數字化獨立站演進歷程

前言

大家好，我們是蘇嘉出海數字化小組，這次我們來說下獨立站是如何進行數字化演進的。

本文緣由我們在SUGA出海過程中，從普通的獨立站，到擁有數字化支撐能力的訂閱電商獨立站的總體過程。因此，也是我們小組對于整體獨立站業務的一個階段性總結。

我們會按自身獨立站業務的過程處理中三個明顯的分界點，分為三個階段敘述：開端，第二階段，第三階段。

開端

獨立站的北極星指標

作為獨立站的開啟，我們最需要的是，建立一個自身獨立站的北極星指標：

所有增長黑客都會談及一個很關鍵的指標：北極星指標(North Star Metric)——這個指標代表著現階段我們的項目，什么指標是影響權重最高，相對來說我們所有的增長動作應該圍繞這個指標來展開，從而持續的去推動這個指標的數據增長。

而對于獨立站來說，什么是我們應該追求的北極星指標？

在近年來平臺流量相對中小賣家不如過去容易獲取的現狀，很多平臺賣家紛紛轉型投身獨立站，但往往經歷開局的部分就紛紛退出，原因是大部分在訂立北極星指標（視每個企業內部稱呼）的時候，產生錯誤的定位。

從用戶角度看平臺和獨立站的差異

平臺：無論Amazon亞馬遜，還是其他體系平臺的用戶，都屬于已經接受或者準備接受的電商用戶，所以對平臺的購物流程不會陌生。而且平臺用戶的目標是相對明確的，都存在明顯或者不明顯的購物需求。

數據來自:亞馬遜的發展勢頭和零售商的機遇

影響美國消費者選擇Amazon購物的因素：

快捷、免費的送貨（73%）

價格（33.7%）

便捷購物流程（58.4%）

獨立站：歐美消費者對于獨立站的定位，對比來說，更接近我們微信生態體系的微信號/小程序。美國是互聯網大國，互聯網網站數量是全球最多的，而且網站之間存在極大的差異性。因此海外消費者非常愿意為差異性買單。

一句話總結：平臺用戶更愿意為產品性價比買單，獨立站用戶更在意購物體驗。

優勢

平臺 Or 獨立站

雖然在我們看來，這不是二選一的項目，但以此作為一個對比：

圖片來自《億邦智庫 2021中國DTC企業出海發展報告》

列一個簡單的公式：

（穩定）GMV = 流量 × 轉化率 × 平均訂單價值（AOV） × 復購率

流量：引進來的用戶數

轉化率：下單完成履約的用戶/流量

平均訂單價值（AOV）：單個用戶花錢的額度

復購率：在我們的角度中，復購率是影響權重較高的——它意味著獨立站低成本重復導購的成功率

上圖是我們自制的獨立站銷售轉化漏斗圖——從獲客開始，客戶進來我們的獨立站，我們需要考量的因素——不能僅限于獨立站的一次銷售。

和平臺對比，獨立站用戶購物沖動會更低，但獨立站運營優勢在于，和客戶搭建起比平臺更自由的接觸和更接近的距離，而且可以通過誘導用戶留下聯系方式，從而讓我們可以低成本引導用戶復購。

因此，獨立站賣家最重要的利益指標，不應該是單純的GMV，而是建立起穩定的重復銷售額。

我們不是說其他指標不重要，恰恰因為，在整個GMV公式里，所有因子都很重要——

很多平臺轉獨立站賣家最擔心的就是自己不會引流，也會擔心自己的客單價不能COVER整體的廣告預算。

因此很多都會盯住廣告ROI指標——保證整體投放是在獲利，但其實這個是否就是獨立站唯一盈利的方式？

用戶為中心

在我們看來，這是一個長期和短期之爭，又或者說，是否以用戶為中心？

每個賣家都會在運營上遇到短期主義和長期主義的問題，本質其實平臺賣家和獨立站賣家的真正勝負手——為用戶提供差異化的解決方案，這是“消費者主權思維”的體現。（這個反義詞就是“生產者主權思維”——企業不能接受一絲一毫的虧損。）
如果消費者不需要了這款產品或者只是一味生產同質化的產品，即使規模再大，也不能創造商業價值。

去年我們和出海筆記做了一場分享
月銷200萬美金的訂閱電商和數字化營銷模式丨操盤手面對面13期精華
，對分享簡單復盤如下：

訂閱電商Subscription E-Com的核心

1 數據驅動產品

2 運營用戶而不是運營渠道（很多獨立站賣家還是把獨立站視為銷售渠道，和平臺策略一致）

3 能快速響應客戶需求

可能在大部分賣家看起來，這點是非常不好的，在人效成本和銷售利潤都不好的時候，還要去圍繞用戶打磨服務，是一個得不償失的過程。

但如果把獨立站項目作為長期運營項目的話，無論是市場還是資本都更喜歡有忠誠度高的用戶&穩定盈利模式的賣家

15個融資/上市的跨境電商賣家當中，11個主打行業垂直獨立站（精品模式）或者為DTC品牌型賣家，其中包括SHEIN、Cupshe、Outer、安克創新、致歐科技等。

另外4個融資賣家則為早期鋪貨模式發展而來，包括澳鵬網絡、斯達領科、四衡網絡、賽維時代。

SheIn作為獨立站中的行業標桿不用說，我們重點說說Outer，一個以產品為王的DTC獨立站。

內容來自品牌星球的品牌報道
Outer：從極致單品到一種戶外家居生活的想象｜BrandStar專訪

一個復購達到10%，整個疫情銷量上升560%的獨立站，靠的是不單單是產品，還有他們針對使用產品的用戶人群的產品開發思維。

此外，Outer也在海外營銷層面上做了非常多的私域用戶開發。

我們此前也做了海外私域相關的一期直播，歡迎回滾

DTC

回到正文，既然以用戶為中心，那么我們必然要談到DTC。

過去一年，獨立站賣家或多或少都遇到各類DTC的科普。但，DTC真的就是Direct to Consumer這么簡單？

DTC（Direct to Consumer ）字面含義為直接面向消費者，是一種繞開第三方批發商、零售商或任何其他中間商，通過獨立的互聯網線上銷售渠道（獨立站）直接面向消費者出售商品或服務的商業模式。

但其實真正的DTC，是DNVB（Digitally Native Vertical Brand），即數字原生垂直品牌。

數字原生垂直品牌有三個鮮明特征：

一）DNVB是純粹的互聯網產物，而且通過電子商務爆發；

二）正因第一，所以DNVB非常懂用戶生命周長，以數據驅動式運營用戶，而且在生產、營銷、銷售等環節擁抱著數字化；

三）綜合第一和第二，DNVB的主流消費群體是互聯網時代下的數字原住民(在京東/盒馬體系，生鮮用戶都是第一階層用戶)。

DTC不是一個翻炒的概念，而是數字化能力進步的今天，我們可以選擇的新時代電子零售方式。

正因為用戶是如此重要，所以在我們當下，用戶是我們最需要關心的第一指標。

以用戶為中心的獨立站

既然用戶是出海獨立站的第一因素——我們的北極星指標。

問題是，如何實現用戶的增長？

本質來說，也是為何我們獨立數字化分為三個階段——

開端

第一階段的獨立站有五個要素：

內容/流量/物流/支付/客服

如果讓每個賣家按重要程度排名先后，會有各類排列方式——但無論如何排列，內容和流量都應該在放在第一/第二

原因很多簡單——第一階段的獨立站，流量的體量和質量和推廣力度是正比關系。

我們在繪制數字化獨立站演化過程圖的時候，把時間因素作為X軸，用戶因素作為Y軸

以此標識第一階段目標：10000個購物用戶（復購率x%）

第一階段的數字化獨立站（按產品和行業不同，第一階段北極星指標有所不同）

一）第一階段完成的時間，和推廣力度為反比

在我們實驗獨立站的過程中，我們思考最多的是，如何穩定獨立站打開率和轉化率

在6個月時長的試驗后，我們驗證一個獨立站推廣的影響因素：

FACEBOOK和Google廣告可以有效縮短用戶穩定的時間——基本道理是，廣告能有效監測出不屬于我們的用戶。

這點，我們和目前主流的FACEBOOK廣告的打法理解是不同的，主流的FACEBOOK打法是通過各類產品的廣告組運行測試，找出爆品——我們恰恰認為集中在產品上打廣告，反而不能有效測試出符合我們用戶的人群包。

人群包就是將用戶進行分類。一般根據用戶的標簽等，將用戶分為幾個類別，當然類別之間可以重復。例如常用的人群包種類包括：電商人群包、學生人群包、美容人群包等等。我們可根據人群包選擇某種人群進行定向投放。

由于第一階段沒有接入歸因的Martech，所以我們測試按FACEBOOK的標簽作為人群標簽，記錄第一階段成型過程中整體留存率。

二）第一階段目標用戶影響因素

1) 推廣力度

2) 用戶相關性——海外營銷

3) 用戶生命周期

PS：供應鏈柔性程度——關于這點，我們會在本文的案例進行詳細拆解

1) 推廣力度

在FACEBOOK投放過程中，我相信大部分投手都會在CPM高低的問題上糾結。

其實這是一個選擇性問題

獨立站公域廣告的意義有兩個：

① 引入用戶（通過內容和數據建模細分用戶）

② 獲取用戶數據，從成本更高的公域聯系(廣告推送)轉到成本更低的私域聯系

通過FACEBOOK直接獲客并變現的效果，在目前競爭更難的出海電商環境，是比較難實現的。

我們更多應該把目光放在更長遠的，用戶復購——這是很多營銷概念上的客戶生命周長。

LTV(life time value)生命周期總價值，意為客戶終生價值，是公司從用戶所有的互動中所得到的全部經濟收益的總和。通常被應用于市場營銷領域，用于衡量企業客戶對企業所產生的價值，被定為企業是否能夠取得高利潤的重要參考指標。

很多賣家都會覺得，我的廣告投放虧了=我的獨立站虧了？

但其實，第一階段獨立站的計量利潤公式更應該是：

CAC：Customer Acquisition Cost，意思是“用戶獲取成本”，即你花多少錢獲取了一個新用戶。CAC是整體廣告推廣花費除以整體對應花費帶來的所有新用戶數。

很多時候平臺賣家對獨立站困惑的地方在于：

不知道除了FACEBOOK之外，還有哪些營銷推廣方式——無法找到獲客成本（CAC）低的渠道
該如何選品——本質上是對用戶生命周期（LTV）高的產品的追求
應該如何調整我們自己的人員架構——希望降低自己的人力管理成本
哪里有好的供應鏈——需求更高效的供應鏈

2）海外營銷

事實上，近年來國內的社交紅利，是延續了國外DTC品牌在社交媒體上傳播的品牌聲量的玩法。

內容來自《億邦智庫 2021中國DTC企業出海發展報告》

根據Yotpo在2019年發布的報告，在廣義上，3/5的品牌受訪者認為社交媒體列為其最主要的客戶獲取渠道之一，而將付費廣告（不包括付費搜索）列為首選渠道的受訪者則少得多（16%）。

大部分D2C營銷人員都認識到用戶生成內容（UGC）的重要性，近3/4的DTC品牌（73%）已經在其電子商務網站上設置了客戶評論專區。

由于社交媒體是DTC客戶獲取的首選渠道，因此2/3的受訪者（66%）在社交媒體中使用UGC就不會令人驚訝。PS：另有41%的品牌方在電子郵件中使用UGC。

這個也是我們之前海外私域直播說的一個小環節——

我們在Facebook和Twitter等網站上看到的社交分享是整個“社交”冰山的一角，一方面因為規模，另外一方面因為易于測量。(獨立站從2017年興起到現在，基本起手方式都是FB引流)
但大多數共享都是通過難以衡量的Dark Social手段（例如電子郵件和即時消息）完成的。

獨立站私域分類

Facebook，Twitter，Instagram等上的私人社交媒體通信
轉發的電子郵件/EDM工具傳遞的郵件
Facebook Messenger，WhatsApp，Slack和Snapchat即時性消息傳遞應用程序
網站即時對話(人工orAI)
短信

營銷漏斗轉化

用戶引流過來的第二步，是銷售轉化的長久問題——如何提升我們的獨立站轉化數據？

可以回滾參考我們上圖發布的獨立站銷售轉化漏斗圖，我們在這里討論一個簡單版的：

流量分層示意圖 by Yotpo

對于整體獨立站運營來說，拉新與留存是我們需要不斷更新在我們策略魚骨圖的內容。

那么拉新和留存哪個更重要？

結合流量分層示意圖，很多賣家都會第一反應是——作為漏斗，當然漏斗進來用戶更多，我們能賺的更多。

但恰恰相反的是，在沒有優化轉化率的情況下，漏斗最底層中，因為擴大漏斗進口的流量，我們流失的用戶反而越多。這部分內容，我們會在第二階段進行更深入的解讀。

3）用戶生命周期

事實上，結合我們出海測試以及和不少獨立站賣家交流的過程中，有不少賣家對于如何選品存在不大不小的執著。

下圖是我們在出海筆記社群做選品詞云測試：

無論是囤貨還是Dropshipping作為起手式，選品獲利的背后原因是某一類特定產品和服務的市場滲透率在某個誘因下對應上升。

上圖來自《刀姐研究所》邀請華平資本執行董事沈威進行的分享《2021，新消費品崛起的機會有哪些？》——此圖的核心邏輯就是把中國、日本和美國的各個品類的消費空間進行對比，從而預判哪些賽道有潛在的增長空間——發達國家在非常多的品類里，滲透率和市場規模遠遠高于中國，因此在中國國內的滲透率和市場規模的新消費品類就有非常可觀的發展空間。

但如何找到對應的產品以及相對的誘因？

先來解釋一下，什么是利基市場（Niche Market）？

利基市場（Niche Market）

又稱縫隙市場、壁龕市場、針尖市場

利基是英文名詞 “Niche”的音譯，Niche來源于法語。

法國人信奉天主教，在建造房屋時，常常在外墻上鑿出一個不大的神龕，以供放圣母瑪利亞。它雖然小，但邊界清晰&洞里明顯，因而后來被引來形容大市場中的縫隙市場。

在英語里，它還有一個意思，是懸崖上的石縫，人們在登山時，常常要借助這些微小的縫隙作為支點，一點點向上攀登。20世紀80年代開始，美國商學院的學者們開始將這一詞引入市場營銷領域。

①垂直的產品市場，足夠廣闊的地域市場。

利基戰略的起點是選準一個比較小的產品（或服務），這是Niche的第一要素，集中全部資源攻擊很小的一點，在局部形成優勢力量；

同時，以一個較小的利基產品，占領寬廣的地域市場，是第二要素，產品有非常大的市場容量，才能實現規模經濟——這恰恰是當下中國產品出海電商的最好時間和處境。

②可持續發展的潛力。

這點在很多獨立站賣家在選品時疏忽的一點，也是選品錯誤的方向之一——產品不具有延伸性

當我們的產品進入市場以后，競爭對手會去模仿或替代，我們需要通過有針對性的技術研發和專利，引導目標顧客的需求方向，以延長我們在市場上的領導地位；

另外，當這個市場的目標顧客將有持續增多的趨勢，我們的產品可以進一步細分，便有可能在這個市場上持續發展。

③市場過小、差異性較大，以至于強大的競爭者對該市場不屑一顧。

既然被其忽視，則一定是其弱點，反過來想，我們也可以在強大的競爭對手的弱點部位尋找可以發展的空間。

所謂弱點，就是指競爭者在滿足該領域消費者需求時所采取的手段和方法與消費者最高滿意度之間存在的差異，消費者的需求沒有得到很好的滿足，這正是足可取而代之的市場機會。

舉個例子：時尚類對于跨境電商賣家來說，是絕對的紅海，但里邊的細分項目呢？

時尚類細分項目詞云

④獨立站，或者說我們所具備的能力和資源能提供對應這個市場的優質產品或服務。

⑤這個行業最好還沒有絕對強勢霸主。

把利基市場（Niche Market）的思維，套用在獨立站選品上，就有三個重要因素：

細分人群/產品功能性/供應鏈選擇

那么接下來就是如何根據垂直獨立站的進行相關測試

PS：本文不會直接說出哪些是利基市場（Niche Market）——正如前文所言，垂直類的產品，存在誘因和市場環境因素，所以沒有永恒不變的利基市場（Niche Market）——會告訴你的，都是鐮刀。

又PS：但我們認為這個市場是可觀察的，能觀察就能被干涉，所以本文敘述的是，如何在獨立站基礎上發現和切入利基市場的簡單方法。

第一階段獨立站的數字化

數字化變革的九要素【韋斯特曼模型（The Westerman Model of Areas of Impact）】

獨立站和用戶的關系——和獨立站背后的運營數字化能力息息相關。

對于數字化的最大誤解，莫過于把數字化定位為使用高端工具或者大數據層面應用，但數字化的本質是——digital by default

Digital by default，通常被稱為“缺省的數字化”

缺省的數字化是指在組織和管理理念中，優先考慮通過數字化技術來解決工作流程和決策中面對的商業挑戰。

很多時候，將“數字化”一詞解釋為擁有一系列互相獨立的項目，例如建立一個新的電子商務網站，或者在服務中心添加聊天、電子郵件、機器人客服等功能，或者開發一個新的智能移動應用程序（App）。這些都很對，是數字化重要的布局，但是它們只是“數字化”道路上的步驟而已。

實際意義上，“數字化”要求組織重新思考現階段所有的基本假設，研究數字化時代帶來的東西，重新定義自己和做好運營計劃，并做好數字化價值。

結合到獨立站上的運營，獨立站的數字化——是用數字化技術的思維，把獨立站運營工作量化。

例子1：

跨境電商數據化運營基本術語和指標

例子2：

Shopify基本搭建路徑圖

以上兩個例子，沒有應用要求技能性的工具，也沒有應用所謂的大數據技術，而是從內部應用數字化思維來解決問題：

1）流程的數字化——讓獨立站業務變成Workflow。

數字化技術思維使大多數業務流程實現高效，進而促使團隊能夠完成更有價值的任務。

Workflow帶來的是更高的效率、更快更好的表現、更低的成本，一種范式轉換（paradigm shift）。

2）關鍵數據的掌控

對于獨立站項目來說，有沒有統一的指標考核，而且是連續且有效地改進實時獨立站運行的關鍵績效指標，以及基于這些指標的決策過程——目的之一，就是可以觀察得出我們的選擇的利基市場（Niche Market）是否正確。

此外，指標考核指向的是，在數據考核中讓我們團隊挖掘出更有指向性的才能。

Shopify數據科學案例: 4種因果推論方法

有趣的是，Shopfiy的官方數據科學團隊，也撰寫過基于因果推論的數據分析案例

證據階梯的層次：

第一級（最清晰的證據）：A/B測試（也就是統計實驗）；

第二層次（合理的證據水平）：準實驗（包括差值法、匹配法、控制回歸法）；

第三層次（最弱的證據水平）：完全估計反事實；

圖表底部：描述性統計——沒有提供因果關系的直接證據。

原文基于準實驗和反事實分析（Counterfactual）

拆解在數據中看到的Shopify相關現象的原因，有興趣的同學可以搜搜，有不少公眾號已經轉載或者采集了。

但敘述一下測試的邏輯——無論是Dropshipping的Shopify獨立站也好，垂直Niche的獨立站也好，獨立站模式第一階段的關鍵是，低成本找到屬于自己的產品市場匹配度PMF（Product market fitness），很多獨立站賣家受困于前進的方向，很大程度緣由于有良好的產品和服務，但無法有效測算自己做的方向是否正確——很多站群賣家唯一衡量指標，FACEBOOK廣告的ROI。

真正的增長是一個系統化的工程，追求的是高人效、可復用、可規模化。

任何策略或者方法，僅僅是表面的“術”和“器”。

而背后的“道”，則是如何串聯起各個流程和節點，調配整合資源，讓整套系統飛速運轉起來。

一個舊有的Shopify快速測試市場的方案（來源某個知識星球球友并實驗）

目前很多跨境賣家對于獨立站生態存在誤解

更習慣使用增加經營成本和廣告成本的方式，從而推高經營能力

但一個公司如果只通過不斷增加經營性成本來支撐自己的增長，會遇到明顯的問題：

1. 行動遲緩，活動優化迭代慢——爆品站的廣告越來越難打出數據

2. 用戶數據打不通，無法精細化運營——爆品站/站群的背后驅動力是渠道，因此站內建設基本為0

3. ROI和營銷效果難以衡量——尤其IDFA之后，FACEBOOK對于廣告投放效果追蹤為0的情況下

Fake it until make it

什么是Dropshipping?

DS的本質，其實是一個營銷手段——一個無限接近真的SKU，如果有人真的有興趣才安排交付

意味著，過去我們可以用極低的成本來測試出獨立站用戶的興趣和產品的受眾人群

有趣的是，本來是基于A/B測試而衍生的用戶，在大部分店群的賣家中玩出花來

我整理了一下facebook相關的SPY工具，給大家參考（如有過期，請諒解，因為我們很久沒有用這些東西）

1 .https://bigspy.com/

2. https://adspyhub.com/

3. http://idvert.com/

4. adswiper.com 免費，但是國家比較少

5. www.tmaster.pro

6. sdspy.com

7. sdsector.com

8.智線：www.zingfront.com

9. adspyhub.com

10. facebook官方主頁下面，就有一個信息與廣告的位置，如果有明確的競爭對手，可以通過這種方法了解對方的廣告。

11. www.seeify.net 查看shopify

12. uat.idvert.com

13. https://pexda.com/#pricing-tables-1 14.95美金

14. https://poweradspy.com/ 帶有監控能力

15. http://www.adfox.io/

http://www.socialadstool.com/

https://www.whatrunswhere.com/

16. https://poweradspy.com/

https://adplexity.com/

https://adespresso.com/

https://www.whatrunswhere.com

http://www.socialadstool.com/

http://www.socialpeta.com/

https://www.socialadscout.com/

https://connectio.io/

https://adsector.com/

https://www.adclarity.com/

http://www.advault.io/#

https://www.spyfu.com/#jikshdk

https://www.ispionage.com/

https://www.adbeat.com/

https://www.nativeadbuzz.com/

https://trackmaven.com/

PS:站群模式存在一定爭議，我們在出海測試初期也曾經嘗試過站群模式，但基本很快就拋棄它。所以在這里列舉，只為說明，不是鼓勵大家去嘗試。

站群模式的核心點在于——我們的產品研發流程，是和我們的用戶一起進行的。通過虛擬的數字化廣告獲得用戶的興趣廣告數據，從而囤貨獲取利潤差。

（所以站群模式的缺點也分外明顯，如果一直處于Dropshipping的狀態，我們是無法影響用戶）

用戶測品思維：某些地區/人群定向投放的新品測試廣告，并且有不同組別SKU在同步測試——

線上的貨架是無限的，意味著我們可以同時投放無限的產品讓我們的用戶挑選，從而得到用戶喜歡的產品數據——意味著，廣告投放的最有價值的做法是，用低成本的廣告測試，換取有效的產品數據。

類比的推特和Pine的廣告投放體系如下，我就不水文字了：

第一階段獨立站的數字化流程

從某種意義上，Shopiyf就是一個完整的Martech Stack工具鏈

電商行業的擴容，倒逼著獨立站賣家運營精細化——Shopify既可以為商戶提供一站式自建站點服務挖掘私域流量，也開發出幫助賣家在亞馬遜等平臺更好地利用公域流量，并通過提供全渠道統一管理平臺和各類增值服務工具。

Shopify解決的是商家從營銷到交易到運營到物流等業務全流程全渠道的數字化重構

1）前端流量，Shopify店鋪可于Facebook、Instagram等渠道傳播推廣，也可接入亞馬遜等電商平臺、各類APP推廣、實體店系統(Shopify Pos)；

2）中后臺，全渠道統一操作，共同處理訂單、管理庫存、管理客戶關系；

3）配套服務，Shopify提供金融、支付、配送等增值服務，2017年收購Oberlo后增加進貨和供應鏈服務。

高效打造Geek+Shopify 自動營銷生態

我們整理了一份Shopify APP電商生態圖——Shopify APP其實更應該視作為營銷一個生態平臺，面向第三方應用開發者，具備形成雙邊網絡效應的條件

Product（產品&設計） —Shopify APP電商生態圖

Customer Sopport(客戶服務支持) —Shopify APP電商生態圖

更多分類和原圖請在文末添加我們企業微信獲取

第一階段獨立站的數據體系

前文很多關于大的獨立站購物場景切入，回歸到細致操作，我們需要關注的關鍵數據有哪些？

思維導圖根據網絡內容以及自身實踐整理

獨立站的數據收集

生成數據體系，同樣要配備好的工具——畢竟廚師有了菜譜，也要有菜刀才能開火。

我們曾經整理獨立站數據分析的20個工具
排名前20位的數據分析工具
，有興趣的同學可以加入我們微信群組進行更多交流。

此外，今年Google推出新版本的GA(Google Analytics 4)

2020年10月14號，Google Analytics發布了Google Analytics V4，也叫Google Analytics 4 ，簡稱為GA4或GAv4，其實就是之前的APP+Web改名為而來。

GA4的發展簡要歷程如下：

2017年發布gtag，也就是Global Site Tag，這一時期發布的目的是為了應對蘋果ITP的升級，將谷歌系所有的代碼都用同一個規則布署，用gtag，你可以布署Google Analytics、Adwords、DoubleClick等代碼。

2019年發布APP+Web，這個是Firebase的升級版，目的用于取代Google Analytics For APP，Google Analytics For APP是在9月份正式停止服務。

2020年10月將APP+Web改名為Google Analytics 4發布，此后便很激進的在更新功能，基本每天GA4都有新功能出現，GA中創建新的媒體資源也默認推薦使用GA4，很激進的在推進GA4。

PS：為何Google強制式推進GA4？這就要涉及今年數字化營銷中，影響深遠的隱私性問題——

Google此前也宣布2021年底，也會針對Cookie這點做出針對性的改變，這同時意味著用戶對于自身隱私的越加看重，倒逼著數字營銷服務商以及我們營銷主體進行改變。

Google Analytics 4的改變

報告的UI界面改變

關于兩版GA的不同，最大不同在于追蹤邏輯

舊的Google Analytics用的是Tracking ID，ID的結構是UA-開頭

GA4用的是測量ID，是G-開頭

此外，Google Analytics 4將APP（IOS/Android）和Web（PC/WAP/H5）的數據都收集到同一個Media Hub，從而在同一分析報告界面就可以閱讀數據。

是不是很熟悉？就是Google Signals的功能，現在直接成為GA4的標配。

我們不需要在GA賬戶上進行任何代碼部署，利用Google Signals基于谷歌內部的用戶標簽實現訪客的跨設備追蹤。

PS：有小伙伴覺得GA4安裝會存在難處，其實有非常方便的自動化安裝工具

https://analyzify.app/analyzify-ga4-wizard

提及一下GA4最大的改變——基于事件的數據模型

原有的Google Analytics數據是基于會話的，是Users-Session-Hits層級結構：

Google Analytics 4則是基于事件驅動

在我們看來，這反而是一個對我們是一個非常好的機會去更多嘗試獨立站上場景搭建&購物體驗的提升

來源：《體驗三部曲：起源、本質、模式》

跳開單一的行為統計，更合適我們去設計營銷場景化（Contextual），去思考可以通過哪些事件來實現用戶數據的獲取，哪些購物場景是我們獨立站可以實現。

關于客戶旅程分析/設計，我們同樣會在第二階段獨立站進一步深度解說。

獨立站數字化的核心思維

獨立站數字化是不是一種概念，而不是實際可行的方案？

我相信絕大部分賣家都會存在于這樣的疑問

那么我們按實際例子進行拆解：

2020年的新冠大流行讓全球電商都按下了加速鍵，而在整個出海電商品牌&獨立站的走勢中，SheIn配得上“最亮眼的星星”這個夸獎。

時尚類目是出海電商中的紅海，服裝類別簡直就是紅海中的紅海，那么高速增長停不下來的SheIn是如何做得到呢?

Shein是什么公司？一家中國公司，她是全球增長最快的電子商務公司，在56個國家/地區的iOS 應用商店購物類app中排名第一，在174個國家/地區當中的124個地方均位居前5，目前估值已超過150億美元。跟TikTok一樣，這兩家公司在美國之所以能取得這樣的成就，是因為他們兩者都比美國公司更好地滿足年輕美國人需求的基礎之上。

全球最有價值的初創企業

多鏈條數字化

一家獨立站，是如何做到過去八年中，每年的年均增長率都在100％以上？

很多分析評論都把SheIn歸功到Z世代的心智占領——事實上，的確從INS到Tiktok，大大小小的深受Z世代鐘愛的網紅都被SheIn作為營銷觸達的工具人

列一下SheIn的重要數據指標：

56個國家/地區的iOS 應用商店購物類app中排名第一，在174個國家/地區當中的124個地方均位居前——這意味著SheIn不單單只有在北美/中東，而是實打實的全球企業。

自今年2月中旬以來，Shein在美國的購物app當中排名僅次于Amazon，位列第二（話說，這個還在前些天都批量刷朋友圈，但其實根據我們在App數據上查看，其實只是日均下載量，比起總體下載，兩者是一個級別的。即便將受眾縮窄到美國的Z世代，SheIn還是Amazon 也還很遠。但：

4.19-4.21 全球頭部快時尚品牌日活情況 by Apptopia

在快時尚領域，SheIn確實妥妥的霸主，在全球移動 App 的月均 DAU 已經直接把全球快時尚品牌拉下一個身位。

投資銀行Piper Sandler最近一項關于美國的高收入青少年人群的調查中，把SheIn評為最受歡迎的購物網站的第二名，僅次于Amazon。
網站的平均訪問時間估計為8分36秒，高于所有的美國受歡迎的時尚品牌。同時，根據SameWeb的數據，SheIn在時尚和服裝類網站的網絡訪問量方面排名全球第一，領先于同樣是全球品牌的Nike，Zara，Macys，Lululemon和阿迪達斯。PS:從SEO的角度，可以這么確定SheIn的搜索引擎權重，是遠遠優勢同級別的品牌，因為無論Google如何改變他們的算法，用戶停留時長永恒是SEO中最具有影響力的權重之一。

Real-Time Retail（實時零售）&數字化智能供應鏈

很多分析評論乃至同為跨境電商賣家的小伙伴，說起SheIn的都會或多或少提到他們的供應鏈：

很多賣家對于SheIn獨立站Listing的第一反應——做不到他們這么低的售價

但在其實SheIn擁有著全中國賣家都羨慕的快速響應式的供應鏈同時，同時搭配著和供應鏈水平一般犀利的，碾壓式的Real-Time Retail（實時零售）飛輪：

Shein的實時零售飛輪　By　Matthew Brennan

這是一套結合A / B測試，大數據，AI算法，計算機視覺與自動化供應鏈云軟件系統的集成工具

過去的快時尚品牌GAP／ZARA，超快時尚品牌Fashion Nava和SheIn的差距展示的，恰恰正是普通品牌和數字原生垂直品牌（DNVB－Digitally Native Vertical Brand）的差距

什么是SheIn的實時零售飛輪？

SheIn現有的實時零售飛輪，直接從設計到生產的時間從快時尚品牌的三周減少到只有三天（作為對比，DTC品牌是5到7天）
去除所有的中間商，開發出拼多多殺手锏級別的 “用戶直連制造（C2M）”模式的升級跨境版
通過植入到競爭對手的網站以及Google Trend Finder，顆粒度的熱詞監測
應用內和網站用戶行為鏈接到后端（看看我們寫的關于GA4的內容）
自動預測需求并實時調整庫存，并通過付費流量和網紅推薦系統瘋狂地投放廣告。

飛輪的開端

SheIn和Google的深度合作，意味著可以實時進行全球顆粒度級別的關鍵字的跟蹤——這相當于能夠準確預測出蕾絲夏季在美國的整體流行情況。

再加上SheIn全球用戶數已經是時尚類別的最大，以及針對性搜索競爭對手網站掌握的數據（這基本是跨境電商賣家的基本操作），SheIn可以說擁有著除Amazon之外最龐大的時尚類目數據。

數字化供應鏈

去年阿里出了一只犀牛——犀牛智造

從戰略級別來說，它和上文提到的拼多多C2M是同一級別的項目

聯動到具體實現的是：

一個基于SheIn自己和第三方數據設計出來的新商品在網站上發布，然后馬上開始讓用戶行為跟銷售進行關聯（比方說，數量為X的人在瀏覽產品詳細信息，數量為X的人把產品添加進購物車）。
然后基于點擊和銷售情況，算法決定讓生產配額增加一倍，而這會把自動下訂的額外材料更新發送給工廠車間。
第二個算法則會更新權重，并向具有類似畫像的更多用戶推薦這款商品。

所以為何拼多多的價格直接把零售價格拉到批發價格同一級別的原因——產銷平衡狀態下的數據協同（Dataflow）

在之前一個投資人的分享會里面也有說到這個點，用更直白一點話來說——就是SheIn的供應鏈已經做到當用戶下單的同時，他們不單單是工廠在生產這個衣服，同時聯動到“工廠的工廠”，也就是上游的原材料也同步把材料準備好——數字化供應鏈體系達成的協作成本下降。

從SheIn的招聘就可以看出，整體技術架構開發，無論是大數據開發人員／AI算法工程師都是他們發展的重中之重——

畢竟對比靠以人為核心驅動的設計視角的Fashion Nova，用機器計算為核心的SheIn就顯得更快更新更符合現代比大量信息流洗禮的用戶的心智。

不靠人的直覺，而是實時跟蹤全球時尚趨勢變化的大量數據證明，并通過每天對大量SKU進行A / B測試，根據網站和應用內用戶行為，反饋實時更新數百家工廠車間的訂單號。

數字化獨立站

我們整理的數字化獨立站細節圖

推薦科技的快速演變，讓用戶僅需要手指動作就能在移動端上獲得感興趣的內容，這同樣是為何SheIn會過了更多在移動應用端受到熱捧。

聯動到國內的電商環節，推薦驅動遠遠超過搜索驅動。用戶高度依賴淘寶／京東APP端推薦而不是搜索。因此，SheIn有足夠多的人才和方法論／算法去完成海外移動端營銷引擎的搭建。

天貓電商推薦系統概述，來源：阿里巴巴

數字化推廣效率

有段時間，我們監控SheIn的推廣渠道效率去學習

——現在出海電商擁擠的當下，營銷團隊最大的難題需要大量的碎片化內容才能鋪滿海外營銷媒體渠道，營銷內容的數量十倍甚至于百倍于過往——不同媒體渠道的內容推薦算法各有不同，加上數據曝光效果和內容效果，海外的電商投放存在著巨大的試驗成本。

恰恰SheIn的實時零售飛輪成功的有一半在于網紅跟UGC

網紅其實更屬于產品經濟，好的產品和好的網紅一致，價格隨著PMF程度越高就越高。

過去一年Katy Perry， Lil Nas X，Rita Ora， Hailey Bieber以及 Yara Shahidi等不同等級的網紅都曾代言過SheIn。TikTok上面最大牌的明星Addison Rae（上圖）也在自己的頻道為SheIn背書。

因為抖音，SheIn的團隊非常清晰TikTok對應的每一個階段和步驟：在TikTok上，“＃shein”標簽就制造了62億次的瀏覽量，而且同時出現在其他70多個標簽上。

利用高額的聯盟營銷費用，銷售的返點高達10-20％（聽起來很耳熟？這就是過去抖音在國內發生過的事情）誘使大量KOC生成關于SheIn的內容，SheIn還會在所有付費推廣渠道傳播質量最好的內容。

總結

瘋狂的收入增長以及較低的客戶獲取成本（CAC）證明著SheIn，同步印證我們前文的內容

國外營銷分析師Matthew Brennan（他同時寫過一本關于TikTok的書，書的名字叫做《注意力工廠》（The Attention Factory））在分析SheIn的時候說過：

強勁的需求重啟SheIn的實時零售飛輪：更多的用戶意味著更多的數據和更大的體量，然后意味著更明智的決策和更低的價格，從而帶來更好的用戶體驗，更高的留存率以及用大手筆去吸引客戶的能力。利潤率加上數億美元的風險投資，意味著有更多的錢可以用來聘請工程師和機器學習專家，從而強化機器，這意味著更好的預測，更多的選擇，更低的價格以及更上癮。

關于數字化獨立站演進，我們會分篇幅進行更多解說——實際是內容過長

下一篇，我們會花更多筆墨

著重在數字原生垂直品牌（DNVB－Digitally Native Vertical Brand）

和營銷科技棧Marketing Technology Stack的內容。

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