数字广告领域最大的平台——谷歌、亚马逊、苹果和 Facebook——正在进行重大变革，以适应当前和即将出台的消费者数据法规。尽管许多营销人员对数据丢失感到遗憾，认为这将使管理客户活动变得更加困难，但营销机构 Warschawski 的战略和分析执行副总裁 Sam Tomlinson 表示，这些数据本身从未像人们曾经认为的那样有价值。

“决策从来都不是那么简单，一些可能被拿走的数据并不是那么好，”汤姆林森在SMX Next 的演讲中说道。“转化跟踪也是如此；我们已经使用了很长时间，但效果并不理想。”

汤姆林森说：“仅仅因为一些数据被拿走了，一些控制杆被拿走了，并不意味着我们处在一个充满痛苦的世界里。这只是意味着我们必须适应。”

从现有数据中仍可获得大量可付诸行动的见解。以下是汤姆林森所说的营销人员尽管可获得的数据较少但仍然可以通过三种方式在 PPC 上取得成功。

利用营销组合模型改进数据测量

“这个世界比 PPC 更大，”汤姆林森说。“十多年来，PPC 一直专注于转化率并使用最后点击归因模型。这让我们沉迷于‘PPC’这个小世界，而忘记了‘营销’这个大世界。”

汤姆林森建议营销人员使用营销组合模型(MMM)来扩大他们的数据库，这是一种统计分析方法，通过衡量营销策略以及销售和客户保留工作的影响来确定营销活动的有效性。

“从历史上看，它们（MMM）非常昂贵，而且非常复杂，需要数周、数月甚至数年才能组装完成，”他说。“但现在，我们可以开源它们。如果你有一个懂 Python 的实习生，他们可以在几天内制作一个。”

营销人员可以通过采用自动化 MMM 来收集更多客户洞察。汤姆林森以 Facebook 的开源Robyn为例，旨在减少数据测量中的人为偏见。

“自动化 MMM 使用云计算和云存储来获取数据，将过去只是驳船的工具变成了装有火箭发动机的快艇，”汤姆林森说。“我们现在可以试验和校准我们的模型了。”

获取更准确的客户数据

如今，获取的数据较少并不是影响PPC 活动的唯一问题；许多营销人员未能让干净、准确的客户业务数据指导他们的策略。

“大多数机构或自由职业者并不十分了解客户的业务，”汤姆林森说。“他们不知道客户如何赚钱。他们不知道收入成本、资本成本、目标回报率或回报期限。”

汤姆林森还指出，大多数机构没有为客户提供切合实际的预测或模型。如果没有准确的观点，营销人员“将会迷失在这个没有数据的世界里”。

为了解决这个问题，他建议营销团队将客户业务指标和营销活动指标合并到一张电子表格中，让这些指标相互告知，以避免错误。

举个例子，汤姆林森分享了一个综合数据表（如上所示），以说明如何交叉引用这些信息：“我将广告活动导出的一些基本指标与我们客户的一些业务指标结合起来。其中包括他们的销售成本、资本成本和回报期限。这些让我能够计算出我们每次点击的净现值。”

“这些数据可供您使用，并可放入您的平台。我们做得还不够，”他补充道。

在广告系列中使用较低的意向目标

尽管数字广告领域越来越缺乏数据，但运行广告活动的机器仍然需要数据。虽然它们需要的数据比过去几年少，但仍需要大量数据才能有效。

不幸的是，第三方 cookie 和其他标识符即将弃用，这在这些数据中留下了许多空白，使得营销人员更难以获取无缝、可操作的客户信息。

“这些数据中的缺口越来越多，”汤姆林森说。“苹果限制跟踪，谷歌弃用 Cookie，Firefox 弃用 Cookie，其他提供商不允许在第三方网站上收集数据。这带来了一个有趣的挑战，因为现在我们无法像以前那样连接那么多点。”

汤姆林森表示，营销人员应该通过降低目标意向来解决这一问题，这可以帮助他们预测消费者行为，尽管缺乏更高价值行动的洞察力：“因此，我们可以将目标提高一点，而不是转换，然后下载白皮书。这使我们能够在旅程的早期捕获第一方数据，并将这些数据输入机器，以帮助我们更准确地衡量增量。”

尽早获取客户数据可以为营销人员的长期成功奠定基础。这将有助于防止不可预见的事件破坏营销活动——当营销人员只关注漏斗底部的目标时，这种情况经常发生。

汤姆林森说：“较低的意向目标可以作为有用的预测晴雨表，确保我们走在正确的道路上。由于我们的最终转化率越来越模糊，道路也越来越泥泞，我们希望尽早开始跟踪，以免所有的混乱破坏我们数据的完整性。”

他补充道：“我们这样做的一个方法是降低意图目标，并强调尽早捕获数据。”

在此观看完整的 SMX Next 演示（需要注册）。