本期课程，我们邀请到苏嘉科技CEO谭嘉荣，为我们介绍如何降低精准获客成本，做好独立站精细化出海。

自我介绍是一个图谱，分成三个部分：第一部分是姓名、公司和职位；第二部分是从事过的经历，现在在做什么；第三部分是作用和意义。做好了自我介绍，就能直观清晰地对身份、行为、信用进行评分。

做用户精细化运营，重要的是知道客户到底是做什么的，想要做什么，但大部分卖家或者独立站品牌方对这点比较忽视，只管引流却没有了解用户，只能知道用户是点击了广告进来的，但不知道用户的具体属性。虽然有做广告画像标签，但广告标签其实并不精准。很多朋友都说数据的使用率很低，不懂怎么收集数据，其实是缺少了一个过程，数据行业分析的专业人员应该比较了解ETL（Extract-Transform-Load的缩写）。ETL用来描述将数据从来源端经过抽取、转换、加载至目的端的过程，把数据转换成我们可以直观了解的内容。

数据从哪里来呢？广告是数据源一个重要的部分。像亚马逊不光只有站内广告，在站外它和Facebook、Google一样，也是北美广告巨头。全球互联网用户每天在数字媒体上花费6.75小时，65%的时间花在开放互联网上，一些处于开放互联网世界的广告位，它们的广告效率不一定比这些社交媒体巨头差，只是比较零散。除了广告系统，还可以从CRM后台里面汇集已经成单的顾客数据，也可以从社工库获取，比如领英。在网站跟踪用户行为并交互，也可以收集汇总数据。因为数据源很多，不同工具收集的数据维度不同。像Facebook广告有年龄、地区、宗教等标签，贴上这些标签进行广告投放后，广告受众到网站如果填了问卷，后台分析数据后可以判断用户是否适合该产品。不同的数据源在统一口径时会存在不一致的情况。

RFM模型是衡量客户价值和客户创造利益能力的重要工具和手段。RFM模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱这些指标来描述该客户的价值状况。根据整理出的数据，区分用户价值，接受营销推广未却产生购买行为的，虽然属于活跃用户，但提供的价值比较低。一个新用户愿意接受推广信息并进行购买，就可以归为中贡献客户。数据包括邮箱、用户ID、国家和地区、浏览器、操作系统，还可以知道用户在这里消费过什么，最后一次消费是什么时候，总共跟客服聊了多少次，平均每次聊多久，第一次浏览是什么时候，最后一次浏览是什么时候。经常从什么页面看，经常会在什么地方跳出页面，最关心哪些产品等等信息。用户身份（静态数据）、产生的价值（信用数据）、网页的操作步骤（行为数据），这些数据都是为了更了解用户。如果某个用户是网红，那成为忠实用户后，可能会帮我们进行免费推广。这些数据要从不同的资源抽取，通过数据管道/仓库再整理到客户数据中台，最后变成统一口径的数据，展示在单一客户界面上。

很多朋友经常会觉得用户如果看了广告不立刻购买，就不是目标用户。其实不是这样，现在用户和商家的交互，整体的营销路径变长了。广告时间也多，导致用户看了广告后不会马上下单，但可能会通过看推特、其他人对产品的评价来决定是否购买。

过去在独立站上，我们只需要做SU，用户看到后可以直接下单购买。或者在亚马逊平台通过CPC广告、排名竞价，还有战略广告，直接把产品推送给用户。随着社交媒体的发展，还可以直接在Facebook里推送广告。但现在的用户越来越不接受只有广告单一性质的宣传。因为广告看得太多了，作用也越来越浅，需要更多的内容来刺激。我们经常会看到漏斗模型，但用这个模型不能立即实现获客。用户可能在Facebook里面看到广告，然后有了第一印象，也可能是Google广告，或者是通过邮件的交互、原生广告。关键要知道用户到底处于哪一种阶段？对处于发现期的客户，可以推送有感染力的、能留下深刻印象的Facebook广告，或者TikTok广告。在投放广告中发现，如果用户有兴趣，用户自己也会把他们的一些开箱视频内容发到推特上。那这个节点就在于要知道用户到底是处于哪个旅程阶段？如果用户已经购买产品，而你把相同的产品广告再推给他，那用户会觉得很迷惑，也是在浪费的广告费。在跟海外用户交互过程中，获得成交的同时，也获得了联系方式，可以是邮箱，可以把这部分人群画像加载出来后，在广告系统内标记成已经下过单的用户，不要把已经购买过的产品再重复推送给他们。

首先要思考产品获利点在哪里，到底是一个什么类型的独立站。如果产品是有复购的，比如说每一到两个月用户会再进行购买，那第二次推送广告的成本其实是比第一次少的。如果第一次花了50美金的混合成本和广告费，在第二次跟客户联系时通过自己系统的推广流程，或者用户有需要重新来到独立站购买，广告成本很低。用户复购率高，那么利润也会增加。同时根据用户的平均价值，对还没有达到这个价值的客户倾斜广告资源。

不同站点的数据源，需要把用户数据（包括不能判断的一些错误数据、需要细分的数据）统一成公司或者厂商可以读懂的数据，交给CBD进行计算。这要看我们本身有哪些的指标。用户的静态数据，如年龄、性别、生日、地区，这些数据最容易加工，没有那么多的口径差异；第二部分是RFM，这个有几种计量方式，思考用户有几个层级，可以按6x6，4x4等有一个大概的判断，到底用户复购次数，反推出用户价值周期是多少。第三部分比较麻烦，是行为数据和标签数据。用户如果看到产品，到底是喜不喜欢，这个不能确定。比如用户看到了一双鞋子，停留了较长时间，这时候我们可以有个弹窗，问他是不是对产品感兴趣。大部分的身份数据都这么麻烦，是一个模糊的概念，但如果通过让用户做选择，就可以知道更多准确的信息。

ETL过程中，所有数据要先统一，让我们和机械都可以读懂，对用户进行分层，形成画像并打标签。过去Facebook广告会通过机器学习，把广告推给产品适用的人群，也可以说是一个ETL过程，但因为Facebook广告系统被苹果限制了，很多功能无法满足，不能精准推送产品广告了，所以品牌方要去做自己的数据模型。

为什么我们需要独立站CDP？数字化营销将消费者数据汇总起来，然后把用户进行分群，不是所有用户都值得投放精力。比如这个用户非常有价值，然后就统一用自动化营销工具做一个VIP的对接，如果这个用户在统计分析后发现只是普通用户，那就不用花费那么多的精力和成本在上面。满足某些标准的用户可以按这些标准投放广告，比如地区、消费能力、年龄等。Shopify新出的功能可以和Facebook数据库联动，跟它的广告系统对接。同时也是把店铺的用户数据同步到Facebook里面，然后通过它本身的受众分析，重新进行广告投放，会自动修正广告素材和目标，重新分配人群画像。所有的广告一开始目的，都是做测算，看接受广告的人群是不是想象中的人群。如果是，那就要把这个人群作为数据二次加工，其实你会发现有的人群特别容易被社交媒体的内容吸引并自发进行传播。

用户精细化运营的时候到底要做什么东西呢？Facebook或者Google广告，得出来的数据是不一致的，Google本身是CPC广告，关键词数据跟Facebook社交媒体广告的人群的数据标签不一定能拉上关系。比如说不确定在Facebook里面的人群标签30到50岁的白人到Google广告里是不是真的会喜欢红色裙子。在没有经过ETL的时候，这两个数据是对不上的。但如果通过ETL统一数据口径，配置到用户单一界面里面，会发现在单一界面里面很容易得到所有的信息，到最后会变成类似Facebook群发的效果，成为我们本身拥有的数据库。有些用户更容易帮我们进行社交媒体的传播，有些用户的转化效果更好，需要用不同的手法进行推广。或者有些用户是不喜欢邮件这种广告形式的，把愿意接受邮件的客户单独列出来，而不是全部群发邮件，推广效果会更好。

总之，首先知道用户价值，确定是否进行广告的推送。其次了解用户数据是从什么渠道进入的，量化广告效果。不是只有付费广告才有流量结果，做了自己的客户数据中台后，会有对用户相对清晰的概念，且用户第一次通过付费广告进来后数据会被记录，之后的广告营销成本会大幅降低。

问答

1.Google和Facebook支持look like吗？

支持。在Facebook上可以按地段、年龄等不同的标签进行广告投放，当这个广告投放后，用户被导引到我们独立站后如果成单，Facebook会对这些人群进行类似ETL的处理过程，会把所有的信息收集进去，形成looklike。

2.投放用户不精准怎么解决？

在ETL过程中，通过弹窗表单补充用户的身份信息，包括有没有购买过产品，或者购买过多少次等，然后把数据作为一个人群包发送给Facebook。因为Apple的政策原因，Facebook已经无法捉取原本记录的用户数据，所以我们现在跟Facebook需要服务器端对服务器端的打通，收集数据，统一翻译。

3.是不是每个独立站都可以去做ETL？

现在的ETL其实是不做不行。自建的独立站在一定程度上会更好去进行数据整合，因为所有数据源、数据指标都是统一的。在自建站的同时，已经规定了网站要收集哪些数据，它的数据口径是统一的。自建站的标签虽然相对统一，但还是面临痛处，数据源要跟其他的数据工具对接。所以ETL过程中，最困难的永远都是不同的数据工具有不同的口径。过去为什么大家不用做这个东西是因为Facebook的用户管理功能很方便，而现在Apple不允许去爬这些数据，不能再依赖Facebook了。

4.是不是如果已经建立ETL，就可以省去很多费用，可以不用买这些数据？

做了自己的ETL后，相当于有了用户的画像，只要把接触到的每个用户身份信息或者相应数据在系统里对比，就可以判断是不是需要的用户，买了用户数后还需要进行对比。

5.现在遇到的问题就是太不了解用户习惯，这块儿有什么建议吗？

没有为用户设计一个过程，很多卖家他们做的东西都可能是在Facebook上不断地投放广告，投放的广告直接是转化购物车的广告，反过来说，很多用户接触已经给自己定死了，只有跟用户进行广告交互。在整个过程中，我需要把链路统筹，好比说客户如果是处于发现期，付费广告是效率最高的。客户也可能会通过其他的途径来了解产品，比如Facebook、Google里去搜索，也可能去TikTok、亚马逊。如果只是默认用户在Facebook下单，那接触到的永远只有facebook下单的这些用户，所以要准备好多个渠道的触点，把这些触点串联起来。

6.过程中有提到过一个软件叫那个类似钉钉的工具是？

Slack，用于解决部分独立站问题的软件。Slack可以看到对方是否读到了广告信息。还有一个好用的功能，就像国内的抖音企业号产生评论，可以把信息发送给关联的企业微信，

如果用户在着陆页面或者是弹窗上互动后，Slack可以进行协同操作。

7.分析可以联系的客户后，除了用邮件联系，还可以用其他社交软件沟通吗？

建议在联系的时候，首推的还是邮件。国外尤其是北美用户很喜欢用邮件去注册所有的社交媒体账户，所以只要知道邮件，大概率可以反推出用户的身份信息，而其他各种软件的私信效果并不一定比邮件的沟通效果好。

以上就是本期的实战导师直播课的内容,我们下期再见！

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