跨境电商消费者路径分析正确方法！消费者路径分析的逻辑和原理

数据产生的主体是消费者，数据分析就是消费者特性分析。换言之，消费者的行为路径分析+属性分析，是所有分析模型如AMC的基础单元，即各模型都是基于消费者的路径，再按照一定规则进行聚合的数据。消费者路径分析得是否深入、采用何种分析角度，关系到卖家进行用户分层精细化运营的效果。

我们知道，新客获取的成本一般是老客维护的5倍，甚至更多。新客获取的难度之所以那么高，有个重要原因是我们无法精确地知道新客是“怎么看广告”，“看哪些广告”、“什么时候看”、“点了哪些按钮入口”、“是什么促使下单”等等这些细节，以致我们错失了很多潜在客户。

过往，卖家在做广告效果分析时，大多还是依赖运营人员的经验和判断。一方面卖家本身能够获取到的数据维度以及颗粒度非常有限，另一方面即使有了海量数据，也需要机器学习和算法加持，这样才能充分挖掘出大数据的价值。因此，对于很多卖家来说，目前的卡点是缺乏简单有效的消费者路径分析方法及工具。由于分析方法不对，或缺少智能化工具，导致数据驱动增长难以落地，使得卖家对数据价值产生怀疑甚至误解。

我们需要重新审视消费者路径的分析，建立正确、系统性的分析坐标系。通过“用户级”、“事件级”的颗粒数据来可视化展现消费者的浏览、点击、购买、复购，真实的行为路径，将洞察指导广告策略，以决定该投哪些广告、投向哪些触点。

消费者路径分析的逻辑和原理

通过对消费者原始路径进行有效聚合，结合营销过程中遇到的难点问题，探索独特的角度进行有效分析，从而提供具有指导意义的数据分析。在特定的周期里，根据不同类型路径的数据表现，从而分析不同类型路径对应的消费者特性和现阶段的广告表现情况。

比如，以路径首个触点来进行路径分组，

1）分析各路径分组其购买用户的行为特征，其归因购买的触点分布，以此来了解和把握流量触达到购买转化之间的规律；

2）分析各路径分组其二次触达的触点分布，以此分析流量承接情况。

消费者路径是一个高级的基础统计模型，通过这个方式，来了解首次触达对应的人群特性。但作用不仅仅是让我们知道人群特性，它的另一个重要价值是提供了全局视角来剖析广告策略的相互作用和绩效影响，客观量化不同触点、策略的效果指标贡献。

（来源：FeiWei说跨境）

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