Just for fun:)

Popularity: 2% [?]

最近连续看到很多篇文章在攻击传统的网络广告——Banner广告之类，论点正确与否不论，以简单的监控手段和短期ROI数据来评判Marketing整体投资回报率的思路本身就还可以再讨论。网络营销在数据采集方面的即时、方便和丰富确实可以让我们对广告的实际效果有更多的了解，但是这些短期ROI数字本身只是事实的一个反映，而不是完整的事实，如果执迷于这些数字，而忘掉广告对于人潜意识影响的一面，以及对于受众长期行为影响的一面，其实很可能起到反效果。

首先，目前大部分监控系统都非常简单粗糙，不会统计不同Campaign在购物决策周期中的不同作用，没有区分新老客户订单，更不用说综合考虑产品毛利和客户终身价值，得出的数据往往非常扭曲（具体例子请参看我之前写的怎样监控和评估网络营销的效果）。

更进一步，就算是有了非常完整的监控模型，以目前的情况来说大部分监控还是基于click——也就是只监控那些点击了广告的用户产生的订单，这样对于Banner广告这种以传递Impression为主要功能的方式很不公平——大部分监控并没有考虑“看到过广告”对于消费者长期行为的影响。美国当前的陈列式广告点击率不到0.2%（中国应该也不会高多少——如果除去作弊流量），广告对于那99.8%的人产生的长期影响是不能被传统的监控和评估方式跟踪到的，这样就很难产生非常让人信服的结论。

今天看到了一份comScore出的report（可以点击这里下载），有一些关于网络广告实际效果的监控数据（“看到过广告”会对消费者产生什么影响），调研的methodology也比较科学（相对于其他公司逻辑混乱的report而言），我节选翻译了几段，希望可以给大家一些参考。

主要结论

看到过广告可以

• 增加46%的概率让用户在接下来4周中访问网站
• 增加38%的概率让用户在接下来4周中搜索你的品牌名称
• 增加27%的概率让消费者在线购买广告宣传的产品
• 增加17%的概率让消费者在广告中的商店购物

报告数据是如何得到的？

• comScore在200万网民（100万在美国）的电脑上安装了他们的软件，软件记录了用户一切上网行为。这样采集的数据比其它公司基于cookies的调研要更全面和准确。
• 很多广告公司都在在线广告中加入了comScore的Tag，所以当那200万网民访问网站时，comSore可以知道他们看到了哪些广告。
• comScore会将“看到过XX广告”和“没看到过XX广告”的族群进行对比。另外，为了保证对照组质量，comScore对于族群都做了筛选，保证测试组和对照组除了看到的广告不同之外，其他行为特征都非常近似（这点很重要）。

详细数据（Report里有更详细数据，点击这里下载）

1. 看到过广告的人，比没有看到过广告的人，更有可能去你网站（虽然当时直接点击广告的人可能只有0.1%），差距达到46%（按行业分类的详细数据请参看原文）。差距会随着时间而缩小。

2. 可是，看过广告的人，去访问竞争对手网站的概率也会增加超过20%。（按行业分类的详细数据请参看原文），差距同样随着时间而缩小。

3. 挑我比较感兴趣的零售和服饰业来说，广告在给自己带来访问量的同时，也会给竞争对手带去类似的（稍小）的访问量（深蓝色代表广告主网站，浅蓝代表竞争对手网站）。

4. 看到过广告的人更有可能去搜索你的品牌。

5. 对你竞争对手品牌的搜索也会增加，但是增幅没有那么大。

6. 对于零售业而言，看到过广告的人更可能从你那里购物。对于电子商务网站来说，增幅高达42.1%，而对于实体店，增幅也有10.1%。（原文有更多数据）

7.  对电子商务网站来说，搜索引擎广告比陈列式广告效果更好，搜索引擎广告的展示可以提高购物概率121%，而陈列式广告只能提高42%。但是，陈列式广告往往能够比关键词广告产生更多的Impression（基本上是10:1的比例），所以综合起来看对于销售绝对值的提升，陈列式广告效果会比较明显。

8. 如果消费者看到过你的陈列式广告，又在搜索时看到了你的关键词广告，购物概率增加173%.

Popularity: 6% [?]

无关背景：

早几天朋友生日，结果被拉去玩去玩一个叫做mysterious night的游戏——8个人，呆在一个灯光昏暗的房子里，围着一个圆桌坐下，圆桌中央摆一支蜡烛，每个人面前放一本小册子（介绍你的角色，以及提供各种指控和辩解的信息），然后大家一轮一轮讨论，相互指正，抓凶手（好复杂的杀手游戏@__@）……

由于某两位同学太过入戏，导致我们丧失了1条最关键的线索，到游戏快结束还是毫无头绪凶手是谁，无数的人有动机，却看不到谁有作案条件……偶只好反过来想问题瞎猜了一个——既然8个人里面有7个有动机，那么就只好猜那个没有动机的人是凶手了，否则她在这干嘛呢（什么逻辑……@__@）。

居然还真猜对了^__^，获得侦探小说一本。

……

好吧，其实我想说的是，和大家玩起这种变态游戏，更加发现自己英文@#$%%^$#@……所以晚上随便翻了篇英文在读想说好歹练习一下英语，看到其中有些部分蛮有趣的，所以顺手翻译了一下，所以才会有这篇奇怪的东西。

看的是Tuck商学院出的一篇关于零售业品牌塑造的论文，翻译得很生硬，而且很多市场术语我都已经忘了（虽说我好象学过不止一遍……），见谅~

节选翻译：

• To the extent “you are what you sell,” manufacturer brands help to create an image and establish a positioning for the store. 一定程度上说，“卖什么，你就是什么样子”，零售商销售的商品会塑造零售商本身的形象和定位。
• The five dimensions we use to review past research are: 1) access, 2) in-store atmosphere, and 3) price & promotion, 4) cross-category product/service assortment, and 5) within-category brand/item assortment. 我们从5个尺度来审视一家零售商：1) 易到达性；2)  店内氛围；3) 价格和促销；4) 产品线种类和丰富程度；5) 产品种类和丰富程度
• Baker et al. (2002) find that store environment factors, particularly physical design perceptions, significantly affect consumers’ perceptions of merchandise price, merchandise quality, and employee service quality. Baker et al. (2002) 发现，店内环境因素、尤其是实体设计感觉，会在很大程度上影响消费者对于商品价格、商品质量以及服务质量的认知感受。
• Brown (1969) highlighted the difference between consumers’ perceptions of price levels in various stores and reality, showing that consumers may use non-price related cues like service offerings and quality levels to form their price perceptions. Brown (1969) 突出研究了消费者对于价格水平的认知和实际情况的差异，这个差异表明消费者可能在用非价格线索（例如服务类型，质量）来形成自己对于零售商商品价格水准的认知。
• Desai and Talukdar (2003) develop a product-price saliency framework to examine how consumers form an overall store price image (OSPI). They show that products with high unit prices and high purchase frequency are more salient and therefore contribute more to OSPI, with purchase frequency dominating unit price in importance. Desai and Talukdar (2003) 发明了一种“产品-价格”框架来检查分析消费者是怎样形成整体价格印象（OSPI）的，研究表明高单价、频繁购买的商品，比低单价、不频繁购买的商品，在形成整体价格印象中起到了更大的作用，其中购买频率比价格影响更大。
• Alba et al. (1994) examine how consumers’ perceptions of store prices change with prior beliefs and information about how frequently a store has a price advantage on a set of products and the magnitude of that price advantage. They find that, although prior beliefs affect price perceptions, frequency of price advantage dominates both prior beliefs and magnitude of price advantage in influencing consumers’ perceptions of store price level. Alba et al. (1994) 调查过消费者对零售商的整体价格印象是怎样改变的。他们发现，虽然既定印象有一定影响，如果你呈现出了频繁的价格优势，既定印象是可以被改变的。而且，价格优势的频繁性，比价格优势的显著性，在影响消费者价格感知方面更重要。
• Bell and Lattin (1998) show that “large basket shoppers” prefer EDLP stores whereas “small basket shoppers” prefer HILO stores. Bell and Lattin (1998) 表示“大订单客户”更喜欢“天天平价”的零售商，而“小订单客户”更喜欢“东西不便宜，促销多多”的零售商。
• Kumar and Leone (1988) and Walters (1991) find a significant impact of promotions on store switching/traffic. Kumar and Leone (1988) and Walters (1991)发现促销活动是引起消费者转移的重要因素。
• Bucklin and Lattin (1992) show that retail promotions in any one category do not directly influence a consumer’s store choice decision, but they indirectly affect where the category is purchased. Consumers typically shop in more than one store. They may purchase a promoted product in the store they happen to be visiting whereas they would otherwise have purchased it in another store. Bucklin and Lattin (1992) 表示某个产品类别的促销，往往不会导致消费者改变自己习惯的零售商，但是会改变消费者在哪家商店采购该类别的产品。消费者往往在多家商店购物，促销可以让他们购买那些他们本来打算在别家店购买的产品。
• Ho, Tang, and Bell (1998) also explain why both EDLP and HILO co-exist in the market. They show that average prices are higher in HILO stores and average purchase quantities are lower. HILO pricing is more effective in enticing shoppers to make more frequent store visits, but, since shoppers have the flexibility to buy more on trips when prices are lower, the HILO store’s revenue per unit time is lower. In contrast, EDLP decreases shopping frequency but generates higher revenue per unit time. Thus, neither format is dominant. Ho, Tang, and Bell (1998) 解释了为什么“天天评价”和“价格促销”两种定价模式可以共存。他们表示，“价格促销”型商店的平均价格和平均购买数量会较低。这种定价模式更能吸引消费者频繁的访问，但是因为他们可以选择在促销期再进行购买，所以虽然访问频率高，但是单词访问购物金额较低；而“天天平价”的定价模式，则会带来较不频繁的访问以及较高的单次访问购物金额。两者各有千秋。
• Broniarczyk, Hoyer, and McAlister (1998) find that SKU reduction does not lower consumers’ perceptions of assortment much unless their favorite item is dropped or the total amount of space devoted to the category is reduced. Broniarczyk, Hoyer, and McAlister (1998) 发现SKU的减少并不一定会让消费者感觉产品丰富性变差，只要他最喜欢的产品仍然存在而且整体陈列空间不变。
• Simonson and Tversky (1992) show that adding an even higher quality option to an existing assortment leads consumers to prefer a higher-quality, higher-price option, with the cheapest option losing the most.On the other hand, adding a lower quality option does not shift choices to lower quality levels. Simonson and Tversky (1992) 表示往已有产品线内增加更高品质的产品，会让消费者更倾向于选择高品质、高单价产品，而最便宜的那些商品销量会损失。另一方面，增加更便宜的选择，并不会让消费者更倾向于选择便宜商品。
• Nowlis and Simonson (1997) show that low price, low equity brands are more likely to be chosen when they are displayed alongside competing options while high price, high equity brands are more likely to be chosen when they are displayed separately. Nowlis and Simonson (1997) 表示那些低价低质产品，如果放在同类的竞争性产品一起，将卖得更好；而高价高质产品，单独陈列时销售更好。

Popularity: 2% [?]

看到网上这条消息：

“大家所瞧不起的吉利车,人家老板只穿几十块的衬衫,但是,此次带领公司捐款1000万.(以下所有单位均为人民币)

比亚迪,也是刚开始造汽车的,人家也捐了1000万。

你所喜爱的奔驰是40万,广本100万,广州丰田150万,宝马100万,并向灾区提供三台车.

你可能觉得联想的电脑有万般不好,长虹的电视牌子太老不洋气，只有东芝索尼的才够档次,联想的手机也不好,只有诺基来才行,海尔的洗衣机不够静音,西门子最好,但是:

联想捐1000万.长虹集团500万，长虹员工自发捐助652万，长虹手机170万，长虹美菱捐大量物资，海尔1000万,索尼中国100万,西门子200万,东芝130万诺基亚暂时没捐.

据我所知,中国每台电脑都是用英特尔或者AMD的CPU, 还用了微软的系统,挣了多少钱,我脑子笨,算不出来.但是他们的捐款知道. AMD100万 微软100万 英特尔210万

听说国人很喜欢用海飞丝,飘柔,也听说生产这个的公司名字叫宝洁,也听说同行业,他的销量是第一,这些是我听说的,有可能不太可信,但是,下面的数字绝对可信:宝洁捐款100万.

也许大家不知道,所谓QFII在中国股市圈走了多少钱,我可以告诉你,这是一个非常庞大的数字.但是,大家却要记住,此次天灾到目前为止,还没有他们捐款的身影.
从卖大米起家的王永庆台塑集团,捐款1亿人民币.鸿海6000万.同一个老板的富士康集团3000万,员工集资3000万. 国内各大银行至少1000万,各地的中国制造都在尽自己的力量援助灾区

请你记住,在关键时刻,能站出来大力救助的人永远是华人,能站出来全心帮助的企业永远是华人办的企业.”

个人觉得，捐款是个人和机构尽心尽力的事情，强求是没有道理的。

只是，宝洁之类公司第一反应居然是捐出仅仅100万人民币让人震惊。我并不觉得这个举措在道义上有任何值得谴责的地方，但是在Marketing上这绝对是非常彻底的败笔。网上多出的那些负面消息、讨论，对宝洁苦心经营的“负责任”的形象产生的影响，是用1000万也买不回来的。

相信宝洁很快会出挽救的方案。

Popularity: 2% [?]