不止是“二次曝光”:解构电商再营销的长期主义

再营销,不应被简单视为弥补首次转化失败的“亡羊补牢”之举,而是品牌价值在用户心智中持续渗透和发酵的过程。

本文共约5300字,预计阅读时间 10-15分钟。

在独立站运营的战场上,流量成本的持续攀升让每一个访客都弥足珍贵。我们熟知各种引流技巧,从SEO到社交媒体广告,力求将潜在用户带到我们的网站。然而,一个残酷的现实是:绝大多数首次访客并不会立即转化。于是,“再营销”(Retargeting/Remarketing)应运而生。我们习惯性地认为,再营销就是对那些访问过我们网站但未购买的用户进行广告的“二次轰炸”,期望用不断重复的曝光唤醒他们的购买欲。我们被告知,针对弃购用户要用折扣码,对浏览过特定商品的用户要展示同款商品……这些策略固然有其道理,但往往停留在战术层面,缺乏深层思考。

一、再营销的本质:不是“穷追不舍”,而是“恰逢其时”的价值重逢

许多品牌将再营销理解为“提醒用户回来购买”,这只触及了表面。如果用户在首次访问时没有感受到足够的价值,或者对品牌缺乏信任,那么简单粗暴的重复广告只会加剧他们的反感,甚至将品牌拉入“骚扰者”的黑名单。

真正的再营销,是基于对用户首次互动行为的理解,在恰当的时机,以恰当的方式,提供与用户当前需求和疑虑高度相关的信息或价值,从而引导他们重新考虑品牌,并最终完成期望的行动。 它回答的是:

  • 用户上次访问时,在哪个环节止步?(浏览首页?查看特定品类?对比产品详情?加入购物车但未付款?)
  • 他们可能存在的顾虑是什么?(价格?信任?信息不足?选择困难?时机未到?)
  • 我们如何通过下一次接触,精准地回应这些顾虑,并强化我们的独特价值?
  • 用户期待看到的不仅仅是“你上次看过的商品降价了”,更可能是“你上次关注的环保理念,我们是这样实践的”或者“你上次纠结的尺码问题,看看其他用户的真实反馈”。

从用户心理学的角度看,有效的再营销利用了“熟悉度效应”(Mere-exposure effect)——人们会对自己熟悉的事物产生偏好。但这种熟悉度必须建立在正面或至少是中性的体验之上。如果首次体验不佳,后续的“熟悉”只会强化负面印象。因此,再营销的成功,首先依赖于网站本身提供了良好的首次用户体验。

不止是“二次曝光”:解构电商再营销的长期主义

二、再营销的四个关键要素

一个成功的再营销战略,不是孤立的广告活动,而是一个系统工程,需要清晰的顶层设计。我们可以从以下四个维度构建我们的再营销策略:

1. 用户分层:从“大众”到“精准个体”

起点:
  • 为什么用户会离开?(需求洞察与行为分析)
  • 首页访客:可能只是初步了解,兴趣广泛,但目标不明确。
  • 品类/产品列表页访客:对某一类产品有兴趣,但可能在比较或寻找特定款式。
  • 产品详情页访客:对特定产品产生较强兴趣,可能在对比参数、价格、评价。
  • 购物车放弃者:高意向用户,可能因价格、运费、流程复杂或意外干扰而放弃。
  • 已购用户:品牌资产的重要组成部分,关注复购、交叉销售、品牌忠诚度。
  • 特定行为用户:如观看视频超过75%、填写表单但未提交、停留时长超过平均值等。
核心:
  • 基于用户在网站上的行为深度、互动类型、以及可能的购买意愿,将访客细分为不同的群体。避免“一刀切”的再营销信息。
颗粒度:
  • 分层越细致,信息传递的精准度就越高。例如,针对“浏览过A裙装但未加购的用户”和“将A裙装加入购物车但未付款的用户”,其再营销信息和强度应有所不同。

2. 信息匹配:从“广而告之”到“专属对话”

核心:针对不同用户分层,传递高度相关且个性化的信息。
  • 动态产品广告 (DPA/Dynamic Product Ads):自动向用户展示他们浏览过或加购过的商品,以及相关的推荐商品。这是电商再营销的基石。
  • 定制化文案与素材:
  • 弃购用户:强调稀缺性(“库存不多”)、提供小额优惠(限时免邮、95折优惠码)、简化购买流程的提醒。
  • 产品浏览者:强化产品核心卖点、展示用户好评、提供搭配建议、与竞对比的优势。
  • 首页访客:传递品牌核心价值、展示热门品类或新品、引导探索。
  • 已购用户:感谢购买、新品推荐(基于其购买历史)、会员权益、邀请参与社区活动。
  • 价值延伸:不仅仅是产品信息,还可以是品牌故事、用户案例、行业知识、使用教程等,丰富沟通的层次。
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3.时机拿捏:从“盲目追随”到“节奏掌控”

核心:在用户最有可能接受信息并采取行动的时间点进行触达,同时避免过度打扰。
  • 追溯期 :定义再营销广告展示给用户的最长时间窗口(如7天、14天、30天)。不同产品、不同用户群体的追溯期应有所不同。高客单价、长决策周期的产品,追溯期可适当延长。
  • 延迟策略用户离开网站后,并非越快展示广告越好。适当的延迟(如1小时后、24小时后)可能效果更佳,避免即时打扰。
  • 频次控制 :限制同一用户在一定时间内看到广告的次数,防止广告疲劳和用户反感。这是保持良好用户体验的关键。
  • 序列化广告 :根据用户与再营销广告的互动情况,逐步推送不同的信息。例如,第一次展示产品提醒,第二次展示用户评价,第三次提供小额激励。
4. 体验闭环:从“广告点击”到“价值落地”
核心:确保用户从看到再营销广告到点击进入落地页,再到最终转化的整个体验是流畅、一致且高效的。
  • 广告与落地页一致性:广告中承诺的优惠、展示的产品,在落地页必须能清晰找到并兑现。避免“货不对板”。
  • 优化移动端体验:大部分再营销广告会在移动设备上被看到,确保落地页在移动端加载迅速、易于导航和操作。
  • 简化转化路径:对于高意向用户(如弃购用户),落地页应尽可能直接引导至结算或相关产品页面,减少不必要的点击。
  • 跨渠道协同:如果同时在多个渠道(如Google Ads, Facebook Ads, Email)进行再营销,应考虑信息的一致性和互补性,避免信息冲突或重复打扰。

三、如何构建精细化的再营销策略

理论的清晰是前提,但有效的再营销更依赖于精细化的策略制定,以下是一个可供参考的步骤:

步骤一:明确目标与可衡量指标

1. 定义核心目标:
  • 提升整体转化率?
  • 挽回购物车放弃订单?
  • 提升特定品类/产品的销量?
  • 增加用户复购率和生命周期价值 (LTV)?
  • 提升品牌认知度和好感度?
2. 设定关键指标:
转化指标:再营销带来的转化次数、转化率 (CVR)、客单价 (AOV)、投资回报率 (ROAS)。
过程指标:点击率 (CTR)、广告展示次数 (Impressions)、触达用户数 (Reach)、互动率。
成本指标:单次点击成本 (CPC)、单次转化成本 (CPA)。
步骤二:绘制用户旅程图与识别关键流失点
1. 可视化用户路径 从用户首次接触品牌信息,到进入网站,浏览,加购,直至购买或流失的完整路径。

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2. 数据分析驱动:利用Ptengine、Google Analysis等工具,分析用户在各个环节的流失率,找出关键的“断点”。
  • 哪个页面的跳出率最高?
  • 用户在哪个步骤放弃了购买流程?
  • 哪些品类的产品浏览量高但转化率低?
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3. 用户调研辅助 通过问卷、用户访谈、热力图分析等方式,深入了解用户在这些流失点遇到的问题和顾虑。

步骤三:数据追踪与受众创建

1. 代码部署确保在网站所有页面正确安装并配置各大广告平台的追踪代码(如Facebook Pixel, Google Ads Remarketing Tag, TikTok Pixel等)以及GA4等分析工具。
2. 事件追踪设置精确追踪关键用户行为事件,如ProductView(查看产品)、AddToCart(加入购物车)、Checkout(开始结算)、Purchase(购买)等。
3. 创建核心再营销受众列表:
  • 基于URL:访问过特定页面或页面组的用户。
  • 基于事件:完成了特定行为事件的用户。
  • 基于时间:近7天、14天、30天内访问的用户。
  • 组合受众:例如,“访问过产品A详情页,但未加入购物车的近14天用户”。
  • 排除列表:已购买用户(避免对近期已购用户展示促销性再营销广告)、跳出率过高且停留时间过短的用户。
  • 相似受众 (Lookalike/Similar Audiences):基于高质量的再营销列表(如高价值已购用户列表)创建相似受众,用于拉新。
步骤四. 分层级的广告与创意规划
1. 平台选择与预算分配:根据目标受众的活跃平台和预算,选择合适的再营销渠道(Google Display Network, Google Search Ads RLSA, YouTube, Facebook, Instagram, Email等)。
2. 构建金字塔式广告活动
  • 底层(宽泛受众,品牌认知) 针对所有网站访客(排除已购),进行品牌形象或核心价值主张的再营销,追溯期可较长。
  • 中层(兴趣受众,产品考虑):针对浏览过特定品类或产品详情页的用户,展示相关产品或品类信息,动态产品广告是主力。
  • 顶层(高意向受众,促成转化):针对购物车放弃者、开始结算但未完成的用户,提供更直接的转化激励(如限时优惠、免运费),追溯期较短,频次可适当提高。
  • 已购用户层(忠诚度与复购):展示新品、关联产品、会员活动、感谢信息,培养长期关系。
3. 创意素材库搭建:
  • 图片素材:高质量产品图、生活方式场景图、用户UGC图。
  • 视频素材:产品功能演示、品牌故事短片、用户评价视频、开箱视频。
  • 文案库:针对不同受众和场景,准备不同风格和侧重点的文案(突出利益点、制造紧迫感、引发情感共鸣、强调品牌价值)。
  • 动态创意优化 :利用平台工具,根据用户特征自动组合优化广告的标题、图片、描述和CTA。

步骤五:A/B测试、持续监测与优化迭代

1. A/B测试是灵魂:
  • 受众测试:不同追溯期、不同行为组合的受众效果对比。
  • 创意测试: 不同图片/视频、不同文案、不同CTA按钮的效果。
  • 出价与预算测试:不同出价策略、不同预算分配方案的ROAS对比。
  • 落地页测试:不同设计、不同信息呈现的落地页转化效果。
2. 定期数据复盘:
  • 每日/每周/每月监控核心指标,分析波动原因。
  • 关注广告疲劳度指标(如频次过高、CTR下降)。
  • 深入分析转化路径,找出优化点。
3. 灵活调整策略:
  • 根据测试结果和数据反馈,及时调整受众定位、创意素材、出价策略和预算分配。
  • 关注市场变化和竞品动态,适时更新再营销策略。
  • 对于表现持续不佳的广告组或创意,果断暂停或替换。

四、四种再营销活动举例

社交媒体再营销

Facebook、Instagram 甚至 TikTok都提供了强大的重定向工具。可以利用从 Cookie 收集的数据,创建定向广告,可以根据用户的位置、兴趣,甚至他们使用的设备类型来定位目标用户。

  • Facebook/Instagram:
     利用其强大的用户画像和动态广告功能,进行精准的产品再营销和品牌故事再营销。轮播广告、精品栏广告、快拍广告等多种形式。
  • TikTok/Pinterest/YouTube:
     根据品牌调性和用户群体,在这些平台进行创意性视频或图片再营销。

Facebook 广告还可以使用创建类似受众群体。类似受众群体是指与品牌现有客户具有相似兴趣和行为的用户。一旦锁定了这些受众,就可以提供高度定制的广告,以达到最佳效果——时机 + 相关性。

其优势在于:

  • 视觉格式融入他们的动态
  • 结合故事叙述或用户原创内容 (UGC),社交重定向不再像广告,而更像是对话
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搜索引擎再营销

Google 的覆盖范围非常广泛,通过加入Google Ads 重新定位,可以在 YouTube、Gmail 和超过 200 万个网站上展示广告,此策略允许你:

  • 向访问过特定页面的用户展示视觉展示广告
  • 使用 YouTube 视频广告来留下深刻印象
  • 根据搜索意图或产品兴趣重新定位

自定义受众群体列表尤其方便。可以根据访问过结账页面的人员、浏览过但未购买的人员,甚至过去 30 天内购买过商品的人员来创建群组。

为什么这很重要:

  • 精准定位意味着更好的ROAS
  • 它支持销售漏斗的每个阶段
  • Google 的机器学习会随着时间的推移自动优化广告系列效果

邮件再营销

并非所有再营销活动都必须以视觉化为特色。电子邮件可以是一种低调却强大的后续工具——尤其是在个性化且及时的情况下。

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假设有人放弃了购物车。一封简单的邮件,加上温馨提醒或折扣优惠,就能让他们回来。更好的做法是,发送一系列邮件:

  • 第一次提醒
  • 跟进评论或推荐
  • 最后紧急提醒(例如“你的购物车中的商品快用完了!”)

注意点:

  • 不要过度——每个序列发送 2-3 封电子邮件就足够了
  • 使用清晰的主题行来吸引注意力
  • 日常使用吸引留资策略扩展你的电子邮件列表

网站内再营销:

  • “最近浏览”模块:在用户再次访问网站时,展示他们最近看过的商品。
  • 个性化弹窗/横幅:针对回访用户,根据其之前的行为,弹出个性化优惠或信息提示(需注意用户体验,避免过度打扰)。
  • 心愿单/收藏夹提醒:如果用户收藏或加入了心愿单,在他们下次访问时给予提醒。

总结:

再营销的本质,是将品牌与用户的单次相遇,转化为一段持续的、逐步深入的关系。 它不是一次性的销售行为,也不应被简单视为弥补首次转化失败的“亡羊补牢”之举,它是一个绝佳的机会,让我们能够基于用户之前的行为和潜在需求,用更精准、更个性化、更有温度的方式,与他们进行二次、三次乃至多次的深度对话。它是品牌价值在用户心智中持续渗透和发酵的过程,最终指向的是可持续的增长和高用户生命周期价值。这要求我们跳出“ROI至上”的短期思维,关注每一次再营销触点对用户品牌认知和情感链接的长期影响。

再营销不是一劳永逸的设置,而是一个需要持续监测、分析、学习和优化的动态过程:

超越单一的ROAS视角:
  • 关注增量价值:通过A/B测试(实验组进行再营销,对照组不进行),评估再营销活动带来的真实增量转化,而非所有自然回流的转化。
  • 考虑品牌效应:虽然难以直接量化,但持续的、正面的再营销曝光对品牌认知度、记忆度和好感度的提升具有长期价值。
  • 用户生命周期价值 (LTV) 的提升:关注再营销对用户复购率、客单价以及最终LTV的贡献。
建立清晰的报告体系:
  • 定期生成报告:包含核心指标、各渠道表现、各受众群体表现、创意效果等。
  • 可视化数据:利用图表清晰展示趋势和对比,便于快速洞察。
  • 细分维度分析:按设备、地区、用户属性、行为等维度细分数据,发现潜在机会和问题。

来源公众号:Ptengine(ID:ptmind_bj)从实现到发现,高效提升独立站转化率与业务ROI。

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