CPI在以ROAS為中心的策略中是否重要?

上周，我寫了一篇文章表達(dá)了我認(rèn)為L(zhǎng)TV指標(biāo)應(yīng)該被移動(dòng)廣告主淘汰的觀點(diǎn):這個(gè)指標(biāo)是過(guò)時(shí)的，不能反映移動(dòng)廣告的現(xiàn)實(shí)有效性，移動(dòng)廣告越來(lái)越多地通過(guò)Facebook和谷歌等黑盒算法為ROAS進(jìn)行優(yōu)化。在此背景下，我聽(tīng)到的一個(gè)常見(jiàn)的說(shuō)法是，當(dāng)廣告針對(duì)ROAS目標(biāo)運(yùn)行時(shí)，CPI之類的CPA指標(biāo)并不重要:如果達(dá)到ROAS目標(biāo)，事件或安裝的潛在成本是無(wú)關(guān)緊要的。

在某種程度上，這種思路是有道理的。人們可以將這種邏輯推理到一個(gè)極端，以展示為什么營(yíng)銷人員在一定程度上必須關(guān)心CPI，即使ROAS目標(biāo)正在實(shí)現(xiàn)。公司更喜歡以下哪一組?

01在其app中，1000名用戶的平均CPI為1美元(廣告成本:1000美元)，并將在7天內(nèi)完全收回成本;

02在其app中，1名用戶的平均CPI 為1000美元(廣告成本:1000美元)，并在7天內(nèi)完全收回成本?

很明顯，該公司更喜歡1000名用戶。但是為什么呢?

舉個(gè)例子，病毒營(yíng)銷的效果取決于基礎(chǔ)DAU的絕對(duì)規(guī)模，所以即使增殖系數(shù)是相同的比如說(shuō)是2，那么1000用戶的這一組會(huì)吸引額外的2000個(gè)用戶，第二組中唯一的用戶則只能招募兩個(gè)新用戶。人們可能會(huì)對(duì)這些病毒獲取用戶的價(jià)值吹毛求疵（花費(fèi)1000美元的用戶是否正在招募其他花費(fèi)1000美元的用戶?）但如果自然量的用戶價(jià)值趨于相同，那么1000個(gè)自然用戶的價(jià)值就遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于一個(gè)用戶的價(jià)值。

此外，我們根本不可能對(duì)一個(gè)同期群有任何了解:大數(shù)定律幫助營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)獲得關(guān)于用戶行為的洞察，并建立用戶流失和盈利的預(yù)測(cè)模型，但這些洞察需要應(yīng)用于用戶群體。留存數(shù)據(jù)或收回曲線不能完全應(yīng)用于同期群，在擁有龐大數(shù)量用戶上使用戶基礎(chǔ)多樣化，可以讓已知和未知的用戶行為風(fēng)險(xiǎn)降到最低。

有人可能會(huì)看到上面的例子，會(huì)覺(jué)得不以為然，但1000美元的CPI并不是完全不現(xiàn)實(shí)的: 通過(guò)Facebook上細(xì)分受眾的話，CPI很容易就能達(dá)到100美元左右。CPI攀升得越高，廣告主對(duì)其不變的ROAS曲線就越有信心。隨著CPI的上升，ROAS的增長(zhǎng)真的會(huì)保持不變嗎?在價(jià)值數(shù)百美元的CPI中，歷史ROAS曲線為新群體的變化所付出的代價(jià)是巨大的。

更重要的是，我們必須認(rèn)識(shí)到，對(duì)高盈利用戶的競(jìng)爭(zhēng)與他們的盈利不成比例:對(duì)這些用戶規(guī)模的競(jìng)爭(zhēng)是非線性的，因?yàn)樽罡哂腶pp競(jìng)相招募他們。高價(jià)值用戶可能會(huì)安裝app，并進(jìn)行付費(fèi)。然而由于這些用戶尤其寶貴，他們也在被其它的app 進(jìn)行高價(jià)格定向獲取。上面例子中花費(fèi)1000美元的用戶比花費(fèi)1美元的用戶更容易被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手挖走。

在邊際效應(yīng)上，營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該更關(guān)注ROAS目標(biāo)，而不是CPI。但是，隨著成本的攀升，關(guān)注ROAS的同時(shí)還要參考常識(shí): 新用戶是否會(huì)越來(lái)越精確地根據(jù)預(yù)期貢獻(xiàn)收入?始終關(guān)注CPI還是有道理的，無(wú)論您的目標(biāo)核心數(shù)據(jù)是什么。