谷歌分析实战指南-F

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  4. 第5章 互联网数字营销分析与数字化运营
  5. 5.6、营销渠道的经典效果评估方法

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。

1.量价值的一维评估方法——直接指标评估

直接评估也就一维评估方法,就是用一个维度去评估流量的情况,按照评估的类型可以分为从数量上、访问上和核心交互的角度上去在评估

5.6、营销渠道的经典效果评估方法

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。

Visitors: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。

Sessions: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。

(2)从访问上

从访问上,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。

(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。

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。

在GA里面已经有很多的指标可以用户评估渠道的质量,在GA中选择“流量获取”→“所有流量”→“渠道”,以渠道报告为例子讲解一些评估角度,如图4-13所示:

5.6、营销渠道的经典效果评估方法
图4-13 渠道报告

新用户(New User)这个字段表示各个渠道带来的新访客,可以知道现在流量的主要渠道是什么:Origanic Search的占比是最高的。

跳出率(Bounce Rate)这个指标衡量着访客着陆页或网站的兴趣,通常来说着陆页的跳出率越高,该渠道的质量越差,反之就越好。从上面可以看到Referral的跳出率是最低的,表示从这个渠道来的用户的与我们的目标用户重叠度较高,再看目前的流量占比仅有18%,这个渠道是优质渠道,需加大投入。

不同行的跳出率水平是不同的,可以去“受众群体”→“基准化分析”中对行业水平做对比。

平均会话时长(Avg.Session Duration)我们希望访客在站点的停留时间越长越好,平均会话时长越长,表示访客对站点越感兴趣。从上面可以看到Referral的平均会话时长是最高的,而Social的值最短的,如果您之前一直都在Social渠道发力的话,从数据上来看,这个渠道的结果是比较糟糕的,您需要看看自己发力的方向是否是对的,亦或是将资源投入到Referral,而不是Social。

平均会话时长还有另一个作用,就是对于需要注册的着陆页来说,可以衡量着陆页的表现,如果时间太短,那么访客根本没有足够的时间去完成表单的填写,可想该着陆页的注册转化会是很差的。

用户数=新用户,如果一个渠道出现上述等式,那么这个渠道的质量一定很差的,因为是完全没有一个回访用户的,都是一次性用户,那么您就要怀疑一下,这个是不是虚假流量的呢?

通过前面的几个角度,我们可以得出:该站现在主要以自然搜索为主,SEO方面很好的;Referral目前占比不高,但带来的流量质量很好;Social的质量很差,需要找找原因,基于此可以建议就是下一步着重推广Referral渠道,停止Social的继续投入或进一步分析这个渠道为什么这么差,对应做调整。

(4)从目标上

上面的评估方法主要是依据访客在页面的一些行为来评估渠道质量,评估渠道的质量的目的是为了有效合理分配广告费用,是转化最大化。如果说转化是终极目标的话,那么前面平均会话时长,跳出率就是一些过程目标了,将整个大目标分解成小目标在评估。

现在来介绍如何用转化来评估渠道质量,整个是通过设置目标来实现的,详细的设置方法可以看第二章第三节的目标设置策略,下面看一个例子,如图4-14所示:

5.6、营销渠道的经典效果评估方法
图4-14 目标转化评估

我们直接看转化部分的数据:

电子商务转化率(Conversion Rate)=目标完成次数/会话数,在一定程度上可以理解为转化率,这个值是越高的越好,从上图可以看到:Referral的转化率是最高的。高达11.3%,而流量占比最高的转化率仅为0.9%。

交易次数(Completions):完成次数,这里是指购买次数,也是越高越好。

收入(Goal Value):目标值,这个值一般跟完成次数成正比,但是如果是电商网站的话就不一定了,因为可能有大单或奢侈品订单可能把某一渠道的Goal Value直接就拉升上去。

通过上面的数据,我们可以知道Referral和Paid Search的转化率是比较好的,这两个值优质渠道,可以加大投入。

上述的这种方法是归因里面的最后一次归因,如果要适用其他归因模型,请看归因报告。

2.量价值的Engagement-ROI评估模型——波士顿矩阵评估

前面介绍的方法都是单一指标的评估方法,可能存在某个指标很好,而另一个指标很差的情况,看似出现前面矛盾的情况,这种情况要通过两个维度去评估,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(BCG Matrix),也就做矩阵分析方法,四象限分析方法,又称市场增长率-相对矩阵,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。

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:

下面我们以行为指标中的跳出率和转化指标种的转化率构建波士顿矩阵,如图4-15所示:

5.6、营销渠道的经典效果评估方法
图4-15 波士顿矩阵

 

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。

利用波士顿矩阵不仅可以评估不同渠道的质量,通过可以定位不同渠道的差异的原因,能够针对性使用一些解决方案。在使用波士顿矩阵的时候通过使用各种比率来作为衡量的字段,因为这种方式使用到的字段比较多,涵盖更全面。

上面是比较常用的渠道质量评估的方法,可以将这个方式应用在更细的广告维度,如广告单元,广告系列去做评估,及时调整广告费的分配。

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:5.6、营销渠道的经典效果评估方法

这个报告还可以是动态的,快去试试吧。

很多的分析工具都会应用这种分析方法的:如美图广告效果评估5.6、营销渠道的经典效果评估方法

如数极客在SEM数据分析中,关键词类似渠道,可设置不同的指标进行四象限分析:

a.关键词的点击数量(点击率)与转化指标(注册、交易等)

b.关键词的点击数量(点击率)与浏览量、跳出率、在线时长

c.广告创意的点击数量(点击率)与转化指标(注册、交易等)

d.广告创意的点击数量(点击率)与转化指标(注册、交易等)

通过以上组合的分析之后,可以优化SEM推广账户以及落地页设计。

第一象限:精准的人群(点击率高,转化率高),对于此类词需要继续拓充同类词,长尾词,加大投入力度的同时密切监测点击率与转化率的变化,达到平衡时维持小幅优化即可。

第二象限:糟糕的广告(点击率低,转化率高),点击率低说明问题在于投放端而不是落地页,对于此类词需重点分析广告创意或者竞价排名的策略,好的创意+适当的排名,才能保持较高的点击率。

第三象限:不精准人群(点击率低,转化率低),首先需要分析是否是由于关键词的选择或者匹配模式导致人群不匹配,可将部分词调整为精确或短语精确包含的匹配方式,找到精准人群; 其次需要分析落地页与关键词是否匹配,降低落地页的跳出率; 最后还需分析落地页本身的质量,如在线时长、加载时长、热力图,甚至用户浏览行为视频,优化落地页的内容和结构设计。

第四象限:流失的人群(点击率高,转化率低),导致此类情况的原因,主要在创意和落地页的匹配方面出现问题。创意过度导致用户浏览落地页后落差太大而离开,或落地页本地设计存在问题。因此在排除或优化创意问题之后,需重点分析落地页的用户体验。

3多渠道评估方法

现在的广告主都是在多个平台投放广告,用户就有可能在多个地方都看到同一个广告主的广告,忽略掉了过程中的广告的记忆和品牌作用而单纯的将转化归功于最后一次的广告就有些不合理的,为了更合理的评估多个渠道的广告触达到用户的情况,就应该使用多渠道路径分析方法去评估。

可以在“转化”→“多渠道路径”→“热门转化路径”查看,这个报告默认是显示路径长度为“两次或更多的”,如果要看全部的转化数据需要在“路径长度”中选择“1次或更多”,如图4-16所示:

5.6、营销渠道的经典效果评估方法
图4-16 多渠道路径

从上面的数据可以获得以下几个结论:

1、单一渠道转化的比例不到50%,也就是大部分的用户是多次渠道访问后才转化的,需要吸引用户回访,在做这方面可以做可以考虑再营销。

2、第一次是自然搜索,之后是直接访问的转化占比达10%,也即是这部分用户是SEO后就记住了您的产品直接访问,这部分人的转化质量非常好,有必要加大自然搜索,也就是SEO的投入。

总体来说,多渠道评估的目的是评估各个渠道在商业目标实现,转化过程中的贡献,基本思路就是:如果单一渠道转化占比高,那么可以用前面“评估方法”那一节的方法分析;如果多渠道转化高,那么就要想办法提高用户的在其他渠道访问的可能;如果大部分用户首次集中在某一渠道,之后多次从另一渠道进入才转化,那么这个首次的渠道需要加大投放,扩大基础用户人群。


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