# 你的新客获客成本 算高还是低？

您好：

假设您获得一位新客户需要花费 $35，这个获客成本究竟算高，还是算低？

**New Customer CPA（NC-CPA）**：获得一位新客户所需要花费的广告成本。

答案是：不一定。同样是 $35 的 NC-CPA，对于平均客单价（Average Order Value，AOV）只有 $30 的店铺来说，可能已经很难持续；但如果一家店铺的 AOV 是 $300，同样的获客成本可能就会高效得多。

一个单独的 NC-CPA 数字，并不能告诉你表现到底好不好。你需要一个参照。

因此，Attribuly 正式上线了 **New Customer CPA Benchmark**，结合了 400+ 品牌的聚合数据，帮助你将自己的 NC-CPA 与相似 AOV 的店铺进行对比， 看看自己处于什么位置，以及差距主要来自哪些广告渠道。

## 看看你的新客获客成本处于什么水平

Attribuly 会自动将你的店铺与相似 AOV 区间的店铺进行对比。你可以直接看到自己的 NC-CPA，以及相似 AOV 店铺的整体 NC-CPA 分布，包括 Top 10%（P10）、中位数（P50） 以及其他百分位区间，快速判断自己的新客获客成本相较于同类店铺究竟更高还是更低。

![新客获客成本分布和渠道对比](/images/newsletter/nc-cpa-benchmark/benchmark-overview-zh.png)

登录 Attribuly 并连接广告账户，即可查看你的 NC-CPA 及其与相似店铺的对比结果。

[查看我的店铺处于什么水平 →](https://app.attribuly.com/cherry/?utm_source=resend&utm_medium=email&utm_campaign=0917nccpa#/benchmarks)

## 为什么要按照 AOV 对比？

因为脱离业务背景谈获客成本，本身没有太大意义。

还是以 $35 NC-CPA 为例：对于 AOV 只有 $30 的店铺来说，这样的获客成本可能很难持续； 但对于 AOV 达到 $300 的店铺来说，同样的 $35 获客成本可能已经相当高效。所以，我们不会 简单地把所有店铺放在一起比较，而是根据 AOV 匹配具有相似订单经济模型的店铺，让 NC-CPA 的对比结果更有参考价值。

## 不只知道高不高，还要知道差距来自哪里

知道自己的 NC-CPA 偏高，只解决了第一个问题。更重要的是：为什么高？差距到底来自哪里？

连接广告账户后，你可以进一步查看 Meta、Google Ads、TikTok、Bing 等不同广告渠道的 NC-CPA，并分别与相似 AOV 店铺在同一渠道上的表现进行比较。

这样，你得到的不再只是：“我的 NC-CPA 是 $42。” 而是：“我的 NC-CPA 高于相似 AOV 店铺的 中位数，而最大的差距来自 Meta——我的 Meta NC-CPA 明显高于同类店铺。”下一步该关注哪里， 也就更清楚了：优先检查和优化 Meta 的新客获客成本，缩小与同类店铺之间的差距，让每一美元 广告预算获得更高的回报。

![Attribuly 按广告渠道显示获客对标](/images/newsletter/nc-cpa-benchmark/benchmark-detail-zh.png)

这也是 Benchmark 真正的价值。一个数据单独看起来可能很正常，但如果不知道同类店铺做到了 什么水平，就很容易把“正常”误认为“表现不错”，也因此错过真正值得优化的地方。

[查看我的 NC-CPA 对比结果 →](https://app.attribuly.com/cherry/?utm_source=resend&utm_medium=email&utm_campaign=0917nccpa#/benchmarks)

100% 免费，无需订阅任何付费 Plan。

## 一套统一、可信的 Benchmark 口径

为了让不同店铺之间的 NC-CPA 真正具有可比性，所有参与 Benchmark 的店铺都采用统一的计算 口径。NC-CPA 仅计算新客户的首次购买，广告成本来自已连接的 Google、Meta、TikTok 等广告 渠道，并采用滚动 28 天的数据窗口。已取消以及全额退款的订单会被排除，归因统一采用 Attribuly Full Impact Model。

同时，你的店铺数据始终保持私密。Benchmark 基于 400+ 品牌经过聚合和匿名化处理的数据生成。 你可以看到整体市场的分布以及自己所处的位置，但其他商家无法看到你的 NC-CPA、广告花费、 收入或具体渠道表现。

## 更多 Benchmark 即将上线

“这个数据，到底算不算好？”类似的问题存在于几乎所有营销指标中：2x ROAS 看起来还可以， 但同类店铺如果普遍能做到 4x 呢？2% CVR 看起来似乎正常，但相似店铺的中位数如果已经达到 3% 呢？

没有参照，一个数字很难真正告诉你应该满意，还是应该继续优化。所以，NC-CPA 只是 Attribuly Benchmark 系列的第一个指标。接下来，我们还计划陆续推出 CPC、CTR、CPM、CVR 和 ROAS Benchmark，让更多营销指标不再只是一个孤立的数字，而是能够真正告诉你：我现在处于什么水平？

[查看我的 NC-CPA Benchmark →](https://app.attribuly.com/cherry/?utm_source=resend&utm_medium=email&utm_campaign=0917nccpa#/benchmarks)

看看相似店铺获得一位新客户需要花多少钱，你的店铺处于什么位置，以及最大的差距来自哪里。 你最希望下一个 Benchmark 是哪个指标？也欢迎告诉我们，我们会将你的反馈加入后续产品规划。

如有任何问题，欢迎随时联系我们：[support@attribuly.com](mailto:support@attribuly.com)

Cheers,

Alex Liju

Attribuly 创始人