数据与广告系列八:广告与二类电商

作者|数据虫巢(题图,CCO协议)

距上一篇《数据与广告系列七:广告与推荐系统技术架构》已经快有一个半月了。这一个月多里,确实很忙,五月底出去溜了一圈,六月初新的工作,新的环境,新的事情,确实事情比较多,不过也充实,趁机充电。

所以如约的围绕广告数据分析维度的文章没来,但今天我们可以来讨论另一个维度的话题,广告与电商,或者说更具体点--二类电商,一个广告维度很有特点的广告投放类型。

依然是高质量局,相信我,看完这篇文章,你对二类电商在广告上玩法肯定熟悉的溜溜的,说不定就辞职跑去当二类电商的小商贩赚大钱去了。

01 什么是二类电商

广告和电商,看着是两者关联度不大的领域,一个是卖广告的,一个是卖货的。但是,据2018年网络广告市场调研相关的公开报告可以看到,电商广告占了整个网络广告的31.7%,居首位,且呈持续的增长趋势。

是的,不冲突,广告嘛,什么东西不可以打广告,卖货打广告再正常不过了,要卖货嘛,总是要有人买的,而广告就是其中重要的一种流量来源。

不过今天我们要具体分析的,不是常规的电商,以及电商广告,而是二类电商。什么是二类电商?既然有二类电商,那肯定有一类电商。

所谓一类电商,就是大家所熟悉的淘宝/京东/天猫等这种形态的电商,可以说基本上我们所能接触的大部分都是这种,严格定义来说是指在线支付的店铺推广形式的电商。具有在线支付,典型的商城结构,线上货架售货模式等。

所以,一般情况下,大部分我们所能接触的都是这种,包括天猫/淘宝/京东,甚至是拼多多。

通过一类电商来推测二类电商,其概念就相对好理解了,二类电商核心就是货到付款的推广形式,并且通常没有严格意义上的商城或者货架。典型模式就是,单品触达,在线下单,签收付款的逻辑。

或许很多会质疑,这种模式还有人参与吗?这么原始。

但是,真的是有的,虽然感觉上淘宝天猫已经家喻户晓了,但是身处大环境的你,很难想象还有多少人群是没有在线支付习惯的,对于一类电商平台的认知也没有你想象中这么了解。

那二类电商的市场到底有多大?据闻,拥有4亿多的用户人群。

02 广告与二类电商

为什么单独把二类电商和广告拿出来说,这是因为二类电商天生就跟广告是一体的。

二类电商没有严格意义上的商城,甚至没有固有的流量平台,那么东西卖给谁?卖给看到单品投放的人,也就是广告投放拉客的模式。

所以,二类电商虽然是卖货,但是本质上是玩流量,而玩流量又怎么能绕得开广告呢。所以,二类电商的玩法逻辑就是,通过广告投放单品页面,进行用户点击下单,玩的就是广告逻辑,就是一锤子买卖。

什么回头客,什么用户留存,不存在的,就是一锤子买卖。

回到二类电商份额的问题,下图可以看到一些情况:

所以,既然还是广告,那么核心还是,二类电商怎么投放,他一定是具有他的独有特性的。

03 二类电商的投放衡量标准

对于广告来说,我们通常衡量一个广告投放效果好坏,比如CTR如何,比如CPM价格如何,对于效果广告来说CPC的价格如何等等诸如此类。

但是,二类电商继承了电商的原始特性,那就是卖货,所以,所谓的好坏,其实就是卖出去了多少,赚回来了多少,成本多少。所以,二类电商是效果广告中的效果广告,真正是要看效果的(下单)。

所以,二类电商的投放对于结果量化来说,只看一个值就是ROI,而所谓的CTR也好,出价也好,以及什么CPM也好,都不重要,都只是中间过程而已。

举个简单例子可以很好的理解:

我要投放一双小白鞋,我的货品成本价是30¥,售价是100¥

我在广告系统上消耗了1000¥(广告投放实际扣费成本)

广告给我带来了50万的曝光,那么CPM=2¥,即千次曝光2¥

广告给我带来了4500个点击,那么CTR=0.9%,那么CPC的价格=0.222¥(当然,你很难找到这么便宜的CPC,举个例子而已,不要着急)

这4500个点击里,最终产生了40个订单,则订单转化率=0.889%,下单成本=1000/40=25¥

以单个100¥简单来看,最终订单总金额=40*100=4000

所以最终ROI=4000/1000=4(简直逆天了,有这个ROI)

继续计算到底赚了多少,单个商品利润=售价-进货成本-广告投放成本-快递成本=100-30-25-5=40

如上,以快递成本每单5¥来计算,则可以看到我每卖一单就能净赚40¥,所以,什么CTR,什么CPC,什么CPM,都扯淡,给我保证ROI,或者说下单成本,这个能控制主,我有多少钱投多少钱,甚至借钱来投,多投多赚。

所以,对于二类电商的广告主来说,其实就是拿出计算器,看着广告后台消耗金额,和自己这边的下单数据,看看把投入和产出,能不能算出正数出来,能算出来,就卯足劲投就是了。

当然,在实际的操作过程中,还得考虑脏单率,所谓脏单就是用户下单了,但存在一定比例的拒收情况,这也是要折算到成本里头去的。

但不管怎么算,最终看就是ROI,通常来说,对于客单100左右的单品,ROI能接近2就已经有不少赚头了。以ROI=2来计算,100单单价,意味着投放成本=50,通常二类电商的货品成本夹是比较低的,一般只占售价的15-30%左右,以20¥计算,则意味着还有30¥的利润空间,再扣除快递成本,脏单带来的损耗,依然还可以赚一部分,只要量上去了,依然可以赚个爽。

04 玩命投能玩命赚吗

如上,如果说我们的ROI合适,是不是就可以放开量投,往营销平台里冲个千百万的,赚个几千万?哪有这么嗨,不存在的。

首先,你当前得到的ROI数据,是基于你当前的人群定向,当前的出价,当前的消耗规模拿到的。如果你保持这些条件,说不定继续以这个ROI小赚还是可以的,但是一旦你扩大规模投放,ROI大概率是要下降的。

首先,对你货物感兴趣的人群一定是有限的,这就是所谓的定向层一定是有一个范围的,一旦扩大规模投放,会存在两种情况:

同样的出价,但是你的人群更泛了,这意味着中间的CTR,甚至是下单率都下降了,这必然会影响你的最终成单金额,投入虽然不变,但是收入降低了。

第二,就算人群总池子够大,但你都知道扩大规模,别人不会?所以,必然会导致这部分高价值高转化人群价格提高,这就导致了出价成本提升,就算中间环节任何转化都不变,收入总金额不变,但投入加大了。

所以,二类电商的钱也没有想象中好赚,总是一个动态博弈以及不断探索适合自己单品用户群体的过程。

而本质影响的就是,二类电商的同类型货品的竞争有多大,其次就是二类电商的人群池子有多大。

05 二类电商人群

说到人群,核心就是人群的定向了,如何挖掘适合二类电商投放的人群?我们需要对于二类电商更加的了解。

首先,这年头谁手机里没按个淘宝天猫京东啥的,所以手机里安装了这些典型性一类电商APP,且高度活跃的人群注定不是二类电商的目标用户。

其次,身处一二线城市的你,就算不用淘宝天猫,随便逛个大商场不能买到,非得上你这个不知道哪来的网页上买。所以,偏富裕的城市,注定不会有太多二类电商的目标用户,还是偏三四五线下沉的人群比较适合。

然后,现在的年轻人,有几个不会上网,几个没有网购的经验,学习新事物的能力又强,所以,年轻人注定不会是二类电商的目标人群。

最后,广告上写着“99元NIKE正品小白鞋,劲爆抢购”的购买入口,你会买?很便宜哟,99的NIKE。所以,对于品牌认知熟悉的你注定不会成为二类电商的目标用户。

综上,我们可以大概总结一下,二类电商的用户是一群没有很多淘宝京东天猫等一类电商购物经验的人,或者说没有线上支付习惯以及能力的人,偏三四五线下沉城市的人,年龄整体也会偏大点,然后没有啥品牌认知(有品牌认知也不会认为99元NIKE是正品了),其次就是没有价格线上对比的习惯(上哪儿对比去,给你的就是一个单品页,当然跟超市里的价格还是有价格优势的)。

是的,所以,不管你投什么二类电商的单品,卡住这些逻辑准没啥大错,至于更细节的具体情况,可能就要更具体分析了。

而我们在做广告定向时,围绕二类电商的用户分析,也要做一些针对性的层次结构分析。

06 二类电商的其他特性

除此之外,二类电商还有一些相对典型的特征。

二类电商通常没有完整的类目体系,说白了就是哪个能测试卖的好,就玩命卖,过了这个村就没有这个店了,鬼知道再过一阵子能不能这么便宜拿到这么合适的流量了。

其次就是,二类电商的投放要对行业以及事态非常了解,随时跟进爆款,业内动向,结合着来,都是一波一波的逻辑,并不是一个稳定的过程。

除了衣服鞋子一些通品,此外还卖的比较好的就是各种高仿品(没有品牌认知,且高仿品性价比较高),然后就是伪奢侈品,比如低价看起来又高端大气上档次的手表,低价看起来又高端大气上档次的珠宝,还有就是永恒的微商定理以及永远高毛利的黑五类(具体哪黑五类,请自行百度或者谷歌,不过不要被他们的广告给带偏了,好歹咱这是看着广告文章,还中标就不太好了)。

07 收尾

所以,我们会发现二类电商其实是广告领域里非常有意思的一个领域,且是大头领域,非常具有典型性,研究二类电商的人群,研究二类电商的投放,对于理解广告逻辑有大用处。

憋了一个月,才憋出来一篇文章,实在不敢保证,这个系列还能不能继续愉快的写下去,大概率是可以的,不过时间点就很难保证了,但不管怎么说,文章还是比较容易理解的,我坚持一如既往的尽量以大家能理解的方式来说技术,说广告,说不同的数据领域。

从6月起,就正式投身广告行业了,未来一定还有更多广告和数据相关的东西出来,来,别走开。有信心的话,请把文章&【数据虫巢】推荐给身边的朋友,我们下个回合见。

本系列还有以下文章:

《数据与广告系列一:初识在线计算广告》

《数据与广告系列二:计算广告和推荐系统》

《数据与广告系列三:合约广告与与衍生的第三方广告数据监控》

《数据与广告系列四:搜索广告来源和竞价策略》

《数据与广告系列五:广告生态的平衡与人群定向初探》

《数据与广告系列六:一图读懂广告产品交互关系》

《数据与广告系列七:推荐系统和广告技术架构》

《数据与广告系列八:广告与二类电商》

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