租赁行业自救指南：灯火投放精准获客，把支付宝广告成本算明白
一、精准流量——如何锁定高价值用户
1.灯火商业化投放的三个行业性机会
| 租赁行业在灯火投放的历史发展 | 灯火商业化投放的三个行业性机会 | 灯火商业化投放对不同阶段商家的意义 |
| 兴起 | 支付宝搜索广告 | 新商家 |
| 芝麻租赁 | 腰部商家 | |
| 发展 | 全域智投 | 头部商家 |
（1）支付宝搜索广告
头部商家习惯于免费自然流，基本满足业务增长需求。
新商家理解程度和承接能力欠缺，做好自然搜索和芝麻租赁足够。
少数商家抓住机遇，吃到红利。
（2）芝麻租赁
芝麻租赁转向CPS的商业化，只对个别头部商家进行收费，中小商家没有收取4%的佣金；芝麻租赁接入灯火。
头部商家因4%的佣金，无法对芝麻租赁进行有性价比的获客。
少量中小商家在芝麻试点投放，由于流量非常精确，且没有头部商家做竞争，一批商家靠芝麻租赁迅速起家。
（3）全域智投
精准的流量已经被头部商家获取，谋求以全域智投为代表的泛流量。
全域智投特点：量大，但不精准，对运营的要求比较高→难投。
其他渠道的增量开始放缓，头部商家不得不反复地试验和优化。超头部商家获得成功。
（4）支付宝广告投放渗透率不高：
①对商业化的天然排斥：希望能"薅"一些流量。到处薅流量做利润 or 捡了芝麻丢了西瓜？
②支付宝广告投放的复杂度：不在于广告很难投，而在于需要结合前端的投放和后端的业务链条。
2.灯火商业化投放对不同阶段商家的意义
| 意义 | ||
新商家 至关重要 | 腰部商家 确定性的上升通道 | 头部商家 激进增长→被动防守 |
①全交易链路的验证：跑通跑顺全流程；发现问题并优化。 ②流量的获取：支付宝没有自然流量，支付宝广告投放是新商家在支付宝获取规模化流量的唯一路径。 ③官方的链接：官方信息及时性价值极高。 | ①确定性价值：有确定性且重大的增量，有且只有支付宝。 ②增量价值：通过投放的方式抢对应的市场份额，是一场零和博弈，一个双向拉近距离的路径。 | 新商家进场抢占市场份额，倒逼头部商家维持投放，防止业务下滑。 |
二、案例拆解——真实租赁商家投放复刻
1.新商家型
快进策略：找到精准的渠道做投放，用于对业务做快速的假设验证，包括该渠道的有效性、选品、定价、交易链路等。
快出策略：若验证不通过，找到卡点，快速停止并开始迭代优化；若反复几次优化，穷尽后都不行，快速放弃，重新找新的渠道或者品类。
2.规模优先型
以冲刺进件量和成交量为主要目标，进件/成交成本/ROI仅作为辅助的二级指标监控，只要成本不是超标太严重，均以规模优先。
头部商家：为了保障业务有持续的增量，同时由于有大量的沉淀老用户，且大盘的营销成本不高。
少量新商家：前期的固定成本和前期投入比较大，同时需要较大的资产体量来验证风控模型，短周期内考虑。
3.利润优先型
利润优先型是绝大部分的客户属性。大部分商家在投放的时候都希望投放能打正，有利润的空间。
通过支付宝广告投放直接带来的订单，是否能打正。这个维度直观易懂。
支付宝广告投放除了带来订单，还会带来用户。这部分用户虽然当下未直接生成订单，但是在未来一段周期后会产生订单。这就是所谓"复访订单"。
已经有基础的订单大盘。从大盘的维度来看，只要整个大盘是有利润的，就可以在给定的营销费用区间里找到规模较大的点。
三、从基础到高级——支付宝广告投放数据进阶版
1.支付宝运营进阶： 覆盖全渠道 → 追加投放预算
用户在多渠道的重复率很高，单独依赖灯火后台的统计，以及运营手动基础的统计方式，数据不够准确，需要升级进阶版的统计模式。
2.灯火投放广告统计——基础版
| 适合商家类型 | 新商家。在没有私域/复访的流量，同时在早期只投放个别的渠道 |
| 优势 | ①无需很大的开发量，对接场景值即可； ②运营可以快速人工统计出相对准确的成本 |
| 劣势 | 数据准确度不精准 |
| 统计周期 | ①灯火统计：根据灯火后台的口径统计，24小时 ②业务统计： 运营手动1：根据用户的注册渠道，如果是付费的，认为是付费 运营手动2：所有复访渠道都认为广告带来的，整个大盘统计 运营手动3：支付宝灯火广告成本再打8折，默认大概有2成未被统计（经验值） |
| 灯火统计周期的计算 | 下单时间差 = 芝麻免押时间 - 用户点击广告的时间 |
| 业务统计周期的计算 | 无 |
| 广告归因 | ①灯火统计：用户在统计周期内，有访问过支付宝灯火广告，则被归因为广告订单。 ②业务统计：按用户的末次访问，记录订单来源，如果用户先通过广告访问，再复访，这部分订单无法被业务系统统计为广告。 |
| 渠道优先级 | ①灯火统计：按用户末次点击归因 ②业务统计：按订单的末次来源作为优先级 |
| 收益测算 | 无 |
3.灯火投放广告统计——进阶版
| 适合商家类型 | 进阶商家。支付宝运营进阶到覆盖全渠道，同时预算较大，复访的比例逐步增大。 |
| 优势 | ①数据相对准确，同时能结合业务的运营思路做调整； ②对广告订单和成本有更准确的把握； ③非预授权订单也能统计 |
| 劣势 | ①有一定的开发量； ②需要产品和运营对广告和运营逻辑有更深入的了解。 |
| 统计周期 | 灯火统计：不变 业务统计： ①系统：按一般支付宝效果广告的周期来统计，14天（适合月度复盘） ②系统：按一般支付宝效果广告的周期来统计，48小时（适合每天的业务跟踪/周维度的复盘） |
| 灯火统计周期的计算 | 不变 |
| 业务统计周期的计算 | ①下单时间差 = 下单时间 - 用户首次访问的时间； ②下单时间按提交订单的创单时间； ③用户首次访问时间按openid/uid的首次访问记录。 |
| 广告归因 | ①灯火统计：不变 ②业务统计：如果用户在统计周期内，有访问过支付宝灯火广告，则被归因为广告订单 |
| 渠道优先级 | 灯火统计：不变 业务统计： ①按统计周期的归因，先区分为"广告 > 非广告"； ②在支付宝灯火广告内的渠道优先级，同行参考"芝麻 > 全域 > 搜索" |
| 收益测算 | 无 |
4.支付宝灯火投放广告统计——高阶版
| 适合商家类型 | 高阶商家。后端的成本和收益相对稳定，同时需要相对精确测算到后端接近净利润收益的商家。 |
| 优势 | 支付宝广告投放复盘的时候，能看到毛利和净利 ROI的情况，来指导投放计划。 |
| 劣势 | 需要多部门介入，商户运营、财务、风控、资金等。同时需要后端的成本和收益相对稳定（计提相对准确），同时有一定的系统做支撑。 |
| 统计周期 | 不变 |
| 灯火统计周期的计算 | 不变 | |
| 业务统计周期的计算 | 不变 | |
| 广告归因 | 不变 | |
| 渠道优先级 | 不变 | |
| 收益测算 | 毛利：绝对毛利，毛利ROI ①自营：剔除采购成本 ②商户：收益只考虑佣金等 | 净利润：绝对净利润，净利ROI ①摊运营人员费用 ②摊支付宝广告费用 ③摊全链路的交易费用和佣金 ④自营：摊坏账和资金成本 ⑤商户：计提坏账 |
5.关键指标定义
| 综合出库成本 | 指标 | 营销费用 / 出库数量（台） |
| 灯火出库成本 | 指标 | 灯火投放费用 / 出库数量（台） |
| 营销费用占比 | 指标 | 营销费用 / GMV |
| 投放毛利ROI | 指标 | 投放毛利润 / GMV |
| 投放净利ROI | 指标 | 投放净利润 / GMV |
| 综合进件成本 | 指标 | 营销费用 / 进件用户数 |
| 灯火进件成本 | 指标 | 支付宝灯火广告投放费用 / 进件用户数 |
| 支付宝广告营销费用 | 绝对值 | 支付宝灯火广告投放等，平台佣金（大订单1%和芝麻租赁佣金） |
| 灯火投放费用 | 绝对值 | 灯火实付的费用（非消耗，非充值） |
| 投放毛利润 | 绝对值 | GMV - 采购成本 - 营销费用 |
| 投放净利润 | 绝对值 | 投放毛利 - 逾期 - 运营成本 - 资金成本 |
| GMV 绝对值 | 绝对值 | GMV = 签约价 = 年租金 + 买断尾款 + 增值服务 + 溢价金等 |
| 出库数量（台） | 绝对值 | 按下单日统计，非按出库日统计 |
| 14天归因 | 规则 | ①用户访问后14天内下单，归因到广告； ②用户下单时间 - 用户点击广告的访问时间 |
| 场景值 | 规则 | 支付宝官方判断每个用户/订单来源的官方渠道值 |
| 渠道参数 | 规则 | 补充官方场景值未能覆盖的细分场景，如全域和芝麻租赁付费投放。 |
| 渠道优先级1 | 规则 | 支付宝广告渠道优先，归因周期内如果有访问过广告，优先算广告。 |
6.支付宝广告平台反面案例
反面案例一：
（1）描述：
支付宝某一小程序新商家进行广告投放。
发现进件成本很低，比同行打听下来的要低很多，但风控和商户反馈用户质量特别差。前后排查了很久，找不到原因。
（2）解析：
芝麻免押的能力没有正确使用，尤其是叠加了租安盾以后，导致前端的押金极低，芝麻免押的通过率极高，带来了虚假的低进件成本的现象，但是用户质量差的情况。
反面案例二：
（1）描述：
支付宝某一小程序新商家由自己的运营团队进行投放。
发现进件成本非常高，而且支付宝广告的消耗上不去。在持续了近两周的情况下，无解，找巨宣网络咨询。
（2）解析：
该商家是金融背景，只做租完即送，前端不提供租完归还的套餐。导致用户下单的转化率极低。
在端内线上只做租完即送的模式是走不通的，业务模式决定着投放必定失败。
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