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营销渠道的经典效果评估方法

· 流量价值的一维评估方法

一维评估方法就是指标评估法,通过一个指标去评估渠道流量的价值,可以将指标做从数量上、质量上和核心交互上去划分:

这里介绍的是流量端的,只是中间的这部分,其实这种方法整体的可以分为广告端、流量段和转化段。

1)从数量上

主要是从数量上去描述和评估流量的大小,是以流量为中心阶段常用的方法,目前来说不是主流的分析方法,但是仍然适用,常用的指标有。

Users:用户数,是GA中衡量数量的一个重要指标。

Visitor:访客数,数值上和用户数相同,但是计算原理不同,而且两者有本质上的区别,在GA中,Users是指标,而Visitor是维度,不少人经常会搞混,将两者混为一谈。

PageViews:简称PV,就是页面浏览量,通常跟Users成正相关关系。

Session:会话数,以流量分析为核心工具常用的一个指标。

UV:Unique Visitor,独立访客数,对访客数的去重,通常在国内的网站分析工具用的比较多,跟GA的Users接近。

独立IP数:基于IP角度的基数,因为目前IP资源有效,存在多个用户共用同一个IP出口的情况,或动态IP,所以有些工具会从IP角度去计算用户的数量。但由于国外的隐私保护政策比较严格,所以GA是没有这个维度的数据的。

(2)从质量上

从质量上,就是用户在站内的浏览具体情况,通过这个指标,可以从访问角度评估流量的价值,通常有这么几个:

BounceRate也就是跳出率,这个是衡量质量最常用的一个指标,如果你想要判断流量质量如何,这个是你第一个需要看的指标。这个指标在不同行业的差异是很大的,所以没有一个适用于所有的行业的参考值;这个指标也不是越低越好的,特别是对于长页面和单页应用,这个指标就会失灵了。

页面停留时间:就是在页面上的停留时间,这个的重要程度是仅次于跳出率,通常在跳出率失灵的时候会用这个去评估流量,特别是在长页面分析的时候用的比较多。

页面访问深度:就是访问了多少个页面,如一个会话访问了多少pv,通常访问得越多,质量越好。

3)从核心交互上

可以将用户的在站内的一些关键行为跟踪下来,用于评估流量情况,通常这些行为需要通过事件跟踪去实现,如:

页面浏览比例:看访问页面的比例,可以知道这部分用户是不是目标用户。

点击:一些关键行为,如添加到购物车,点击注册,试用等,可以用于衡量用于兴趣与意愿的。

这个数据在GoogleAnalytics中可以通过Channels渠道报告去获取:

· 流量价值的Engagement-ROI评估模型

Engagement-ROI评估模型也叫二维评估方法,就是从两个维度去评估,这种方法有个更专业的名字的,叫波士顿矩阵分析,这种方法是市场营销领域非常常用的一种方法,也就做矩阵分析方法或四象限分析方法。

Engagement通常了解为用户参与或交互,通常会是用户的行为,也就是action,也可以是页面浏览量,下面看一个实际的例子:

横坐标为ROI,纵坐标为Engagement,然后在将平均值作为横竖的两条线,这样坐标轴就被分成四个区域了,再将不同渠道,不同分区的Engagement-ROI数据放到坐标轴上面,可以看到如上图,不同的渠道位于不同的象限:

第一象限:高交互,高ROI, 这是优质渠道,如这里的Paid Search,SEM的是有需求的精准用户。

第二象限:高交互,低ROI,用户有意愿,但是没转,说明用户有些顾忌或担忧,需要进一步分析,可能是价格,服务质量,支付方式,这些都有可能导致用户犹豫,迟迟没有转化,需要根据客户在交互过程中的反馈去分析,然后在针对性给与折扣,体验等营销,促进用户转化。

第三象限:低交互,低ROI,带来的流量非潜在用户,或页面设计不友好导致交互低,或其他原因,逐个去验证。

第四象限:第交互,高ROI,用户目标明确,直接做决策的,可能这部分是刚需用户,目标用户,对价格不敏感,需要进一步分析这部分用户的用户属性,去扩大受众人群。

基本上,你能画出这个图,结合业务的特点,不仅能够评估出各个渠道的情况,还能够分析出所存在的问题,对应的策略也就出来了。

这个分析思路可以应用在很多角度的分析上面,也是很通用型的分析方法,类似的逻辑可以用于关键字的筛选,优质渠道的甄别:

广告:点击率-转化率

渠道:流量-转化率

关键字:流量-转化率

转化:注册率-付费率

花费:广告投放费用-产出

………

但是使用的过程有些需要注意的地方:

首先横纵坐标的选取上,用户在不同阶段流程都会有一些Engagement,结果目标也可能有多个,而我们只能选取其中的两个去衡量,评估,往往可能会出现过于关注过程指标和忽略了对利润,产出的影响。如果不同阶段分到不同部门负责,这种情况出现问题会更普遍。

其次不能忽略外界因素,通过波士顿矩阵划分成四个象限,每个象限所采取的策略是不同的,对于第一现象,是现金奶牛,通常采取的是维持或扩大规模效益,对于第三象限,是瘦狗,可能会采取放弃方式,这种策略没有考虑到各个渠道所处的阶段,可能这个渠道是刚开始投放,还是处于粗投放,还在培育阶段,单纯的看波士顿矩阵,可能会忽略外界的因素导致错误的决定。

最后就是没有一种方法是完美的,因为问题总是复杂的,往往我们通过建模,去将复杂的问题去抽象化去,去分析,能把握主要部分。

Google Analytics中的波士顿矩阵报告就是渠道报告中的气泡图:

这个报告还可以是动态的,快去试试吧。

本文分享自微信公众号 - GA小站(ichdata),作者:Haran

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-07-04

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