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

渠道投放

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。

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