快被數據淹沒了！然而你還是需要這個-Google Analytics：生命周期價值新功能介紹

本文長度為3127字，預估閱讀時間10分鐘。

引言：本文分享了Google Analytics的生命周期價值新功能。

譯者|陳明艷

審校|王楠楠

編輯|Rachel

你快被數據淹沒了！已經有足夠多的KPIs要去跟蹤和報告了。

為什麼你可能還需要另一個指標？為了把它分析出來，在已經足夠長的工作時間中再增加一個小時的工作量，又有什麼好處呢？

事實上，在這種情況下你不得不接受。

生命周期價值（Lifetime value）並不是一個虛榮指標，它是遠比其他所有指標重要的一個指標。

如果有且僅有一個指標是你需要跟蹤的，那應該就是它。

現在，你可以在Google Analytics中簡單輕鬆地完成此操作了，下面將演示如何操作。

什麼是生命周期價值（以及為什麼它如此重要？）

指標經常使你誤入歧途。

以每次點擊成本為例。

每次點擊成本在行業之間的差異非常大，一個行業內是2美元，而另一個行業成本卻是50美元。

很瘋狂，對吧？當然50美元「太貴了」。

很明顯這沒有必要。

第一個簡單的答案就是你的盈虧平衡點。如果你的單次獲取成本低於初始平均訂單價值，那麼你是盈利的。

但有時候，在某些情況下你實際上是想要一開始就賠錢的。

我們來看下Amazon？

Amazon通常會以微薄的（甚至是負的）利潤率進入一個新的市場，這樣他們就可以搶佔市場份額。只有當他們獲得了市場領導地位之後才能調整恢復原樣。

那麼在這種情況下，每次點擊的合理成本是多少呢？就需要視情況而定了。

在同一垂直領域，不同企業的合理成本也是不同的（及他們的風險偏好）。

讓我們來談談保險行業。

兩種賺錢方式：

1、當你完成一筆交易時，獲得前期傭金。

2、在每筆交易周期中持續獲得剩餘傭金。

當你有了一個新公司，正準備進入一個新的市場並試圖擴張。

你願意為了擴張第二種方式而故意犧牲第一種方式嗎？我想你一定會的。

為什麼？因為客戶的生命周期價值。

你所增加的每一個新客戶的全部潛在價值將超過最初的傭金。所以，只要你能暫時忍受這些負現金流，你就會願意以儘可能高的價格來驅動點擊成本。

當賭注合適時，你必會全力以赴並將其他競爭者趕出去。

除了一個小小的細節外，所有這些聽起來都很完美。

貴公司是否會追蹤生命周期價值呢？因為大多數公司不會。

在過去的幾年裡，我曾與幾十個（可能數百個）客戶打過交道，但實際上他們真正追蹤轉化率的屈指可數，更別說看到用戶第一次購買之後的任何行為數據。

其中一個原因是因為使用當前的系統追蹤這些信息並非易事。如果你是使用Shopify並在一個或兩個渠道進行銷售，可能會比較容易。這樣，所有都發生在一個平台內。

但通常情況下，你的業務都是分散的。每個部門都有自身獨立的系統。所以，要把所有東西融合在一起很難。

幸運的是，Google Analytics最近一直朝著這點在努力。

GA的生命周期價值報告幫助企業主獲取數據，從而基於生命周期的表現來了解某些特定的用戶和客戶對其業務的價值。

最重要的是，它將通過不同渠道和媒介（如社交、電子郵件和付費搜索）來獲取並整合用戶的生命周期價值。

你還可以通過參與度（頁面瀏覽、目標、事件）趨勢（例如客戶獲取後的90天行為）來查看數據。

使用生命周期價值功能將有助於你確定哪些資源會驅動最有價值的流量，以及哪些相關的營銷投資產生了良好的投資回報率。

下面是如何在Google Analytics里運行生命周期價值報告。

如何運行生命周期價值報告

首先登陸你的Google Analytics賬號，然後按下列步驟進行操作：

步驟1：點擊Reports（報告）選項

步驟2：點擊Audience（受眾）

步驟3：點擊Lifetime Value（生命周期價值）

注意：生命周期價值功能應該在你的GA賬戶里是可用的（不需要更改你的代碼！）。

現在讓我們開始生成報告。下面是如何設置圖表的方法：

首先，設置日期範圍。只要在日期範圍內（這個案例為2017年5月）所獲取到的任何一個客戶都會包含在LTV報告中。

假設你在5月開展了促銷活動或線上銷售，你可以輕鬆地分析這些客戶數據，並能夠根據活動的日期來進行細分。

對於第二步和第三步操作，你可以選擇下列的指標進行對比：

現在，讓我們稍微分解一下這個圖表，有助於你了解到底發生了什麼：

本質上，這張圖展示了5月份所獲取的網站用戶，以及他們的生命周期價值變化，該變化是基於用戶在網站上的90天期間內頁面瀏覽和會話持續時間指標來體現的。

這些很明顯都是參與度指標，但是，如果你啟用了電子商務跟蹤，則可以進一步定製這些指標以跟蹤所花費的確切金額。

現在，讓我們回到下面這張表格：

在這種情況下，我們可以通過用戶獲取渠道來比較所獲得的用戶量（以及每個用戶的頁面瀏覽量）。

點擊表格上方的下拉菜單可以選擇不同維度的分類選項，如來源，媒介，或者營銷活動。

這有幫助嗎？讓我們一探究竟：

讓我來解釋一下：

藍色：獲取渠道。表示用戶是通過什麼渠道進入訪問的，例如直接進入網站，自然搜索，社交媒體或者引薦網站。

粉紅色：用戶。在特定獲取時間範圍內的用戶數量（這個案例為2017年5月）。

紫色：你所選擇的生命周期價值指標。在本案例中LTV指標是單個用戶的頁面瀏覽量。這一欄就是數據開始變得有趣的地方。

讓我們仔細地觀察最後一列，看看是否已經從這些報告中獲得到任何見解。

我們開始注意到不同渠道之間的差異。例如，引薦網站（外部鏈接）所帶來的流量幾乎高出其他渠道所帶來流量的兩倍。然而，自然搜索所帶來的用戶頁面瀏覽量卻是落後的。

想要了解這背後的原因嗎？比如為什麼獨立引薦網站現在正驅動更高的LTV？

回到表中的「獲取來源」。現在我們可以分析是哪些獨立網站正在輸送最有價值流量（基於LTV）。誰是獲勝者顯而易見…

最重要的引薦來源是Kissmetrics!

這就是為什麼這個新見解很重要。

數據會說謊。LTV迫使它說出真相。

數據每天都在向你說謊。

例如，在Google Analytics中設置你的目標，進行與我們剛才所做過的相類似的分析。

你甚至可以查看反向漏斗路徑，查看是哪些頁面，帖子，或者活動提供了最多的轉化。這份報告有助於你理解部分問題。如果你了解它的局限性，你就能明白其中的原因。

例如：

?問題1.這些流量可能是訂閱者或潛在客戶——但不是穩定的購買者。因此，你將基於「漏斗頂部」的數據做出艱難決策。

一個廣告或渠道也許帶來100個訂閱者，而另一個只帶來20個。但這些都沒有考慮這些人中有多少人轉化，或者甚至是沒有考慮每個人在你的網站上花了多少錢。

?問題2.哦，你說這些流量都產生了銷售？暫且認為這是真的。

除此之外：你不能辨別用戶是一次性購買還是重複購買。所以你不能分辨單個客戶是100美元訂單客戶還是1000美元訂單客戶。

當你回顧內容投資執行與付費廣告的對標情況時，這一點非常重要。

?問題3.A/B測試同樣會說謊。

事情進展順利。這個新按鈕帶來了巨大的轉化率。

唯一的問題是這些微小的、暫時性的波動通常會回到平均水平。Larry Kim（互聯網營銷公司WordStream創始人）比喻它為「泰坦尼克號上的移動桌椅」。

這可能只是表面上的變化，並沒有從根本上改善。

這通常發生在什麼時候？當你過度優化的時候。

?問題4.過度優化

增加頂層指標的A/B測試往往會適得其反。

例如，另一項來自Larry Kim的研究表明，轉化率增加，營銷合格線索率（即通過營銷帶來的潛在客戶線索）就會降低。

換句話說，你在收集最初的選擇性加入或引導潛在客戶方面越積極，往往可能會降低潛在客戶的整體質量。考慮這個問題對於整個計劃並沒有太多的意義。

關鍵在於數據通常總是在很多方面對我們撒謊。我們認為我們看到了全貌，實際上那只是它很小的一部分。

結論

指標並不總像他們所表現的那樣，數據也經常撒謊。

對於一個企業來說「昂貴」的點擊成本也許對另一個企業而言卻相對便宜。有時候，我們所看到的幫助我們決策的轉化率實際上充滿了危險。

救星就是生命周期價值。

在查看其他信息時，它為我們提供了一個更為寬廣的全景。它有助於我們將事情置於適當的環境中。

因此，我們不僅可以做出更好的決定來增加收入，而且也要意識到我們會犯一些代價高昂的錯誤的原因。

關於Neil Patel

他是紐約時報的暢銷書作家。華爾街日報稱他為互聯網頂級紅人之一，福布斯把他列為TOP10營銷專家，美國企業家雜誌評論他的公司是100個最傑出公司之一。被奧巴馬評為30歲以下的百大企業家之一，並被列為美國35歲以下TOP100企業家之一。

譯者簡介

陳明艷，Mingyan Chen：最老90後！也是球場上傳說中的靈活小胖子！現就職於中國移動12582基地，運營支撐部產品汪一枚，也兼職著運營喵工作，主要涉及政企/農村信息化、村電商、數據分析等領域，熱衷於產品。

審校簡介

王楠楠，互聯網數據分析從業者。

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關於iCDO

internet Chief Data Officer (iCDO)，中文全稱互聯網數據官，中國專業化的學習型媒體平台，專註數據驅動的互聯網營銷和運營。

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