一、基于数据分析法
分析相关指标
中心途径转化率:例如从视频页跳转至广告页,一次性或较短时间内(如一天内)完成购买的数量与抵达广告页数量的比例,是广告投放最直接的转化率。
全体转化率:计算方式为(中心转化量 + 留存用户转化量)/ 抵达广告页数量。例如视频广告投放2周,从广告投放开始至开课前付款的视频跳转用户都可计入全体转化率。转化率能直接反映推广对销售或目标达成的促进效果。
页面浏览数量和时长:用户在页面的浏览情况,如浏览多个页面且停留时间长,可能表示对产品有较高兴趣;反之则可能兴趣不大。这有助于分析用户对推广内容的关注度和参与度。
跳出率和退出率:跳出率指用户仅浏览一个页面就离开的比例,退出率是用户从某个页面离开网站的比例。可以找出影响用户离开的页面(如详情页、付款页、咨询页等),以便优化产品页面。例如,若付款页跳出率高,可能是付款流程繁琐或存在信任问题。
展示量:反映广告被展示的次数。例如在竞价推广中,展示量过低可能意味着出价低、关键词不够热门或整体需求不强等,可以通过调价、增加关键词数量等方式解决展示量过低的问题。这对于评估推广覆盖范围有重要意义。
点击量:用户点击广告的次数。通过点击量与展示量的比例(点击率),能了解广告对用户的吸引力。如果点击率低,可能需要优化广告内容、标题或展示形式等。
流量相关指标
用户行为指标
转化率指标
投资回报率(ROI)指标:评估推广投入与产出的效益关系。如果ROI低,需要分析是成本过高还是收益不足,进而调整推广策略,如优化广告投放预算、提高产品定价或改进产品质量等。
留存用户分析
确定留存用户(按照ID或IP来断定广告页面跳转的留存用户,愿意再次或多次拜访产品页面的都是有意向或意向较高的用户)。
分析留存用户的跳出率和退出率,结合首次拜访用户的相关数据目标,优化产品页面和交互流程,提高用户付费意愿,进而提高留存用户的转化率。还可关注留存用户的参与度(如登陆频率、拜访时长、互动深度等),拜访产品页面越多、咨询越具体,购买课程或产品的意愿越大。
意向用户分析
通过分析意向用户的基本特点(如年龄、性别、所属地域等)和使用偏好(如客户端类型、场所、时间、视频类别等),可以判断目标用户群体的特征,及影响广告点击的相关因素,进而优化广告的内容和投放的范围、时段等。例如,发现某个地区的某个年龄段用户对特定产品兴趣较高,就可以加大对该地区该年龄段的推广力度。
二、竞争对手分析法
比较与竞争对手的推广表现来衡量自身效果。例如对比双方的流量指标、转化率、市场份额等。如果竞争对手在某个渠道的推广效果很好,而自身效果不佳,可以深入研究竞争对手的推广策略,如广告内容、投放渠道、目标受众定位等方面的差异,从而调整自己的推广策略。
三、用户反馈分析法
收集用户反馈以了解他们的体验和满意度。可以通过在线调查问卷、用户评论、客服反馈等方式获取用户的意见和建议。例如,如果用户普遍反映产品页面加载速度慢影响体验,就需要优化技术方面的问题;如果用户对产品功能有更多需求,可能需要对产品进行改进或者调整推广内容中的产品卖点。
四、案例分析法
研究具体案例以获取深入的洞察和经验。可以是同行业内成功或失败的网络推广案例。分析成功案例的推广策略、执行过程、效果评估等方面,学习借鉴其优秀的做法;分析失败案例的问题所在,避免自己在推广过程中犯同样的错误。