​

Simba Sleep 是一家成立九年的 DTC 品牌，致力于革新人们的睡眠方式。作为一家认证的 B Corp 企业，Simba 坚持高标准的社会与环境表现，支持弱势社区，并专注于可持续发展。其产品线涵盖高端床垫、寝具和睡眠配件，Simba 在目标市场中已实现 70% 的品牌认知度。在营销与电商总监 Jon Moore 的带领下，Simba 的精简内部团队与多家代理合作伙伴共同管理着数百万英镑的营销预算，横跨线上线下复杂的渠道组合。

挑战

归因碎片化：在使用 Triple Whale 之前，Simba 依赖 GA4 和各广告平台数据等分散工具，再加上线下测试（电视、广播）和 MMM 建模。这些工具都无法提供统一的全渠道视角。

漫长且复杂的购买周期：购买床垫是一项需要深思熟虑的决策，涉及多个决策者、设备和渠道，时间跨度可能长达数周甚至数月。因此，分配 ROAS 并准确评估每个营销渠道的真实影响变得十分困难。

未被识别的推荐与复购客户：Simba 的内部工具严重低估了复购和推荐带来的销售，错失了一个关键的增长杠杆。

解决方案

Triple Whale 平台将 Simba 的所有销售与营销数据整合到一处。借助灵活的归因模型、购买后调研以及易用的分群构建工具，Simba 终于得以全面了解客户旅程。Total Impact 模型使他们能够自信地评估线上与线下支出的效果。同时，购买后调研揭示出比以往认知中更多的复购与推荐驱动客户。Simba 还利用分群构建工具，将高价值客户群体同步至 Meta、Google 和 Klaviyo，从而优化了广告投放精准度与 CRM 流程。

策略

统一归因助力更优预算分配

Simba 运用 Triple Whale 的 Total Impact 模型，做出数据驱动的投资决策。他们不再仅依赖平台数据或手动对照测试，而是拥有了一个单一可信的数据源。这让他们能够自信地将预算从 Meta 转向 TikTok 和 YouTube 等新兴渠道。

“Total Impact 模型在跨平台高层支出决策中发挥了巨大作用，帮助我们更自信地重新分配预算。”——Jon Moore，Simba Sleep 营销与电商总监

利用购买后调研深入了解客户来源

购买后调研显示，Simba 45% 的销售来自推荐或现有客户——这一比例远高于以往工具的识别结果。因此，Simba 开始优先推进推荐计划和留存策略，确保客户一旦购买，就会成为品牌的强力拥护者。

“发现我们 45% 的购买来自推荐，真是一个醍醐灌顶的时刻。如果没有 Triple Whale，我们永远不会意识到推荐的全部潜力。”——Jon Moore，Simba Sleep 营销与电商总监

RFM 受众实现高价值精准投放

Simba 利用 Triple Whale 的 RFM 分群，更精准地锁定高价值客户。通过将“Whales”受众同步至 Meta 和 Google 并创建相似受众，Simba 成功触达更多与其最盈利客户相似的人群。这使其在所有 Meta 相似受众中获得了最高的 ROAS，提升了 30%。

“我们将高价值分群同步到 Meta 和 Google，带来了更精准的投放和更高的客单价。”——Jon Moore，营销与电商总监

通过 Sonar Send 提升 Klaviyo 流水收入

除了提升付费媒体效率，Simba 还使用 Triple Whale 的 Sonar Send 更精准地识别并针对放弃购物车或浏览会话的客户发送邮件流程。这种更精准的识别优化了邮件流程，仅在过去 30 天内就带来了 10% 的增量邮件收入。

“Sonar 揭示了更多放弃购物车的客户，使邮件流水收入提升了 10%。”——Jon Moore，营销与电商总监