几年前，一家国际运动品牌察觉到，其用于证明营销有效性的数据，可能正将预算引向错误的方向。

那时，该品牌约77%的广告预算分配给了效果营销，品牌建设仅占23%。原有的归因模型表明，付费搜索、线上展示等渠道能带来清晰的销售回报。然而，在综合分析广告投入、品牌活动与销售变化之间的关联后，企业发现品牌活动对销售的贡献远超原有模型所显示的水平。过去被低估的品牌建设，恰恰影响着消费者是否会主动搜索和购买。

这种衡量误差普遍存在于企业运营的各个环节。表面上，这是数据呈现与真实效果之间的偏差。但实质上，企业可能因数据表现而影响预算配置和战略选择，最终改变其实现增长的路径。

经济学家、实地实验经济学代表人物约翰·李斯特在接受哈佛商业评论中国采访时指出，企业拥有的数据越多，越容易观察到不同现象之间的相关性，但只有识别其中的因果关系，才能判断一项投入是否真正创造了增长。

以许多企业关注的会员运营为例，他在研究中发现会员可分为两类：“无增量会员”和“有增量会员”。前者加入会员后并未增加消费，只是以更低价格购买了原本就会买的商品；后者才真正因会员计划而增加了消费和忠诚度。若不区分两者，企业可能误将让利换来的收入视为项目创造的新增价值。

类似的反思也出现在国内企业对广告效果和经营结果的衡量中。例如，以往企业关注GMV和订单量数据，但这些是否能代表企业真正获得的价值？扣除退款、补贴、平台费用和履约成本后，一笔看似漂亮的交易可能只留下微薄的收入与利润。因此，一些企业开始越过下单金额，进一步观察实际支付金额、剔除退款后的成交额、净收入和利润。

这些案例与反思指向同一个问题：高ROI和亮眼的销售数据，并不必然意味着真实、有价值且可持续的增长。 如果企业仅据此分配预算、评价团队甚至制定战略，衡量偏差就会沿管理链条不断放大：预算流向被高估的渠道，团队追逐更容易完成的数字，系统则可能围绕不正确的目标持续“优化”。

尤其当企业进入多个海外市场，消费者决策链路更分散，不同市场的获客成本、履约条件、客户价值和品牌发展阶段各异，一套看似统一的指标更容易掩盖不同增长之间的差异。

那么，看似优秀的数据，与企业真正希望获得的增长之间，可能存在哪些偏差？

企业看到的，是真实增长吗？

讨论一项投入是否有效，至少需要厘清两个问题：被计量的结果是否真正由投入创造？投入产生的价值是否被完整记录？ 前者对应“因果偏差”，后者对应“边界偏差”。

“因果偏差”源于对“相关关系”与“因果关系”的混淆。约翰·李斯特曾提醒企业，数据通常只能表明两件事同时发生，却不能证明其中一件事导致了另一件事。例如，广告投放后销量上涨，不一定意味着增长全部来自广告，也可能受市场需求、促销等因素影响。

此时，企业更需要引入实验机制，比如设置一个“如果没有采取这项行动”的对照组，从两种结果的差异中判断这项行动带来了多少新增价值。若现实中难以直接设置对照组，也可将历史趋势和市场变化等数据纳入分析体系，通过科学归因分析模型判断行动与结果的因果关系。

另一种“边界偏差”出现在消费者决策链路被不同平台和设备割裂时。他们可能在一个平台看到广告，在第二个平台搜索产品信息，最终在另一个平台或线下购买。只看单一平台内部的数据，企业看到的只是完整决策链中的一部分：前一个平台可能看不到成交，后一个平台又可能将交易全部归因于自己。

面对这两种偏差，一些企业开始改进衡量方法：通过实验、对照和增量分析，或更科学的归因分析手段，判断投入真正改变了多少消费者行为；通过连接平台间数据和一、二方数据，观察品牌搜索等外溢信号，还原跨平台、跨设备产生的价值。

移动支付企业OPay在尼日利亚市场拥有较高知名度，但获客成本依然较高。进一步分析后发现，真正阻碍转化的并非流量不足，而是消费者对支付安全的担忧。

围绕这一问题，OPay将营销指标与“破除信任障碍、获取高价值用户”的业务目标层层对齐，营销重点转向建立信任：先呈现消费者可能遇到的支付风险，再解释平台的安全保障和功能卖点，推动高意向用户进一步搜索品牌、下载应用并完成注册。

相应地，OPay也将衡量范围从曝光和点击，延伸到负面搜索、品牌搜索、下载和注册等后续行为，以补全营销在不同环节产生的影响；同时借助Caliper科学归因模型，分析营销活动相较于自然增长创造的额外贡献。结果显示，核心负面搜索下降39.67%，相关投入贡献了10%的纯品牌搜索增量，以及9%的高意向下载和注册增量。

由此，OPay既看到了营销在不同环节产生的影响，也进一步区分了投放后发生的结果与投放额外创造的增长。

企业获得的，是想要的增长吗？

真实发生的增长，也未必是企业真正想要的增长。 企业在一个市场中的任务，可能是快速扩大市场份额，也可能是提高利润，或者寻找更高价值的人群。不同的经营任务，需要不同的营销目标和衡量指标。

问题往往出现在这里：如果企业希望获得高价值新客，营销项目却只统计转化总量，或企业希望提高利润，系统优化的却仍是订单数量这一指标，就出现了“目标偏差”。为完成既定指标，团队和投放系统自然会寻找最容易转化的人群。项目可能获得高ROI，但带来的结果却不能有效推动业务目标的实现。

纠正这种偏差，关键是把经营目标转化为具体的营销指标和衡量信号，避免目标在执行中走样：扩大市场份额，需要关注新客覆盖和新增需求；改善利润，需要进一步衡量商品价值和客户价值；获取高价值新客，则要让系统同时识别新客身份与转化价值……

个护品牌徕芬在美国市场推出第二代产品时，希望在扩大新客规模的同时，改善获客效率和投入回报。但宽泛投放虽然能带来转化，却难以识别哪些消费者更有购买潜力，以及哪些转化能为业务留下更高价值。徕芬因此没有继续把“获得更多转化”作为唯一目标，而是进一步明确：企业需要的是能带来更高订单价值的新客户。

围绕这一目标，徕芬从一方数据中提炼高潜人群特征，并把“是否为首次购买的新客”和“订单价值高低”作为广告优化的依据。在扩大高潜人群覆盖的同时，谷歌平台提供的新客获取功能帮助系统优先寻找首次购买的消费者，基于价值的竞价则让预算更多流向可能带来较高订单价值的人群。人群识别、广告触达和出价优化，共同围绕“获取高价值新客”这一目标展开。

最终，徕芬的新客获取规模增长56%，转化率提升31%，整体投资回报率提升52%。

从明确业务任务，到调整营销重点，再到设定衡量与优化目标，徕芬将“获取高价值新客”逐步转化为广告系统可执行的方向，投放效率的提升得以真正服务于企业在业务中希望获得的增长。

今天的增长，能延续到明天吗？

当下的转化说明消费者已采取行动，但不能说明企业最终留下了价值，也不能保证明天仍会增长。

有些增长消失在转化完成之后：订单被退款，下载用户流失，注册用户迟迟未激活付费。营销数据在上涨，但真正沉淀下来的收入、利润和客户价值却有限。这类过程指标与最终经营价值之间的落差，可称为“价值偏差”。

还有一些增长，尚未来得及被看见，就因短期转化影响有限而被低估。最典型的便是效果广告与品牌广告之争。当所有投入都用同一个ROI周期比较，品牌建设和新市场培育的价值便容易被低估，这构成了“时间偏差”。

为减少这两类偏差，衡量工作还需沿两条线延伸：沿经营结果向深处追踪，看营销行动最终沉淀了多少收入、利润和客户价值；沿时间周期向未来观察，看当前投入是否正在积累客户信任、复购和未来需求。

一些企业已展开相关实践。比亚迪在欧洲持续经营过程中，面临的核心任务之一是建立品牌信任和知名度，讲好品牌故事，并加深与当地消费者的情感连接。而信任、认知与情感连接往往需要长期沉淀，也很难通过显性的曝光、点击等指标衡量。因此，如何让品牌建设的长期价值变得可见，并转化为后续长期投入的依据，成为比亚迪在营销中的重要课题。

在这一长期目标下，比亚迪与当地消费者展开了长期的本地化内容沟通。例如慕尼黑车展期间，比亚迪选择与YouTube平台及当地创作者合作，将车辆技术和产品特点融入家庭出游、露营等消费者熟悉的生活场景，降低产品的理解门槛，也让品牌故事更自然地进入当地语境。其中热门视频的点击量甚至超过两百万次。

但点击量并非比亚迪衡量的唯一指标。内容发布后，比亚迪筛选优质作品，通过广告投放扩大触达，并借助归因品牌搜索了解投放效果及其引导的后续流量，为下一轮如何配置投入、扩大品牌声量并兼顾订单转化提供依据。

这条路径将内容创意、规模化传播、效果衡量与后续决策连接起来。一次营销活动的价值，也由当期的观看和流量，延伸到更完整和长期的经营结果中。

企业最终得到的，往往就是它所奖励的增长

平衡计分卡的提出者Robert S. Kaplan与David P. Norton曾指出，衡量体系会影响管理者和员工的行为。哪些结果被指标看见，预算就更可能流向哪里；团队按照什么接受考核，就会优先追逐什么；AI获得怎样的优化目标，就会持续放大怎样的结果。

因此，设定指标之前，管理者需要先追问：如果整个组织都努力把这个数字做高，企业最终会得到什么？ 是真正新增的需求，还是被重复归因的交易？是能贡献利润的高价值客户，还是依靠补贴维持的订单？是企业希望打开的新市场，还是局部项目最容易完成的成绩？是眼前的转化，还是能延续到明天的增长？

对于出海企业而言，衡量不应只是营销活动的成绩单，更应成为经营决策的导航，帮助企业把有限的资源投向真实、有价值且可持续的增长，在复杂的全球市场中获得真正想要的结果。九游体育作为行业观察者，也强调数据驱动的精准衡量对长期增长的重要性。

本文来自微信公众号“哈佛商业评论”（ID：hbrchinese），作者：刘玥，36氪经授权发布。