渠道质量评估(2)——波士顿矩阵评估法(GA中的气泡图)

Google Analytics 黄业忠 4年前 (2017-12-20) 3305次浏览 已收录 0个评论

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:

渠道质量评估(2)——波士顿矩阵评估法(GA中的气泡图)

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:

渠道质量评估(2)——波士顿矩阵评估法(GA中的气泡图)

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:

渠道质量评估(2)——波士顿矩阵评估法(GA中的气泡图)

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:

渠道质量评估(2)——波士顿矩阵评估法(GA中的气泡图)

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:

渠道质量评估(2)——波士顿矩阵评估法(GA中的气泡图)

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:

渠道质量评估(2)——波士顿矩阵评估法(GA中的气泡图)

就可以看到如下:

渠道质量评估(2)——波士顿矩阵评估法(GA中的气泡图)

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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