互联网营销分析(5)——流量渠道质量的解读

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渠道分割的直接解读方法
如果你已经懂得了前面的流量识别的原理,而且在布局的时候已经做好了,那么这时候的流量划分应该是准确的,在GA中可以看到:
互联网营销分析(5)——流量渠道质量的解读

咋一看上去,数据还是很丰富的,但是只是用系统内置的分组,是否符合我们的业务需求?

基于此,我们需要对默认分组根据业务规则做修改,可以得到
互联网营销分析(5)——流量渠道质量的解读

可以看到各个渠道就是划分的非常清晰了,一目了然,而且也有很多的指标,可以从流量获取、行为和转化上对各个渠道做不同的评估。可以看到PPC主站带来的流量在各种行为指标都是比较糟糕的,需要看到底是什么问题。如果要更多的指标来评估的话,可以使用自定义报告。

现在只是大类的划分,能够定位到更细致呢?比如,我在百度月度投放是一千万,很多的广告组,里面有好又坏的,怎么评估呢?

这个就需要用到前面的类似关键字识别的方法了,同理可以传入多个广告参数,用于定位具体广告组,比如,我们就传入了三个广告参数,可以定位到非常细致的广告,直接在二级维度添加即可。

如果需要评估AFF不同广告组的情况,如下图:
互联网营销分析(5)——流量渠道质量的解读

不同的广告组准确区分,任你评估。如果需要不同广告交叉查询定位,可以通过自定义报告,

流量渠道的评估矩阵
如果单一指标不足以评估渠道质量的话,还可以使用波士顿矩阵来分析,在更多的维度上做考虑后再做决策。

跨流量渠道的评估–归因
从上图中,我们可以评估各个渠道的流量情况,但是不知道注册转化和消费情况如何?这就需要用到归因了,如果你已经做好了渠道分割,归因是非常容易的,对于注册,我通常是用最后一个归因,如:
互联网营销分析(5)——流量渠道质量的解读

我在这要介绍另一种方法,直接在Channels看,通过目标来做归因,如:
互联网营销分析(5)——流量渠道质量的解读
可以看到CP213967这个广告组带来的流量是不少,但转化是很糟糕的,CP234169的转化是非常好的,市场的同学应该采取行动了。
还有一种方法是userid细分来做归因,效果同上,可以看到归因的方法是多种多样的。

如果是跨流量渠道,这就需要使用多渠道转化了,如:
互联网营销分析(5)——流量渠道质量的解读
从这里可以看到经过两次PPC广告进来的注册是最高的,那么再营销就非常有需要了;另外,通过广告后,直接访问的占比也不低,也就是用户对这个品牌有一定的概念的人会有比较好的转化,进一步的,可以通过地理做二级维度交叉,看是哪里的转化比较好,指导广告更精准投放。

跨设备流量渠道归因的方法与挑战
涉及到跨设备一般会需要用userid来做用户的唯一性识别,在这个过程最大的挑战就是,如果用户不登录,就识别不了用户,如果用户通过其他设备进来后,注册一个新的用户,可能会出现一个人多个账号的情况了,部分网站分析通过通过userid方法和算法离开弥补这个缺点,效果就见仁见智了。
跨设备的归因方法同上面的是一致的,


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(4)个小伙伴在吐槽
  1. 刚开始接触谷歌,表示看不懂……?
    如期2018-10-13 13:50 (6天前)回复
    • GA小站
      多花点时间
      GA小站2018-10-15 09:57 (4天前)回复
  2. 请问博主,我看到你的分类非常多,想问下自然流量和SEO流量的区别是? 然后各个分类的指标是?我是小白,应该怎么分类流量?我看了你之前如何识别流量的帖子了,但是实操应该怎样做呢?
    Peter2018-08-07 10:41 回复
    • GA小站
      搜索一下站点里面有的
      GA小站2018-08-07 19:57 回复