教育培训领域 SEM 推广数据剖析的三部曲

数据分析乃是成熟的 SEMer 所不可或缺的技能，其能力亦是衡量竞价人员水平高低的关键指标。此文所论述的数据分析三部曲主要适用于教育培训行业（面授 SKU），同时对于多数需要线下达成交易的业务而言，也具备一定的借鉴意义。

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就教育行业的面授 SKU 而言，竞价投放数据大致能够划分为三个部分，其一为竞价后台的推广数据，其二是网站的在线对话数据，其三则是市场业务数据，这三部分紧密相连，缺一不可。

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第一部曲：清晰各环节所涉及的 KPI

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1、竞价后台数据

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每日或者至少每周下载并剖析关键词报告，是竞价人员的常规操作，竞价后台数据完全能够从关键词报告中加以汇总得出。需要留意的是，您在网站后台所看到的数据当中还涵盖了自然流量的数据，所以应当以关键词报告的数据作为标准。主要的数据包括以下几个：

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1）总展现量

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我们所投放的竞价广告所展示的总次数。对展现数产生最为重要影响的因素是关键词的数量与质量。

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2）总点击量

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用户点击我们广告链接的总次数。总点击量由总展现量和点击率共同决定，其规模总数直接决定了我们整个推广账户的整体层级。

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3）点击率

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点击数与展现数的比值，即 CTR（Click-Through-Rate）。此指标反映出用户对于广告内容的认可程度，是推广端最为关键的指标。影响点击率的因素包含位置、质量度、标题、描述以及出价。

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4）总消费额

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也就是我们在本期竞价推广中所支出的总成本。

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5）点击平均价格

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总消费除以总点击。竞价的计费模式为 CPC 付费，点击均价反映了我们为每次点击所支付的成本。竞价后台的数据是竞价人员能够直接掌控的，竞价人员需要对竞价账户的表现直接负责。

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2、在线对话数据

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1）在线对话次数

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访客访问我们的网站，并通过在线聊天工具（例如企业 QQ/商务通/乐语等）与客服展开对话的总次数，在此最好仅统计有效的对话，判断的标准是访客至少发言过一次。

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2）对话发起比率

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在线对话次数与总点击的比值。该指标反映了愿意和客服对话的访客数量与所有可能已经进入网站的访客数量的比例，网页的宣传要点/美观程度/网页打开的速度以及网站内容和竞价广告的匹配程度等因素都会对这个指标的高低产生影响。

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3）客户名片数量

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客户名片指的是访客的联系方式，我们可以将每一个客户名片都视作一个潜在的成交机会，这是竞价工作的重要成果。具体由三部分构成，其一为访客直接拨打的电话数量，其二是访客的有效留言数量，其三是在线客服向访客索要到的名片数量，其中第三部分可能会占据 70%以上。其中，第一部分主要受到着陆页水平的影响，第二部分主要受客服在线状态的影响，第三部分则主要受在线对话次数和客服的在线对话能力的影响，我们能够用客户名片数量除以在线对话次数这个指标来反映客服的在线对话能力。

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4）客户名片成本

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总消费除以客户名片数量。该指标反映的是我们每获取一个潜在的成交机会所需耗费的成本。

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5）网页转化率

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客户名片数量与总点击的比值。该指标反映的是总的点击数量中转化为最终的成交机会的比例，受到两方面因素的影响，一方面是推广着陆页的制作水平，另一方面是客服的在线对话能力。

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在客服人员接待能力基本保持不变的前提下，网页转化率的高低能够体现出不同版本的着陆页的不同效果，通常也是网站设计人员评估网页效能的重要指标。

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在线对话数据关系到竞价人员的实际工作成果，是竞价人员必须加以关注的，在线对话数据的表现情况与着陆页的制作水平以及在线客服人员的工作能力紧密相关，如果竞价人员自身并不负责具体的着陆页设计以及客服管理，那么跨部门的沟通和反馈就显得尤为重要了！

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3、市场业务数据

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1）业务成交数量

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即所有访客当中最终完成交易的总人数。倘若我们的营销推广除了竞价之外还有其他的推广方式，那么务必要注意剔除来源于其他推广渠道的成交数量，如此才能够真实地反映出我们开展竞价的实际成效。

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2）销售转化率

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业务成交数量与客户名片数量的比值。该指标反映的是总的成交机会中最终完成交易的比例，销售转化率能够十分精准地衡量业务团队的销售能力。竞价人员应当明确统计并分析这个数据，因为业务表现不佳不一定是竞价人员的问题，销售团队的销售能力也是极为重要的影响因素。

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3）平均成交成本

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总消费除以业务成交数量。该指标反映的是我们每获取一个意向客户所需花费的成本。通常公司总会设定一个平均成交的红线，超出这个红线，竞价人员就必须从各个环节去查找问题了。

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4）总营业收入

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业务成交数量乘以产品单价。即在所有成交机会中最终完成交易的流水总额。同样地，要准确衡量竞价为我们带来的流水总额，一定要在总营业额的流水中剔除与竞价无关的部分。

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5）ROI

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总营业收入除以总消费。即投入产出比，之前我们曾提及竞价的核心思想是 ROI 管理，竞价的所有操作都指向 ROI 指标，通常情况下 ROI 指标自然是越高越好，不过正如我们之前所说，过高的 ROI 也往往表明我们的竞价仍有拓展的空间，合理的 ROI 与行业的差异有很大关系，具体也要依据您所在的公司的要求而定。

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市场业务数据主要受到销售团队的影响，竞价工作相当于市场销售工作的前期铺垫，显然，竞价人员要了解自身工作的最终效果必须关注市场业务端的数据。

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以上我们仅仅分析了在竞价过程中所涉及的一些具体的指标，相信大家也都看到了，指标与指标之间存在着一定的数理关联，那么各个指标之间具体是怎样相互作用和联系的？接下来我们将进一步加以阐述。

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第二部曲：通过数据拆解剖析问题症结

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在第一部分中，我们已经阐明了竞价各个主要环节的 KPI，然而我们怎样从公司业务的角度去剖析这些数据呢？比如老板讲，这个月市场费用支出不少，营业收入下降得如此严重，究竟是怎么回事？要回答这类问题，就需要充分发挥利用数据分析来找出问题所在的能力了。

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1、分析对比环比数据

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首先我们需要对两个月的业务数据进行分析，“这个月市场费用没少花，营收下降这么严重”这是一个典型的投入产出比的问题。实际上，老板们总是关注这类问题，而且这句话中很明显，对比的是环比的数据，也就是这个月和上个月存在差异。所以我们首先要分别计算出上个月和这个月的 ROI 值。

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2、以 ROI 为核心进行数据拆解

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通过之前的分析我们了解到竞价的数据之间存在着一定的数理关系，其中最为重要的 ROI 指标能够进行如下拆解。

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因为 ROI = 总营业收入除以总消费；

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总营业收入 = 业务成交数量×产品均价

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总消费 = 点击均价×总点击 = n1×p1 + n2×p2 + … nn×pn

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(注：n1 是关键词 1 的点击量，p1 是关键词 1 的价格，以此类推)

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所以 ROI = (业务成交数量×产品均价)/(点击均价×总点击)

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又因为 业务成交数量 = 客户名片数量×销售转化率

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客户名片数量 = 总点击×网页转化率

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总点击 = 总展现×点击率

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推出 ROI = （总展现×点击率×网页转化率×销售转化率×产品均价）/

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∑（n1×p1 + n2×p2 + … nn×pn）

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3、数据拆解说明

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很显然，以上这个公式基本上将我们之前所分析到的核心数据都涵盖进来了，实际上如果有必要的话还能够对其做进一步的细分。比如我们在线上邀请留下联系方式的客户进行线下交易，客户应邀到达公司现场的比例我们可以定义为“邀约到访率”，所有到达现场的客户最终完成交易的比例我们可以定义为“到访交易率”，而邀约到访率×到访交易率 = 销售转化率，这样我们就能够多做一步拆解，数据拆解的环节数量和公司业务的环节数量紧密相关，这里我们就不再继续展开了。

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4、分析非竞价因素

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把 ROI 拆解之后，这时我们就能够通过对比这个月和上个月各个指标的数据来分析到底是哪些环节出现了问题，比如如果其他的数据几乎没有变化，但是本月的销售转化率下降了或者产品单价下降了或者网页转化率下降了，如果销售团队或者产品定价或页面管理不归竞价人员负责的话，那么严格来讲，公司效益不佳就不应当归咎于竞价人员的工作。

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5、分析竞价因素

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但是如果其他指标没有变化，而竞价因素比如点击率出现了大幅度下降呢？这时我们清楚，点击率下降，会致使总点击下降，进而导致在线对话数量下降，接着致使访客名片数量下降，最后导致总成交人数下降，总成交人数下降，总营业收入就下降，ROI 指标自然就不理想了，所以点击率就是影响营业收入减少的主要原因。

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那接着我们分析，影响点击率的主要因素是什么呢，之前我们已经讲过了，影响点击率的因素有位置、质量度、标题、描述和出价等，没办法了，只能有规模有组织地逐一排查，根据关键词分类，从重点计划重点单元重点关键词开始，进行系统排查！不要觉得麻烦，这是竞价人员的职业素养所在，也是竞价人员的价值体现。

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第三部曲：细化分析，理清影响因素的权重

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在教育培训行业，众多从事 SEM 工作的朋友还承担了不少其他相关的工作，有些负责了着陆页的策划，有些还负责销售业务，为了确切地了解各个环节中可能存在的问题，细致的数据分析能力无疑是必备的。

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1、多因素分析

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倘若在之前的竞价分析中发现存在两个或者多个方面的问题，那应当如何处理？比如我们发现本月访客名片数量大幅减少，经分析原因有两个，一是网页转化率下降，二是总点击也下降了。我们知道网页转化率和着陆页设计以及在线客服接待能力密切相关，而总点击自然是由竞价人员负责，多个因素都产生了影响，如果是由不同的人员负责，谁应当重点优化？

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2、公式分析

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很显然，上面这个问题要求我们明确各方应当承担的责任大小，并给出一个确切的数值。根据公式：访客名片数量 = 总点击×网页转化率，首先我们需要计算出访客名片数量、总点击以及网页转化率这三个指标的环比增长率。环比增长率 = （本周期数据 – 上周期数据）/ 上周期数据，这里我们假设总点击的环比增长率为 X，网页转化率的环比增长率为 Y，访客名片数量的环比增长率为 Z（XYZ 可为正也可为负）。

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3、影响系数分析

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接着我们需要计算 X 和 Y 值分别对 Z 增长率的影响系数，依据数学知识，我们能够得知在 1 + Z = (X + 1)(Y + 1)的情况下：

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X 对 Z 的影响系数 = X ／（X + Y）

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Y 对 Z 的影响系数 = Y ／（X + Y）

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4、具体影响分析

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我们已经了解总点击数和网页转化率的环比变化，各自对名片转化率环比变化的影响系数，接下来我们只要将上个步骤中得到的两个值分别乘以名片数量减少的绝对值，就能够知道点击数的减少和网页转化率的减少分别造成了多少访客名片的减少，从而哪个环节应当重点优化这个问题就得以解决了，同样的分析方法也能够适用于竞价数据中的其他公式。

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有的朋友可能会觉得这样做过于较真，似乎完全没有必要，其实并非如此，实际上不少公司对竞价等相关人员的绩效考核已经开始引入了类似于以上这样的影响系数指标，竞价本身就注重数据的准确性，在数据分析这个环节，我们做得更为细致和深入一些，对于理性思维的培养也是大有裨益的哦。

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