长链:
https://item.m.jd.com/ware/view.action?wareId=10024823072650&cu=true&utm_source=kong&utm_medium=tuiguang&utm_campaign=t_1000948476_<&utm_term=3c5f2688942c496ca55c226c3ec00cfd
其实前面就是商品链接了,打开就到商品详情页了 。后面这些参数其实都是为了标记 。
比如utm_medium,应该标记这是联盟链接,为了后面清洗行为日志使用 。
utm_campaign联盟ID和utm_term的加密信息应该是标记联盟推广账号,为了方便后续能够跟单 。
4)订单归因
跟单有几种方式:优惠券跟单、订单日志跟单、行为日志跟单 。
5)优惠券跟单
上面提到生成推广链接,其实是商品链接后面加了一些参数,这些参数就是跟单因子,便于理解称为因子A,里边包含了推广者和推广商品相关信息 。
首先要确保配置优惠券时的商品已经参加了推广活动 。
购买者打开推广优惠券链接,进行页面领取优惠券时,需要将因子A、券号、领取人等信息给联盟平台,这样联盟平台就有这券号的推广信息了 。
只要用户购买商品时候使用到了优惠券,产生订单信息 。
订单信息推送到kafka给联盟平台消费,判断这个订单有没有用券,然后通过券号去找刚刚前端领取页提交给联盟的信息,就能识别是哪个推广者,再根据商品ID去寻找对应的推广活动信息 。
6)订单跟单
推广者分享的是一个商品链接,购买者从商品详情页进入到提交订单页,需要将因子A带到提交订单页 。
在订单提交的时候,需要将因子A提交到订单接口里,订单数据需要增加相应的字段 。
当联盟平台消费订单信息时,通过这个字段去识别推广者信息 。
但这样会有一个问题,但页面闪退了,或者PC/APP端切换购买操作,比如PC端加入购入车,在APP端购买 。因子A就会被中断,用户下单没法跟单 。
后面提到的行为日志跟单就解决上述问题 。
7)行为日志跟单
还是上述的推广流程 。购买者打开商品链接,在页面进行日志买点,用户的每个行为操作都需要上报到大数据平台,上报字段里就包含了因子A 。
无论页面怎么跳转,都需要带上因子A,上报到行为日志里 。
大数据平台通过数据清洗,因为每个用户都会上报日志,并不是所有链接都是联盟的,所以需要大数据平台清洗筛选出联盟渠道的日志 。
比如上面京东链接的
utm_source=kong&utm_medium=tuiguang 。提供行为日志数据给联盟平台消费 。
联盟平台消费了订单信息后,通过商品ID去寻找清洗后的行为日志,进而寻找到最近的因子A,找到推广者信息,完成跟单 。
上述就是CPS的逻辑介绍,只是便于产品功能的大体理解 。实际上流程和功能要负责得多,需要考虑的事项很多 。
但业务产品设计还是那个套路,最关键还是流程,流程梳理清楚了,场景梳理就应该没啥大问题,最重要的还是不能丢单,推广了但是系统没有跟单就为丢单 。
跟单链路只是联盟平台产品的一些功能 。联盟平台想要做得好,还得需要增加更多玩法和吸引推广者 。
推广者选择哪个联盟平台推广还跟主站的规模有关系 。电商平台规模越大,用户覆盖群体越多,推广者就越容易推广,推广成本低且佣金收入高就越有动力推广,又会促进主站的销量,形成正向循环 。
这些联盟平台每年分佣大几百亿,吸引了很多从业人员 。比如上述提到推广联盟商品的B端用户,就是一个导购返利平台,通过API获取了相关商品信息,再上架到自己网站或者APP上推广,做成一些导购产品吸引用户购买 。
因为这些做推广的企业资源和起步时间不同,衍生了很多玩法 。比如导购类型的返利网、社交电商的花生日记/好省、内容导购的知乎好物推荐、个人玩家的返利机器人等等 。
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