当务之急是缩小绩效结果仪表板与公司损益表之间的差距，以改善执行层的决策。
目录
在孤岛中工作时面临的挑战
付费媒体中的归因问题
完整的结果评估
营销后净利润
绩效及业务指标
预测和估计
假设和测试
产品范围
投资组合的变化
尝试特别优惠
在孤岛中工作时面临的挑战
如果参与数字战略的团队孤立运作，则很难解释所采取的所有行动的全球结果。
由于有机流量的蚕食，PPC 区域可能会以牺牲 SEO 区域为代 纳米比亚电话号码库 价而得到改善。促销可以增加销售额，但会大幅降低利润，以致无法弥补。折扣电子邮件营销活动可以增加自动化团队报告的转化率，同时影响网站上的转化率。这样，一些单独看来成功的行动最终会导致更糟糕的整体结果。
您可能会发现“注重结果”一文很有趣，其中我们解释了如何在 ICRONO 的日常工作中实施这一点。
付费媒体归因挑战
此外，转化路径变得越来越复杂，在销售最终确定之前，用户会通过各种渠道受到影响。每一次互动都意味着公司的“成本”，因此公司通常会在贡献渠道上加倍努力：减少多余的费用（互动）以保持绩效或在保持特定盈利能力的同时增加投资。
仅仅关注不同平台（Facebook Ads、Google Ads 甚至 Connectif）的结果可能会导致数字战略方向出现严重错误。
分析报告/Facebook 广告结果 - 非直接最终点击分析报告/Facebook 广告结果 - 非直接最终点击
分析报告/Facebook 广告结果 – 非直接最终点击
Facebook广告投资的增加很可能会导致平台销售额的增加，但这种增加很可能不会同等地反映在总收入中。如果我们单独考虑来自平台的信息，我们很可能会做出错误的决定（例如，增加对实际盈利能力较低的Facebook的投资）。
结果综合分析
为了克服孤岛和归因的挑战，数字战略管理必须对结果进行整体分析。从不同角度解释数据至关重要：
平台报告对于监控日常运行和优化非常有用。
第三方报告（Analytics、Amplitude）使我们能够了解同一前提下不同渠道的贡献：根据公司需求进行调整的归因模型。
最后，营销工作在损益表中的贡献反映了结果的真实性。
售后贡献率
这一营销绩效的关键指标代表了可变投资成本贴现后的结果。在纳入固定费用之前衡量数字化战略的效益。可以在 Data Studio 中查看售后边际贡献率，其精度取决于我们想要包含的指标（物流、退货等）。
售后贡献率的视觉示例，与 GMV 对比售后贡献率的视觉示例，与 GMV 对比
它使我们能够完全透明地观察我们所进行的行动和实验的有效结果。为了尽可能与损益表保持一致，它的计算方法是从销售毛利率中减去营销投资。
为了实现贡献率目标，必须在业务层面监控其他重要的 KPI，这些 KPI 可以由不同的工作团队（CRO、付费媒体、SEO、自动化）在战术层面执行。
绩效和业务 KPI
在效果营销的任何领域实施的措施都必须以对损益表产生直接影响为最终目标。对这些行动的评估必须与预测/预算中包含的指标保持一致。
建议在 Data Studio 中共同制作包含以下 KPI 的报告：
商品总价值（GMV）：电商销售量，代表总收入。建议避免从外部来源（Google Analytics）获取此数据，并从原始来源获取以获得更高的准确性。
Data Studio 中 GMV 的演变Data Studio 中 GMV 的演变
Data Studio 中 GMV 的演变
毛利率：要计算毛利率，我们必须从 GMV 中得出不含增值税的销售额，并减去销售成本 (COGS)。
从绩效行动中，我们无法控制产品成本，但我们可以影响利润。在实施数字化战略时，我们可以进行测试，修改销售的产品品种，以提高绝对利润率。例如，报价可能会降低保证金百分比，但会增加 GMV，因此绝对保证金可能会更高。通过 CRO，我们可以提高那些具有最佳利润率的产品的知名度，以找到产生更好实际结果（更高的售后贡献）的组合。
Margen和GMV演变的代表性图解Margen和GMV演变的代表性图解
Margen和GMV演变的代表性图解
销售毛利率（%）：反映毛利占不含增值税销售额比例的指标。从短期来看，它可以深入了解产品品种和促销活动变化的影响。
平均购买价值 (AOV) – 我们跟踪它如何根据所采取的操作（促销、捆绑创建等）而变化，以及它与网站上的转化率相比如何。通常情况下，AOV与转化率成反比，因此我们必须寻找产生更有利的贡献边际的平衡点。
混合 ROAS：通过将 GMV 除以总媒体投资来计算。作为一个关键的盈利指标，它总是与成交量一起解释。一般来说，增长越大，预期盈利能力就越低，因此当 GMV 增加时，盈利能力往往会下降。
混合ACOS：通过总投资除以GMV计算。它代表与计费相关的成本，也有必要将其与数量（投资、流量或销售额）一起解释。
混合ACOS和GMV的演变图解混合ACOS和GMV的演变图解
混合ACOS和GMV的演变图解
混合会话成本：考虑所有会话，无论贡献渠道和媒体投资如何。如果无付费（自然）流量的贡献增加，它往往会减少，而当付费流量增加时，它往往会增加。它是反映两种类型流量之间关系的指标，对于根据历史数据进行预测非常有用。
此外，执行产品分类分析以了解其如何根据 CRO、付费、有机定位和自动化的变化表现也至关重要。
预测和估计
通过监控与绩效数字营销活动相关的业务指标，我们可以做出更准确的预测。我们可以根据历史转化率、AOV 和每次会话的混合成本，并结合可能的改进和季节性因素，估算给定投资的账单。这样，我们就可以建立营销后的贡献率目标，并逐月评估其达标情况：
