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  5. 营销渠道的经典评估方法

在准确将不同渠道的流量成功划分出来后,同样是付费流量,渠道还可以细分很多类型的流量,比如有PPC、CPC、CPM……到底哪一个渠道的流量质量比较好呢?我们需要对不同渠道的质量质量做评估,快速识别劣质流量,停止在劣质流量的投入浪费。

流量价值的一维评估方法——指标评估法(GA中实现ROI计算)

指标评估法就是通过指标去评估渠道流量的价值,一般只是用一个指标去判断,所以这种方法也叫一维评估方法。

如何选择指标?

一般是选择最核心的指标,直接看转化,转化确实可以衡量渠道效果,如直接看转化率,下面的数据:

营销渠道的经典评估方法

如果单纯看转化率,肯定是Social渠道最好,但有时候会遭遇陷阱,如果看多一些数据:

营销渠道的经典评估方法

你还觉得是Social最好的嘛?Social渠道的数据太少,可以说Social的数据是异常值,只看转化率就决定渠道优劣明显是有弊端的。

也许有部分人会说只看转化,不看转化率,你确定?

 

只看转化看似SEM最好的,但如果考虑成本?

 

你再想想,是不是迟疑犹豫了。

 

评估渠道质量的指标选择是有要求的,有技巧的,这个指标一定要能够全面衡量渠道的价值,要能够同时衡量投入产出两个角度,通常会选ROI,这个是复合指标,包含了投入(广告费、Cost)和产出(销量、Revenue),能过比较全面的衡量渠道的质量情况。

在Google Analytics中可以通过自定义报告直接看,如下:

营销渠道的经典评估方法

Google Analytics里面是没有ROI这个指标的,需要通过自“计算指标”计算,计算方式是ROI=(Revenue-Cost)/Cost。然后在通过自定义报告生成上图的中报告

  • 可以将每个渠道的ROI可以跟均值ROI做对比,就可以知道哪个好,哪个差
  • 可以添加次级维度(注意,这里次级维度只能选择Adwords相关的)进一步细化,找到亮点和问题所在
  • 如果要多个维度交叉,那么选择Flat Table的类型,如:

营销渠道的经典评估方法

可以非常详细的看到各个广告系列的Cost、Revenue和ROI,应该很好判断渠道的情况,ROI是负数的就需要重点关注去分析和优化了。

能在Google Analytics直接看ROI的前提是你已经将相关的Cost和Revenue都已经导入或通过Google Analytics收集了这些数据,如果没有,那么只能通过自己的后台去计算了。

除了ROI还有哪些指标?

除了ROI还有一些跟ROI类似的,通过控制变量的方式来实现,如同样是每个渠道花费了100,每个渠道带来的注册人数、订单数、产出去评估。

要实现每个渠道同样花费下的效果有两种方式:

  • 一种是真的每个渠道花100去做测试
  • 一种是数据变换,如花了1000,就缩小10倍,除以10,花了10的就扩大10倍,一般采用缩小的会比较准确

这种方式很明显只能是自己计算得了。

拓展:在Google Analytics中使用ROI

创建一个“计算指标”,在数据视图设置层级下面会有一个Calculated Metrics,这就是创建计算指标的地方,创建一个命名为ROI,然后做如下配置:

营销渠道的经典评估方法

主要是公式部分,我这里ROI=(( {{Revenue}} – {{Cost}} ) / {{Cost}},这里指标是用两个大括号的,跟GTM里面引用变量一样的方式。

计算指标通常用于自定义报告,创建好后你立刻就可以在自定义报告中使用了

营销渠道的经典评估方法

需要注意,Cost 和Revenue你要导入或收集才有数据,如果没有的话,那可以在自己的后台计算。

 

渠道质量评估(2)——波士顿矩阵评估法(GA中的气泡图)

如果通过指标评估法中的ROI发现一些有问题的渠道,因为ROI是个最终的结果,那到底是什么问题,在哪个业务环节中出现了问题,有没有调整的空间,这个就需要进一步的分析了。

进一步的分析

ROI这个是终极的指标,如一些ROI不好的渠道,我们还需要进一步去分析它到底哪个环节出了问题?是流量少、还是用户不感兴趣、还是网站有问题……

我们还需要其他的指标去判断,这些指标属于过程指标,可以直接看Channel报告:

营销渠道的经典评估方法

这个报告数据呈现方式是从数量上、质量上和核心交互的角度上去在评估渠道情况,它们之间的关系是一个层层递进的关系。

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Google Analytics中衡量数量的一个重要指标。
  • Visitors:访客数,在Google Analytics中,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,Users是指标,而Visitor是维度,不少人经常会搞混,将两者混为一谈;在Adobe Analytics,这是网站唯一身份访问者的数量,可以理解为用户数。
  • PageViews:简称PV,就是页面浏览量,通常跟Users成正相关关系。
  • Sessions:会话数,以流量分析为核心工具常用的一个指标。
  • Visit:访问/访问数,在Adobe Analytics表示访问者的会话数,其实就是Google Analytics中的会话数Session了。
  • 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角度的计数,因为目前IP资源有限,存在多个用户共用同一个IP出口的情况,或动态IP,所以从IP角度去计算用户的数量不是很恰当,但国内的用户由于使用习惯倾向于使用IP计数,目前仍有分析工具采用IP计数,甚至直接提供访客IP给用户。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。

不同工具用的指标是不同的。

从质量上

从流量质量上,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:

  • Bounce Rate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。

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

最主要的直接看两个指标就行,跳出率和核心交互情况,跳出率高表示用户没兴趣或网站打开贼慢;跳出率低,那么进一步看核心交互情况。

核心交互多,表示用户有兴趣,但没有产出,那么需要进一步分析,看是那些门槛阻碍了用户,让用户犹豫;核心交互少,可能用户没有找到想要的。

可以看到指标评估法往往会出现片面的情况,如前面,单看跳出率低,会觉得这个渠道很不错,但如果跳出率低但没转化,ROI很差,就会觉得这个渠道有问题,可能存在某个指标很好,而另一个指标差的情况,只用一个指标不能很好的评估,这种情况要通过两个指标去评估,这种方法叫波士顿矩阵评估法。

波士顿矩阵评估法

波士顿矩阵(BCG Matrix),这种方法是市场营销领域非常常用的一种方法,通过两个主要的指标综合评估一个渠道的优劣,也就做矩阵分析方法、四象限分析方法、二维评估方法、场增长率-相对矩阵、Engagement-ROI评估模型,波士顿咨询集团法、产品系列结构管理法等,花名非常多。

下面看看波士顿矩阵怎么用?

比如还是跳出率和ROI,横坐标是ROI,纵坐标是跳出率,图形大小是流量大小,可以用一个坐标轴来表示,将不同渠道的流量的ROI-跳出率和流量大小的关系通过下图表示:

营销渠道的经典评估方法

再加上两条线,整体ROI和整体的跳出率,可以理解为ROI均值和跳出率均值:

营销渠道的经典评估方法

将两条均值先看做一个坐标系,可以看到如上图,不同的渠道位于不同的象限,这个就是波士顿矩阵:

  • 第一象限:高跳出率,高ROI, 这里的SEM的是有需求的精准用户,而却有较高的跳出率,可能是着陆页首屏的内容没有吸用户的眼球;或是核心关键词和长尾词流量中,长尾词的占比较高,可以对关键词也用波士顿矩阵去筛选。

  • 第二象限:高跳出率,低ROI,符合AFF的特征,AFF的流量通常是比较差的,带来的流量非潜在用户,可以对AFF的流量进一步细分去分析,矮个子里挑高的,往这些高个子匀多一点预算。

  • 第三象限:低跳出率,低ROI,Social的用户有意愿,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。

  • 第四象限:低跳出率,高ROI,Referral是优质渠道,可以加大预算。还可以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,但也存在部分情况需要进一步验证分析的。

这个分析思路可以应用在很多角度的分析上面,如广告评估和广告效果评估。

示例一

        关于广告评估的,利用CVR (Conversion Rate,转化率)和CTR(Click-Through-Rate,单击率)来分析:

营销渠道的经典评估方法

横纵轴划分出四个象限,分成四类:

  • 第一象限的单击率和转化率都比较高,这是满意消费者,需要促进,加大投入,力促取得规模效应(这是经济上的一种分析方法,用于最优化,取最好效益)
  • 第二象限是低单击率,高转化率,问题是处在广告上面,属于糟糕的广告,这就需要定位是Banner还是广告语的问题,再针对性调整
  • 第三象限是低单击和转化,这是由于受众的问题,是广告定位不精准用户导致,这就需要对广告的受众做重新定位
  • 第四象限是高单击率和低转化,这部分受众有兴趣,但进到页面后没转化,产品难以满足需求,可能是价格因素,也可能是知名度等导致用户迟疑不转化,这个需要具体分析后在做策略,如果是价格因素,可以选择在再营销的时候降价,或捆绑销售,降低访客的心里价位;或赠送等,如果是知名度问题,则找知名的第三方做背书~

示例二

广告效果评估,通过ROI和消费:

营销渠道的经典评估方法

还可以在很多方面使用,这是通用型的分析方法。

Google Analytics中的波士顿矩阵:气泡图

在Google Analytics中点击Acquisition>Channel,然后点击如图所示,右上角的气泡图图标:

营销渠道的经典评估方法

就可以看到如下:

营销渠道的经典评估方法

横纵坐标和图标表示的值都可以自定义的,如图中的圆圈越大表示流量越高,自己计算均值将其划分为四个象限,就是波士顿矩阵。

这个气泡图还可以以动态的形式展示一段时间的变化。

 

 


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转载请注明标题:营销渠道的经典评估方法
链接:https://www.ichdata.com/docs/digital-marketing-and-operations/chap1/marketing-channels

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