Uber停掉了80%的广告费以后竟然…?!

MarTechCareer 2020-04-1012:07:56 评论

 

Uber停掉了80%的广告费以后竟然...?!

2017年的一天,当时仍在烧钱扩张的Uber的CEO特拉维斯·卡兰尼克惊讶地发现,极右门户网站Breitbart上竟然出现了自己公司的广告。他在电话中对当时的CMO凯文·弗里施(Kevin Frisch)大发雷霆。被一顿劈头盖脸的弗里施开始一个一个地关闭展示广告位。

 

一开始,他关闭了10%的展示广告。奇怪的是,新增用户数量并没有出现下滑。然后,他关闭了价值一亿美元的展示广告,仍然没有变化。别提Breitbart了,他发现Uber大多数的数字营销都是在做无用功。

 

“我们关闭了三分之二的广告支出,价值一亿美元,然后发现新增用户数量基本没变化。这个事件最大最深的误解就是我们以为通过付费渠道获取的新增用户其实是自然获客。营销渠道的投放比例发生了巨大变化,但新增用户总数基本没变”。

Uber最终消减了1.5亿美元程序化预算中的80%,也没见到业务受冲击。深入分析后,他们惊讶地发现,原本归因于营销付费的新增用户中充斥着大量的广告欺诈行为。Uber在2017年3月叫停了所有的营销活动,总新增用户数却没有实质变化。归因给付费营销活动的新注册用户数下降了,而自然增长的新注册用户数却相应增加了。这说明付费营销只是抢了自然增长的功劳,大部分的用户增长和付费营销活动没有关系。

 

细思恐极的是,要不是Breitbart,Uber可能根本不会注意到自己花了冤枉钱。无论是董事会、市场营销部,还是广告代理商、广告位平台,一切都很正常。表面上看,钱花了,用户增长了,一点问题没有。公司在滴血,产业链上的所有人都“乐见其成”。

果不其然,弗里施发现的造假问题在当时并没有激起多大波澜。彼时的Uber风头正劲,在“野蛮增长”的引领下,浪费个一亿都不算什么事儿。公司内部对此的反应是“哦。不要紧。咱看看省下来的钱怎么投继续驱动增长”。然而,这种“不用省钱,把钱花光,只求增长”的狂热文化正是问题的根源所在。时过境迁,上市后为了利润苦苦挣扎的Uber已完全没了当时的阔气。

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Uber并不是第一个发现自己营销费用打水漂的公司,但令人震惊的是公司内部对这一现象的漠然。发现并想要改善营销浪费的人,经常要面对来自内部的重重阻力。毕竟,市场部门必须要维持自己有能力掌控营销回报率的形象。“屁股决定脑袋”。当个人利益牵扯其中时,人们并没有动机去挖掘和揭露令人不适的真相。

 

对于公司决策者而言,要想了解真相也许只能靠自己留个心眼。代理商们不会替你操心,市场部的团队也不会。当你的团队发现原本要花40美元获取一个真正的用户,现在找到了一个渠道,只要5美元,他们首先想到的,是业绩达成甚至是超额达成,而不是“这数不太对啊”。想要了解真相,必须要有一个没有利益纠葛的局外人。这种广告欺诈最险恶的地方在于它表面无害,业绩也有了,只是归因归错了,而公司却实质上遭受损失。

 

你也许会觉得,这是Uber特殊的文化和一小部分狡猾的广告网络平台导致的浪费,是个个例。但果真如此吗?

 

Uber停掉了80%的广告费以后竟然...?!

经济学家史蒂夫·塔德利斯(Steve Tadelis)在eBay的一段经历揭示了广告浪费的更根本原因:利益驱动下的选择性偏差。塔德利斯来到eBay的主要目标是解决一个疑问:“有多少广告开支浪费在了原本就会买的人身上?”

 

这并不是欺诈,只是选择性偏差。比如,商店或餐馆有时会在结账时告诉我,用某张卡会有优惠。对于这张银行卡的营销人员来说这是一笔业绩,但这并不是银行卡带来的增量,因为我原本就要购买了。市场部门不想承认这种偏差。付费营销显得有效他们才能保住饭碗,要是有没有付费营销顾客都会来,还要他们干什么呢?

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在eBay,搜索引擎中的关键词检索是一笔很大的广告支出。市场部称,“eBay”这个关键词的投入产出比达到了1:12.28美元。当然,这是一个教科书级的选择性偏差的例子。搜索“eBay”的人当然是eBay的目标用户,本不用花钱引流。不过这样市场部可就没钱赚了,他们在之后的会议里撇开了塔德利斯。

 

但是,时来运转,塔德利斯在一次eBay与微软必应搜索的价格纠纷中抓住了机会。当eBay停止在必应上的关键词广告后,他们发现了和Uber类似的情况:原本以为需要付费的流量变成了免费的自然增长。和Uber不同的是,归因变化的背后并没有欺诈。

 

Uber停掉了80%的广告费以后竟然...?!

 

财务部门震惊了,立刻给了塔德利斯更大的权力让他叫停了更多的关键词广告。eBay在谷歌上的所有广告暂停了三个月,覆盖范围达美国的三分之一。暂停的关键词不仅是“eBay”,还有其他简单匹配的关键字,例如“鞋”,“衬衫”,“玻璃器皿”,等等。

 

市场部门预计会发生灾难:他们认为销售额肯定会下降至少5%。

第一周:一切安静。

第二周:仍然安静。

第三周:啥事儿没有。

 

实验又持续了八周,最终发现,停止广告几乎没造成任何影响。塔德利斯算出的结果是,eBay的广告投入产出比是1:负0.63。

 

这样的选择性偏差无处不在。摩根大通将40万个广告位削减到5千后发现并没有影响。宝洁多年来一直在削减数字广告,销售却保持稳健。大公司由于其自身的僵化和不透明,营销浪费最为严重。复杂繁琐的报表系统不接地气,远离业务现实。但如下图所示,数字营销在很多行业都没有带来正的投入产出比,无论公司大小。

 

Uber停掉了80%的广告费以后竟然...?!

 

可是,为什么大多数公司仍然在做营销?而且越是顶尖的互联网科技公司越重视营销?难道他们不知道很多营销活动是浪费的吗?

其实,像Uber和Ebay犯的错误,是靠“砸钱买增长”的逻辑错误,在这样的增长背后充斥着大量的偏差和资源浪费。而这样的增长逻辑,也在被越来越多的公司摒弃。

在流量缩减的年代,如果再不用科学有效的方法去做营销,那么,我们所谓的数字广告时代,就存在着和它上一代的营销同样的缺陷——“至少一半花在广告上的钱是浪费的,而我们不知道是哪一半。”而在Uber的案例中,这个比例可不止一般,而是80%。

那么,到底应该如何科学有效地去分析广告的效益,才能保证我们没有在做无用功呢?

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《营销分析专项系列课》由MarTechApe联合美国的一线营销分析和营销技术专家们共同研发推出,由以下美国名企管理层执教
  • 知名独角兽公司Airbnb硅谷总部,数据科学家
  • 苹果公司硅谷总部(前Ebay资深数据分析师),营销数据科学家
  • 美国最大家具电商平台Wayfair,营销数据科学经理
  • 美国电信巨头Verizon,营销效果经理
  • 沃尔玛Walmart电商(前GroupM营销分析经理),数据科学经理
这门专项系列课5个模块组成,涵盖了5种应用最广泛的营销和商业分析方法:

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五大分析方法代表了营销数据科学领域最重要的分析方法。
课程大纲

《营销分析专项》

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Airbnb

硅谷总部营销科技经理——《营销归因》

1. 什么是追踪?详细介绍不同的追踪方法:

    URL Tracking

    Pixel Tracking

    Deep Linking

3. 什么是营销归因?企业为什么有必要做营销归因?

4. 单触点归因模型的不同种类与做法

5. 多点归因模型的不同种类与做法

6. 用户生命周期总价值(Customer Life Time Value)

7. 营销归因中涉及到的各类高阶分析:

    预测LTV

    用户细分(User Segmentation)

    同类群组分析(Cohort Analysis)

    增量测试(Lift Test)

    跨设备追踪(Cross Device Tracking)

    全渠道分析(Full Funnel Analysis)

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沃尔玛电商Walmart Ecommerce

美国数据科学经理——《营销组合模型》

1. 营销组合模型(Marketing Mix Modeling)是什么,它为什么可以有效提高营销绩效?

2. 营销组合模型可以解释哪些业务指标?衡量哪些变量对业务指标的影响?

3. 如何评价一个营销组合模型的好坏?

4. 如何通过模型判断广告效果和营销收益?模型中的重要参数:Decay、Lag、Alpha都是什么?

5. 如何通过模型结果计算与比较媒介渠道效果?

6. 模型结果的解读:

    模型分解

    变量贡献

    媒介有效性和媒介效率

7. 通过模型结果进一步获得商业洞察

8. 行业里流行的另一种解决方案——领先指标模型

9. 营销组合模型的典型面试问题

10. 营销分析师与营销分析经理的技能要求和典型一天

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苹果公司Apple

硅谷总部营销数据科学家

1. 什么是媒介测试与学习(Media Test & Learn)?为什么我们需要在广告营销领域使用这种方法?

2. 在实际工作中会做哪些关于广告的实验?有哪些测试的对象?

3. 如何设计一个实验,实验设计的6个步骤,在A/B测试设计中的注意事项

4. 检验实验数据的可靠性和完整性

5. 如何分析实验结果

6. 如何根据样本来估计整体均值或比例的置信区间

7. 如何针对某一指标/metrics来判断实验组和对照组的区别在统计上显著

8. 如果想同时测试多个指标,应该注意哪些事项?

9. 什么是PSA,为什么我们需要PSA,PSA的劣势

10. 什么是Ghost Ads?PSA和Ghost Ads的区别

11. 营销战役的ROI与增量

12. 选择偏差

13. 因果影响分析

14. A/B测试的局限

15. A/B测试的延伸:Universal Control Group与Multi-Armed Bandit

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美国最大家具电商Wayfair

波士顿营销数据科学经理——《增量模型》

1.什么是因果与因果推断?

2.有哪些因果研究方法?

3.增量在营销中指的是什么?什么是营销产生的收入(Incremental Revenue)?

4.增量模型将用户分成哪些类型?如何比较不同营销策略的效果?

5.什么是Heterogeneous Treatment Effects?

6.增量模型中的随机实验

7.增量模型与机器学习;增量模型要解决的挑战

8.增量模型的进阶技术

9.用一个案例来理解增量模型的完整流程

10.用Python来实现增量模型

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美国电信巨头Verizon

纽约营销效果经理——《营销中的随机森林》

1. 什么是决策树?决策树在营销中的案例分析

2. 最常见的聚类分析:K-means与Hierarchical Clustering在营销中的应用。在R语言中实践两种不同的聚类分析方法与结果解读

3. 随机森林算法原理

4. 如何解读随机森林的结果,如何判断随机森林模型的好坏

5. 用一个案例来理解随机森林的完整流程

6. 在R语言环境中实现随机森林模型

7. 随机森林分类模型与随机森林回归模型

8. 其他机器学习算法在营销中的应用

9. 机器学习在营销分析岗位面试中的真题解析

每课备有精心设计的课后作业和练习,及时巩固课程内容
一门课程唯有通过作业才能完全掌握。《营销分析专项系列课程》每周都有老师精心设计的作业和练习,类型包括:
  • 案例分析题

  • 编程题

  • 简答题

  • 思考题

精心设计的作业练习强调了课程重要知识点,在完成作业和练习的过程中,帮助学员巩固对课程的掌握程度。
沉浸式学习体验,让网络课程更接近线下学习。防止课程囤积,助教督促完课
1). 班主任
负责为所有学员规划学习进程,布置作业与截止日期。
2). 助教团
助教团的助教老师们会nice地提醒大家课程进度,并进行线上答疑。
3). 作业和练习
每周一次作业,将课程所学进行巩固。花费时间15-30分钟。课件中附有数据和课外阅读供学员练习和扩展知识。
4). 专项大证书
当所有课程全部完成后,学员进行期末测试,获得70分(满分100分)以上的学员,就可以拿到Marketing Analytics营销分析这个专项的大证书:
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