多渠道投放，如何评估各渠道的投放效果

流量越来越复杂，媒介渠道越来越多，不同渠道的投放效果也越来越难评估，投放效果如果不能被量化，传播策略很难去优化，特别容易让投放部门进入恶性循环

貌似有特别多的小伙伴不知道如何评估多渠道的效果评估，今天来同步下认知，内容比较多，拆分为九步走

一、渠道细分

渠道是指广告投放的媒介平台。例如小红书推广、知乎推广；百度、搜狗；抖音推广、快手，这都是几个大型的推广渠道，同时在大渠道中又会有小的渠道，例如百度搜索平台，会有品牌专区，搜索营销的细分；小红书会有搜索流量和推荐，知乎会有广场流量和小蓝星榜单。由此构成了多样复杂的网络营销生态，渠道细分是效果评估的第一步

大家要重点关注：

1)流量质量

我不仅要知道流量从哪里来，还有知道哪些途径带来的用户多。这就需要我们对流量质量有一个把控，渠道流量的质量评估是一个难点工作，因为流量是一个流动，变化的数据

根据不同的产品，不同目标，不同时间，可能都会不一样。一般来说可以用下面的方法：

A.对比分析，将投放流量和自然流量进行对比，可以知道到底是投放策略还是渠道自身的问题

B.根据渠道流量曲线规律，了解渠道受众习惯

C.根据渠道流量时段变化，发现流量的规律和异常点，进而查找深层原因，及时发现问题，调整投放

D.建立复合指标，将用户行为分解为可供评估的的数据，例如点赞、收藏、注册、加入购车、下单等

E.A/B测试

2)转化

外部来源的的流量转化率，可以直接体现各渠道的流量质量，结合各渠道转化率的对比分析，可以体现各渠道的转化效果，撇开作弊的因素，转化质量不高，也跟推广产品本身和渠道属性有一定关系

例如小红书平台，就是以年轻人，白领，学生这样的用户群体为主，你的产品是要贴合渠道的用户画像，如果渠道的用户画像和品牌消费受众的画像重合度不高，即使渠道流量本身再好，也不能给品牌带来很好的效果

二、媒体展示样式分析

展示样式就是投放在广告渠道里所展示的形式，位置。同一个渠道往往都有很种展现样式的投放，不同展现样式对广告效果的影响很大，需要我们进一步进行分析整理

广告的投放过程一定是有一个从测试到放量的过程，这是因为当我们面对一个新的投放平台，或者新广告展示样式，都不能一开始就大规模投入，投放节奏应该是先测试，再放量，这就需要我们对媒体的展示样式，以及该样式的特点做好数据的整理和分析

三、投放时间分析

广告效果的好坏，投放时间是一个重要影响因素，合理的，策略性的选择时间，带有营销节奏的广告投放，对于营销效果的达成，具有战略意义

1.淡季和旺季是否有分？例如旅游产品的广告投放，三亚旅游的旺季是在12月左右的冬季。如果你在5月做大规模的投放，转化率怎么会高呢？产品的销售节奏和推广节奏协调配合

2.24小时的广告分配，是否有根据用户以及产品特点分析，选好投放时间

3.工作日和节假日投放分配

四、预算分析

所有广告的投放都要根据预算来进行计划，调整。我们要根据预算来做营销计划，同样也要根据预算来选择营销渠道，根据预算来评估营销效果。同时找到预算和投放效果的最佳配比。

五、广告内容分析

广告以什么样的内容投放，能够产生最大的效果，一般的广告内容包括秒杀，团购，打造单品爆款，专题活动等等。以什么样的内容投放广告，需要我们根据运营的目的灵活调整。

六：界定问题

分析数据注意要重视逻辑和层次，大部分人重视逻辑，却容易忽视层次性，不管目的是品牌推广或者是单品推广，它都包含了多个子任务，而且分属不同层级：

1.指标层：投放效果好还是不好？

2.执行层：导致投放效果不好或者好的可能性

3.策略层：投放的调整方向或值得借鉴的地方

经过分层后，才更容易知道问题出在哪一层，哪些层级是需要自己分析的，哪些层级是自己触及不到，需要协助的……

大多数情况下，大家都集中在指标层的分析，部分会涉及执行层的分析，极少会涉及策略层

举个小例子，某家公司想要提升业绩，做了单品投放广告（单品不能更换）；投放了多个渠道；2周后，转化效果比预期低，需要找到原因

在这个案例中，常规做法是先梳理流程，再建立漏斗模型，计算出每个环节的转化率；从而判断消费者是在哪个环节流失

接着根据流失的环节，重点分析，导致流失的原因

仔细评估这些步骤，会发现，大部分的分析是围绕数据本身，以指标层为主；并涉及到执行层中的一部分内容，比如人工错误，操作流程等；极少会涉及到策略层，触及最多的是用户画像，定价；少部分人会关注策略层，比如产品经理，他们在设计交互的时候，他们会用到消费者行为学，并应用在认知设计中；营销总监，运营经理等人会关注策略层的定位，心理学，传播学等相关的知识，所以能够分析的层次有多深，分析的结果就有多深刻，展示出的策略和方案就多有效

第七步：收集数据

注意不要盲目的收集一大堆信息和数据，没有完整的框架构思，不是容易收集少了，就是收集过度了

框架可以约束和界定人们思维发散的边界，不会脱缰也不会肤浅，例如，我们知道了这个问题，可以拆解成三层分析，指标层、执行层和策略层；也知道了，导致投放效果不好（或者很好）的原因会出现在执行层的某个地方，或者出现在策略层的某个位置，需要我们去挖掘出来，层级就像书架一样，把不同信息分门别类，不同层要收集的资料会有所不同，有不同的维度和标准

通过这样框架的设计，可以获得尽量齐全，而且对口的信息，提前排除无关的内容，还是以上述的小案例作为参考，假设经过指标层的分析结果，发现问题出在最初的环节：广告触达后，虽然展现量很高，但是进入落地页的转化率不高，而且是所有渠道都偏低

面对这种情况，我们常规的做法有3种

分析和优化吸引用户点击的图文
分析渠道的特征
用户画像的匹配度
问题来了，以什么标准来优化文案和图片？渠道的特征从哪些维度去了解？用户画像是什么？渠道的用户画像是什么，在投放之前做过基础分析，判断人群画像符合，为什么投放后效果不好？

这些答案在哪一层找答案呢？要收集哪些方面信息呢？指标层能给结果，但是给不了答案呀！

第八步：建模分析

建模分析环节，就是用特定的视角来组织信息，获取新的洞察

也不需要把建模想象的非常复杂和高端，例如我们熟知的SWOT，PEST，5W2H这些都是模型，主要针对专题进行信息分析，模型实际也是框架，不过常常在运用模型的时候，会默认忽视一个前提条件：假设

虽然我们并没有意识到，我们做了怎样的假设，但是在分析的过程，总是会不自觉的按照自己假设的方向去探索

假设有什么作用呢？

在中学的物理课本中，我们为了求得某个结果，都会先假设某个值是固定不变的，是恒量；这就是假设的意义

例如在评估广告投放效果的案例里，经过前面三个步骤的逐步分析，得到三个信息主体：定价，需求，品类认知

所以我们可以假设，造成用户点击低的原因有三种：

1.定价不合理，可能太高了

2.用户没有需求，或者广告文案/图片没有激发用户的需求

3.用户不认识这个产品，不知道如何使用，没有相应的应用场景

基于这三个假设，我们才能选择合适的模型来验证，哪些假设可行，哪些假设会被推翻

比如，第一个假设，定价不合理，就可以通过和行业对比，同行对比来评估定价是否合理；假如不合理，那么不合理的部分有没有应对的服务或者其他增值；假如合理，那么是不是文案部分并没有体现出价值感，让用户体会不出来？

再比如第二个假设，用户没有需求或者需求没有被激发。

在营销领域，需求有五种类型，八种状态：

表明了的需要
真实的需要
未标明的需要
令人愉悦的需要
隐秘的需要

那么没有点击的用户，他们的需求可能处于哪一种状态？可以通过对消费者行为特征，营销知识来搭建模型

第三个假设，用户没见过，或者没意识到自己是否需要。

脱离场景的需求都是伪需求，所以当我们的推广文案中，没有提供场景，让用户意识到，这对他有用，或者提示他这个产品有什么作用；导致无法吸引他注意，就很有可能第一时间就被当做无效信息，被划走了。这样可以搭建场景模型来验证，比如5W2H

第九步：提供方案

在界定问题时，就按照层级思维，把问题给分层了。其实分层还有一个很重要的作用：不同层级应用的手段不同

当我们做好了假设，也做好了分析，接下来就得提供参考意见或者解决方案了。

我们提供的方案可能会落脚在执行层的优化，也可能落脚在策略层的校正，还有可能会落脚在指标层上，更换指标，或者调整标准。不管落在哪一层，我们都需要在对应的位置，找匹配的理论支撑和同行案例交叉验证

指标层：统计学，数据分析，技术工具等
执行层：人员，流程，项目管理等
策略层：营销，社会学，心理学等

最后总结与迁移

最后九个步骤完整走下来，一套分析的流程和方法论就成型了

是否能迁移到其他地方使用呢？下面我列出几个可以迁移的地方

1.可以迁移到任何需要用到分析的场景；也可以迁移到做方案策划

2.可以迁移到行业分析，对手分析，了解新公司、新offer

3.可以迁移到评估别人的方案

4.需求的五种类型八种状态可以迁移到设计文案和排版

5.层级思维的应用范围就更广了，可以迁移到绝大部分的工作场景中。