营销分析的质量,会影响营销工作的评估效果。如何保证所做的分析有效起到预测、优化的作用?
你做的营销是否有效?是否需要更多的营销分析?
今天的这篇文章,就是想和大家分享怎么进行营销分析,可以有效预测、优化营销工作(实施部分以GA为例)。
那么接下来聊的主题就是——
建立一个框架,在营销分析中追踪正确的数据
如果你不知道怎么使用手头的数据,也就很难分析营销的效果如何。
规划
这是框架的第一步。你可能会想,开始之前我也会进行计划,但方法呢?现在,请记住这个模型。
- 想回答什么问题
- 需要收集什么信息才能获得这些答案
- 根据这些答案,将采取什么行动
我把它称为QIA模型,“行动”是里面最重要的部分。如果你没办法把答案与营销活动关联起来,则可能收集到的是虚荣指标。反之则很重要。
构建
这个过程需要用到GA一类的工具来收集和存储所需信息,来回答在第一阶段——计划中所提出的问题。
如果你使用的就是GA的话,可以搭配Google跟踪代码管理器,能够更深入的了解网站上发生的行为,也能够获得更具体的答案。
报告
这是第三步。如果本身就是GA的使用者,对这点肯定很熟悉了,还是初学者或者正在了解的,可以点进该专题查看:
此处不过多赘述。
GA的报告很有帮助,但有一点,可能会包含很多你不需要的信息。所以可以借助Google Data Studio进行可视化,将关注的重点提炼出来,一目了然。
前三个步骤清楚了,就要思考:如何将它们协同。
在计划阶段,要考虑自己的问题;在构建阶段,要收集信息以获取这些答案;在报告阶段,就要想清楚获得这些答案,需要怎么操作。
预测
这步通常会被忽略,一般都是直接说:“我们的网页将有1000次点击”或“我们下周要做到$10,000的销售额。”
但是怎么做到?
如果要获得10000美元收入,假设从Facebook获得100,000次展示,其中将产生1%的点击率,30%页面转化率,50%将通过电子邮件购买,平均购物车价值总计为10,000美元。
预测不仅只是针对结果,还有如何实现目标。因此,当你设置测量值时,应该问一个问题:“它是否像预期的那样工作?”
实施与优化
这是最后一步,使用自己设置的内容。根据结果进行衡量,以便查看哪些有效、哪些无效。(表现如何?达到预期了吗?)
在优化步骤中,可以通过查看数据确切的知道问题在哪儿。
比如你发现购物车的放弃率很高,就可以找到原因,复制或者增加有效的工作,然后优化无效的工作内容。
在这个步骤里,将资源集中在需要的地方是很重要的事情。
有的营销人员更倾向于只优化步骤。他们会借助Google Analytics(分析),弄清楚什么是有效的,什么是无效的,然后根据这些采取行动。
但实际上,跳过了计划这步,就很容易导致没有想清楚真正要解决的问题,可能后期做了无用功;跳过了构建过程,可能无法正确使用并设置Google Analytics(分析)和跟踪代码管理器一类的工具。最后,可能甚至没有获得任何具有价值的答案。
如果是这样没有经过考虑,围绕从数据中获得的信息进行行动。当然也就很难称为是在做预测,只是在尝试优化。
现在,搭建起来了用于营销分析的可靠框架,就可以将UTM参数应用于URL,能够帮助更好的了解最有价值的流量来自何处。
本文来自投稿,不代表重蔚自留地立场,如若转载,请注明出处https://www.cwhello.com/361178.html
如有侵犯您的合法权益请发邮件951076433@qq.com联系删除