在当下的互联网时代,我们将众多营销场景主要布局于互联网之上。
开展互联网营销,我们必须具备
互联网营销思维
,其能够助力我们明晰互联网营销在方向、目标、策划以及执行等方面的各类问题。
同样,身为广告优化师进行分析时,也需要拥有
数据分析思维
。
数据分析思维能够切实地协助我们
优化账户
,同时还能够提升我们的
工作效率
。
对于广告优化师而言,后台操作已然熟悉到极致。然而在操作过程中,我们应当清楚:
• 账户存在哪些问题?
•
操作的目的究竟为何?
•
为何要如此操作?
•
操作完成之后会产生何种结果?
大多数的竞价员在日常工作里,频繁地对后台予以调整,例如:否词、加价、降价、调匹配模式等等,然而仅有少部分人知晓自己这样做的原因,以及如此操作会带来怎样的成效。
这便是为何众多竞价员工作多年,却无法成为一名真正的广告优化师,而仅仅只是一个后台操作员的缘由。
而这一问题的产生,就在于我们进行数据分析时缺乏一种正确的数据分析思维。
以下我将从 5 个方面展开讲解:
•
发现问题
•
分析问题
•
制定方案
•
执行方案
•
复盘
首先,来看一组优化之前的广告投放数据:
1、发现问题
浏览完上图的数据,我们能够清晰明了地察觉到:
问题 1:
广州、重庆、郑州、西安的线索量甚少,数值分别为:40、20、4、6,并且平均线索成本均偏高。
问题 2:
成都的平均线索成本在六个城市中处于最低水平,然而线索量也仅有 70 个,
虽然相较上述四个城市稍高一些,不过相对于深圳的
211
个线索量依然偏低。
2、分析问题
经过初步的察看,我们发觉了上述问题,但如此观察,仅仅只是触及到了表面。
在数据分析思维当中,最为关键的一点即为:
透过现象洞察本质,解决根本问题,方可有效地优化广告效果。
从表面来看,由于广州、重庆、郑州、西安线索量较少,致使平均线索成本偏高,然而我们要明晰线索量偏少的根本原因究竟是什么?
▶ 广州
我们先对深圳和广州的数据进行对比:
从以上数据我们可以看出,广州的线索率仅仅只有 60.6%,正常数值应当在 80%以上。
通常来讲,线索率偏低的原因与客服的业务能力存在关联,所以查看了一下商桥会话记录,发现广州的受众人群和深圳的受众人群有所不同。
相同的话术,深圳的咨询能够获取线索甚至达成成交,而广州的咨询却无法实现,这便是问题的关键所在。
广州的展现量、点击量约为深圳的 1/3,但是咨询量却仅有深圳的 1/4,由此造成了广州的咨询率仅有 4.85%。
针对咨询率偏低的状况,我们深入剖析发现落地页的制作欠佳,并且落地页在广州地区的转化能力较弱。
为了提升广州的咨询率,我们能够单独制作契合广州人群的落地页来进行转化,在线索率方面我们可以通过对客服人员进行话术培训。
依照当前广州 66 个咨询,如果线索率能够达到深圳的 80.5%,则能够拥有 53 个线索,成本能够降低至¥368.83。
▶ 重庆
重庆实际上和广州较为相似,根本问题都是咨询率偏低,仅有 4.15%。
倘若咨询率能够提升至深圳的 7.03%,那么咨询量将会提高 1.66 倍,咨询成本将会降至¥165.81。
▶ 成都
对于成都线索量少的问题,我们从中加以分析:
•
线索量=咨询量×线索率
•
咨询量=点击量×咨询率
•
点击量=展现量×点击率
依据公式可知:线索量与线索率、咨询率、点击率、展现量存在关联。
从上述的数据我们能够发现,成都的线索率在所有城市中是最高的,达到 87.5%,咨询率为 10.10%,点击率为 2.92%,均属于较为良好的数值。
但是成都的展现量仅有深圳的 23%,所以根本问题在于成都的展现量过低。
在效果较好的情形下,我们可以尝试进行拓展流量,从而带来更多的转化。
▶ 郑州和西安
最后,我们对郑州和西安线索量少的原因展开分析,发现这两个城市的消费总和仅仅只是比重庆略高一些。
这两个城市的流量相对较少,所以还需要进一步拓展流量,这样才能够拥有足够的数据来支撑我们分析原因,只有充足的数据才能够正确地剖析出问题所在 。
这五个城市的问题看似均是线索量偏低,但实际分析之后,各自有着不同的情况,这也正是我们所提及的透过现象看本质,本质问题才是我们需要去解决的关键问题。
不要一看到问题就立刻在后台盲目操作,这是竞价员普遍存在的问题,盲目操作有时只会让情况变得更糟。
3、制定方案
依据上述的问题分析,我们着手制定具体的优化方案:
在制定优化方案时,我们要清晰地知晓优化方案的目的所在,并且需要将目标进行量化,设定 KPI(关键绩效指标),这有助于我们在后期复盘时检验效果。
4、执行方案
随后我们依照方案进行操作,在此就不过多赘述了。但需要注意的是,在执行之前,我们要确定一个检验效果的时间周期。
在这个周期内,如果效果不佳,就执行下一个方案,在整个方案执行完毕之后,我们就开始进行复盘。
操作记录
我们在操作后台的时候,要做好操作前的记录,明确自己操作的内容。
这样能够避免操作失误,并且在出现问题时能够找到原因,还能够清晰地了解进行了哪些操作,操作之后是否有效果。
这是一名严谨的广告优化师应当做到的,也能够避免许多不必要的麻烦。
5、复盘
回顾目标
:方案的 KPI 是怎样的?
效果对比
:是否实现了这个 KPI?
分析原因
:为什么没有实现?
总结优化
:之后需要如何调整?
回顾我们所做的事情,从中洞悉问题的本质。
复盘是自我剖析的一个过程,我们需要对关键事件进行回顾,深入探究重点环节出现的问题。
比如:为何没有达到预期的效果?是不是操作存在问题?是不是方向出现错误?需要如何解决?
复盘的时候需要不断地自我反问,从回顾中找寻答案,明确问题的所在。
复盘能够有效地避免今后犯相同的错误,将经验转化为自身的能力,并且提高工作效率。
这是一名合格的优化师必备的技能,也是一种持续提升自我的方式。
总 结
贯穿整个数据分析思维的核心宗旨是:
深度领会行动的本质目的
。
千万不要为了优化而优化,而是要为了提升广告效果来进行数据分析和优化广告!
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