实操分享:如何用有限的预算撬动营销转化率

发布者: 鱼叉导弹 原作者: 吴明辉来自: 混沌大学2017-6-16 15:01

App运营
中小企业预算不够,还要做营销,到底应该怎么提高转化率?

秒针系统、明略数据创始人吴明辉说,你得了解什么是消费转换漏斗,选好分析模型,利用数据分析,提高营销效率。

那么,数据分析模型该怎么选,怎么做分析,怎样的媒体组合营销效率最高,该在消费转换漏斗的哪个环节做营销……所有这些,吴明辉都在这篇文章里面告诉你了。

文|吴明辉
秒针系统、明略数据创始人

在我们讲数据和营销的关系之前,先分享一个有趣的足球队故事。

2015-2016赛季的英超赛场,莱斯特城创造奇迹,升班马球队出人意料赢得冠军。赛季之初,莱斯特城的夺冠赔率是1赔5000。

这个赔率等同于尼斯湖水怪是存在的,或者迈克尔杰克逊还活着,等同于英超一直办下去,莱斯特城需要7016年才能夺冠。

一支身价总和仅有3000万英镑,还不及一名中超外援的球队,是如何成就足球童话的呢? 
  
除了众所周知的绿荫场成功经验,诸如纪律团结、作风强悍、战术明确、教练指导有方等,莱斯特城最卓越最独特的成功经验是:充分理解、尊重和运用数据。一方面,用大数据来分析筛选球员,另一方面,用运动科学数据来指导球员的训练。

在球队夺冠前的2-3年,莱斯特城追踪了11万球员数据:他们对目标球员依照程序追踪处理大量数据,诸如创造一次机会所需时间、跑动距离和速度、重新获得控球权的次数和其他变量。

莱斯特城的球探团队就是数据分析师,谁最符合球队战术打法,谁最能满足球队的需求,一切以数据来说话。数据思维升级了球队管理观念,数据分析成为夺冠的创新变量。

不管是体育、人文学科也好,营销也罢,一切事物的背后都是可以用数学逻辑来解释的。除了爱,一切事物的价值都可以量化、被测量。

而数据是价值表达的载体。我们通过观察、理解数据来发现事物的本质。
  
大数据时代赋能我们对于各种各样的数据进行观察和分析,我们可以利用数学逻辑,帮助我们优化提高整个工作效率。在营销中利用数据来提升效率,就是现在最好的应用场景之一。
  
我们要真正把自己的投资和最终产出的数据关联到一起,知道每一笔投资最终给我们的产品销售产生了什么样的价值。
  
首先,我们进一步明确一下为什么要利用数据来驱动营销?
  
营销其实就是企业的一种投资。企业主在把营销费用投出去的时候,都没有很确定的把握这笔费用是不是花对了,未来能给我们的企业带来多少收入。
  
假如我们能把消费者的数据存下来进行分析,我们就不仅可以评估企业之前的广告投放效果,更重要是能够对未来的营销提供更好的指导。让奇迹被大量复制。


▌一个核心概念:消费转换漏斗

数据是价值测量的结果表达载体,决策哪些营销环节的价值需要被测量是第一步。

所以我们应该先理解,什么是消费者的“消费转换漏斗”,然后找出那些需要被测量的营销环节。企业在第一次看到消费者,到他成为你真正消费者的这个过程中间,要经过层层转换。

这个过程的转换在不断地流失,可能一开始有10000个人,到最后真正成为消费者的,可能只有100个人。这个流失过程称之为消费者的“消费转换漏斗”

从潜在客户到成为你真正客户的整个过程,如何通过数据测量,如何在这个过程中不断提高效率,这是很核心的一件事情。

最近几十年里面,整个消费者漏斗的转换模型,在不同的时代,不同的营销,不管是广告公司,媒体,还是广告主自己的研究部门,他们都在给营销过程设计很多不同的模型。

这个模型设计得越复杂,里面的环节越多,它有可能指导出来的营销意义也就越大。

但是在不同的渠道,在不同的产品,不同的生命周期里面,企业所采用的消费者漏斗模型都不应该完全一样。

Watch-Brand-Buy模型
  
我个人比较喜欢的一个非常简单的模型,是由三个单词组成的:Watch、 Brand和Buy
  
Watch指的是让消费者看到内容。电视、网络视频、邮件、短信、电话,都是可以让消费者看到内容的渠道。
  
Watch的最终目标,是Buy。我们的每一次营销活动,最终都是希望消费者购买我们自己的产品。做数据驱动营销,就是要把Watch和Buy连接到一起,分析每一个环节的投入产出比。

Watch-Buy的分析决策周期长,中间还需要Brand
        
当Watch-Buy的决策周期有点长的时候,实际上它不可能直接产生效果,这个时候营销专家就在中间加了Brand环节

通过营销,我们可以使消费者在大脑里面对我们的品牌产生印象和认识,对未来产品购买有一定倾向,我们称之为品牌,称之为消费者脑海中的企业品牌的资产。
       
有了这样三个状态,我们再进行消费者的测量和数据分析。这是我们通过数据来进行优化营销效率的一个最基本的原理。
  
在如今的互联网和大数据时代,不管是Watch,Buy,还是Brand,所有的数据采集都在变得越来越及时,采集成本也越来越低。

所以每一个企业都可以通过很低的成本来去分析自己的营销效率,从而不断提高它。
  
▌打通数据,做营销的归因分析
   
得到数据之后,我们一定要把这些数据打通。
    
今天,在互联网上,每个人不同的行为都可以通过移动设备连接起来

消费者用自己的手机观看广告,用支付宝、微信进行支付,这些行为是可以串起来的。把这些行为串起来之后,我们就可以进行数据分析了,这些数据分析可以很及时地影响营销计划。
  
数据连接所带来的影响是不一样的。我们给一些大型企业做数据分析的时候,会用到一张表,可以帮助每一个品牌、每一个企业去分析,一笔营销费用要分别在不同的渠道上花多少钱。
  
我们可以分析出,到底什么样的组合能够为企业拿到更多的客户,什么样的组合能够让一个用户看到更多次的广告,节目和节目之间到底有什么样的交叉影响。
  
在今天的这个大数据时代,消费者的消费可能受到各种因素的影响。因此,我们做营销数据分析,可以进行归因分析,去了解消费者在你店里买产品的原因是什么。
  
比如说,他是因为在百度上搜关健词,然后在后面的评论里看到了你的产品呢?还是他在优酷上看了一个视频广告?

还是他在阿里巴巴的推荐页上看到商品之后,直接点进来买了?还是他其实从来没看过你的广告,只是他的朋友跟他讲了一句话,发现自己正好有需求,就买了。
  
如果我们把这些数据采集回来,就可以做归因分析了。

案例:某化妆品品牌
  
之前,我们给一个化妆品品牌客户做过归因分析,帮这个客户把所有采集来的数据放到一起。

这个客户发现,在这些数据没有连接起来之前,这家公司做的几乎所有的营销活动,产生的转化率都很低。
  
他投了很多很贵的广告,但最后发现很多消费者点完广告,很少会直接到天猫或者京东商城进行购买。这个大家很容易理解,一个消费者如果看了广告就去购买,这叫冲动消费。冲动消费的比例是很低的。
  
而在今天,更多的消费者都很理智。他们被网上的这些广告影响了,建立起了对一个品牌的印象。在他真正进行消费的时候,会到天猫、京东上搜索这个品类,搜索品牌的名字,直接下单。
  
所以,我们企业在做数据营销的时候,一定要学会把数据连接起来

  
▌提高营销效率,进行数据的有效分析,不断迭代
  
当我们给企业做了非常深刻的数据分析之后,我们就可以发现,在前面的这些营销活动里面,是哪一个内容促进了营销效果,哪一种组合营销效果最好。
       
只有通过有效的数据分析,不断进行迭代,才有可能提高你的效率。

电商:视频+社交媒体的营销组合效果最好
  
如今互联网上,我们可以拿到的数据更多了,就可以把营销的每一个环节都分析出来。看看在每个阶段,企业要通过怎样的媒体组合去做营销。
  
在几年前的这个案例里面,我们最后的分析结论是,视频和社交媒体的营销组合能够极大促进电商销量。

我们看到这个数据之后没多久,就发现阿里投资了新浪微博,成了新浪微博的大股东。过了一段时间,阿里又投资了优酷和土豆。

线下商店:先通过技术手段收集数据,再进一步分析
  
我们还做了另外一个很有趣的实验,帮助一家餐饮企业采集到店的数据。
  
传统的企业,比如一个线下的餐厅,不管它是卖汉堡,薯条,还是卖饺子,很多企业主可能并不清楚到餐厅里面来的这些客人,跟我线上的广告,跟企业其他的营销活动之间的关联是什么。
  
而在今天,我们可以通过技术手段,在这些餐厅里面采集数据,比如通过会员形式获得消费者的手机号,或者在餐厅里面部署wi-fi探针。
  
一旦跟线上的营销渠道打通,我们再通过进一步分析,就可以知道是线上的哪一支广告给店里带来了客人。    

▌小企业:数据驱动可能更容易实现
     
小企业做数据营销,营销预算可能不够。但不管是现有的客户留存和二次营销,还是新客户的获取,实际上这些营销背后都是有逻辑的。

以数据思维思考营销,虽然可能数据并不全面,但依然可以极大的提升营销各个环节的效果。一切从确定契合自身业务状况的消费转化漏斗模型开始。
     
首先,了解客户,从客户画像起步。比如要去预测一下现在这些客户,未来一年或者两年里面是否有意愿购买我们的产品。
     
其次我们要看一下企业未来的收入里面,有没有一部分能拿出来作为新增的营销费用。分析一下未来的收入增长是在我们原有的客户上,还是要找到新客户。
     
接着,如果我们决定是在原有的客户上找到新的增长,我们再进一步分析,有哪些客户曾经花过更多的钱,有哪些客户跟你聊完就走了。

看看那些在你这儿买了两次、三次和五次的用户有什么共同特点,是因为什么原因来购买,这些因素能不能影响到其他客户。
  
小企业的执行步骤
     
1. 一个产品从开始营销到获取利润一般会经过以下阶段:广告曝光、用户访问、用户注册、产生商机、下单购买。
     
2. 注册用户阶段,通过注册信息可以发现潜在用户,采取策略跟进潜在客户,才可以把潜在客户转化为商机。
     
3. 潜在用户从关注到下单要经历以下步骤:需求确认(产品是自己想要的)、产品测试或体验、对比相关产品,最后下单。
     
4. 用户下单后,商家就可以统计产品的利润是多少。
     
5. 在这些环节中,小企业可用的免费/高性价比的数据工具

(1) 曝光统计工具:第三方监测服务(如秒针产品AdMonitor)、媒体数据统计等;

(2) 注册用户统计工具:转化评估产品(如秒针产品SiteMonitor、WithData等)、百度统计、微信后台;

(3) 商机管理工具:CRM后台统计工具、Dashboard (Excel表单);

(4) 营销与业务利润联接可依赖的工具:财务系统、OA;

我相信,未来我们每一个企业的经营者,都能够利用数据去驱动企业营销的各个环节,效率提升,去设计自己的经营报表。分析出企业在各种营销活动和渠道上花了多少钱,转化效率差距多大。
  
最核心的一个理念,就是我花出每一分钱,和我赚到的每一分钱,中间是要连接起来的。
  
▌ 问答环节
  
1.老师您好,您刚刚谈到,做数据营销有很多模型可以采用。那么,我们到底应该对这些模型如何做取舍?您有什么建议吗?
  
吴明辉:我们还是要看具体的营销的目标。

我刚刚讲了营销目标的阶段性划分,如果你是把拉新客户作为阶段性目标的话,那你就要知道一个消费者成为新客户最核心的原因是什么?

原因只有两个,第一,他知道你的产品;第二个你的产品打动了他。
  
再往前面追溯,因素就太多了。比如这个消费者是不是对产品有需求?在大的竞争格局里面,你的产品在这个市场上到底是不是有一些特殊的点?你的营销预算费用有多大?

每个因素都是在多元分析模型里面。
  
其实最后在分析过程中,所有这些因素之间,是一个乘法的关系。乘法意味着如果有任何一个因素它是特别短的短板,就会把整个事情拖没了。
  
所以,我们首先要分析哪一件事情是最大的短板,分析短板是什么。后面要看的是增速,看哪个地方提高得最快。我们的中小企业,资源是有限的,要先去挑最大的问题去解决。
   
2.老师您好,小企业通过用户ID完善目标受众的用户画像比较难,我想问一下,对于小企业来说,哪些用户维度最重要?
        
吴明辉:由于我们手里的数据有限,所以一个企业的CEO要想办法把一个消费者从最开始对你的产品没感,到最后真正消费了你的产品的这个心理变化的过程,中间所涉及到的几个标签拿回来。
     
举个例子。假设我们的消费者是一个大学生,他刚毕业,想买一个笔记本电脑。他现在进入了第一个漏斗。接着,他的面前有很多品牌可以选择,苹果电脑很好,但是很贵,他也知道联想是一家非常不错的企业。

在这种情况下,我们进行数据分析时应该抓住用户的什么标签?这个分析过程有几个阶段

阶段一,用户根本没有买这个产品的需求;阶段二,用户有了买这个品类的需求;阶段三,用户心中有几个备选品牌;阶段四,用户真正决定买电脑了,他挑了一个好的渠道,想看看有没有好的价格。
     
在这几个阶段里面,我们可以去进行营销的,是用户处于中间阶段的时候。比如说用户想要买笔记本了,他就会上IT网站的笔记本频道或者BBS去了解电脑品牌,我们可以在这个位置做营销。
   
但是,你也要对消费者来到这个页面当下的状态有所理解,针对性地推送内容。当一个消费者打开了京东和阿里的页面,你还给去消费者推荐笔记本,那完全是浪费自己的广告费。

因为他当时已经准备进行消费了,上电商网站主要是去比价格。所以,这时候你的营销要更多地影响他的价格心态,进行有效的营销

(注:本文根据吴明辉6月10日上午在混沌大学的分享内容整理而成,笔记为全部内容的十分之一,欢迎转发分享。)

作者:吴明辉
来源:混沌大学

本文为作者授权鸟哥笔记发布转载请联系作者并注明来源。

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