为何竞价推广存在访问却没有咨询？2B 行业实例剖析

在 2B 产品开展销售获客的进程中，由于高客单低转化的业务模式所致，这往往是每个行业从业者表面上看似不在意，实则内心纠结不已的痛点。

因为 2B 产品想要达成成交这件事，跟 2C 业务相比，完全是截然不同的思维模式。

它需要与客户进行充分的交流与融合，为客户创造价值，这也就注定了 2B 企业的用户生命历程相较 2C 要多出几个阶段：漫长的无意识阶段、认知、兴趣、偏好、购买，而后又进入新的采购循环，即“考虑”、“偏好”。

近些年来在网络上，有众多人撰写过诸如“2B 产品的 N 种获客手段”、“这几种营销模式，让 2B 获客更精准”之类的内容。

但实际上翻来覆去，不过是新瓶装旧酒。

就个人而言，对于 2B 获客行之有效的获客途径，最终还是要回归到搜索引擎和品牌建设这两种方式上来。

其次，像 EDM 这类方式在国内的实用性并不强。

最为典型的是 Oracle 搞了一些“高客单价企业营销自动化”，其中 EDM 被置于相当重要的位置，而使用的企业大多为外企，至于其效果究竟如何，确实难以判定。

再者，2B 企业在百度竞价广告的投放上，近年来获客成本持续攀升，同时也有不少人问我：“为什么很多时候，一天当中账户花费不少，有众多访问量但就是没人咨询业务？”

我们以“餐饮加盟连锁品牌”作为案例来对上述问题展开研究分析。

<下面称该品牌为“

A 餐饮

”。

首先是定位方面的问题，对百度竞价账户进行排查。

展现：

当天展现量达到 30,000，在展现的地域、时段、关键词等方面，与其他有咨询量的日期在各个维度的展现并无差别。

通过对各类词的明细查询，发现关键词的匹配度没有问题，搜索词也基本正常。

另外，投放的地域均为能够开展加盟的城市，所以不存在投放地域无法提供服务的情况。

同时在展现结果中，该教育品牌与其他竞争对手的创意内容相似，所以用户看过该教育品牌页面后转而进入其他品牌的情况或许存在，但概率多少难以判断，对此只能不断进行优化调整。

因此，展现这个环节的问题排查基本完成。

点击环节

查询得知，当天点击量为 450，点击率是 1.5% 。由于对这个行业接触较少，所以不太清楚这个比例是否恰当。

再来看无法访问、页面打不开的情况，通过网站日志返回状态码查询，98%为 200，抵达率 89%，这表明点击访问不存在异常。

页面

停留时间 3 分钟，跳出率未见异常，为 22%，进一步证明关键词、搜索词的匹配度没有问题。

这里需要留意的一个要点是，页面停留时间、跳出率是平均值，所以需要确认它们在各个分段，比如时间 0 – 60s、61 – 120s 等的频数占比，防止因较大值的出现影响最终平均值，从而导致问题排查出现疏漏。

恶意点击方面，这里看一个指标，即点击/UV 比约为 1.22，只要不超过 1.5，恶意点击的情况就可以排除。

再者是对该渠道访问 IP 地址进行排查，大概 6 – 7 年前我刚开始接触 SEM 的时候，就觉得这个功能比较鸡肋，因为 IP 排除功能，除了对公司同事进行防误点之外，没有太大的可操作性。

通过 IP 来定位用户位置，最多只能得到一个大概的位置，原因在于 IP 地理信息库不够准确。

倘若用户使用代理服务器，服务器看到的是代理服务器的 IP，服务器获取的是代理的位置信息，而非用户的位置信息。

即便我们发现某些 IP 经常来访却未转化，就将其判定为无效 UV 并进行排除，这种做法实际上是宁可错杀也不放过，不够严谨。

通过以上内容，在账户端并未发现访问未注册的原因，所以只能从用户访问后的数据中寻找答案。

这里可能会遇到的难题是，我接触过的传统公司，他们对于数据的统计往往过于简略，以至于在对业务问题进行分析时，因数据统计的缺失，导致问题分析无法顺利开展。

好在 A 餐饮的网站在创建之初，就运用了第三方数据分析平台，并对页面的所有行为进行了埋点。

为避免数据基数过小造成分析结果的偶然性，选取某 1 个月整月的数据进行分析，即

通过百度付费搜索渠道当日访问未注册用户，进行用户分群。

在未来各间隔天数内注册量的分布情况，这些新增访问未在当日注册的用户，在之后的第 2 天、第 3 天、第 N 天，分别产生注册的用户数量。

因为每日通过百度付费搜索渠道访问的用户中新用户占比约为 85%。

2B 的业务相较于 2C 有一个漫长的无意识阶段，也就是注册咨询、成交的行为周期会更长。

所以需要判断这些当日访问未注册咨询的用户，是否会在未来的某个时间点，产生注册/咨询行为。

鉴于该第三方数据分析平台在进行用户分群时，无法实现“当日访问未注册”这一类用户条件的筛选。

那么只能通过技术人员在数据库中进行抽取。

最终得出的数据显示，第一个高峰出现在第 4 天，有 1.8%进行注册，而第 7 天达到高峰，注册比例为 1.2%，之后注册量开始逐渐减少，在第 15 天后则近乎为 0。

这表明该类项目一般考虑到咨询行为的周期在 15 天左右。

最终注册/咨询比例为 5%注册，该月整体点击量约为 12000+。

计算得出获取注册/咨询量在 600 条左右，平均计算下来，日均注册/咨询量在 20 条左右。

另外我发现这些在未来某个时间点产生注册/咨询行为的用户，有很大比例是通过其他来源方式进入网站产生的上述行为。

这其实就能够很好地解释最初我们提到的问题，也就是一天当中有大量访问用户进来，却没有任何咨询。

是因为部分用户延迟注册咨询，再次产生行为时被记录到了其他渠道上。

该账户当月推广花费为 180,000+，综合计算单个获取商机的成本约为 300 元左右。

对于餐饮加盟类业务，由于接触这类行业有限，所以我也不太清楚这个成本是高还是低。

但更需要关注的是，其中仍有 95%的用户由于种种原因未完成注册/咨询。

从用户增长的角度来看，这或许是驱动业务增长的关键点。

在折腾了半天，仍然没弄清楚这个第三方工具如何对我所需的用户进行筛选后，只能再次通过数据库对符合条件的用户进行抽取。

需要通过数据库随机抽取的人群分别为通过百度付费渠道进入官网已注册、未注册的等量用户 ID。

分析两类用户群在特定行为下（点击餐饮单品、投资收益、加盟意向等，下载白皮书等…）的用户量分布。

数据所呈现的内容中，在未注册用户中，点击工作环境、招聘职位、职业发展等几个模块的点击分布占比远远高于已注册类用户群。

由此可以判断，通过百度付费渠道引入的访问用户中包含一定数量的求职应聘者。

另外，企业动态、品牌月刊、市场活动以及媒体报道，也是未注册用户相较于已注册用户更为关注的模块。

所以同样能够判断，通过百度付费渠道引入的访问用户中还包含了大量的行业调查者以及竞争对手的访问用户。

根据数据占比情况还能够大致计算出，通过百度付费渠道引入的访问用户中求职应聘者、行业调查者以及竞争对手用户量约占日常通过该渠道访问用户的比例在 68%左右。

最后才是需求用户，约为 32%。

这里可以进一步明确驱动业务增长的节点。

1. 68%无效的用户如何屏蔽，或者如何避免这类流量的引入，从而降低获客成本？

2. 上面提到注册用户仅有 5%，那么实际具有业务需求的访问用户占比约在 32%左右，如何提升注册咨询转化率？

针对第一部分，我们通过对日常全渠道引入的访问用户，基于用户行为特征（数据指标：/量），

观察不同特征下的注册转化率，找出低注册率特征，同时基于这些特征建立排除人群规则。

比如通过对全渠道访问用户点击行为分析用户特征，如 0 – 2 次、3 – 5 次、5 次以上等对工作环境、招聘职位、职业发展等不同点击次数的用户群注册率。

筛选出具备低注册咨询特征维度的人群，在百度竞价投放等广告账户中进行排除。

因为没有对接百度竞价推广 API，所以需要定期手动更新对这些用户进行排除。

同时在不降低预算的情况下，将核心词进行提价，确保核心词全天在线且保持 TOP3 高位。

这样做的目的，是能够在一天中最大限度地对行业需求进行抢量，避免因展现时段/预算不足、排位不够、延迟咨询等问题，导致一天中无注册咨询成本波动较大。

上图中，3 月下旬进行调整后可以看到至 4 月底，咨询成本已经能够保证较为平稳的投放趋势。

针对第二部分，需要基于用户行为特征（数据指标：/量），观察不同特征下的注册转化率，这里需要将上面的两部分用户 ID 数据进行融合。

找出高注册特征，同时基于这些特征找出提升注册的值。

比如通过百度付费渠道引入访问用户咨询弹框量分析用户特征，弹窗 0 – 2 次、3 – 5 次、5 次以上等不同弹框次数的注册率。

观察出对注册咨询影响较为明显的特征维度，比如通过百度付费渠道引入访问用户 3 – 5 次弹窗的用户注册率远远高于 0 – 2 次的用户注册率。

那么应以对该渠道用户弹窗 3 – 5 次作为提升用户注册率的标准。

再基于以上分析结果对网站内容策略以及运营策略进行相应的调整：

– 通过百度付费渠道引入访问用户咨询弹框量保证 3 – 5 次；

– 行业分析白皮书调整到导航第 3 个位置，增加用户下载白皮书量至 5 次；

-….

依次采取这些策略，并对数据进行对比，可以看到，4 月的注册咨询量相比 3 月已经较为稳定，并且保持一定的增长。

2019 年 3 整月注册咨询量 536，4 月整月注册咨询量增长至 875，环比增加 339 条注册咨询。

总结：

该项目受到数据采集维度较少、产品形态单一以及数据化不规范等因素的限制，整体效果虽有提升，但并不显著，在此仅以该案例对单一广告渠道投放起到抛砖引玉的作用。