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      1年前 Deng, wei最新线下活动 | 触脉年终吐槽大会

尾牙,俗称年关,是一年一度总结过去,展望未来,辞旧迎新,脱胎换骨的时刻。

  2017年,是槽点满满的一年,是企业转型的一年,我们干数据干白了头,老板体重涨了几位数,同事从如花变如花,我们浑身不爽,我们急需发泄,加入我们的吐槽大军,倾倒这一年的一把心酸一把泪,还你一片心间的蓝天白云!

在年终的时刻,我们想邀请所有具有幽默精神的小伙伴,一起将工作中遇到的摩擦点倾泻而出,为破除误解,明年愉快地开工做好精神准备。

我们的吐槽大会设置两个主要话题,当然,这些只是抛砖引玉,欢迎大家自由发言。

吐槽议题

  • 槽点一:数据决策方案谁来敲定?市场部经理,数字运营,还是工程师?
  • 槽点二:“精准”营销,真的能做到精准嘛?

 

吐槽方式

1. 您可以根据自身的精神病level选择加入红方蓝方,每一议题分为选手吐槽混合大战两个步骤,您可以选择围观或加入混战。

2. 在两轮吐槽结束之后,我们会选出年度BBKingBBQueen 各一名,并颁发神秘大奖!所有入选的金句发言者也会得到一份“丰厚”大礼!

 

地点|时间:

帝都分部:

2018年1月18日周四,19:30-21:00

朝阳区富顿中心A座8层810室 (10号线地铁劲松站B出口,抬头上楼)

魔都分部

2018年1月25日周四,19:30-21:00

静安区万航渡路888号开开广场21层M室

现场提供花生瓜子八宝粥

 

报名方式:

1.报名电话:400-080-5098

2.编辑“报名触脉年终吐槽大会”发送至info@truemetrics.cn

 

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共 182 条12345››... 10
1年前 truemetric2016干了这么多年的广告和营销,你的工资涨幅怎么这么低?

干了这么多年的广告和营销,你的工资涨幅怎么这么低?

文:若熙先生

作者简介若熙先生,本名王楠,触脉研究院联合创始人兼在线效果营销总监。拥有多年一线项目操盘经验,擅长网站策划运营、付费广告效果营销、全网营销推广、用户心理学等工作。多年来,为装饰、教育、婚纱摄影、游戏、保健品、餐饮等多个行业的龙头企业提供操盘服务,实现投资回报率显著提高。

大家好,我是若熙先生,今天想和大家聊个“伤感情”的事儿——钱。

我相信,没有一个人觉得“钱多”是件扎手的事。可作为一个广告或营销领域的从业者,“多挣钱”也是件挺难的事。

不同于业务部门,做广告和做营销的大多是职能部门——文案、策划、美工、前端、SEO、SEM。每天干不完的活儿,操不够的心,拿的钱却屈指可数。偶尔赶上业绩好能分红,到手的钱也就那么回事。想接点“私活”补贴家用,却发现自己还在加班,睡觉的时间都被挤压。每年最开心的事儿就是年底可能会涨工资,这还得看领导有没有良心,愿不愿意给你涨。

对于“广告狗”和“营销狗”的苦逼段子,网络上比比皆是。想要大幅提升工资,恐怕唯有“跳槽”一路。然而更为苦逼的是,工资有行业标准,即使跳到最牛逼的公司,从事同一岗位也不会有太大的工资涨幅,毕竟哪个老板也不是冤大头。

或许有人会说,“我有好几年从业经验啊!我是熟练工啊!” 可惜的是,广告和营销这一行,经验往往帮助不大。

若熙先生给大家举个例子:微信公众号诞生于2012年,就算你从有公号那天就做运维,满打满算到今天也只有5年。你在现在的公司做小编5k/月,就算你跳到别的公司做文案主管,它给你开到8k/月,那以后呢?你就满足于每个月8k的死工资?

01

说到这里,你是不是感觉到前途一片黑暗?是不是后悔当年满怀期待加入广告营销这一行?

“干得多,挣得少”——看似无解的问题,其实只要从自身找找原因,也并非没有办法。

若熙先生管理过很多的团队,自然也能发现很多问题:

  • 痛点1:仅把工作当作岗位职责

“做完交差”是很多从业者的习惯——每天干完手里的工作就好,至于效果,我可管不了。殊不知,没有效果的工作都是在浪费时间和预算。如果你是老板,你的员工这样挥霍,你会给他涨工资吗?所以,做广告和营销,必须以效果优先。

  • 痛点2:安于现状

应届毕业生人数在逐年增长,他们更年轻、更有活力,重点是——人力成本更低。如果你手里没有“金刚钻”,仅靠经验和“小鲜肉们”去拼,你觉得你的胜算有多大?老板想的永远是投资回报率,当他感觉到你这个岗位的人力成本很大却得不到相应的业绩回馈时,降低人力成本永远是第一选择。况且,广告和营销永远是花钱的部门。所以,想做好广告和营销,学习新思维新套路不能停,知道的越多越难以替代。

  • 痛点3:学不得法

很多从业者也有“学习新知识”的需求,不过学习的内容大多停留在本岗位的范畴,很少顾及相关岗位。若熙先生认为,这样的学习方法,对于“大幅提升”的意义不会很大。

就像前文所说,做文案的如果只钻研写作技巧、话术套路、标题党,那最多做到内容主管。羡慕运营总监不菲的收入,但抱歉,那个岗位涉及领域太广,别的你都不会,如何胜任?

做SEM的如果只是出价经验丰富、百度创意展现牛逼,即便你驾驭如今越来越火的feed信息流广告,但是对于流量到手后的转化,上升到了投资回报的角度,可能你还是很焦头烂额,毕竟那需要研究用户消费心理,消费行为,还要具备销售思维,还需要一定的文案表达技巧等。

诸如此类的例子,比比皆是。所以,想做好广告和影响,“学什么”也很关键

02

明确自己的问题,才能让自己摆脱“活不少干,钱不多挣”的尴尬局面。 只有让自己更值钱,老板才会多让你挣钱。而“让自己更值钱”的方法,也只有加强学习了。

那么关键的问题是——学什么,以及怎么学

Point 1

对于广告营销基层岗位的人来说,你应该先提升自己的格局

策划、文案、美工、前端、SEO、SEM,这些岗位其实组成了在线营销的一整工作套闭环——文案策划出文字内容,美工制作广告物料,前端加各种代码方便统计,SEO和SEM通过各种渠道将广告投放出去。如上文所说,领导眼里是没有过程的,只看最终的结果,因此想增加收入,就不得不站在领导的角度思考问题。

广告的投放效果=内容*平台,这是个不变的公式。尽管每个岗位在公式中扮演着不同的角色,但都必须着眼在最终的效果上。这就要求每个从业者必须把自己负责的工作当做一个项目来做,站在操盘者的角度去思考和处理问题,一切围绕效果进行

另外,因为每个人只负责自己的一摊事儿,所以如果假设自己是个操盘者,就必须对“兄弟岗位”有所了解,你可以不会具体的操作,但必须得懂点门道。往小了说,多懂点没坏处;往大了说,跳槽的时候还能升职呢。

Point 2

格局意识提升了,你还需要数据化的工作方法。

掉在水里不会淹死,呆在水里才会淹死。发现问题,就要及时的解决,不然升职加薪就别惦记了。

若熙先生要说的是,想要切实提升广告和营销的效果,必须依靠数据。

这里的数据,并不是互联网从业者动不动就拿出来装逼的“大数据”——这于提升转化效果没卵用——而是事关各自岗位的“小数据”。

比如

【文案/美工】想通过优化内容及设计提高转化,就要看页面热力图和点击热力图,看你原先想转化用户的位置,其点击率是否符合预期。

【付费广告投手】想更好的分析效果,应该按照营销流程把每个环节的数据打通,从流量投放渠道、着陆后的流量行为表现(如抵达率,跳出率,流失率,事件交互情况),判断流量行为表现及各环节转化成本,然后从项目投资回报的角度来进行综合评估。

数据不仅是工作成效的反馈,也为进一步的优化提供一种思路。所以,熟练的获取数据——提取关键数据——分析比较数据——最终得出商业决策或解决方案,这样的工作方法才能快速发现问题,创造新的商业机会。

02

Point 3

对于主管、经理级别的营销管理者,提升的方向在哪?

说的具体一点,就是如何更好的管理团队,更好的提升营销转化效果。

大部分人思考“如何提升转化效果”这事,估计都会想办法争取更多存量资源。反映在项目工作中,就类似于买到更好的广告位、提高营销预算、谈出更好的渠道价格、找更顶级的代言人、延长工作时间、购买更多流量等。

然而,不知道你是否注意到,这并不是营销学方法,而是管理学方法啊亲——就像做甘特图、协调资源、联络渠道、控制预算、高效沟通等。

还记得刚才说过的公式吗——广告的投放效果=内容*平台,任何一个乘数变大都能让结果成倍增长。反映在营销工作中,就意味着可以将目光更多得集中在内容上,因为平台渠道是共有的,你的竞争对手不会比你差多少,但内容却可以相差甚远。比如,为你的活动找到更易引起共鸣的主题、探索并研究用户真正的需求、切换产品的定位和策略等。这里,我们可能会涉及到很多学科,如消费者行为学、动机心理学、构思创意、转化思维视角等。

Point 4

对于每个广告营销从业者,如何让营销预算花得更值?

正如若熙先生所言,广告和营销是离钱最近的部门。尽可能的把预算花得更值,让领导看到你们高额的投资回报率,就算他不给你涨工资,你也有把握和他进行博弈。

说回正文。想让营销预算花的更值,推广人员要掌握全网流量建设入口及付费效果广告评估的方法论。调整与评估必须有参考依据,那就是我上文提到的数据

PS【干货插播】:对于付费广告来讲,一切在数据上的表现,都可以找到相关的原因。最大的意义不在于你花出去多少,而是你的投资成功了与否,投资回报率多少,利润有多少,最后赚回了多少。而这种投资,你要做到可控、可衡量、可追踪。简单讲,PPC和全网整合营销的终极目标,都是游刃有余的控制精准的流量!

 Point 5

比“学什么”更重要的,是“怎么学”

正如若熙先生之前所说,广告营销从业者的业余时间并不充足,用来学习的时间本就很少,再加上看书看视频过于乏味,所以很多人花了好久学习后的结果就是——并没有什么收获。

相比自学,针对性的短期培训更适合职场人士。用最短的时间,学到别人现成的成功经验,这才是聪明人提升自我价值、快速升职加薪的方法。
04

 

触脉研究院《不关注效果的营销,都是耍流氓》分享会将于2017年12月16日、17日开课

主讲人:若熙先生

课程纲要:

  • 1.拆解竞争对手的9个方式
  • 2.步教会你营销策划出高转化项目
  • 3.20个全网免费流量入口建设策略
  • 4.付费广告投放及效果优化的8个核武器
  • 5.项目商业决策数据化运营10个最有效手段
  • 6.项目全案操盘的10条金规

 

授课地点:北京市朝阳区东三环南路58号,富顿中心A座811

上海市静安区万航渡路888号,开开广场21M

免费咨询热线:400-080-5098

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未来的5年,穷人是如何形成的?

你跟他说事业,他怀疑你是传销。你跟他说学习,他说你这是洗脑。你跟他说要改变,他说我这样挺好。你跟他说要尝试,他说万一不成咋办? 你跟他说要创业,他说我没本钱。你跟他说要多与人沟通,他说我不好意思……

一个对自己一点要求都没有的人,请问他会有什么? 他可以为自己的行为找出100个理由来证明他是对的,却找不到一个改变的理由。殊不知,“变”才是唯一不变的。

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2年前 truemetric2016应战海外购物季的数据武器【线下沙龙•10月12日•上海谷歌办公室】

         时下热议的出口电商、海外购物的数据分析线下沙龙将邀请到国内Google Analytics资深分析师到场为大家做精彩的分享!还等什么呢?10月12日相约谷歌上海办公室,即刻报名率先抢占黄金席位!

 

  • 世界变得越来越小,出海掘金热度激增,永远有人入场,永远有人收获。各家外贸电商都在为即将到来的海外购物季摩拳擦掌,什么才是你最可靠的应战武器?
  • 流量为王还是体验为王?经营内容还是经营用户?数据将是运营平衡点的最佳引路人!
  • Google Analytics在定制化数据采集和分析灵活性方面的功力深不见底,与其它数据工具的巧妙搭配更是令人惊叹,最可怕的是它还在继续着它的强悍升级之旅。10月12日,4个干货主题分享助力你筹备海外购物季,一起来谷歌上海办公室现场体验如何用数据延续你的成功之道!

嘉宾与分享主题

【海外购物季回顾与前瞻】

分享者:柳辉 

谷歌分析合作伙伴TrueMetrics联合创始人

海外购物季逐年火热,每年都会有不同的亮点显现,如何利用好每次的购物节庆,国内大促的套路是否值得借鉴。他将从数据视角解读购物季的动态,助你掌握客户购买行为的趋势变化,了解客户乐于为什么样的策略买单,让客户和你一起继续狂欢。

【Google数据产品在外贸电商中的最佳实践】

分享者:张默宇

谷歌分析合作伙伴TrueMetrics上海公司负责人

Google数据产品不仅在数据挖掘和数据监控中起到重要作用,在数据变现能力上更是价值非凡。真金白银换来的流量和用户循环利用几次是最优解?哪些用户能够被再次吸引回到网站并产生可观价值?广告和内容的千人千面应该怎样结合使用?百闻不如一“践”,来现场一起探寻如何使用数据解决这些热点问题。

【Google Analytics的现在与未来】

分享者:姬静涛

Google Analytics 360 Suite大中华和韩国区主管

Google Analytics相关的系列数据套件产品的拓展方向一直是大家热衷讨论的话题,马上又是一波新的Google数据化产品升级即将来临,最新的功能和亮点又有哪些呢?他将会分享一些最新的资讯让大家尝尝鲜,并会围绕Google的数据布局以及企业数据化运营的新方向,谈一谈他的见解。

 

活动时间与议程

活动时间:2017年10月12日14:00~17:00

活动地点:谷歌上海办公室(上海市浦东新区世纪大道100号上海环球金融中心60层)

面向对象:跨境电商行业的运营、营销管理者和从业者

活动费用:免费

活动议程

13:30~14:00:签到

14:00~15:10:主题演讲 上半场

海外购物季回顾与前瞻-柳辉

Google数据产品在外贸电商中的最佳实践-张默宇

 

15:10~15:20:茶歇

15:20~16:30:主题演讲 下半场

数字营销主题分享-来自于神秘嘉宾

Google Analytics的现在与未来-姬静涛

 

16:30~17:00:自由交流

 

【报名方式】

电话咨询&报名:400-080-5098

 

两种报名方式均可,请按照您的喜好任意选择。

现场席位有限,我们将会对成功报名者进行邮件电话确认。

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2年前 truemetric2016如何避开那些年在ADWords上常遇到的10个坑

触脉导读:AdWords作为Google的搜索引擎广告投放后台,引起强大的整合功能收到广告搜索引擎营销从业者的喜爱,但是在AdWords的使用中大家还是会经常踩到一些“雷”。在本文中,将会为大家讲解AdWords使用中常犯的10种错误,及其解决方案。

正文:

大家可能对AdWords这款工具已经或多或少的有一些了解。但是即便是对日常也在使用AdWords的同学们来说,由于对账户的操作和规则的误解,可能也犯了很多自己都没有发现的小失误,导致你每个月其实也在浪费无数的银子……

在本文中,小编将为大家介绍在使用AdWords中10个最常犯的错误,随后,还会向大家详述如果修正这些错误。

1. 你没有在广告组里使用单一关键词

这对于新手来说可能是一个常见的,使用者创建了10到20个完全没有主题的关键字,就像这样:

在广告组里使用单一关键词

这样导致的结果就是,根据广告组里的每个关键词来写对应的广告语变得非常困难,会导致用户搜索的内容与广告展示的内容之间有很大的偏差。

理论上,你应该在每个广告组里只设置一个关键词,这样,所有的广告语都根据这一个专有词而展开,其中的相关联性就大大提升了。

高相关性的广告=高CTR=高广告质量得分=低CPC

下面有一则来自Clicteq 的例子可以作为参考,采用单一关键词使他们的质量得分从5.56 变为 7.95 ,而且还使每个销售线索的成本降低了37.5%。

关键词优化后效果案例

创建单一关键词的广告组,第一步是利用匹配类型将每个关键词添加到它各自对应的广告组,如下图所示:

如果你还想轻微的调整每个词的出价高低,就将“精准匹配”设为最高出价,“广泛匹配”设为最低出价,“短语匹配”设为中间值,这样谷歌就可以将搜索的词做最贴近的匹配。

正确关键词示例

做完这一步之后,就可以针对这三个广告组创建广告语了,注意将广告词高度匹配关键词。

做这一步的具体步骤:

  • 标题1:要包含关键词
  • 标题2:特点与得益点
  • 广告描述:特点+得益点+CTA
  • 展示URL: 包含关键词

做好之后的样子如下:

关键字广告投放效果

你可以看到,关键词包含在标题和展示URL里,广告词里也有对商品特点和得益点的描述,在最后,别忘了重点加强用户的回应性。

 

接下来,你可以使用“动态广告词替换”功能,这个功能可以把你着陆页上的广告词自动替换成匹配你发布的广告的词组。这个功能可以帮助你减少创建着陆页的次数。

另外,这个功能还能把用户的搜索词和你的广告语,以及广告匹配的着陆页标语对应上,这样就能显著提高广告质量得分和转化率了。

下面的案例是关于一个热水器公司利用这一功能改变展示页上面广告词地理定位名字。当你通过这个链接访问到页面时http://www.innovateyourhome.co.uk/new-boiler-location-1/?Kw=London你会看到页面的标题上写着:我们是伦敦最好的热水器品牌

关键字投放着陆页示例-London

但是,如果你改变URL的定位位置,http://www.innovateyourhome.co.uk/new-boiler-location-1/?Kw=Leeds  就会显示,“我们是利兹最好的热水器品牌”。

正确关键词示例-利兹

3.你没有充分的利用广告附加信息

利用广告的附加信息功能是一种提高广告展示效果的绝佳方法(也是很多广告主会忽略的功能)

通常大家会设置3-4个附加信息,但是很少有人会把9个都用上。附加信息可以让你在谷歌的结果页面上获得更多展示空间,进而增加你的CTR。

关键词附加信息投放

现在已有的9种可使用的附加信息:

  • 附加宣传信息
  • 网站链接
  • 电话号码
  • 商家排名
  • 评论
  • 价格
  • 位置
  • 结构化的摘要信息
  • 一般性信息

一般来说,只要使用了这个功能,几乎每个广告主都能提升10-20% 的CTR,只要在下面的下拉菜单里添加就可以了。

在下拉菜单中添加附加信息

3.你没有将AdWords账户与CRM打通

有一种很有效提高销售线索质量的方式就是将AdWords与CRM打通,打通后你还可以在AdWords账户上看到带来的销售额,而不仅仅是销售线索数。

通常说来,大多数人衡量一个销售线索的价值是用一次转化的价值除以达成一次生意所需的销售线索数量。举个例子,如果一个合同价值5000元,而达成这单合同需要5个销售线索,那么每个销售线索的价值是1000元。

关键词广告数据与CRM打通

在AdWords里,你只能看到生成的销售线索数,不能看到销售额(如果你的AdWords没有与CRM打通)。但是一旦打通,你就可以看到生成的销售额,还能知道,“enterprise PPC management”这个关键词的表现最好;而“PPC service”虽然也带来了销售线索,但是没有产生转化。

 

3.你没有投放品牌词

品牌关键词的竞投是指在包含品牌的关键词上进行关键词投放。一般人都知道的道理是:如果你没有在自己品牌的关键词上投钱,那就是白白浪费钱。

给自己的品牌关键词做投放还能避免和你的竞争对手产生正面冲突,毕竟你肯定也不想看到你的竞争对手在你的上面。

这样做还有一个额外的好处,就是你可以在关键词下面添加网站链接,这样就可以把访客直接引导到你想让他们看到的页面。

 

4.你没有做基于投放数据的分割测试

在面对大量的广告数据时,你是选择利用一些统计学原理,对数据进行分析之后,进而得出数据驱动的决策,还是仅基于自己的直觉或者经验呢?

有两种方法可以做对比测试:

1.使用SplitTester(https://www.perrymarshall.com/splittester/)

使用分割设置器,你可以输入CTR和两个广告的点击数,然后做双方相对与对方的测试。然后工具会告诉你两方的长期测试结果。所以你做出的决定是要基于测试结果,并能保证它的准确性。

使用SplitTester进行测试

2.使用第三方工具,例如Adalysis。

像Adalysis这样的工具,可以帮你做统计计算,还可以在分割测试完成时通知你,以便你创建一个新的广告。

这款工具特别适合有大量广告要投放的广告主。

adalysis使用示例

6.在进行搜索广告投放时没有使用AdWords人群受众定位功能

在AdWords中有一个一直以来没有得到充分利用的功能,那就是针对人群属性来定向投放搜索广告,比如说你可以根据年龄和性别来向投放搜索广告。你可以在如下图所示位置进行设置:

根据受众属性添加竞价条件

你可以参考如下公式来进行竞价修改的设置:

Demographic-conversion-rate

当对你的竞价进行修改时,你可以在如下如所示的位置进行修改:

提高竞价价格

7.没有基于第三方和商业数据对竞价进行调整(例如天气数据)

在AdWords中有一个使用率很低的功能,那就是你可以使用API/Scripts来将AdWords的数据与第三方的数据进行整合。

比如说你可以基于天气数据对你的竞价策略进行调整。如果你在一个易受到天气影响的行业工作(例如汽车销售行业),那么你可能就会发现在天气较暖的时候销售情况相对较好,那么这个时候你就可以使用AdWords Script来让自动调整价格。当然你也可以在气温较低,而且访客转化成客户的概率较低的时候降低你的搜索广告竞价价格。

当然对价格的调整关联的数据也不限于天气数据。你可以基于任何你想要的数据领域,将其与ADWords的搜索广告竞价策略相关联。比如说,当你的客服中心并没有太多的客服人员的时候,你可以降低竞价价格,以免对销售线索的过度购买。假如你正在经营一家酒店,现在仅有少量余房,需要快速将其销售出去的时候,你就可以增加你的竞价价格。

 

8、你并没有优化你的再营销活动

对于“再营销”这个词儿我们可能已经很熟悉了,但是就我的经验来说,我发现很少有人基于他们的在营销广告素材及数据来对他们的再营销广告投放策略进行优化。

下面是两条经常会被大家忽略但是价值非常高的优化策略:

A.优化你的广告位

在AdWords中,Google提供了一个报告,该报告可以让你了解到你的广告在什么位置被展示了。你可以在展示广告网络选项卡下,如下图所示位置查看:

优化广告位置

你可能还会发现一些比现有的广告位更好的位置,你就可以据此对你的竞价进行调整,提高数据表现较好的广告位的竞价价格,减少数据表现不好的广告位的竞价价格。

竞价价格调整

B.优化你的受众群体

可能从谷歌看到你的受众人群之一在观看你的广告,你可以从展示广告选项卡中查看到这部分信息:

优化广告位置

你可能发现某些受众人群的转化质量要高于其他人群,这时你就可以根据这部分数据对其进行优化。如下图中公式所示,你可以根据该公式对你的报价来进行调整,进而将你的预算朝表现最好的那个人群倾斜。

Demographic-conversion-rate

当时使用上述公式对你的出价进行调整后,你可以在下图中的位置中进行修改:

提高竞价价格

9.你没有对你的着陆页分别进行测试

当你现在进行PPC广告投放时,你需要确保访客的每一次点击而来的流量都不被浪费。其中一个最好的方法就是对你的着陆页分别进行测试,来改进你的转化率。

为了应对你的需求,其实你可以创建两个测试页面,具体示例数据如下图所示:

但是大部分是根据自己的经验或者感觉去做A/B测试,这样就会让自己走进一个误区。在这里你要注意以下三点:

  • 进行定性和定量的分析,以确定到底是什么阻碍了访客完成转化。
  • 在此基础上,就需要创建一个假设测试。举个例子,比如说,如果说你已经确定访客没有完成转化其中一个可能的原因就是他们在提出一些常见的问题时并没有得到答案,那么你可能假设“如果添加一个FAQ部分,回答这些常见的问题,那么我的转化率就会提高。”
  • 创建一个符合你的假设情况的测试页面,将你的来访流量进行分割,进行A/B测试,从数据的角度了解,这一版的测试页面是否转化率有所改善。

10.没有使用地区定向

如果你的ADWords投放没有进行地理位置定位,据数据显示,如果你进行了此项设置,那么你的投放成本可能会降低38.5%,同时销售线索的数量可能可以提升21.9%

地区定向投放是通过对目标区域创建单独的广告组,在文案和标题中都与该地域相关,并且考虑到该地域的人文环境等。如下图所示,是一个案例:

定位广告投放

从上图中你可以看到,这个广告是针对纽约的,而且有两套广告文案。

 

小结:

今天为大家介绍在AdWords的使用中常犯的10种错误,分别是:

  1. 没有在广告组里使用单一主题的关键词,导致广告创意无法高效的匹配。
  2. 没有充分的利用广告附加信息。
  3. 没有将AdWords账户与CRM打通,导致无法对引流来的流量质量进行正确的评估。
  4. 没有投放品牌词,可能会出现本品牌的关键词被竞争对手购买,导致不必要的损失。
  5. 没有做基于投放数据的分割测试。
  6. 在进行搜索广告投放时没有使用AdWords人群受众定位功能。
  7. 没有基于第三方和商业数据对竞价进行调整(例如天气数据)。
  8. 你并没有优化你的再营销活动。
  9. 你没有对你的着陆页分别进行测试。
  10. 没有使用地区定向。

 

来源:https://www.crazyegg.com/blog/

以上就是今天的全部内容啦,如果大家别的意见或者疑问欢迎在留言区给到建议或者提问哦~

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2年前 truemetric2016邮件营销助力电商网站转化倍增的秘诀

触脉导读:对于电商网站转化率的优化来说,邮件营销已经算是一种相对“历史悠久”的方式了。邮件营销一直以其“低成本高转化”为许多市场营销人员喜爱,但是面对竞争越来越激烈的今天,我们如何用这“老瓶”装上“新酒”,而且可以“大卖”呢?在本文中,将会为大家揭晓。

 

正文:

利用邮件营销进行转化率优化在现在已经是一件非常常见的事情了。但是大部分的邮件营销活动还是集中在大量发送资讯、促销或者事务性信息的邮件,甚至有一些是用户已经从购物车删除的信息相关的邮件。

考虑到邮件营销目前还是所有营销渠道中转化最高的渠道之一(而且其ROI还非常可观),所以邮件营销在目前针对电商网站还是主流的营销方式之一。但是如何高效的使用这个渠道获取最大化的转化率呢?

在本文中,我将会向大家讲解为什么邮件营销在互联网营销中如此重要,以及应该怎么使用邮件营销来触及比网站访客量级高15倍的用户群体,以及如何高效的提升转化率。

正确使用网站访客数据优化市场营销策略的转化率。

现在电商面临的一个比较大的问题是,大部分来访的流量并没有完成转化。这些流量可能是你花费了很大的精力,通过SEO、社交媒体、PPC广告等等方式引流而来的流量……

如下图所示,就是对一个电子商务网站的数据:

电商网站转化率分析

如上图所示,有将近90%的网站的访客都浏览了该电商网站,但是没有在他们的购物车里添加任何东西。这个场景无论是对于大型电商网站,还是小型电商网站都是非常普遍的场景。如果说这一场景是一个普遍存在的场景,那么也就说明我们在前期为了CRO优化引流而来的大量流量实际上可能并没有真正的为网站带来很多转化上的提高。

那么现在就到了邮件营销闪亮登场的时刻了。

你可以使用邮件营销来提升访客对你的电商网站的互动,在他们访问过你的网站之后,通过邮件来加深他们对网站的互动。在这里我建议邮件营销的对象是在转化过程中的某一步放弃了,没有完成转化的访客。针对这类邮件营销活动,我们称之为“[浏览-转化]优化邮件营销”。您可以用这个活动来刺激客户的购买意图。下面我来为大家介绍如果开展这一类型的邮件营销活动。

  • [浏览-转化]优化邮件营销如何带来更高的转化?

什么是访客的转化过程中的流失?

浏览转化

从上图中的数据我们可以看到,网站所有流量的30%到达了产品类别页面,只有20%的访客实际查看了具体的产品信息。然后他们中的15%就离开了……

与购物车放弃的邮件营销活动类似,[浏览-转化]优化邮件营销主要是针对在到达购物车页面或者完成购买前没有完成转化的用户,对找部分已经有购买意愿但是没有下单的用户进行召回和再次的激励。

当你向这些“挂眼科”的访客推送邮件,你可以将这部分访客按特征进行不同的分组,比如说按照他们在转化流程中流失的不同步骤划分(例如在浏览商品类别页面离开,或者在浏览商品详情页离开等等)。

比如说:

  • 如果访客在仅浏览了主页后就选择离开,那么你可以发送针对仅浏览主页访客的激励内容的邮件,来感谢这位访客的到访,同时推荐给TA一些热门商品。
  • 如果说访客在浏览了商品类别页面之后选择离开,那么你可以邀请TA回到他曾经浏览的商品类别列表页,同时给到推荐的几个性价比较高的商品。
  • 如果该访客查看了你网站上的特定商品,但是却从未将该商品加进购物车,那么你可以邀请TA再次查看该商品,并且给到与该商品相关或者功能相近的商品选项。

以上的这些邮件营销活动都需要定制化的内容,并根据不同的访客行为推送不同的邮件,如下图所示,在邮件推送之后,你可能会看到如下数据:

邮件营销效果数据

在此案例中,针对仅浏览但未下单的访客,他们的转化率是其他渠道的7倍!

电商邮件营销数据分析

有数据证明,有81%的访客会在收到个性化定制的邮件之后,前往相关网站购买商品。所以这些个性化的邮件营销会取得如此高效的效果也就是意料之中的事情了。

以下为三种你可以用作参考的邮件营销模式:

1、针对仅浏览主页就离开的访客

针对浏览主页就离开的访客

如上图所示,这就是一封针对仅浏览了主页就离开的访客的召回邮件,数据证明,这封邮件的效果也是非常好的:

  • 平均打开率:22%
  • 平均CTR:16%
  • 平均每封邮件的成本:0.61$

 

2、针对浏览到商品类别页,之后就离开的访客。

针对浏览到商品类别页,之后就离开的访客。

如上图所示,你可以向针对该类型的访客访问的商品类别为他们发送他们感兴趣的类别下的商品,但是在此页面,他们无法查看到商品的详情信息。为了激发他们对商品的兴趣,你还可以向他们推荐额外相关的商品,或者销量最好的商品。

  • 平均打开率:42%
  • 平均CTR:27%
  • 平均每封邮件的成本:1.71$

3、针对浏览到商品详情信息但离开的访客

针对浏览到商品详情信息但离开的访客

这一步的内容与针对添加了购物车但是没有下单的访客非常相似,主要目的是要提升他们的购买意图。在这里有一个让我们意外的情况是,在这一步骤的访客的转化率要高于已经将商品添加到购物车但是没有下单的访客。所以我们就要邀请这些“高质量”的访客回到我们的网站,进而激励他们下单完成转化。

  • 平均打开率:52%
  • 平均CTR:26%
  • 平均每封邮件的成本:3.42$

 

如果你的邮件营销系统可以根据访客购物车中的内容,定制化的向其发送相关的邮件,这是就要确保他们可以通过邮件进入到相关的页面,进而保证转化过程的顺利完成。

此外,更重要的是,这些邮件之所以可以做到如此高的转化率,是因为它是根据每个访客的行为进行了内容上的个性化编辑。

在你创建邮件营销活动时,可以参考以下清单:

  1. 创建根据在转化过程中不同阶段放弃行为,对用户进行细分。例如按如下规则分类:首页浏览放弃、商品类别浏览放弃,商品详情页浏览放弃。
  2. 根据用户的行为设置一个逻辑判断的过滤器,进而保证该用户在同一时段内只收到一封内容上与他最后一次互动行为最接近的邮件。
  3. 针对不同的活动创建动态更新的内容。
  4. 动态更新相关的产品信息(前提是与访客浏览内容相关)。
  5. 你可以创建一系列的邮件,让其可以满足不同行为特征的访客,进而最大化的扩大可覆盖的人群。
  6. 保证你的邮件针对所有的设备都可以正常的展现,或者也可以创建专门针对移动设备的邮件模板。

 

小结:

如果电商网站可以发送个性化的邮件,那么你就可以根据访客行为、访客属性特征发送定制化的邮件。而且这一营销活动无论是针对大型企业还是中小型企业都同样适用。

综上所述,在进行邮件营销时,首先要对访客行为进行分类,进而为其提供个性化的邮件内容,以达到更高效的召回或者转化率的提升。当然,在此过程中我们还要通过具体的数据来对策略或者内容进行不断的调整,以达到最好的效果。

来源:https://www.crazyegg.com/blog/

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2年前 truemetric2016触脉线上线下分享会安排一览丨网站数据分析:从入门到上树

由于大家对TrueMetrics公开课的喜爱和热情,经常会在各种会员群询问触脉线上和线下公开课和分享会的具体安排,现在将近一个月的线上线下分享的具体时间公布给大家,方便大家提前安排时间,参(kuai)加(lai)课(gou)程(da)。

=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=- 

线下篇:

具体时间安排:

上海

2017年3月23日 19:30~21:30 线上广告效果评估标准与体系建立

地址:上海市静安区万航渡路888号开开大厦21层M室

北京

2017年3月28日 19:30~21:30线上广告效果评估标准与体系建立

地点:北京市朝阳区富顿中心A座0810(十号线劲松站B口)

主要内容:

  • 什么是虚假流量?什么是异常流量?如何对这两种流量进行正确区分?
  • 面对各种多维度的流量相关数据,如何快速甄别出虚假流量?
  • 虚假流量都有哪些判定标准?
  • 如何建立科学的虚假流量质量评估体系?
  • 筛掉虚假流量后,如何对之后的流量数据“大浪淘沙”,“去粗存精”呢?
  • 在业内有哪些甄别虚假流量的真实案例?
  • ……

 

现场除了会分享很多实战案例之外,当然还有很多“说不得”的内容,所以一定要通过面对面的形式与大家分享~

 

线上篇:

 2016年3月14日(周二) 直播课程: GA系列分享1 – 学好Google Analytics之最佳实践

录播回看地址:https://edu.hellobi.com/course/161/lessons(已上线)

主要内容:

1、分享GA在网站分析领域的地位以及全球范围内的使用现状;

2、GA在谷歌数据工具体系中的位置和使命;

3、我们在实际项目中遇到的各种常见GA操作问题以及GA背后的知识体系,并提供给大家一些持续的官方学习资源;

 

2016年3月21日(周二) 直播课程: GA系列分享2 – Google Analytics追踪代码快速上手

录播回看地址:https://edu.hellobi.com/course/161/lessons(3.22下午上线)

主要内容:

1、分享GA的底层采集数据的逻辑,了解GA的工作逻辑。

2、正确判断GA可以采集什么数据,了解GA的“能”与“不能”。

3、快速上手使用GA,了解最基础的实施工作,让你的GA高效跑起来!

 

2016年3月28日(周二) 直播课程: GA系列分享3 – Google Analytics常用报表解读和案例研究

直播课程地址:http://edu.hellobi.com/live/lesson/117/1702

主要内容:

1、分享常用GA报表,以及使用场景;

2、了解在常用报表的使用中存在哪些误区,如何轻松“避雷”?

3、基于多个实战案例分析,在什么场景下应该使用哪些报告,关注哪些指标?

 

2016年4月4日(周二) 直播课程GA系列分享4 – Google Analytics之精准数据营销

直播课程地址:http://edu.hellobi.com/live/lesson/117/1702

主要内容:

1、如何让GA发挥最大的作用,如何将GA/GA360与谷歌ADWORDS/DOUBLECLICK整合,让数据更加完整。

2、如何根据数据进行正确的归因分析,选择质量最好的渠道,并进行高ROI的渠道投入。

3、GA如何与BIGQUERY等其它数据处理工具形成一个完整数据工作平台的实战经验。

 

以上就是近期的安排啦,欢迎大家踊跃报名参加~

 

这里还有一个号外:

大家千呼万唤的TrueMetrics公开课将于4月在北京和上海开课啦~本次公开课不仅会针对去年Google Analytics最佳实践的系统课程进行优化,还新增了多门同样实操价值很高的课程,包括大家都关注的商业预测分析课程等等~

请大家耐心等待~

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2年前 truemetric2016触脉线上线下分享会安排一览丨网站数据分析:从入门到上树

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线下篇:

具体时间安排:

上海

2017年3月23日 19:30~21:30 线上广告效果评估标准与体系建立

地址:上海市静安区万航渡路888号开开大厦21层M室

北京

2017年3月28日 19:30~21:30线上广告效果评估标准与体系建立

地点:北京市朝阳区富顿中心A座0810(十号线劲松站B口)

主要内容:

  • 什么是虚假流量?什么是异常流量?如何对这两种流量进行正确区分?
  • 面对各种多维度的流量相关数据,如何快速甄别出虚假流量?
  • 虚假流量都有哪些判定标准?
  • 如何建立科学的虚假流量质量评估体系?
  • 筛掉虚假流量后,如何对之后的流量数据“大浪淘沙”,“去粗存精”呢?
  • 在业内有哪些甄别虚假流量的真实案例?
  • ……

 

现场除了会分享很多实战案例之外,当然还有很多“说不得”的内容,所以一定要通过面对面的形式与大家分享~

 

线上篇:

 2016年3月14日(周二) 直播课程: GA系列分享1 – 学好Google Analytics之最佳实践

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主要内容:

1、分享GA在网站分析领域的地位以及全球范围内的使用现状;

2、GA在谷歌数据工具体系中的位置和使命;

3、我们在实际项目中遇到的各种常见GA操作问题以及GA背后的知识体系,并提供给大家一些持续的官方学习资源;

 

2016年3月21日(周二) 直播课程: GA系列分享2 – Google Analytics追踪代码快速上手

录播回看地址:https://edu.hellobi.com/course/161/lessons(3.22下午上线)

主要内容:

1、分享GA的底层采集数据的逻辑,了解GA的工作逻辑。

2、正确判断GA可以采集什么数据,了解GA的“能”与“不能”。

3、快速上手使用GA,了解最基础的实施工作,让你的GA高效跑起来!

 

2016年3月28日(周二) 直播课程: GA系列分享3 – Google Analytics常用报表解读和案例研究

直播课程地址:http://edu.hellobi.com/live/lesson/117/1702

主要内容:

1、分享常用GA报表,以及使用场景;

2、了解在常用报表的使用中存在哪些误区,如何轻松“避雷”?

3、基于多个实战案例分析,在什么场景下应该使用哪些报告,关注哪些指标?

 

2016年4月4日(周二) 直播课程GA系列分享4 – Google Analytics之精准数据营销

直播课程地址:http://edu.hellobi.com/live/lesson/117/1702

主要内容:

1、如何让GA发挥最大的作用,如何将GA/GA360与谷歌ADWORDS/DOUBLECLICK整合,让数据更加完整。

2、如何根据数据进行正确的归因分析,选择质量最好的渠道,并进行高ROI的渠道投入。

3、GA如何与BIGQUERY等其它数据处理工具形成一个完整数据工作平台的实战经验。

 

以上就是近期的安排啦,欢迎大家踊跃报名参加~

 

这里还有一个号外:

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请大家耐心等待~

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2年前 truemetric2016案例研究:Lyft优化广告投放大幅提升应用安装率

触脉导读:用正确的方式把广告投放给正确的人群,进而带来大量高效的转化。一直以来是所有广告主在广告投放中最希望看到的成果。在本篇案例研究中,我们通过对数千条视频广告数据进行分析、测试和研究,得出在进行广告投放时应注意的三点关键问题:

  1. 针对每一种广告的每一个传播目的所产生的影响进行正确的衡量。
  2. 注意蝴蝶效应。
  3. 对所有可能进行测试,绝不假设任何一种可能对所有可能进行测试,绝不假设任何一种可能。

 

正文:

你是否想过其实你的广告创意可以发挥原本你预期中200%甚至400%的价值?我们通过对上千条Youtube视频进行分析,帮助Lyft从他们的广告中获取到更多的价值。

在本篇案例研究中你将会了解到:

  • 如何让你的直接反应式广告和广告创意可以获取更大的价值。(直接反应广告是任何付费的广告,意在诱发直接的反应,例如在广告中附加一张回执,消费者把该回执剪下寄给制造商即可获得产品的样品、说明书、目录等。可以采用各种媒介,特别是直接邮递广告(direct mail advertising)和报纸等
  • 了解到不同的广告创意是如何带来不同效果的增长。
  • 了解消费者在看到广告时响应上的微妙变化。
营销人员应该在投放直接响应式广告时,如何对其进行描述呢?高效、引人注意还是很耐用?你在制定直接响应式广告时针对不同的需求,一定会有不同的广告创意。

多年来,品牌广告的主题无外乎就是精简、华丽、有趣。在电视和Youtube中针对类似访客的关注和兴趣阶段驱动其进入转化漏斗中(此时直接响应式广告就变成挑大梁的角色),简单明了、直接反馈,让消费者可以在第一时间对其进行评估,进而决定是否要进行下一步行动。

经过对Youtube上的广告进行了无数个小时的分析,我们了解到成功广告的特征。我们试图颠覆传统广告的一些特征,希望品牌可以通过他们表现最好的创意,并对其投放场景或者方法进行优化,以期得到更好的结果。在这种情况下,针对视频广告进行分析,了解在什么情况下可以吸引到消费者的注意,进而驱动他们去下载并安装该应用。

在本文的案例研究中,我们使用Youtube作为我们的测试平台,通过TrueView形式的广告投放,对应用的安装进行监测。所谓TrueView广告,是YouTube向广告主推出的一种广告投放形式,即视频观众可以在广告播放5秒后选择“跳过(Skip)”广告,直接观看视频内容。与此同时,广告主只为观看超过30s的消费者买单,不必为那些选择跳过的观众支付广告投放费。

实现方法:

我们与Lyft合作进行了此次测试。Lyft是一款美国流行的打车软件,最近刚刚发布了一系列的娱乐性质的品牌视频短片。这些短片有各种不同的内容,我们将对这些传统的Lyft直接反应式广告和经过对一些元素进行调整之后的广告进行测试,进而针对所有的视频短片对品牌和直接反应的指标进行衡量。

我们希望了解一个广告是否会产生一些意料之外的结果,而不仅仅是预期的影响结果。我们使用Lyft投放的广告中效果最好的视频广告素材进行测试,将这些素材进行重新包装,并用TrueView的广告形式投放该移动端APP的广告。通过对数千个YouTube上的视频广告进行分析,我们对不同的变量进行A/B测试,比如说不同的品牌覆盖、背景音乐或者促销活动,进而确定出表现最好的广告素材——所谓表现最好就是指可以让人们快速从注意或者兴趣阶段转化到最终的行动阶段,最终安装Lyft的应用。最终,我们决定使用Youtube的品牌提升研究成果来衡量来自AdWords的发生转化的流量。

 

本次测试中,我们得到的经验有:

1、针对每一种广告的每一个传播目的所产生的影响进行正确的衡量

作为市场营销人员,他们可能会将受众的行为分成不同的阶段。针对不同的需求,我们的品牌广告可能会传递概念性的思想,来促进受众对品牌的情感,以及扩大品牌的影响。我们的直接反应式广告是为了刺激用户直接下载应用。所以我们有不同的广告创意,而且这些不同的广告创意会有不同的目的。在Lyft的广告投放中,我们发现在品牌传播阶段(注意和兴趣阶段)到转化阶段(欲望和行动阶段),对用户的访问旅程的所有方面和所有的广告创意进行测试是非常必要的。

奥尼尔的广告一直非常吸引受众,这让它在去年6月冲到了Youtube排行榜的第一位。基于Lyft的数据,与他们传统投放的直接反应广告相比,他们的品牌传播提升了2倍!但更值得关注的是,这些经过专门设计的广告在所有的转化漏斗中的表现都有不同程度的提升,比如说获得了更高的点击率,安装率,或者更低的CPA成本。据Lyft的数据显示,经过优化的广告的点击率提升了8%(而且这些广告的目的并不是促进用户转化)。

所以,在这里要注意是一定要确保对你所有的广告创意在不同指标上表现进行测试,并了解产生相应的结果的原因。

l案例研究:Lyft优化广告投放大幅提升应用安装率-01

 

2、注意蝴蝶效应

我们将Lyft的广告创意中表现最好的创意挑出来,对其进行微小的调整,进而进行了一些列的A/B测试,比如说是否有背景音乐,是否有品牌覆盖。比如在其中一个广告创意的测试中,我们发现在视频播放的前五秒出现品牌覆盖会吸引用户更有兴趣观看,提升广告的浏览率,进而可以大幅提升品牌的知名度。同时,有背景音乐的视频广告相对浏览率会比没有背景音乐的广告高1.2倍。

通过数据我们发现,品牌覆盖也会提升品牌的知名度,同时有背景音乐还有品牌覆盖的广告的品牌传播效果是只有背景音乐但是没有品牌覆盖的广告的3倍。

案例研究:Lyft优化广告投放大幅提升应用安装率-02

3、对所有可能进行测试,绝不假设任何一种可能

在Lyft广告投放中,我们针对两个广告素材进行了测试,一种是在广告的底部有促销信息,一种是没有促销信息的。我们在测试完成后惊讶的发现这两个不同的广告素材的点击率很相近,没有太大的差别。还有一个出乎我们意料的结果,就是没有促销信息的广告反而有更好的安装率。所以我们会就此进行更加广泛的测试,以确定这是否为一个异常情况。

当我们面对一个新的平台和新的技术时,品牌可能很难接触到他们真正的受众。我们认为好的创意永远不会过时,我们面临的难题是如何将你最好的创意进行正确的测试,将其投放在更多的平台上。

 

小结:

如前文所述,我们在进行广告的投放时,都希望广告可以在正确的时间覆盖到正确的人群,进而带来最大化的转化效果,可以为我们带来最大话的收益。

所以我们就需要:

首先,在广告正式上线前,对所有会影响转化的因素进行测试,并得出最优的版本。

第二,重视广告素材投放中微小的变化。因为这些在我们看来是微小的变化,可能会导致结果有很大的差异。

第三,用测试结果说话,而不是基于自己的经验去忽略一些可能出现的结果。

 

参考来源:www.thinkwithgoogle.com

 

说在最后…

以上就是本次案例研究的全文啦,如果你对本篇内容有一些其他的想法,或者有更好的建议,欢迎在留言区与我分享~

 

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2年前 truemetric2016案例研究:Lyft优化广告投放大幅提升应用安装率

触脉导读:用正确的方式把广告投放给正确的人群,进而带来大量高效的转化。一直以来是所有广告主在广告投放中最希望看到的成果。在本篇案例研究中,我们通过对数千条视频广告数据进行分析、测试和研究,得出在进行广告投放时应注意的三点关键问题:

  1. 针对每一种广告的每一个传播目的所产生的影响进行正确的衡量。
  2. 注意蝴蝶效应。
  3. 对所有可能进行测试,绝不假设任何一种可能对所有可能进行测试,绝不假设任何一种可能。

 

正文:

你是否想过其实你的广告创意可以发挥原本你预期中200%甚至400%的价值?我们通过对上千条Youtube视频进行分析,帮助Lyft从他们的广告中获取到更多的价值。

在本篇案例研究中你将会了解到:

  • 如何让你的直接反应式广告和广告创意可以获取更大的价值。(直接反应广告是任何付费的广告,意在诱发直接的反应,例如在广告中附加一张回执,消费者把该回执剪下寄给制造商即可获得产品的样品、说明书、目录等。可以采用各种媒介,特别是直接邮递广告(direct mail advertising)和报纸等
  • 了解到不同的广告创意是如何带来不同效果的增长。
  • 了解消费者在看到广告时响应上的微妙变化。
营销人员应该在投放直接响应式广告时,如何对其进行描述呢?高效、引人注意还是很耐用?你在制定直接响应式广告时针对不同的需求,一定会有不同的广告创意。

多年来,品牌广告的主题无外乎就是精简、华丽、有趣。在电视和Youtube中针对类似访客的关注和兴趣阶段驱动其进入转化漏斗中(此时直接响应式广告就变成挑大梁的角色),简单明了、直接反馈,让消费者可以在第一时间对其进行评估,进而决定是否要进行下一步行动。

经过对Youtube上的广告进行了无数个小时的分析,我们了解到成功广告的特征。我们试图颠覆传统广告的一些特征,希望品牌可以通过他们表现最好的创意,并对其投放场景或者方法进行优化,以期得到更好的结果。在这种情况下,针对视频广告进行分析,了解在什么情况下可以吸引到消费者的注意,进而驱动他们去下载并安装该应用。

在本文的案例研究中,我们使用Youtube作为我们的测试平台,通过TrueView形式的广告投放,对应用的安装进行监测。所谓TrueView广告,是YouTube向广告主推出的一种广告投放形式,即视频观众可以在广告播放5秒后选择“跳过(Skip)”广告,直接观看视频内容。与此同时,广告主只为观看超过30s的消费者买单,不必为那些选择跳过的观众支付广告投放费。

实现方法:

我们与Lyft合作进行了此次测试。Lyft是一款美国流行的打车软件,最近刚刚发布了一系列的娱乐性质的品牌视频短片。这些短片有各种不同的内容,我们将对这些传统的Lyft直接反应式广告和经过对一些元素进行调整之后的广告进行测试,进而针对所有的视频短片对品牌和直接反应的指标进行衡量。

我们希望了解一个广告是否会产生一些意料之外的结果,而不仅仅是预期的影响结果。我们使用Lyft投放的广告中效果最好的视频广告素材进行测试,将这些素材进行重新包装,并用TrueView的广告形式投放该移动端APP的广告。通过对数千个YouTube上的视频广告进行分析,我们对不同的变量进行A/B测试,比如说不同的品牌覆盖、背景音乐或者促销活动,进而确定出表现最好的广告素材——所谓表现最好就是指可以让人们快速从注意或者兴趣阶段转化到最终的行动阶段,最终安装Lyft的应用。最终,我们决定使用Youtube的品牌提升研究成果来衡量来自AdWords的发生转化的流量。

 

本次测试中,我们得到的经验有:

1、针对每一种广告的每一个传播目的所产生的影响进行正确的衡量

作为市场营销人员,他们可能会将受众的行为分成不同的阶段。针对不同的需求,我们的品牌广告可能会传递概念性的思想,来促进受众对品牌的情感,以及扩大品牌的影响。我们的直接反应式广告是为了刺激用户直接下载应用。所以我们有不同的广告创意,而且这些不同的广告创意会有不同的目的。在Lyft的广告投放中,我们发现在品牌传播阶段(注意和兴趣阶段)到转化阶段(欲望和行动阶段),对用户的访问旅程的所有方面和所有的广告创意进行测试是非常必要的。

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所以,在这里要注意是一定要确保对你所有的广告创意在不同指标上表现进行测试,并了解产生相应的结果的原因。

l案例研究:Lyft优化广告投放大幅提升应用安装率-01

 

2、注意蝴蝶效应

我们将Lyft的广告创意中表现最好的创意挑出来,对其进行微小的调整,进而进行了一些列的A/B测试,比如说是否有背景音乐,是否有品牌覆盖。比如在其中一个广告创意的测试中,我们发现在视频播放的前五秒出现品牌覆盖会吸引用户更有兴趣观看,提升广告的浏览率,进而可以大幅提升品牌的知名度。同时,有背景音乐的视频广告相对浏览率会比没有背景音乐的广告高1.2倍。

通过数据我们发现,品牌覆盖也会提升品牌的知名度,同时有背景音乐还有品牌覆盖的广告的品牌传播效果是只有背景音乐但是没有品牌覆盖的广告的3倍。

案例研究:Lyft优化广告投放大幅提升应用安装率-02

3、对所有可能进行测试,绝不假设任何一种可能

在Lyft广告投放中,我们针对两个广告素材进行了测试,一种是在广告的底部有促销信息,一种是没有促销信息的。我们在测试完成后惊讶的发现这两个不同的广告素材的点击率很相近,没有太大的差别。还有一个出乎我们意料的结果,就是没有促销信息的广告反而有更好的安装率。所以我们会就此进行更加广泛的测试,以确定这是否为一个异常情况。

当我们面对一个新的平台和新的技术时,品牌可能很难接触到他们真正的受众。我们认为好的创意永远不会过时,我们面临的难题是如何将你最好的创意进行正确的测试,将其投放在更多的平台上。

 

小结:

如前文所述,我们在进行广告的投放时,都希望广告可以在正确的时间覆盖到正确的人群,进而带来最大化的转化效果,可以为我们带来最大话的收益。

所以我们就需要:

首先,在广告正式上线前,对所有会影响转化的因素进行测试,并得出最优的版本。

第二,重视广告素材投放中微小的变化。因为这些在我们看来是微小的变化,可能会导致结果有很大的差异。

第三,用测试结果说话,而不是基于自己的经验去忽略一些可能出现的结果。

 

参考来源:www.thinkwithgoogle.com

 

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2年前 truemetric2016案例研究:Lyft优化广告投放大幅提升应用安装率

触脉导读:用正确的方式把广告投放给正确的人群,进而带来大量高效的转化。一直以来是所有广告主在广告投放中最希望看到的成果。在本篇案例研究中,我们通过对数千条视频广告数据进行分析、测试和研究,得出在进行广告投放时应注意的三点关键问题:

  1. 针对每一种广告的每一个传播目的所产生的影响进行正确的衡量。
  2. 注意蝴蝶效应。
  3. 对所有可能进行测试,绝不假设任何一种可能对所有可能进行测试,绝不假设任何一种可能。

 

正文:

你是否想过其实你的广告创意可以发挥原本你预期中200%甚至400%的价值?我们通过对上千条Youtube视频进行分析,帮助Lyft从他们的广告中获取到更多的价值。

在本篇案例研究中你将会了解到:

  • 如何让你的直接反应式广告和广告创意可以获取更大的价值。(直接反应广告是任何付费的广告,意在诱发直接的反应,例如在广告中附加一张回执,消费者把该回执剪下寄给制造商即可获得产品的样品、说明书、目录等。可以采用各种媒介,特别是直接邮递广告(direct mail advertising)和报纸等
  • 了解到不同的广告创意是如何带来不同效果的增长。
  • 了解消费者在看到广告时响应上的微妙变化。
营销人员应该在投放直接响应式广告时,如何对其进行描述呢?高效、引人注意还是很耐用?你在制定直接响应式广告时针对不同的需求,一定会有不同的广告创意。

多年来,品牌广告的主题无外乎就是精简、华丽、有趣。在电视和Youtube中针对类似访客的关注和兴趣阶段驱动其进入转化漏斗中(此时直接响应式广告就变成挑大梁的角色),简单明了、直接反馈,让消费者可以在第一时间对其进行评估,进而决定是否要进行下一步行动。

经过对Youtube上的广告进行了无数个小时的分析,我们了解到成功广告的特征。我们试图颠覆传统广告的一些特征,希望品牌可以通过他们表现最好的创意,并对其投放场景或者方法进行优化,以期得到更好的结果。在这种情况下,针对视频广告进行分析,了解在什么情况下可以吸引到消费者的注意,进而驱动他们去下载并安装该应用。

在本文的案例研究中,我们使用Youtube作为我们的测试平台,通过TrueView形式的广告投放,对应用的安装进行监测。所谓TrueView广告,是YouTube向广告主推出的一种广告投放形式,即视频观众可以在广告播放5秒后选择“跳过(Skip)”广告,直接观看视频内容。与此同时,广告主只为观看超过30s的消费者买单,不必为那些选择跳过的观众支付广告投放费。

实现方法:

我们与Lyft合作进行了此次测试。Lyft是一款美国流行的打车软件,最近刚刚发布了一系列的娱乐性质的品牌视频短片。这些短片有各种不同的内容,我们将对这些传统的Lyft直接反应式广告和经过对一些元素进行调整之后的广告进行测试,进而针对所有的视频短片对品牌和直接反应的指标进行衡量。

我们希望了解一个广告是否会产生一些意料之外的结果,而不仅仅是预期的影响结果。我们使用Lyft投放的广告中效果最好的视频广告素材进行测试,将这些素材进行重新包装,并用TrueView的广告形式投放该移动端APP的广告。通过对数千个YouTube上的视频广告进行分析,我们对不同的变量进行A/B测试,比如说不同的品牌覆盖、背景音乐或者促销活动,进而确定出表现最好的广告素材——所谓表现最好就是指可以让人们快速从注意或者兴趣阶段转化到最终的行动阶段,最终安装Lyft的应用。最终,我们决定使用Youtube的品牌提升研究成果来衡量来自AdWords的发生转化的流量。

 

本次测试中,我们得到的经验有:

1、针对每一种广告的每一个传播目的所产生的影响进行正确的衡量

作为市场营销人员,他们可能会将受众的行为分成不同的阶段。针对不同的需求,我们的品牌广告可能会传递概念性的思想,来促进受众对品牌的情感,以及扩大品牌的影响。我们的直接反应式广告是为了刺激用户直接下载应用。所以我们有不同的广告创意,而且这些不同的广告创意会有不同的目的。在Lyft的广告投放中,我们发现在品牌传播阶段(注意和兴趣阶段)到转化阶段(欲望和行动阶段),对用户的访问旅程的所有方面和所有的广告创意进行测试是非常必要的。

奥尼尔的广告一直非常吸引受众,这让它在去年6月冲到了Youtube排行榜的第一位。基于Lyft的数据,与他们传统投放的直接反应广告相比,他们的品牌传播提升了2倍!但更值得关注的是,这些经过专门设计的广告在所有的转化漏斗中的表现都有不同程度的提升,比如说获得了更高的点击率,安装率,或者更低的CPA成本。据Lyft的数据显示,经过优化的广告的点击率提升了8%(而且这些广告的目的并不是促进用户转化)。

所以,在这里要注意是一定要确保对你所有的广告创意在不同指标上表现进行测试,并了解产生相应的结果的原因。

l案例研究:Lyft优化广告投放大幅提升应用安装率-01

 

2、注意蝴蝶效应

我们将Lyft的广告创意中表现最好的创意挑出来,对其进行微小的调整,进而进行了一些列的A/B测试,比如说是否有背景音乐,是否有品牌覆盖。比如在其中一个广告创意的测试中,我们发现在视频播放的前五秒出现品牌覆盖会吸引用户更有兴趣观看,提升广告的浏览率,进而可以大幅提升品牌的知名度。同时,有背景音乐的视频广告相对浏览率会比没有背景音乐的广告高1.2倍。

通过数据我们发现,品牌覆盖也会提升品牌的知名度,同时有背景音乐还有品牌覆盖的广告的品牌传播效果是只有背景音乐但是没有品牌覆盖的广告的3倍。

案例研究:Lyft优化广告投放大幅提升应用安装率-02

3、对所有可能进行测试,绝不假设任何一种可能

在Lyft广告投放中,我们针对两个广告素材进行了测试,一种是在广告的底部有促销信息,一种是没有促销信息的。我们在测试完成后惊讶的发现这两个不同的广告素材的点击率很相近,没有太大的差别。还有一个出乎我们意料的结果,就是没有促销信息的广告反而有更好的安装率。所以我们会就此进行更加广泛的测试,以确定这是否为一个异常情况。

当我们面对一个新的平台和新的技术时,品牌可能很难接触到他们真正的受众。我们认为好的创意永远不会过时,我们面临的难题是如何将你最好的创意进行正确的测试,将其投放在更多的平台上。

 

小结:

如前文所述,我们在进行广告的投放时,都希望广告可以在正确的时间覆盖到正确的人群,进而带来最大化的转化效果,可以为我们带来最大话的收益。

所以我们就需要:

首先,在广告正式上线前,对所有会影响转化的因素进行测试,并得出最优的版本。

第二,重视广告素材投放中微小的变化。因为这些在我们看来是微小的变化,可能会导致结果有很大的差异。

第三,用测试结果说话,而不是基于自己的经验去忽略一些可能出现的结果。

 

参考来源:www.thinkwithgoogle.com

 

说在最后…

以上就是本次案例研究的全文啦,如果你对本篇内容有一些其他的想法,或者有更好的建议,欢迎在留言区与我分享~

 

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2年前 truemetric2016案例分析:单页面转化率提升102%的秘密

触脉导读:在这个以客户为中心的营销3.0时代,谁更了解自己的客户,能够给到客户想要的最优的用户体验,谁就是这个市场的赢家。对于互联网时代来说,了解客户需求最有效的方法就是进行A/B测试。进行A/B测试需要注意:

  1. 为每一个变量设置转化漏斗。
  2. 在测试时,我们需要限定流量的种类。
  3. 针对转化漏斗中流失的流量进行分析。
  4. 建议要对真正值得测试的元素进行测试。

 

正文:

我们在过去的一个月中我们网站的设计进行了一次测试。现在我想要将此次测试中不同的设计对用户转化(对我们来说转化就是付费用户的登录)的影响。

 

针对不同页面的表现不同的原因,我们做了很多原因的假设。但是我们其实不知道到底是为什么。是因为背景的颜色吗?还是因为标题呢?我们希望对表现好的页面进行更多的迭代测试,进而帮助我们确定这些信息。当然,如果你对此有更多的见解,也欢迎你在评论中和我们分享。

 

在这里需要大家注意的是,这些对于我们来说是成功的经验,对于你来说可能并不适用。

 

原始页面

这个原始页面我们在过去的一年中一直在使用。登录功能也运转良好。但是我们还是担心我们的客户并不了解他们需要这个产品的原因。

AB测试原始页面

以上页面就是我们做此次测试的原始网页。

 

确定出什么需要进行测试

我的总体目标是在给定的时间内,在我们的多个营销网站上同时进行多个A/B测试。同时我们在测试的进行中,还可以根据测试的结果不断的进行调整,同时不断的进行测试,直至最优。

 

我们可能会同时测试不同的着陆页,比如针对着陆页上表单的不同提交形式进行测试。在测试中对元素的变动不会很大,同时还有可能只会影响到很小一部分流量。但是如果放弃测试,那就意味着其实你也就放弃了这种可能性带来的机会。

 

部署实施A/B测试

有关于A/B测试的部署和实施,这里推荐大家一款非常易于使用且功能强大的工具,Google Optimize。Google Optimize 360 是google最新发布的analytics 360 suite中一款对网页进行A/B测试、多变量测试的工具。同时这款工具现在也已经推出了免费版,免费版的功能也同样很强大哦~

 

相比于Google Analytics中原有的内容实验功能,Optimize 360可以直接在页面进行文字、图片等元素的编辑,从而减少制作页面所消耗的精力。此外,Optimize 360 可以对用户进行分类或者从Google Analytics 360中导入已有的用户分类,并对这些不同类型的用户进行不同页面的展现。

 

想对Optimize的更多了解,请见文末链接。

如何对结果进行评估

  1. 为每一个变量设置转化漏斗——哪部分的访客到达了计划中的页面,注册表单,并且完成注册。对于每一个变量来说,我们都会将相关的指标进行对比。此外,我们还检测到样本数据与原始数据相比,有10%的差异,我们就针对这部分人群进行了特定的分析。在这里需要强调的一点是,要基于原定样本的数量来进行测试,而不是在你认为测试已经有了显著结果之后才会停止测试。
  2. 在测试时,我们需要限定流量的种类。这样做是为了保证数据的可用性。避免受到极端数据和测试范围之外的假设的干扰。就比如说,在网站测试是我们要尽量避免将展示广告和付费搜索的流量混在一起,因为这两类流量带来的消费者的意图是大相径庭的,如果数据被混合在一起那么测试得到的数据就不够清洁了。所以,针对这样的情况,就需要我们针对展示广告和付费搜索广告分别进行测试,将数据进行区分,这样就可以更加准确的了解到不同类型的营销广告带来的消费者群体
  1. 针对转化漏斗中流失的流量进行分析。在此部分需要注意的是,既要对已经完成转化的流量进行深入分析,同时还要对中途放弃的访客进行深入分析,这样才能更好的对网站进行优化。
  2. 另外还有一点需要注意的是,建议要对真正值得测试的元素进行测试。我见过一些了令人哭笑不得的测试。有一次有个公司在选用黑体字体还是微软雅黑字体产生了纠纷——而不是利用测试去做更有价值的工作。所谓“值得测试的”就是指:测试的结果一定可以提升转化!所以在此部分就是要测试那些可以带来显著效益的元素,比如说行动召唤按钮、定价、优惠、标题、头图、表单等等。

 

测试成果

通过A/B测试改善访客登录

下图是我们A/B测试的一些成果:

AB测试总体概览

针对我们新的板式,注册登录的人提升了37.5%。Jason Fried有个口头禅是:我们应该测试完全不同的东西。因为我们并不知道驱动访客最终转化的那个关键因素是什么,所以此次我们决定尝试完全不同的设计,下图中是我们得到的结果:

AB测试调整背景

有人物的这版设计,与原始页面相比页面长度缩短了很多,在这个页面上有关品牌的信息也减少了很多,但是改版后付费登录的访客上升了47%!为什么会有这样的结果呢?如果我们在页面底部加上更多的信息呢?结果如下:

AB测试添加更多信息

结果是访客付费登录反而降低了22.72%!

 

接下来,我们开始改换背景人物……下面是我们使用不同的背景人物,得到的结果:

AB测试调整背景人物

从以上的测试我们得出一些小结论:

  1. 大幅且微笑的背景人物有很积极的效果。
  2. 特定的某个人并不会对访客的行为产生影响。

 

写在最后……

希望本文对你之后做A/B测试有多帮助!也许在对于单个细微元素进行调整时,你并未发现访客行为有很大的变化,但是测试对于未来的营销工作有着很重要的作用,并且我们可以对测试中产生的结果不断的进行调整和再测试,直至得出最优的结果。

 

相关阅读:

“不测量,无市场”:Optimize 360 A/B测试完全手册

如何高效使用GA中的高级细分和A/B测试功能?

 

 

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  1. 为每一个变量设置转化漏斗。
  2. 在测试时,我们需要限定流量的种类。
  3. 针对转化漏斗中流失的流量进行分析。
  4. 建议要对真正值得测试的元素进行测试。

 

正文:

我们在过去的一个月中我们网站的设计进行了一次测试。现在我想要将此次测试中不同的设计对用户转化(对我们来说转化就是付费用户的登录)的影响。

 

针对不同页面的表现不同的原因,我们做了很多原因的假设。但是我们其实不知道到底是为什么。是因为背景的颜色吗?还是因为标题呢?我们希望对表现好的页面进行更多的迭代测试,进而帮助我们确定这些信息。当然,如果你对此有更多的见解,也欢迎你在评论中和我们分享。

 

在这里需要大家注意的是,这些对于我们来说是成功的经验,对于你来说可能并不适用。

 

原始页面

这个原始页面我们在过去的一年中一直在使用。登录功能也运转良好。但是我们还是担心我们的客户并不了解他们需要这个产品的原因。

AB测试原始页面

以上页面就是我们做此次测试的原始网页。

 

确定出什么需要进行测试

我的总体目标是在给定的时间内,在我们的多个营销网站上同时进行多个A/B测试。同时我们在测试的进行中,还可以根据测试的结果不断的进行调整,同时不断的进行测试,直至最优。

 

我们可能会同时测试不同的着陆页,比如针对着陆页上表单的不同提交形式进行测试。在测试中对元素的变动不会很大,同时还有可能只会影响到很小一部分流量。但是如果放弃测试,那就意味着其实你也就放弃了这种可能性带来的机会。

 

部署实施A/B测试

有关于A/B测试的部署和实施,这里推荐大家一款非常易于使用且功能强大的工具,Google Optimize。Google Optimize 360 是google最新发布的analytics 360 suite中一款对网页进行A/B测试、多变量测试的工具。同时这款工具现在也已经推出了免费版,免费版的功能也同样很强大哦~

 

相比于Google Analytics中原有的内容实验功能,Optimize 360可以直接在页面进行文字、图片等元素的编辑,从而减少制作页面所消耗的精力。此外,Optimize 360 可以对用户进行分类或者从Google Analytics 360中导入已有的用户分类,并对这些不同类型的用户进行不同页面的展现。

 

想对Optimize的更多了解,请见文末链接。

如何对结果进行评估

  1. 为每一个变量设置转化漏斗——哪部分的访客到达了计划中的页面,注册表单,并且完成注册。对于每一个变量来说,我们都会将相关的指标进行对比。此外,我们还检测到样本数据与原始数据相比,有10%的差异,我们就针对这部分人群进行了特定的分析。在这里需要强调的一点是,要基于原定样本的数量来进行测试,而不是在你认为测试已经有了显著结果之后才会停止测试。
  2. 在测试时,我们需要限定流量的种类。这样做是为了保证数据的可用性。避免受到极端数据和测试范围之外的假设的干扰。就比如说,在网站测试是我们要尽量避免将展示广告和付费搜索的流量混在一起,因为这两类流量带来的消费者的意图是大相径庭的,如果数据被混合在一起那么测试得到的数据就不够清洁了。所以,针对这样的情况,就需要我们针对展示广告和付费搜索广告分别进行测试,将数据进行区分,这样就可以更加准确的了解到不同类型的营销广告带来的消费者群体
  1. 针对转化漏斗中流失的流量进行分析。在此部分需要注意的是,既要对已经完成转化的流量进行深入分析,同时还要对中途放弃的访客进行深入分析,这样才能更好的对网站进行优化。
  2. 另外还有一点需要注意的是,建议要对真正值得测试的元素进行测试。我见过一些了令人哭笑不得的测试。有一次有个公司在选用黑体字体还是微软雅黑字体产生了纠纷——而不是利用测试去做更有价值的工作。所谓“值得测试的”就是指:测试的结果一定可以提升转化!所以在此部分就是要测试那些可以带来显著效益的元素,比如说行动召唤按钮、定价、优惠、标题、头图、表单等等。

 

测试成果

通过A/B测试改善访客登录

下图是我们A/B测试的一些成果:

AB测试总体概览

针对我们新的板式,注册登录的人提升了37.5%。Jason Fried有个口头禅是:我们应该测试完全不同的东西。因为我们并不知道驱动访客最终转化的那个关键因素是什么,所以此次我们决定尝试完全不同的设计,下图中是我们得到的结果:

AB测试调整背景

有人物的这版设计,与原始页面相比页面长度缩短了很多,在这个页面上有关品牌的信息也减少了很多,但是改版后付费登录的访客上升了47%!为什么会有这样的结果呢?如果我们在页面底部加上更多的信息呢?结果如下:

AB测试添加更多信息

结果是访客付费登录反而降低了22.72%!

 

接下来,我们开始改换背景人物……下面是我们使用不同的背景人物,得到的结果:

AB测试调整背景人物

从以上的测试我们得出一些小结论:

  1. 大幅且微笑的背景人物有很积极的效果。
  2. 特定的某个人并不会对访客的行为产生影响。

 

写在最后……

希望本文对你之后做A/B测试有多帮助!也许在对于单个细微元素进行调整时,你并未发现访客行为有很大的变化,但是测试对于未来的营销工作有着很重要的作用,并且我们可以对测试中产生的结果不断的进行调整和再测试,直至得出最优的结果。

 

相关阅读:

“不测量,无市场”:Optimize 360 A/B测试完全手册

如何高效使用GA中的高级细分和A/B测试功能?

 

 

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触脉导读:在这个以客户为中心的营销3.0时代,谁更了解自己的客户,能够给到客户想要的最优的用户体验,谁就是这个市场的赢家。对于互联网时代来说,了解客户需求最有效的方法就是进行A/B测试。进行A/B测试需要注意:

  1. 为每一个变量设置转化漏斗。
  2. 在测试时,我们需要限定流量的种类。
  3. 针对转化漏斗中流失的流量进行分析。
  4. 建议要对真正值得测试的元素进行测试。

 

正文:

我们在过去的一个月中我们网站的设计进行了一次测试。现在我想要将此次测试中不同的设计对用户转化(对我们来说转化就是付费用户的登录)的影响。

 

针对不同页面的表现不同的原因,我们做了很多原因的假设。但是我们其实不知道到底是为什么。是因为背景的颜色吗?还是因为标题呢?我们希望对表现好的页面进行更多的迭代测试,进而帮助我们确定这些信息。当然,如果你对此有更多的见解,也欢迎你在评论中和我们分享。

 

在这里需要大家注意的是,这些对于我们来说是成功的经验,对于你来说可能并不适用。

 

原始页面

这个原始页面我们在过去的一年中一直在使用。登录功能也运转良好。但是我们还是担心我们的客户并不了解他们需要这个产品的原因。

AB测试原始页面

以上页面就是我们做此次测试的原始网页。

 

确定出什么需要进行测试

我的总体目标是在给定的时间内,在我们的多个营销网站上同时进行多个A/B测试。同时我们在测试的进行中,还可以根据测试的结果不断的进行调整,同时不断的进行测试,直至最优。

 

我们可能会同时测试不同的着陆页,比如针对着陆页上表单的不同提交形式进行测试。在测试中对元素的变动不会很大,同时还有可能只会影响到很小一部分流量。但是如果放弃测试,那就意味着其实你也就放弃了这种可能性带来的机会。

 

部署实施A/B测试

有关于A/B测试的部署和实施,这里推荐大家一款非常易于使用且功能强大的工具,Google Optimize。Google Optimize 360 是google最新发布的analytics 360 suite中一款对网页进行A/B测试、多变量测试的工具。同时这款工具现在也已经推出了免费版,免费版的功能也同样很强大哦~

 

相比于Google Analytics中原有的内容实验功能,Optimize 360可以直接在页面进行文字、图片等元素的编辑,从而减少制作页面所消耗的精力。此外,Optimize 360 可以对用户进行分类或者从Google Analytics 360中导入已有的用户分类,并对这些不同类型的用户进行不同页面的展现。

 

想对Optimize的更多了解,请见文末链接。

如何对结果进行评估

  1. 为每一个变量设置转化漏斗——哪部分的访客到达了计划中的页面,注册表单,并且完成注册。对于每一个变量来说,我们都会将相关的指标进行对比。此外,我们还检测到样本数据与原始数据相比,有10%的差异,我们就针对这部分人群进行了特定的分析。在这里需要强调的一点是,要基于原定样本的数量来进行测试,而不是在你认为测试已经有了显著结果之后才会停止测试。
  2. 在测试时,我们需要限定流量的种类。这样做是为了保证数据的可用性。避免受到极端数据和测试范围之外的假设的干扰。就比如说,在网站测试是我们要尽量避免将展示广告和付费搜索的流量混在一起,因为这两类流量带来的消费者的意图是大相径庭的,如果数据被混合在一起那么测试得到的数据就不够清洁了。所以,针对这样的情况,就需要我们针对展示广告和付费搜索广告分别进行测试,将数据进行区分,这样就可以更加准确的了解到不同类型的营销广告带来的消费者群体
  1. 针对转化漏斗中流失的流量进行分析。在此部分需要注意的是,既要对已经完成转化的流量进行深入分析,同时还要对中途放弃的访客进行深入分析,这样才能更好的对网站进行优化。
  2. 另外还有一点需要注意的是,建议要对真正值得测试的元素进行测试。我见过一些了令人哭笑不得的测试。有一次有个公司在选用黑体字体还是微软雅黑字体产生了纠纷——而不是利用测试去做更有价值的工作。所谓“值得测试的”就是指:测试的结果一定可以提升转化!所以在此部分就是要测试那些可以带来显著效益的元素,比如说行动召唤按钮、定价、优惠、标题、头图、表单等等。

 

测试成果

通过A/B测试改善访客登录

下图是我们A/B测试的一些成果:

AB测试总体概览

针对我们新的板式,注册登录的人提升了37.5%。Jason Fried有个口头禅是:我们应该测试完全不同的东西。因为我们并不知道驱动访客最终转化的那个关键因素是什么,所以此次我们决定尝试完全不同的设计,下图中是我们得到的结果:

AB测试调整背景

有人物的这版设计,与原始页面相比页面长度缩短了很多,在这个页面上有关品牌的信息也减少了很多,但是改版后付费登录的访客上升了47%!为什么会有这样的结果呢?如果我们在页面底部加上更多的信息呢?结果如下:

AB测试添加更多信息

结果是访客付费登录反而降低了22.72%!

 

接下来,我们开始改换背景人物……下面是我们使用不同的背景人物,得到的结果:

AB测试调整背景人物

从以上的测试我们得出一些小结论:

  1. 大幅且微笑的背景人物有很积极的效果。
  2. 特定的某个人并不会对访客的行为产生影响。

 

写在最后……

希望本文对你之后做A/B测试有多帮助!也许在对于单个细微元素进行调整时,你并未发现访客行为有很大的变化,但是测试对于未来的营销工作有着很重要的作用,并且我们可以对测试中产生的结果不断的进行调整和再测试,直至得出最优的结果。

 

相关阅读:

“不测量,无市场”:Optimize 360 A/B测试完全手册

如何高效使用GA中的高级细分和A/B测试功能?

 

 

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2年前 truemetric2016TrueMetrics分享会邀请函丨互联网渠道价值定位及组合

应大家的热(ge)情(zhong)要(gou)求(da),TrueMetrics团队将会于3月在北京和上海两地分别召开两场分享会。主题分别为互联网渠道价值定位及组合和线上广告效果评估标准与体系建立。

 

具体时间安排:

北京:

2017年3月7日 19:30~21:30 互联网渠道价值定位及组合

2017年3月28日 19:30~21:30 线上广告效果评估标准与体系建立

 

地点:北京市朝阳区富顿中心A座0811(十号线劲松站A口)

 

上海:

2017年3月2日 19:30~21:30 互联网渠道价值定位及组合

2017年3月23日 19:30~21:30 线上广告效果评估标准与体系建立

 

地点:上海市静安区万航渡路888号开开大厦21层M室

 

注:Workshop需大家提前半小时签到进场,不要迟到哟!


 

在网站分析的领域,如果你还没有接触过“归因模型”,那你可能一直做的就是“假分析报告”。

 

在广告界有一句经典的语录:

“我花在广告上的钱有一半是浪费的,但真正的问题是我并不知道是哪一半”——John Wanamaker

 

无论是投放广告还是运营品牌或者电商网站,我们都迫切的想知道,对于企业来说所有的转化行为都应该归功于哪一个渠道。进而再之后的广告投入中才能进行更加高效的广告投放。

 

我们为什么需要归因模型?

比如说一个访客的转化路径是这样的:

访客转化流程

那么我们应该将此次转化归功于哪一个渠道呢?是首次互动的付费广告渠道,还是最后一次完成转化的自然搜索渠道,还是转化之前的最后一个付费来源的渠道呢?

 

如果我们已经可以对各种流量来源的渠道进行正确的评估,那么问题又来了。如何对来访的流量进行正确的标记,让这些数据“说人话”呢?

 

面对已经在“说人话”的数据们,我们应该如何根据数据选择质量最好的渠道,并进行高ROI的渠道投入呢?

 

在本次TrueMetrics Workshop中,我们将会为大家讲解归因模型的“正确打开方式”,在本次workshop中,将会为你解答:

  • 什么是归因模型?归因模型有什么用?
  • 主流的归因模型有哪些?
  • 不同种类的归因模型都适用哪些场景?
  • 在不同的行业,应如何选择正确的归因模型?
  • 对流量来源渠道使用归因模型进行分析时,应该如何对渠道进行正确标记?
  • 如何通过归因模型对流量来源渠道进行分析,并结合当前商业目标选择ROI最高的渠道组合?
  • 如何根据已有的流量来源数据对其进行归因分析,进而制定专属的媒体档案?
  • ……

 

在我们已经可以对网站的流量来源渠道做正确的评估,并能根据评估结果制定专属的媒体档案之后,新的问题来了——我们要如何甄别不同渠道引流来的流量中是否有虚假流量呢?

 

进一步行业细分分析,我们惊讶的发现,早年间我们时常提及的那句“一半广告费被浪费”的经典语录早已不再适用,事实上,在流量倒逼流量主的大环境下,真正可视的有效广告流量很可能只占不到三成。

 

面对各式各样的虚假流量,媒体购买工作者要如何练就“火眼金睛”,让其无处遁形呢?

 

大家不要着急,在接下来的分享会中,TrueMetrics团队将会为大家分享:

  • 什么是虚假流量?什么是异常流量?如何对这两种流量进行正确区分?
  • 面对各种多维度的流量相关数据,如何快速甄别出虚假流量?
  • 虚假流量都有哪些判定标准?
  • 如何建立科学的虚假流量质量评估体系?
  • 筛掉虚假流量后,如何对之后的流量数据“大浪淘沙”,“去粗存精”呢?
  • 在业内有哪些甄别虚假流量的真实案例?
  • ……

 

现场除了会分享很多实战案例之外,当然还有很多“说不得”的内容,所以一定要通过面对面的形式与大家分享。

 

报名方式:

  • 在微信后台回复您的姓名、电话、邮箱、公司及职务,或者点击阅读原文报名~!我们的工作人员会进行登记,并尽快和您联系!公众号二维码如下:

TrueMetrics公众号二维码

  • 或者添加我们的客服微信直接报名,微信号TrueMetrics_cn,二维码如下:

TrueMetrics客服微信

  • 或者将以上信息发送邮件到info#truemetrics.cn(请将#替换为@),我们会尽快和您确认报名是否成功!

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具体时间安排:

北京:

2017年3月7日 19:30~21:30 互联网渠道价值定位及组合

2017年3月28日 19:30~21:30 线上广告效果评估标准与体系建立

 

地点:北京市朝阳区富顿中心A座0811(十号线劲松站A口)

 

上海:

2017年3月2日 19:30~21:30 互联网渠道价值定位及组合

2017年3月23日 19:30~21:30 线上广告效果评估标准与体系建立

 

地点:上海市静安区万航渡路888号开开大厦21层M室

 

注:Workshop需大家提前半小时签到进场,不要迟到哟!


 

在网站分析的领域,如果你还没有接触过“归因模型”,那你可能一直做的就是“假分析报告”。

 

在广告界有一句经典的语录:

“我花在广告上的钱有一半是浪费的,但真正的问题是我并不知道是哪一半”——John Wanamaker

 

无论是投放广告还是运营品牌或者电商网站,我们都迫切的想知道,对于企业来说所有的转化行为都应该归功于哪一个渠道。进而再之后的广告投入中才能进行更加高效的广告投放。

 

我们为什么需要归因模型?

比如说一个访客的转化路径是这样的:

访客转化流程

那么我们应该将此次转化归功于哪一个渠道呢?是首次互动的付费广告渠道,还是最后一次完成转化的自然搜索渠道,还是转化之前的最后一个付费来源的渠道呢?

 

如果我们已经可以对各种流量来源的渠道进行正确的评估,那么问题又来了。如何对来访的流量进行正确的标记,让这些数据“说人话”呢?

 

面对已经在“说人话”的数据们,我们应该如何根据数据选择质量最好的渠道,并进行高ROI的渠道投入呢?

 

在本次TrueMetrics Workshop中,我们将会为大家讲解归因模型的“正确打开方式”,在本次workshop中,将会为你解答:

  • 什么是归因模型?归因模型有什么用?
  • 主流的归因模型有哪些?
  • 不同种类的归因模型都适用哪些场景?
  • 在不同的行业,应如何选择正确的归因模型?
  • 对流量来源渠道使用归因模型进行分析时,应该如何对渠道进行正确标记?
  • 如何通过归因模型对流量来源渠道进行分析,并结合当前商业目标选择ROI最高的渠道组合?
  • 如何根据已有的流量来源数据对其进行归因分析,进而制定专属的媒体档案?
  • ……

 

在我们已经可以对网站的流量来源渠道做正确的评估,并能根据评估结果制定专属的媒体档案之后,新的问题来了——我们要如何甄别不同渠道引流来的流量中是否有虚假流量呢?

 

进一步行业细分分析,我们惊讶的发现,早年间我们时常提及的那句“一半广告费被浪费”的经典语录早已不再适用,事实上,在流量倒逼流量主的大环境下,真正可视的有效广告流量很可能只占不到三成。

 

面对各式各样的虚假流量,媒体购买工作者要如何练就“火眼金睛”,让其无处遁形呢?

 

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  • 什么是虚假流量?什么是异常流量?如何对这两种流量进行正确区分?
  • 面对各种多维度的流量相关数据,如何快速甄别出虚假流量?
  • 虚假流量都有哪些判定标准?
  • 如何建立科学的虚假流量质量评估体系?
  • 筛掉虚假流量后,如何对之后的流量数据“大浪淘沙”,“去粗存精”呢?
  • 在业内有哪些甄别虚假流量的真实案例?
  • ……

 

现场除了会分享很多实战案例之外,当然还有很多“说不得”的内容,所以一定要通过面对面的形式与大家分享。

 

报名方式:

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应大家的热(ge)情(zhong)要(gou)求(da),TrueMetrics团队将会于3月在北京和上海两地分别召开两场分享会。主题分别为互联网渠道价值定位及组合和线上广告效果评估标准与体系建立。

 

具体时间安排:

北京:

2017年3月7日 19:30~21:30 互联网渠道价值定位及组合

2017年3月28日 19:30~21:30 线上广告效果评估标准与体系建立

 

地点:北京市朝阳区富顿中心A座0811(十号线劲松站A口)

 

上海:

2017年3月2日 19:30~21:30 互联网渠道价值定位及组合

2017年3月23日 19:30~21:30 线上广告效果评估标准与体系建立

 

地点:上海市静安区万航渡路888号开开大厦21层M室

 

注:Workshop需大家提前半小时签到进场,不要迟到哟!


 

在网站分析的领域,如果你还没有接触过“归因模型”,那你可能一直做的就是“假分析报告”。

 

在广告界有一句经典的语录:

“我花在广告上的钱有一半是浪费的,但真正的问题是我并不知道是哪一半”——John Wanamaker

 

无论是投放广告还是运营品牌或者电商网站,我们都迫切的想知道,对于企业来说所有的转化行为都应该归功于哪一个渠道。进而再之后的广告投入中才能进行更加高效的广告投放。

 

我们为什么需要归因模型?

比如说一个访客的转化路径是这样的:

访客转化流程

那么我们应该将此次转化归功于哪一个渠道呢?是首次互动的付费广告渠道,还是最后一次完成转化的自然搜索渠道,还是转化之前的最后一个付费来源的渠道呢?

 

如果我们已经可以对各种流量来源的渠道进行正确的评估,那么问题又来了。如何对来访的流量进行正确的标记,让这些数据“说人话”呢?

 

面对已经在“说人话”的数据们,我们应该如何根据数据选择质量最好的渠道,并进行高ROI的渠道投入呢?

 

在本次TrueMetrics Workshop中,我们将会为大家讲解归因模型的“正确打开方式”,在本次workshop中,将会为你解答:

  • 什么是归因模型?归因模型有什么用?
  • 主流的归因模型有哪些?
  • 不同种类的归因模型都适用哪些场景?
  • 在不同的行业,应如何选择正确的归因模型?
  • 对流量来源渠道使用归因模型进行分析时,应该如何对渠道进行正确标记?
  • 如何通过归因模型对流量来源渠道进行分析,并结合当前商业目标选择ROI最高的渠道组合?
  • 如何根据已有的流量来源数据对其进行归因分析,进而制定专属的媒体档案?
  • ……

 

在我们已经可以对网站的流量来源渠道做正确的评估,并能根据评估结果制定专属的媒体档案之后,新的问题来了——我们要如何甄别不同渠道引流来的流量中是否有虚假流量呢?

 

进一步行业细分分析,我们惊讶的发现,早年间我们时常提及的那句“一半广告费被浪费”的经典语录早已不再适用,事实上,在流量倒逼流量主的大环境下,真正可视的有效广告流量很可能只占不到三成。

 

面对各式各样的虚假流量,媒体购买工作者要如何练就“火眼金睛”,让其无处遁形呢?

 

大家不要着急,在接下来的分享会中,TrueMetrics团队将会为大家分享:

  • 什么是虚假流量?什么是异常流量?如何对这两种流量进行正确区分?
  • 面对各种多维度的流量相关数据,如何快速甄别出虚假流量?
  • 虚假流量都有哪些判定标准?
  • 如何建立科学的虚假流量质量评估体系?
  • 筛掉虚假流量后,如何对之后的流量数据“大浪淘沙”,“去粗存精”呢?
  • 在业内有哪些甄别虚假流量的真实案例?
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现场除了会分享很多实战案例之外,当然还有很多“说不得”的内容,所以一定要通过面对面的形式与大家分享。

 

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2年前 truemetric2016你可能在GA中看到的都是假报告

触脉导读:大家在看Google Analytics中的报告时,常常会对呈现出的数据有多种疑问,是不是常常也会质疑自己,是不是看了假的报告??今天小编为大家详细解释,面对报告中因为账户设置导致的数据异常情况都有哪些,应该如何应对。

 

正文:

Google Analytics作为一款功能强大的网站分析工具,可以让我们查看很多网站上多种维度的用户行为数据。但是大家有没有想过,你在Google Analytics中看到的数据真的是你想象中的精准的数据吗?

Google Analytics可能并不能给到你预想的那些报告。所以这就需要你可以正确的理解不同报告的含义,同时还需要在恰当的时候使用这些报告。

  1. 你看到的流量报告可能是“假报告”

……因为你看到的流量报告可能还包括内部的流量。

内部访问产生的流量数据与外部来源的流量数据是截然不同的。如果你并未在你的GA账户中将站内访问流量排除,那么将会使数据不再具备参考性。特别是会严重影响到用户互动指标和转化率的情况。

 

解决方案:将公司内部访问流量在GA账户中进行排除,通常是排除内部的IP段。

 

……因为你的流量报告中还包含了垃圾流量。

对于每个网站分析师起来说,排除垃圾流量可能是网站分析工作必有的一个步骤。类似上一步中排除内部访问流量一样,我们也要排除垃圾流量,从而保证数据的质量。比如说大家可能在Google Analytics的流量来源中发现类似lifehacĸer.com或者ɢoogle.com这样的可疑来源,那么面对类似这样的垃圾流量,我们应该如何应对呢?

 

解决方案:首先在要确定筛选垃圾流量的标准,进而根据预先已经排查确定的标准在GA账户的视图级别进行设置过滤器,以过滤垃圾流量。

 

相关阅读>>网站流量来源:ɢoogle.com ≠ google.com

 

……因为你的流量中还包含自我引荐的流量。

自我引荐的流量就是引荐流量来源为自己的网站的流量。如果此部分数据未进行排除,可能会导致你的引荐来源的流量指标不准确。更重要的是,如果你的网站还有子域,就需要进行跨域监测,也就是说虽然你拥有多个主域,但是他们服务于相同的受众群体,并且希望用户在浏览时认为他们是在同一个网站上,就需要进行跨域监测数据。

解决方案:确保你的网站上正确的部署了Google Analytics的追踪胎吗,同时在账户中进行了正确的跨域监测的配置并且部署了相应的跨域监测代码。

 

 

2.数据被进行了不必要的分解

……因为大小写敏感的设置

因为Google Analytics是大小写敏感的,所以/contact 和 /Contact 会被GA认为是两个不同的页面,即使有可能这两个页面是同一个。

解决方案:在账户中进行设置,将所有的URI,搜索关键字和活动维度等都设置为小写。

 

 

……因为查询参数的存在

URL中的查询参数如果没有对其进行正确的设置,会使得很多相同页面的数据因为查询参数被分裂为两条数据记录,最终导致增加报告的复杂性。设置查询参数排除之后,就可以大大减少在GA中显示的页面数量,而且同类页面的数据也得到了整合。如果你不删除这些查询参数,相同内容的页面会以很多个不同的URI分开显示在报告里。

解决方案:可以在视图层级下进行设置,将查询参数在过滤器中进行排除。要注意的是,过滤器可能会排除配置文件中所有的查

 

……因为“/”

可能由于你的网站技术原因,对于有些页面可能存在类似www.example.comwww.example.com/是同一个页面的情况。

解决方案:创建一个过滤器,来为所有的页面添加/删除页面URI中的“/”.

 

相关阅读>>

Google Analytics:浅谈“UTM标记”

Google Analytics:有关UTM的7个小秘密

3.指标错了……

……因为无法精确的计算时间

因为Google Analytics访客在页面上的浏览时间使用的方法是,用访客浏览的第二个页面的时间减去访问前一个页面的浏览时间。这就意味着,GA无法计算访客退出页面的浏览时长。

 

解决方案:不要过分相信报告中退出页面或者跳出页面的浏览时长。

 

……因为数据在采集时并未正确的分类

Google Analytics根据内设的规则对流量的来源渠道进行分类。所以对于有些GA无法识别的流量来源,以及搜索引擎来源的流量有可能就会被分类到错误的渠道。

解决方案:根据实际情况对默认的渠道设置进行修改,或者创建新的渠道分组规则。同时还还保证utm标记的正确设置。

 

相关阅读>>

Google Analytics 流量来源判定详解-Part 1

Google Analytics 流量来源判定详解-Part2(2/3)

Google Analytics 流量来源判定详解-Part2(3/3)

 

5.误解了指标的含义……

… 比如说会话数并不等同于用户数

当用户第一次访问某个网站时,他会产生首次会话。GA中的“会话”通常情况下都会被作为一个重要指标,而且在GA中还有很多核心指标是基于“会话”来进行计算的,比如说“转化率(Conversion rate)”。“会话”这个指标在GA中的官方解释是,“会话是指在指定的时间段内在您的网站上发生的一系列互动。例如,一次会话可以包含多个网页或屏幕浏览、事件、社交互动和电子商务交易”。

 

那么一次会话结束的方式有:

  • 访客在网站商没有任何活动的状态持续超过30分钟(默认)。
  • 超过午夜零点。
  • 访客来源变更。
  • 访客通过子域访问。

 

相关阅读>>你真的了解GA中的会话和跳出率吗?

 

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2年前 truemetric2016你可能在GA中看到的都是假报告

触脉导读:大家在看Google Analytics中的报告时,常常会对呈现出的数据有多种疑问,是不是常常也会质疑自己,是不是看了假的报告??今天小编为大家详细解释,面对报告中因为账户设置导致的数据异常情况都有哪些,应该如何应对。

 

正文:

Google Analytics作为一款功能强大的网站分析工具,可以让我们查看很多网站上多种维度的用户行为数据。但是大家有没有想过,你在Google Analytics中看到的数据真的是你想象中的精准的数据吗?

Google Analytics可能并不能给到你预想的那些报告。所以这就需要你可以正确的理解不同报告的含义,同时还需要在恰当的时候使用这些报告。

  1. 你看到的流量报告可能是“假报告”

……因为你看到的流量报告可能还包括内部的流量。

内部访问产生的流量数据与外部来源的流量数据是截然不同的。如果你并未在你的GA账户中将站内访问流量排除,那么将会使数据不再具备参考性。特别是会严重影响到用户互动指标和转化率的情况。

 

解决方案:将公司内部访问流量在GA账户中进行排除,通常是排除内部的IP段。

 

……因为你的流量报告中还包含了垃圾流量。

对于每个网站分析师起来说,排除垃圾流量可能是网站分析工作必有的一个步骤。类似上一步中排除内部访问流量一样,我们也要排除垃圾流量,从而保证数据的质量。比如说大家可能在Google Analytics的流量来源中发现类似lifehacĸer.com或者ɢoogle.com这样的可疑来源,那么面对类似这样的垃圾流量,我们应该如何应对呢?

 

解决方案:首先在要确定筛选垃圾流量的标准,进而根据预先已经排查确定的标准在GA账户的视图级别进行设置过滤器,以过滤垃圾流量。

 

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……因为你的流量中还包含自我引荐的流量。

自我引荐的流量就是引荐流量来源为自己的网站的流量。如果此部分数据未进行排除,可能会导致你的引荐来源的流量指标不准确。更重要的是,如果你的网站还有子域,就需要进行跨域监测,也就是说虽然你拥有多个主域,但是他们服务于相同的受众群体,并且希望用户在浏览时认为他们是在同一个网站上,就需要进行跨域监测数据。

解决方案:确保你的网站上正确的部署了Google Analytics的追踪胎吗,同时在账户中进行了正确的跨域监测的配置并且部署了相应的跨域监测代码。

 

 

2.数据被进行了不必要的分解

……因为大小写敏感的设置

因为Google Analytics是大小写敏感的,所以/contact 和 /Contact 会被GA认为是两个不同的页面,即使有可能这两个页面是同一个。

解决方案:在账户中进行设置,将所有的URI,搜索关键字和活动维度等都设置为小写。

 

 

……因为查询参数的存在

URL中的查询参数如果没有对其进行正确的设置,会使得很多相同页面的数据因为查询参数被分裂为两条数据记录,最终导致增加报告的复杂性。设置查询参数排除之后,就可以大大减少在GA中显示的页面数量,而且同类页面的数据也得到了整合。如果你不删除这些查询参数,相同内容的页面会以很多个不同的URI分开显示在报告里。

解决方案:可以在视图层级下进行设置,将查询参数在过滤器中进行排除。要注意的是,过滤器可能会排除配置文件中所有的查

 

……因为“/”

可能由于你的网站技术原因,对于有些页面可能存在类似www.example.comwww.example.com/是同一个页面的情况。

解决方案:创建一个过滤器,来为所有的页面添加/删除页面URI中的“/”.

 

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3.指标错了……

……因为无法精确的计算时间

因为Google Analytics访客在页面上的浏览时间使用的方法是,用访客浏览的第二个页面的时间减去访问前一个页面的浏览时间。这就意味着,GA无法计算访客退出页面的浏览时长。

 

解决方案:不要过分相信报告中退出页面或者跳出页面的浏览时长。

 

……因为数据在采集时并未正确的分类

Google Analytics根据内设的规则对流量的来源渠道进行分类。所以对于有些GA无法识别的流量来源,以及搜索引擎来源的流量有可能就会被分类到错误的渠道。

解决方案:根据实际情况对默认的渠道设置进行修改,或者创建新的渠道分组规则。同时还还保证utm标记的正确设置。

 

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5.误解了指标的含义……

… 比如说会话数并不等同于用户数

当用户第一次访问某个网站时,他会产生首次会话。GA中的“会话”通常情况下都会被作为一个重要指标,而且在GA中还有很多核心指标是基于“会话”来进行计算的,比如说“转化率(Conversion rate)”。“会话”这个指标在GA中的官方解释是,“会话是指在指定的时间段内在您的网站上发生的一系列互动。例如,一次会话可以包含多个网页或屏幕浏览、事件、社交互动和电子商务交易”。

 

那么一次会话结束的方式有:

  • 访客在网站商没有任何活动的状态持续超过30分钟(默认)。
  • 超过午夜零点。
  • 访客来源变更。
  • 访客通过子域访问。

 

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触脉导读:大家在看Google Analytics中的报告时,常常会对呈现出的数据有多种疑问,是不是常常也会质疑自己,是不是看了假的报告??今天小编为大家详细解释,面对报告中因为账户设置导致的数据异常情况都有哪些,应该如何应对。

 

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Google Analytics作为一款功能强大的网站分析工具,可以让我们查看很多网站上多种维度的用户行为数据。但是大家有没有想过,你在Google Analytics中看到的数据真的是你想象中的精准的数据吗?

Google Analytics可能并不能给到你预想的那些报告。所以这就需要你可以正确的理解不同报告的含义,同时还需要在恰当的时候使用这些报告。

  1. 你看到的流量报告可能是“假报告”

……因为你看到的流量报告可能还包括内部的流量。

内部访问产生的流量数据与外部来源的流量数据是截然不同的。如果你并未在你的GA账户中将站内访问流量排除,那么将会使数据不再具备参考性。特别是会严重影响到用户互动指标和转化率的情况。

 

解决方案:将公司内部访问流量在GA账户中进行排除,通常是排除内部的IP段。

 

……因为你的流量报告中还包含了垃圾流量。

对于每个网站分析师起来说,排除垃圾流量可能是网站分析工作必有的一个步骤。类似上一步中排除内部访问流量一样,我们也要排除垃圾流量,从而保证数据的质量。比如说大家可能在Google Analytics的流量来源中发现类似lifehacĸer.com或者ɢoogle.com这样的可疑来源,那么面对类似这样的垃圾流量,我们应该如何应对呢?

 

解决方案:首先在要确定筛选垃圾流量的标准,进而根据预先已经排查确定的标准在GA账户的视图级别进行设置过滤器,以过滤垃圾流量。

 

相关阅读>>网站流量来源:ɢoogle.com ≠ google.com

 

……因为你的流量中还包含自我引荐的流量。

自我引荐的流量就是引荐流量来源为自己的网站的流量。如果此部分数据未进行排除,可能会导致你的引荐来源的流量指标不准确。更重要的是,如果你的网站还有子域,就需要进行跨域监测,也就是说虽然你拥有多个主域,但是他们服务于相同的受众群体,并且希望用户在浏览时认为他们是在同一个网站上,就需要进行跨域监测数据。

解决方案:确保你的网站上正确的部署了Google Analytics的追踪胎吗,同时在账户中进行了正确的跨域监测的配置并且部署了相应的跨域监测代码。

 

 

2.数据被进行了不必要的分解

……因为大小写敏感的设置

因为Google Analytics是大小写敏感的,所以/contact 和 /Contact 会被GA认为是两个不同的页面,即使有可能这两个页面是同一个。

解决方案:在账户中进行设置,将所有的URI,搜索关键字和活动维度等都设置为小写。

 

 

……因为查询参数的存在

URL中的查询参数如果没有对其进行正确的设置,会使得很多相同页面的数据因为查询参数被分裂为两条数据记录,最终导致增加报告的复杂性。设置查询参数排除之后,就可以大大减少在GA中显示的页面数量,而且同类页面的数据也得到了整合。如果你不删除这些查询参数,相同内容的页面会以很多个不同的URI分开显示在报告里。

解决方案:可以在视图层级下进行设置,将查询参数在过滤器中进行排除。要注意的是,过滤器可能会排除配置文件中所有的查

 

……因为“/”

可能由于你的网站技术原因,对于有些页面可能存在类似www.example.comwww.example.com/是同一个页面的情况。

解决方案:创建一个过滤器,来为所有的页面添加/删除页面URI中的“/”.

 

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Google Analytics:浅谈“UTM标记”

Google Analytics:有关UTM的7个小秘密

3.指标错了……

……因为无法精确的计算时间

因为Google Analytics访客在页面上的浏览时间使用的方法是,用访客浏览的第二个页面的时间减去访问前一个页面的浏览时间。这就意味着,GA无法计算访客退出页面的浏览时长。

 

解决方案:不要过分相信报告中退出页面或者跳出页面的浏览时长。

 

……因为数据在采集时并未正确的分类

Google Analytics根据内设的规则对流量的来源渠道进行分类。所以对于有些GA无法识别的流量来源,以及搜索引擎来源的流量有可能就会被分类到错误的渠道。

解决方案:根据实际情况对默认的渠道设置进行修改,或者创建新的渠道分组规则。同时还还保证utm标记的正确设置。

 

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Google Analytics 流量来源判定详解-Part2(3/3)

 

5.误解了指标的含义……

… 比如说会话数并不等同于用户数

当用户第一次访问某个网站时,他会产生首次会话。GA中的“会话”通常情况下都会被作为一个重要指标,而且在GA中还有很多核心指标是基于“会话”来进行计算的,比如说“转化率(Conversion rate)”。“会话”这个指标在GA中的官方解释是,“会话是指在指定的时间段内在您的网站上发生的一系列互动。例如,一次会话可以包含多个网页或屏幕浏览、事件、社交互动和电子商务交易”。

 

那么一次会话结束的方式有:

  • 访客在网站商没有任何活动的状态持续超过30分钟(默认)。
  • 超过午夜零点。
  • 访客来源变更。
  • 访客通过子域访问。

 

相关阅读>>你真的了解GA中的会话和跳出率吗?

 

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2年前 truemetric2016不可不了解的2017年商业智能(BI)发展的6大趋势

触脉导读:是你掌握的这些知识让你拥有的数据变的有意义,利用你拥有的专业知识可以将大量的数据转化成可以指导行动的洞察和见解,这才是最难的部分。那么,2017年的BI(商业智能)的趋势是什么呢?你应该关注哪方面的潮流发展呢?

1.快数据需求增长

2. BI工具的整合

3.从对数量的要求向对质量的要求转变

4.从传统BI向自助式BI转变

5.BI中人工智能快速发展

6.BI在适应性较差的行业中得以发展

 

正文:

知识已经变成经济资源,并且占据主导地位。即使知识资源现在还不是唯一的经济资源,但是它是一个有力的竞争优势资源。——Peter F. Drucker

我非常喜欢以上这段话。你会注意到,他并没有说“数据已经成为经济资源来源的关键。”他认为是“知识”。

将这两个概念区分开是非常重要的。没一个商业组织都有自己的书无惧。大部分商业组织甚至有大量的数据,所以很少有商业组织面临数据匮乏的状态。

拥有有效处理数据的知识体系才是最重要的部分。是你掌握的这些知识让你拥有的数据变的有意义,利用你拥有的专业知识可以将大量的数据转化成可以指导行动的洞察和见解,这才是最难的部分。

商业智能

那么你如何将你的数据变成有效的知识体系呢?这就到了商业智能(BI,Business Intelligence)大放异彩的时候了。商业智能的实现是一个过程,就是将无法使用的大量数据转化成可执行的商业建议和有意义的商业洞察。如果可以高效的使用商业智能,那么你将能够对为了解客户行为,提升商业组织运转效率提供更多高质洞察。

要怎样才能从你对商业智能的投资中获取到最大的回报呢?首先最重要的是时刻走在这个领域的前沿位置,可以了解到最新的技术和趋势,这样才能在这个行业中保持领先的地位。如果你可以保持领先地位,那么你就可以更好的将拥有的数据转化成知识和竞争优势。

那么,2017年的BI(商业智能)的趋势是什么呢?你应该关注哪方面的潮流发展呢?今天,我来为大家详细介绍。下面将为大家介绍2017年BI(商业智能)的6大趋势。

快数据

1.快数据需求增长

快数据是Amit Zavery此次来华媒体采访中的重点话题之一,快数据(Fast Data),脱胎于大数据,它是甲骨文基于大数据所创造出来的新的数据名词,同时也是一种形容某些特定类型数据的方式。

快数据顾名思义,就是要高速的进行过滤、关联、移动、转变、分析和执行,甲骨文高级副总裁Bob Evans在接受媒体采访时曾表示:“快数据是采取实时的方式来管理大数据,以便帮助做出正确、快速的决策。”

在过去的几年中,“大数据”成为一个炙手可热的名词。很多商业组织开始关注于如何处理数据流。关注如何才能更加高效的抓取、存储和分析数据。

现在这一情况已经发生改变。当企业已经掌握如何从大量的数据中获取到有效的洞察,他们的关注点就开始转移到如何才能更加快速的获取洞察上。这是IT技术部门在未来将要面临需要解决的问题。你可以将数据转化成有价值的洞察的速度有多快?

当然,这一趋势很快就会赶超“大数据”的浪潮。在当前的情势下,对于快数据的需求将会达到近年的巅峰。你将数据转化成有意义的洞察的速度有多快?你的用户是否可以直接使用你的工具自己进行数据分析,而不需要借助任何外部的帮助?在接下来的几年里,对于数据处理速度的需求将会是BI世界最大的趋势。

 

BI工具的整合2.BI工具的整合

经调查表明,几乎大部分的商业组织都会使用多款BI工具。IT部门平均要在4款BI工具之间处理技术问题,同时,平均每个用户会使用3款工具。

为什么一个商业组织会使用多款工具呢?可能是因为他们需求不同工具来实现不同的功能。当然其实还有很多人还是在类似Excel的电子表格中处理数据。

重点是,利用不同的工具你可能会得出完全不同的结论,甚至还有阻碍团队协作。但是你可能很难确定要以哪份报告中的数据为准。这一过程将会导致你的数据处理过程非常缓慢,同时还会导致数据分析的结果不准确。

作为目前BI发展趋势提到的第一点,那就是快。BI工具必须在第一时间立即为商业组织提供洞察。使用多个BI工具将会是的这一过程的时间拉长到一个你可能无法承受的期限。

在接下来的几年中,商业组织将会越来越需要在一个仪表盘中看到所有的数据。BI工具的不断整合也将成为一个重大的趋势。

 

从对数量的要求向对质量的要求转变

 

3.从对数量的要求向对质量的要求转变

在2017年还有一个重大的趋势,就是商业组织看待他们的数据的方式。

由于商业组织的数据量级在不断的增长,很多企业都开始越来越重视数据的质量。数据量级越大就越好吗?当然不是。

大部分企业现在都已经发现了这个问题。当他们拥有越来越多的数据,他们就越难做出选择和决策。这在某种程度上阻碍了决策的制定。

在接下来的几年中,我们将会发现商业组织开始从重视数据的量级向重视数据的质量转变。这就意味着我们需要将不重要的数据从报告/仪表盘中删除,意味着我们需要对数据进行处理,降低其量级,只保留真正重要的数据。而不是无目的的发送大量数据。

 

从传统BI向自助式BI转变

4.从传统BI向自助式BI转变

就像前文中提到的,高效处理数据的知识体系已经成为一种竞争优势。你将数据转化成有价值的洞察或者行动建议的速度越快,越多,那么你就会成长的越快。

问题是:传统的商业智能在影响着这片领域。当企业发现他们无法提供自身需要的数据时,数据的采集就成为影响商业智能发展的一个重要因素。

商业智能日益成为以服务终端用户为目的的存在。随着工具的不断改进和完善,以及用户需求的不断增加,自助式商业智能工具将会逐渐取代传统的商业智能模式。

这一转变产生的影响有多大?去年,Gartner在对他们的BI魔力象限的标准。以用户为中心的平台将会使得市场重新调整以适应这一需求。

就当前形式而言,这已经不是一个新的趋势。这一趋势已经发展了几年。但是,我们可以预测是,在2017年中,自助式BI将会逐步取代传统BI。

 

BI中人工智能快速发展

5.BI中人工智能快速发展

在过去的几年中,我们发现一些意义重要的趋势:

第一,大数据产生。全世界范围内,数据总体的量级越来越大,并且还在以一种无法预估的速度增长。但是,相比来说,由数据产生的洞察却很少,也就是说这些数据并没有发挥应有的价值。

第二,我们极度缺少数据专家。随着数据量级的增长,对数据分析技能的要求也会越来越高。实际上,调查表明,在全世界范围内,对数据科学家的需求量越来越高。

第三,我们对于快数据的需求也越来越大。商业组织需要快速的从数据中得出洞察,并且越来越无法承担由于时间问题产生的成本。

现在我意识到,“人工智能(AI)”是一个复杂的项目。可以适用于各个领域,有着种类繁多的用途。那么人工智能会对BI产生什么影响呢?

  • 从被动转向预测:传统的BI一直是被动的,它只会告诉你过去发生了什么。随着人工智能的发展,它将会为您分析过去的信息,并且依据这些信息和数据提供对未来的预测。这将会使数据的使用从被动变向主动。
  • 改进BI速度:数据量级与日俱增,快速的将大量的数据转为可执行的洞察。随着人工智能的不断发展,就会让BI处理数据的数据有大幅提升。
  • 提供更具价值的洞察:除了可以更快的得出结果,人工智能还可以提供更具价值的洞察。在不久的将来,企业可以使用AI得出大量数据之间的相关性以及其趋势,并得出更具价值的洞察。

 

6.BI在适应性较差的行业中得以发展

在传统意义上,有某些行业是落后于BI发展曲线的。虽然BI日益呈现出无可替代的重要性,他们在对BI的使用发展程度上仍然比较缓慢。

经研究表明,发现采用BI尤其落后的行业是:医疗、教育和制造业上。在这些行业中,BI的使用率只有30%,甚至更少。

在新的一年中,我相信我们将会看到这一领域的转变。随着数据的增长和BI工具的使用变得越来越简单和易于操作。在2017年,我们会看到技术较为落后的行业开始更大范围的使用商业智能,利用数据驱动商业决策。

 

小结

以上就是在2017年商业智能发展的6大趋势。关于此你还有别的想法吗?欢迎在留言区与大家分享~!

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