码可以分配到每一个campaign的广告或者不同的网页上，以使每个广告都能和一个唯一的电话号码一一对应。这使监测不同广告究竟带来了多少电话，以及带来的这些电话的质量成为可能。

在这个思路基础之上，这个产品主要实现了两个功能：其一是能够全面监测到客户电话打入的数量，并由此带来的leads和purchase；其二，则是监测电话的来源，并据此评估营销活动的效率（ROI）和效果（转化，conversion）。因此可以定位它为一个线上线下联动的网络营销监测工具。

我提交了试用，得到下图这个工具的dashboard：

界面本身模仿了Google的方式，能够显示电话呼叫数据的趋势和平均时长等，与call center能够提供的数据相仿。

呼叫来源报告则是更有意义的报告，它显示了电话都是从哪些渠道而来的。我认为，这是这个工具的亮点，似乎更适合放在离线通的dashboard中直接显示出来。

搜索营销似乎也支持，但是我没有进行尝试，所以所有的呼叫数据都是“0”。但这个功能本身对于进行搜索营销的广告主相当具有意义。

另外，这个工具也提供了ROI分析，即投入的广告和最终的产出。这个工具似能支持在线营销本身的成本，例如对搜索营销CPC的记录（但没有了解具体是什么原理，不知道是否要做专门的上传），而通过自己的设定，也能够定义每个电话的价值几何，这个功能与Google Analytics中自己设定达成每个goal所代表的货币价值是类似的。虽然不能够直接捕捉到每个电话带来的purchase的价值，但是自定义的方式仍然有意义，原因在于通过估算后的每个电话的平均价值回报，能够近似代表它们带来的实际收入，毕竟生意是你自己的，你一定能够清楚每个电话背后意味着多少钱。下图是ROI数据界面。

下图这个界面是对每个电话价值的自定义。

我认为这个工具最大的意义在于解决了呼叫来源的问题，这也是线上营销对线下行动效果监测的核心障碍所在。

其他购买意向的监测

除了电话询问，购买意向也可能表现为在线下的门店进行询问，或是邮寄购买意向表等。这些提交leads的方式在信息化的今天，慢慢走向边缘，但仍然没有绝迹。

对于这些购买意向的监测，并不是没有办法，最常用的方法是提供网络的优惠码（coupon code），并根据不同的coupon code来定位在线营销的真正来源。不过，信息在线上和线下的转化过程中，会出现模糊和丢失。因此，这个方法可用，但不准确。

关于leads的监测，我已知的方法就是上面这些，欢迎朋友们提供更好的方法。

购买（purchase）追踪

最后，终于到了我们营销活动最希望看到的结果——购买。做了无数的营销，最后产品没人买，绝对是杯具。不要告诉我最大的茶几是960万平方公里，我相信只要有购买，你的生意天天都是洗具。但，如何追踪purchase是真正来源你做在线营销的结果，而不是因为顾客受到了其他因素的影响呢？

这是最根本的问题，也是整个环节中最困难的议题。有3个可用方法。

1、利用coupon code

2、利用购买后调查（survey）

3、利用第三方追踪

Coupon Code

Coupon Code的作用与上面的电话追踪的方法非常类似，你可以为你的不同的campaign/广告/网站提供不同的coupon code，而顾客拿这个code去线下购买，能够得到优惠。这样，就能够知道哪些在线来源更能够促进销售。

但是问题在于，消费者并不都会记录coupon code（这毕竟是一个麻烦）；另外提供优惠也许是一项代价不菲的成本。

Survey

请销售终端帮你统计访问者是通过什么渠道发现你的商品并最终购买是一个常用方法，但效果只能说差强人意。毕竟人们购买完商品之后，还有别的事情，他们一般没有耐心，因此最好你还是能够提供一定的优惠或者折扣。而且，销售终端的执行能力也参差不齐难以管理。你需要有强有力的执行保障。但，这的确是一个常被采用的方法。

另外一种survey就是在购买后给客户发送email或者电话的方式survey。对于大宗商品合适，对于小件商品，既是成本，也是对顾客的打扰。

两种survey要克服的最后一个敌人是样本量不足。你很难收到数以万计的回复，因此对于问卷的设计更需要精心。

第三方追踪

第三方追踪是我最感惊讶的方法，但的确有这个方法，并且据说就在北京有公司能提供服务！思想是，在你进行一次网络营销（campaign）前，就事先抽取大概50~200个合作受众（partner audience），事先不告诉他们任何关于你的背景和产品的信息。然后第三方公司会在你做campaign的过程和之后的一段时间内跟踪这些合作受众的消费行为。

这个方法实在是——太强大了！我所说的强大，是指他们真的需要有很好的执行、合作以及记录（监测），这真的是一个大工程！这个方法能做到什么程度？达到了什么效果？我不知道。如果有了解这个方法及这个公司的朋友，请一定要跟我联系，我的email是sxwuda##gmail.com（改##为@）。

方法总结

最后，我们总结一下线上营销对线下行动效果监测的方法，如下：

好了，这个系列写到这里就告结束了。我希望大家能多提提自己看到的，或者只是思路。因为这个博客，我有分享，所以也得到了很多朋友的分享和指正。比如，之前有朋友指正说control group不是“控制组”，而应该翻译成“对照组”；还有朋友指出我在统计学上“一塌糊涂”，我完全接受，而且正在努力弥补 ；还有朋友告诉我SAS工具实际上也提供网站分析的模型和功能。我都受益匪浅！希望大家知无不言言无不尽，感谢大家！

作者：宋星

原文地址：http://www.chinawebanalytics.cn/online-campaign-influence-offline-part-ii/