时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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01“告诉我营销方面的情况如何。” 作为一个基层的营销主管,我曾经冷不丁的接到我们CEO的深夜电话,就为询问这样一个听起来似乎很简单的问题。 “嗯,谷歌的广告很好,我们仍然从自然搜索‘(Organic Search)’中获得很多用户。 我们,呃,想测试一下 Facebook 的广告……它们似乎起作用了。 我的意思是,它带来了很多点击,但我们的人均收入下降了,我认为这可能是 Facebook 的流量造成的。” 专业建议:如果你想要保住你的饭碗,不要习惯性给你的CEO一个含糊其辞的答案。 一个更好的答案应该是:
太棒了,你现在是怎么做到的呢?你是如何看待数据并把它们统计出来的? 你怎么知道什么是重要的?它从一个良好的跟踪和标记设置开始,但是假设这部分已完成了,你是如何理解大量的用户数据呢? 市场分析, 具体来说: 营销漏斗分析。 02 营销分析过程去年,我在Grand Central Tech做了一个关于市场分析的演讲,为此我创建了以下图表。它们比你登录谷歌分析时看到的要简单得多(也更漂亮),所以希望它们不会那么吓人,也更容易理解。 假设你有一个拥有10000用户的移动应用。 不是所有的用户都应该得到平等的对待,有些人对我们来说是新用户,有些人老用户,还有一小部分人可能已经购买了一些东西成为了我们的客户。 让我们把他们区分开来: 我们现在拥有的是一个基本的营销漏斗,但是它告诉我们什么呢? 好吧,如果它看起来像上面那个,有一点可以肯定的是我们获得了很多新用户,但没有很多人留下来或成为客户。 了解了这一点,我们现在要专注于提高我们的转化率和留存率。 这是营销分析中的一个重要步骤: 仅仅通过在购买周期中按阶段拆分数据,我们就已经能够使用这些数据来确定我们的策略。 如果我们的情况正好相反——有大量的客户基础,但新用户很少——我们会更高兴。这说明我们有一个强大的产品供应。 然而,这些信息引出了一个问题:既然产品如此强劲,为什么我们不在增长方面投入更多? 我们完全有能力通过增加我们的营销预算来吸引新的用户并完成转化? 但是在我们开始投资前,我们想要真正确定我们能赚回我们的投资,让我们把我们的客户基础再细分一点。 这很棒,绝大多数是多次购买,这就是营销人员的梦想。 然而,这更像是一场噩梦。他们只买一次,就再也不会回来买更多了,这种洞察可能会使我们在加倍投入市场之前,重新审视我们的产品以解决任何问题。 当然,对于大多数企业来说,在买东西之前还有一个步骤——注册。既然收集到了1000个没有购买任何东西的人的邮箱,也许我们应该建立一个 CRM 活动来促进更多的销售? 在这一点上,客户关系管理是一个显而易见的事情,放下其他所有事情,想想如何从你的4000个邮箱列表中赚钱。 现在我们已经将数据横向细分(即营销漏斗), 还有什么其他方式来看待这些数据? 通过对营销渠道的数据进行垂直细分,我们立刻发现在获客上我们对 Facebook 广告的依赖程度:它带动了超过70% 的新用户。它也告诉我们相比之下 Google Adwords 或者 App Store 是多么的无足轻重。 现在,如果以你的经验来看,App Store 带来的用户比例比正常情况下更高,你可能想要关注这个渠道。如果7% 的新用户对于 App Store 的贡献是正常的,你会感觉良好,因为你知道你在这个渠道上做的不错。 什么,你希望所有的渠道都是一样的转化吗? 这基本上是不可能发生的。 在这种情况下,虽然 App Store 只带来了Twitter一半的新用户,但是再次访问的用户的转化率非常高,最终与 Twitter 旗鼓相当。 同样,尽管 Facebook 仍然是王者,但是再次访问的用户数量出现了显著下降表明了其用户质量的更差。 不过,只有深入到漏斗的末端才是真正有启示意义的。尽管带来了最新的用户,低转化率意味着 Facebook 勉强比 Twitter 和 App Store带来更多一点的用户,同时谷歌关键字广告没有带来任何客户。 当然,到了这个阶段,引入“营销支出”的概念就很重要了。如果你在 Facebook 上投入了数千美元,你可能会在这354个用户身上发生亏损。如果 Twitter 相对便宜,你就可以考虑把一些预算转移到这个渠道。 根据我的营销分析经验,看到一个渠道比其他渠道的效果更好也是很正常的。这就是为什么进行全面的漏斗分析如此重要的原因——这样你就知道应该关闭哪些渠道,以及在哪里重新调整预算。 除了按频道进行细分,你还应该按时间进行细分。如果上面提到的每个漏斗代表了一个月的数据,那么这个业务看起来在几个月内就会死亡。 这个增长情况还不错,不仅呈上升趋势,而且所有的漏斗阶段都在增长,这看上去很好,也意味着这种增长很可能在更长的时间内是可持续的。 这甚至更好,随着时间的推移,我们的客户群呈指数增长。这是一个强有力的信号,表明我们可以开始增加我们在营销上的投资。 但是如果我们离目标还很远,那就什么都不是了。达不到目标可能意味着无法筹集到新一轮投资、裁员甚至破产。 在这种情况下,我们会非常高兴,看起来我们可以轻松地按照我们的预测按时完成目标。 注意:过去的表现并不总是下一步会发生什么的可靠指标。也许因为我们太舒服了而把脚从油门上移开了? 也许是主要的竞争对手开始挖客户,或者是我们的产品存在巨大的质量问题? 这提醒我们,数据并不神奇,图表不会因为你的期望而向上或向右。它只是真实人们活动的一个抽象概念,重要的是了解在分析平台之外可以衡量的因素。 记住虽然我们在这里看到的是简化的图表,但是这也是很有用的。市场分析是混乱的,模式是很难找到的。当你得不到一个平滑的图表时,不要灰心,我看到的大多数真实数据看起来都像上面的图表。有时解释数据既是一门科学,也是一门艺术。 尽管我们在数据中观察到所有的不规则现象,我们仍然必须对正在发生的事情做出最好的猜测,否则我们无法经营这项业务。请看上面的例子,我在其中描绘了“海盗指标”(首字母缩写为AAARRR)对于企业来说可能是什么情况。 一旦你有了转化率和你的客户平均支付给你的最终收入金额,就很容易计算出“成本”栏了。 只需将前一阶段的成本乘以转化率,就可以向后进行操作。 也就是说,如果一个注册对我们来说价值13.33美元,而有5% 的访问者注册,那么一个访问者价值67美分(13.33 x 0.05=0.6665)。 在现实世界中,由于数据跟踪的解决方案存在不足意味着几乎不可能得到准确的漏斗数字。然而,如果你至少没有一个合适的假设(或者尽可能接近真实的数据)),你将会被漏斗分析的瘫痪所困扰。 例如: 如果你不知道一个“印象”对你有多大价值,你如何决定是否进行品牌认知活动? 或者,如果你不确定你能支付多少单次点击费用,你怎么知道一个新的渠道是可行的? 如果你不知道每个阶段之间的转化率,你怎么知道哪一部分是最弱的,以便集中精力? 看看你的漏斗分析结果,什么数据让你感到惊讶? 哪些数据不符合你的预期? 只有通过不断地对数据进行细分和解释,你才能建立一个良好的心智模型来预测将会发生什么。 一旦你有了这个模型,你就能够做出正确的决定,甚至不需要计算数字。 基于可靠的假设建立的心智模型和深入的数据而做出正确的决策,这才是市场分析和增长策略的真正意义所在。 03 洞察Insight,语境Context、行动Action在Ladder,当进行漏斗分析,我们开发了一个框架叫做 ICA,或洞察Insight,语境Context、行动Action。 它是这样工作的:
没有语境,洞察力一文不值。 如果我不知道单次点击对我们来说值多少钱,那么知道我的 Google 单次点击成本对我来说毫无意义。即便是知道这些,但这并不能帮助我采取行动。如果语境不能带来行动,那它就是无用的。 引用来自SEO代理Distilled的话:
04 标杆管理Benchmarking语境的一个重要来源是标杆管理。
你应该对这些行业基准有所保留,因为这些许多都只是与你的业务完全不同的行业的平均值。 我见过单次点击成本30美元,却投资回报率良好的营销活动,和单次点击成本低于12美分却亏损的营销活动。这完全取决于你的商业模式,你可能在漏斗的某一部分有优势,弥补了另一部分的劣势。 这取决于您确定基准是否相关。 设定好基准的能力是高级营销人员相对于初级营销人员的主要优势之一。 他们以前见过这些,所以他们知道什么是可能的,什么是很有可能的。 在 Ladder 公司,我们正在努力平衡竞争环境:看看我们的策略剧本,我们分享了超过800个经过验证的增长策略,这样你就知道什么是可能的,每一个都有预期的投资回报率,这样你就知道什么结果是很有可能的。 当然,最好的基准是和自己做对比: 这就是市场细分的来源。 05 细分Segment细分数据仅仅意味着你要将数据细分成一个或多个变量,然后看看每个“细分”之间的比较情况。 你可以通过市场渠道来细分你的数据,看看哪些有用,哪些没用。 然后它会告诉你如何安排预算。 按时间细分数据是另一个有效的细分方式,与去年相比,你们今年的营销做得更好了吗? 这个月还是上个月? 这个星期和上个星期? 了解这种情况可以告诉你是可以坐下来松一口气还是进入恐慌模式。 其他受欢迎的部分是观众(是老师还是全职妈妈买的更多?)地理位置(纽约人比德克萨斯人花得钱更多吗?)产品(是因为雨衣或者登山鞋而导致销售额的上广告摄影视频升吗?)以及员工(莎莉的销量是否超过简?)。 最简洁的细分形式是A/B测试。你在同一时间运行测试一个变量和另一个变量,看看哪个是有效的。这个新的广告文案比你现有的广告文案表现更好吗? 这个新的着陆页表现比你现有的着陆页更好吗? 只要你一直在超越旧的营销活动,你就在成长。最终,这就是你的工作。 不是为了拿出报告或者制作出闪亮的图表,而是为了推动增长。
原文作者:Michael Taylor 原文链接:https://blog.ladder.io/marketing-analysis/ 译文作者:颜周 本文由 @颜周 翻译发布于。, ,基于CC0协议 |
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关键词:3年, 中级, 市场增长, 数据