在信息流广告投放过程中,日常的数据监控怎么做才能保证快速有效呢?
答:
推广数据指标那么多,在分析的时候到底有什么样的优先级?这里给大家一些方法供参考:
1)统计报表模板
首先我们要做一个属于自己的数据报表统计模板,把需要做出分析的数据全部导出。表头如下:
整个表格我们分为基础数据和转化数据两个大的模块。
其中,基础数据包含消费、千次曝光价格、点击量、点击单价以及点击率;而转化数据则根据不同的转化通道和窗口,来设置需要跟踪的指标。例如,转化窗口是表单,那么我们需要统计表单提交量、表单提交率、单个表单提交所消耗的广告成本(注:如涉及返点,需要将广告币成本和实际现金成本都列出来)。其他转化方式(电话、下载、微信加粉)与之雷同,详情大家可以参考表头里的指标。
反过来我们讲一讲,为什么要做一个属于自己的模板?
数据分析的意义在于,让我们对推广的效果反馈更加明确,从而做出进一步的策略调整。因此需要统计的数据指标,一定是你最关心的,换句话说,是最影响结果的。所以,表格模板绝不是别人怎么做,我就怎么做。而是需要自身清晰的知道,每一个指标在我的系统里是什么作用,为什么要监测它,它的变化有哪些影响因素,它又会影响到哪些指标。
这才是数据筛选的意义。
2)宝塔法则
数据的筛选和统计只是第一步,接下来我们需要对收集的数据进行整理和分析。但在分析之前,我们需要明确一个原则,就是今天我跟大家提出的“宝塔法则”:
大家都知道,正常的营销漏斗是这样:
而宝塔法则是这样:
虽然这个图有点丑,但相信朋友们已经看出了端倪,其实是正好相反的流程。具体什么意思呢?
当我们在统计数据、分析营销转化漏斗的时候,需要正向逆向结合来看。这个在我的《信息流广告投放实战70课》里有讲到,各个监控指标的权重,但是当时没有一个这么好记的名字。
换句话说,当我们在关注曝光量/点击量等基础数据的时候,同时需要关注转化量;结合转化量,再回过头去看基础数据。
这个是我们数据分析的原则和根本。
3)四象限法则
数据也筛选了、原则也确定了,那么接下来就是我们真正意义上的数据分析,这里给大家推荐非常经典的转化评估的四象限法则:
在这个四象限法则里,横坐标代表着我们的广告费用消耗,纵坐标代表着广告产生的转化量,我们逐一看来:
第一象限:有三个属性标签,即转化高、消耗多、成本高。这一类的数据,需要优化的因素比较多,重点在于出价、点击率/转化率(O系和CPA模式下需要分析转化率)以及文案创意的精准度。
第二象限:这一部分是最优的广告数据,转化高成本低,可以持续保持观察,当然有钱的主儿也可适当扩量。
第三象限:这一部分很明显就是广告没能投放出去,曝光量级太小,那么我们优化的时候就需要优先考虑展现量。(展现量如何优化想必不用讲了)
第四象限:最后这部分的数据,转化量低、转化成本过高,我们优先考虑优化的便是投放方案(包括创意/落地页/定向等)以及流量的精准度。
以上就是我们常用的数据分析方法,希望对你有所启发。
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