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如何做好转化路径和场景设计,提升推广营销效果?

如何做好转化路径和场景设计,提升推广营销效果?

推广方案执行落地之后,你以为就万事大吉了吗?其实不然。因为不以数据指标提升为目的的运营动作都是耍流氓。我们需要持续关注推广的效果。毕竟任何的运营工作都是持续性的,不是一蹴而就的,我们需要不断的根据效果来迭代优化。

如何做好转化路径和场景设计,提升推广营销效果?

那我们如何对效果进行评估,以及如何从评估的结果里面优化我们的推广呢?接下来,我们来聊聊推广中的数据监测、分析与优化。

如何做好转化路径和场景设计,提升推广营销效果?

PDCA循环图

如何做好转化路径和场景设计,提升推广营销效果?

很多人其实都听说过PDCA的原则,其实PDCA特别简单,如果没听说过的自己百度去就行了。它的核心理论和逻辑就是人总是要通过不断地实践和反馈,有了持续的实践和反馈之后,你才能够持续的去改善和进步,这种进步应该是阶梯式的,它讲的其实就是这样一个理论。

数据分析的本质

其实,数据分析的本质跟PDCA的方法和原则我觉得是吻合的。它的本质就是通过反馈,帮助你找到调整和改进方向,最终实现产出最大化。

数据分析的基本工作逻辑

那么从这个逻辑上来看,数据分析它的一个基本的工作流程是是怎么样的呢?无非就是这样几步:

如何做好转化路径和场景设计,提升推广营销效果?

第1步:获取到你想要的数据

你得定义出来,比如说我做了一个动作做了一个推广,我要向评估这个推广好还是不好,需要哪些数据,希望把这些数据能够拿到。

第2步:对于数据进行分析比对

拿到数据之后,你要能对数据进行分析和比对,然后找出来哪些数据可能是有问题的。比如说哪个页面的点击或者是哪个页面的跳转我们觉得它的效率是比较低的,要找到问题的环节。

第3步:优化调整推广行为

最终要针对这些问题的环节,然后去对这种推广行为来进行一个优化和调整,这个是它基本的逻辑。

案例 面向推广营销,我们都该获取什么数据

那么面向推广营销,我们都应该获取什么样的数据呢?大家如果还有印象的话,应该记得我们在前面举过的一个京东在百度推广冰箱的例子。

如何做好转化路径和场景设计,提升推广营销效果?

当时我们梳理出来的整个流程是这样的,我们也有提过,推广营销的关键就是在于转化流程。那针对这个流程,现在我们已经拉出来的话,我们现在应该获取一些什么样的数据呢?原则上,加入整个流程都梳理的足够详细了,做到极致的话,这个流程里的每一个环节的数据,我们都应该想办法拿到。

有多少用户搜了这个关键词,有多少用户点了这个广告进入到相关的页面,京东冰箱的关键词搜索结果页又有多少用户完成了下一步的跳转,最终有多少用户完成了支付等等。所有这些数据我们都应该拿到,这是原则上最理想的情况。

数据分析的本质

理论上,整个转化路径中每一个节点的数据和转化,我们都应该能够监测或想办法获取到。如果不能都拿到,至少想办法拿到最关键的数据。

获取到这些数据其实是要成本的,比如说你需要研发的小哥哥们来给你做数据的埋点。也许你的研发现在顾不上这件事,他们有更重要的任务,那这个时候怎么办呢?我们总是要有所取舍。如果要有所取舍的话,我们至少就应该想办法要先拿到最关键的数据。

比如说整个流程里面,最关键的数据可能有哪几个呢?可能点击是一个比较关键的数字,这种数字在投放渠道的后台就能拿到,就不需要开发的。然后完成支付的数量,这个页面下完成支付的数量我们也是需要知道的。在包括说转化的流程里面,有多少人进入到了冰箱的展示页,这个地方我觉得也是比较重要,需要知道的。

那我们大概知道这3个数据,推广的效果我们基本就可以做一个评估了。那这样的话,也能够帮助我们改善和优化的工作往下去推一步,这是一个原则。然后逻辑上我们肯定是能拿到越详细的数据越好。

但是假设你现在推广的资源或是推广的量没那么大的话,比如说整个推广最终完成转化的人每天也就十几个,这样的话我觉得就稍微看一看就好了,或是你去判断他有没有潜力提升十倍,如果有潜力,你是值得精细化去看一看的。

如果你在这费了老大劲分析了半天,其实他也就能提升15%,从10几个提升到20个,这其实没有太大的意义。所以我们分析和获取数据的时候也要判断一下,我们在这个地方的投入产出比大概是什么样的。

如果我们推广进来的量本身就超级大的,或者这个开口能够放到极大,那么这个转化流程的数据我们肯定是值得非常精细去看的,这是基本的一个原则,大家应该能够理解了。

数据获取的两种方式

上面我们讲完了应该获取些什么样的数据,那具体到底怎么获取呢?基本获取数据无非就两种方式:

1、 提出数据需求,产品和研发实现数据埋点

可能你在一个营销推广上线之前,你就跟研发哥哥和产品经理商量好说这个推广需要在哪些地方做好数据埋点。有了埋点你才能监测到数据对吧,这是一种逻辑。

2、接入第三方数据平台获取数据

那第二种逻辑就是你现在没有这么多开发资源,这个推广的量是比较少的,完全不值得这么重的去做,可能来去也就几千人,就太不值得了。这时候我们就通过接入第三方的数据平台来去获取数据就行了。有很多这样的第三方平台,比如说百度统计、GA、友盟、神策数据、GrowingIO等等。

你现在有一个产品,不管是网站还是一个app,你要接入这些第三方数据平台去使用的话,通常你得去相关的数据平台注册一个账户,然后在你的网站上加一些相关的代码,然后接入到第三方平台里面去。这个部分我就不详细讲了,每个数据平台怎么去接入它们都会有一些详细的说明的,大家感兴趣的话自己去看就行了。

如何对数据进行分析和比对

有了数据之后,怎样进行分析和比对呢?其实也有几个小的原则,我们迅速带过去:

1、 找到和发现特定数据的标准

就好比说,从豆瓣小区你发了一个推广,那豆瓣小组平均推广的转化率大概是在一个什么样的范围,你必须要知道才有一个衡量的标准嘛。比如说我的转化率是2%的话,那这个2%到底是高还是低,所以你必须找到和发现特定数据的标准。

大家有印象的话,在前面部分给大家介绍过一个常见的标准,大家可以做一个参考。你要是不熟悉的话,可以问一些有经验的人。比如你问题下豆瓣小组的组长,平均推广转化率大概是怎样的,大概可以得到一些概念。

2、没有标准时,依托于常识先假设一个标准,然后去验证它

要是实在找不到标准呢?可以依托于尝试先假设一个标准,然后验证它。比如说用户点击完了你推广的页面,然后进入到你的产品页,而且在你产品的landing页已经愿意点击去注册了,这个时候他已经有较强的意愿去使用你的产品了。

但是你发现进入到注册之后的这部分人,比如说只有100人进入到注册这个页面,最终只有30人完成了注册,那这个比例是高还是低呢?依托于常识来看肯定是低的,因为有很多人已经愿意点注册这个按钮之后,证明他已经有意愿成为你的用户了,所以比例是比较低的。只有30% 肯定是一个比较低的数字,实际上这个部分的流失,我觉得控制在20%-40%以内,起码把比例提升到70%以上这个空间总应该是有的。

所以我们应该基于一些假设,先去假定一个标准。包括说从豆瓣去推广的话,你大概也可以做一个预估。比如说你在一个小组。玩明信片的人肯定是比较文青范,经常出去旅游的人,那你发帖的小组是一个什么样的小组。比如说你发帖的小组是一个找工作的小组,假设100个找工作的人有10个人是喜欢玩的人,那我们觉得已经是不错了。

那10个人里面,比如说有两三个人看到你的贴子愿意来点击一下,我们也认为是不错了,所以逻辑上来讲,基本上我们认为,你在这样的小组里边,2%-3%的转化率,我们基本上假设它已经不错了。

假设你发的小组就是一个收集明信片的小组,那基本上在这样的小组我们认为10个人里面,4-5个人应该对这个东西感兴趣的,所以在这种小组里面,我们基本基本假设这种点击转化率应该要达到10%几才合适。

这些都是我们基于常识去做一些推断,假设出一些标准,之后再去验证它。我们拿到这个标准去衡量,假设好的标准是10%,然而现在只有5%,这个5%是差的,那我们就去看怎么改进它,如果优化了7-8次,这个数据还上不去,那么你假设就是错的,理解这个逻辑吧?

3、参考已有的标准对数据进行比对,找到有问题的数据,定位问题环节

可能你就定为说到底注册的环节有问题还是点击的环节有问题,还是说landing页效率太低,你大概就能定位到问题的环节了。

然后很多新人会担心可能没有做过这个事情,对于这些数据完全没有概念,这个时候我觉得大家千万别害怕,营销推广本身就是一个高度偏实践的工作,这里能够让大家打下一个坚实的基础,但是这个基础你没有任何实践的话,我觉得也是没有意义的,我觉得营销推广这件事你上手干过一两次我觉得就会有概念了,大家记得一定要去实践。

营销推广职能的价值我觉得就是在说你去投过多少钱,你投的每一分钱,都可能是你交过的学费,就像你在百度投没投过广告,这个一定是不一样的,花过2万的人和划过100万的人,这一定也是不一样的,他那100万都包括学费的呀,你说对不对。

比如说你找一个花过100万的人来你公司在百度投广告,可能光从投放上他就能给你省下20-30万,他知道哪些地方,比如说哪些关键词是不能碰的一天,或者说哪些转化的环节是要重点盯的,所以营销推广这件事他一定是实践给你带来巨大的价值。包括每个渠道它的用户的特征和数据也在不断地变化。所以这是给大家做的一些铺垫吧,起初没概念千万不要怕,只要你通过不断的实践,慢慢一定会有的。

如何对推广效果逆行优化?

假设我们已经问清了问题的环节之后,怎么对于推广效果进行优化呢?我们也来简单分享一下:

1、穷尽所有的理由,一一进行比对和验证

首先我们就是要针对已经问出来的问题,我们要穷举出来所有潜在可能的理由,一一进行比对和细化验证。

我举个例子,假设说你现在针对上海南京的用户做了一个推广,但是他们发现上海和南京的用户比如有100个人进入到首页之后,基本上70%以上的人可能都流失掉了,进到一个页面,他没有做任何下一步的动作,马上就关闭掉离开,这种行为在互联网数据分析的专业术语上叫做跳出,所以有一个专门的跳出率。

假设70%以上的跳出,这已经是一个很高的跳出了,所以我们定位到这个跳出的环节,去思考到底哪些理由会导致用户跳出呢?

比如说下面这些理由:

1、用户进到这个页面以后,加载的速度非常慢,这个可能是服务器的带宽,针对不同地区的访问,缓存等等的问题。

2、 用户可能进到页面之后,发现页面看不懂,我没有办法理解到这个页面是干嘛的,这个时候我们可能就直接关掉了。

3、虽然我看到了这些页面,这些页面表达的东西我都能看懂,但是我对它不感兴趣,换句话说来说就是来的用户不精准,推广来的流量不是有效的。

4、虽然来的用户也有需求,但是页面上展示的信息和文案说服不了他去进行下一步的操作。

我们基本上就可以列举出来这四种原因,然后针对这4种原因我们就要去一一验证一下。

比如说针对第一个原因,页面加载速度是不是慢,我们就可能要找一下南京的用户,访问一下他们的加载速度是几秒,大概有一个标准。如果是两三秒才能打开的话,这个明显就不能接受。然后同理,针对后面的原因可能也是找两个用户去跟踪,然后看一下百度统计里边点击的热点图,用户到底点击了哪些地方,还是说完全就没有点击就离开了,包括用户在页面停留的时间。

如果用户直接进来几秒钟就走掉了,这明显就是对这个页面不感兴趣嘛,如果是停留了一段时间才走掉的,那肯定是他看了这个页面上的东西,但是他看不懂或是不感兴趣,所以才离开的,我们是可以一一对其进行比对和验证的。所以这是第一步。

2、AB Test

第二步就是我们定位到了核心的问题,就是定位到这个页面的文案我们觉得它太低效了,页面的文案用户看不懂,所以用户的转化效果不好,这时候我们就可以进行一个AB Test了。

什么叫AB Test?就是针对同一个问题,我们出两个不同的解决方案,分别用两个版本的文案,然后在相似的场景下去上线,让用户实际来进行访问,最后看数据的表现,看用户更认可哪一版方案。用户更认可A就用A,用户更认可B就用B,大概就是这样一个逻辑。

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