再營銷：反正他們不會回來嗎？

最近，SaleCycle 團隊的一名新首發球員問了我以下問題……“無論如何，他們不會回來嗎？”

我的同事所說的“他們”是指“網站訪問者”，為了回答這個問題，我需要澄清一些事情：

對於任何再營銷解決方案（AKA 行為重定向），目標識別訪問者和匿名訪問者的行為都不同，因此要回答這個問題，我們需要分別查看每種類型訪問者的行為。

讓我們首先從已識別的訪問者開始。 訪客被識別或識別意味著什麼？

已識別的訪客

要識別網站訪問者的身份，訪問者需要在該訪問期間或之前訪問該網站時輸入唯一的個人身份數據（電子郵件地址或手機號碼）。

通常，這意味著訪問者之前曾從該網站購買過商品、註冊了帳戶/時事通訊或在結帳過程中輸入了他們的詳細信息。

如果識別出訪問者，則他們很可能已經與品牌/網站建立了關係。

或者在最後一個例子中，他們在最後一次訪問時留下了他們的詳細信息，他們對購買如此投入並且接近完成，以至於他們花時間在一個字段中輸入他們的個人詳細信息。

當您在該上下文中查看它時，您開始在許多 Analytics 包中經常引用的統計數據之間進行比較：“新訪問者與回訪者”。

現在，許多人將這種衡量與“新客戶與回頭客”混淆，並且通常考慮到多設備/跨設備跟踪的性質，很難在網絡分析平台中進行該分析。

CRM 團隊顯然知道其中的區別，當品牌同時運營線上和線下渠道（電話加實體）時，挑戰變得更加複雜。

匿名訪客

匿名訪問者略有不同。

當訪客無法被識別而他們放棄時，當他們回來購買時就很難識別他們。

如果他們離開購買時沒有個人身份數據，你怎麼知道他們回來時肯定是他們？

當然，有非個人數據可以幫助識別它們，例如 IP 地址和機器信息，但使用這些數據來識別訪問者並不是 100% 準確。

匿名訪問者只能通過有針對性的廣告重定向回網站，我們知道這有其一席之地。

由於許多匿名訪問者的再營銷工具專注於讓訪問者在同一次訪問中留在網站上，因此很難測試有多少人會回來。

我們 SaleCycle 認為，這是衡量現場再營銷等工具成功與否的方法，不像其他供應商可能會在他們離開後最多 30 天聲稱返回了匿名訪問者。

因此，我們的測試僅側重於向他們顯示消息並讓他們在同一次訪問中購買。 所以現在讓我們停放那群遊客。

總體而言，證明已識別的訪問者確實回來的可能性和容易程度有些高，但匿名訪問者則更難，儘管可以估計並且很明顯有些訪問者確實回來了。 但是，您想知道有多少人回來。

嗯，上下文就是一切，要完全回答這個問題，我需要提供更多上下文。

訪客的行為方式

任何證明或反駁理論的測試都是實現這一目標的好方法，而測試僅在於它的方法論； 結果本身並不總是決定性的。

為了測試訪問者的行為，我們分析了許多客戶的數據，這些客戶被識別為訪問者，以了解他們放棄購買後發生的情況。 在我們的測試中，我們將其稱為“自然恢復率”。

我們定期為我們的客戶進行這項測試，最近也為一家大型零售商進行了這項測試。

在該零售商的測試中，共有超過 5 萬獨立訪問者在測試期間放棄了在線購買。

我們的測試以自然的方式將數據拆分為雙方的已識別訪問者和匿名訪問者。

然後，我們向 90% 的公認網站訪問者發送了再營銷電子郵件，並跟踪了 10% 未與之溝通的訪問者的行為。

在測試期間，33% 的唯一放棄訪問者“自然地”返回以完成購買。 在我們發送再營銷電子郵件的測試方面，41% 的唯一放棄訪問者返回完成購買。

讓我們進一步分解。

在很長一段時間內（30 天），測試雙方 33% 的訪客自然回來（沒有向他們發送放棄通信）併購買。

在再營銷測試方面，另外 8% 的唯一放棄訪問者收到、打開、點擊並返回購買，這使得該方面的整體轉化率為 41% – 33% + 8%。

值得注意的是，在測試這一側的 33% 訪問者中，大約有一半確實收到了電子郵件，並返回以完成購買，而沒有以相同的順序打開和單擊電子郵件。

可以說，他們在一台設備上打開並返回到另一台設備上購買。 在這種情況下，他們的行為被記錄為自然的，但可以辯稱它不是。

所以是的，有些遊客確實回來了。

如果您是一家大型零售商，那麼您可能很幸運，在很長一段時間內有如此高比例的訪客回來。 所有零售商和旅遊部門的這些數字都不同，例如由於缺乏訪問頻率，數字明顯較低。 但是你能抓住他們會回來購買的機會嗎？

Michael Barber 是 SaleCycle 的產品負責人，也是 ClickZ 的貢獻者。