（高职）61数字营销效果分析ppt课件.pptx

61数字营销效果分析ppt课件数字营销效果分析评估数据获取评估指标体系0102目录C O N T E N T S营销效果分析方法01评估数据获取1评估数据获取123数据库导入：产品的数据库里的数据是现成的数据，可通过高效技术手段命令执行、图形化操作的工具对数据库进行筛选。数据埋点：针对特定客户行为或事件进行捕获，处理和发送的相关技术及其实施过程。系统日志：日志系统将系统运行的每一个状况的信息都使用文字或者日志的方式记录下来，这些信息企业可以理解为业务或是设备在虚拟世界的行为痕迹。45应用程序接口（API）：数据可以通过应用对外开放的接口API，比如社交平台的API、广告投放平台的API等，都可以返回给企业点赞数、浏览量、转发数等相关营销数据。网络爬虫技术抓取：网络爬虫技术是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。1.线上数据技术获取评估数据获取2合理利用企业内部数据企业内部本身就会产生很多数据提供给营销人员分析。内部数据通常包含销售数据、考勤数据、财务数据等。3线下调研获取数据对于部分针对线下推广重要的产品来讲，用面对面调研获取的数据反而显得更有价值。4信息互换的方式共享数据交换数据的前提是交换双方是不存在竞争关系，但是双方之间有同样的目标客户群体。2.数据获取的其他方式评估指标体系2内容效果评估指标01展示数据指标提供给内容营销者一个直观而基础的数据，用来展示内容被点击、查阅的情况，分析内容是否为网站（产品）提供了相应的帮助03黏性数据指标考虑展示数据时，如果进一步分析客户重复阅读的次数，那么结合每次阅读的停留时间，就可以得到粘性数据。02转化数据指标内容的转化数据，是相对于展示数据更深层次的数据，往往用于判断内容是否能够促进客户的转化，比如能否利用内容让客户从活跃转向付费。04扩散数据指标内容的分享频次和分享后带来的流量统计，可以说明内容对某类客户的价值和作用情况。广告效果评估指标01点击量与点击率客户点击网页与广告的次数称为点击次数。点击次数可以客观准确地反映营销推广信息的传递效果。03阅读量与传播量阅读量是指消费者看的营销推广视频的数量。02转化量与转化率转化次数就是受营销推广信息影响所产生的购买、注册或信息需求行为的次数，而转化次数除以曝光次数就是转化率。04活动参与量与互动率活动参与量：在实施推广后，预计实现的参与人数。互动率：指消费者与营销推广内容进行互动的数量与观看量之间的比率互动效果评估指标拉新阶段效果评估指标渠道曝光量：有多少人看到产品推广的线索；渠道转换率：有多少客户因为曝光转换成客户；日新增客户数：每天新增客户数量；日应用下载量：每天有多少客户下载了产品；获客成本：获取一个客户所花费的成本；促活阶段效果评估指标日活跃客户数：一天之内，登录或使用了某个产品的客户数。活跃率：某一时间段内活跃客户在总客户量的占比。流失率：产品使用每个节点客户的流失率。PV：即页面浏览量或点击量UV：统计1天内访问某站点的客户数互动效果评估指标客户留存阶段效果评估指标次日留存率：（当天新增的客户中，在第2天使用过产品的客户数）/第一天新增总客户数第3日留存率：（第一天新增客户中，在第3天使用过产品的客户数）/第一天新增总客户数第7日留存率：（第一天新增的客户中，在第7天使用过产品的客户数）/第一天新增总客户数第30日留存率：（第一天新增的客户中，在第30天使用过产品的客户数）/第一天新增总客户数互动效果评估指标 客户转化阶段效果评估指标客单价：客单价=销售总额/顾客总数PUR：付费客户占比ARPPU：ARPPU=总收入/付费客户数生命周期价值：平均一个客户在首次登录游戏到最后一次登录游戏内，为该游戏创造的收入总计。复购率：一定时间内，消费两次以上的客户数 / 总购买客户数。销售额=客户数*转化率*客单价*购买频率。互动效果评估指标客户传播阶段效果评估指标转发率：某功能中转发客户数看到该功能的客户数转化率：计算方法与具体业务场景有关。例如，淘宝转化率，就是所有到达淘宝店铺并产生购买行为的人数和所有到达你的店铺的人数的比率。计算方法为：转化率=（产生购买行为的客户人数 / 所有到达店铺的访客人数） 100%。广告转化率点击广告进入推广网站的人数看到广告的人数K因子（k-factor）：用来衡量推荐的效果，即一个发起推荐的客户可以带来多少新的客户。营销效果分析方法3广告营销漏斗分析法广告营销漏斗模型指的是营销过程中，将非客户（也叫潜在客户）逐步变为用户（也叫客户）的转化量化模型。营销漏斗的关键要素包括：营销的环节，相邻环节的转化率。营销漏斗模型的价值在于其量化了营销过程各个环节的效率，帮助企业找到薄弱环节。构建一个漏斗分析模型通常分为三个步骤。第一步：梳理关键节点，绘制流程与路径。第二步：收集对各环节的痕迹数据，进行数据分析。第三步：确定需要优化的节点。广告营销四象限分析法 四象限分析法也叫矩阵分析方法，是指利用两个参考指标，把数据切割为四个小块，从而把杂乱无章的数据切割成四个部分，然后针对每一个小块的数据进行针对化的分析。四象限法是观察和分析广告指标的工具，用于持续优化广告效果时，商品处于不同的阶段，广告目标也不同。四象限法能通过不同指标之间的相互关系判断具体优化步骤。对比分析法设定指标创建变量生成假设确定分流方案确定测试时长 这种分析法是将两个对象或者元素同时随机分配给两组浏览者，经过一段时间的交互之后，通过比较两组浏览者的转化率、点击率、下载率（或者其他评价指标）来评价两者中谁是最优者的量化分析方法。对比分析法实施流程可以归纳为以下七个步骤：收集数据分析数据TOP-N分析法 TOP-N分析法指基于数据的前 N 名汇总，与其余汇总数据进行对比，从而得到最主要的数据所占的比例和数据效果。其基本原则就是分析典型化和分析差异化，在数据选取的时候越是差异化的数据越有价值。搜索引擎广告营销常利用TOPN分析法对营销效果数据进行分析：关键词报告。根据消费降序排列，选取消费T0P前50的关键词；搜索词报告。将一段时间内（例如一周或一个月）的搜索词按点击和展现分别进行降序排列，可以重点检查前100或200名的搜索词。互动营销效果分析方法 AARRR模型，即Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，对应客户生命周期的5个重要环节，获取客户、客户激活、提高留存率、盈利、推荐。通过该模型可以有针对性地对出现问题的重要节点进行分析，达到提升ROI的目的。获取（Acquisition）：客户如何发现（并来到）你的产品促活（Activation）：客户的第一次使用体验如何留存（Retention）：客户是否还会回到产品（重复使用）转化（Revenue）：产品怎样（通过客户）赚钱传播/推荐（Refer）：客户是否愿意告诉其他客户AARRR模型分析法获取客户重点放在获客渠道、不同渠道的付费推广费用、下载量等数据。客户留存提升活跃与留存四种方式：第一种：有效触达，唤醒客户。；第二种：搭建激励体系，留存客户。第三种：丰富内容，增加客户在线时长。活跃客户关注客户对于平台的第一印象以及基础体验，对应的一些数据会有注册率、注册后客户关注的功能数据。客户转化此时关注的数据则需要能够体现出客户的黏性。推荐传播客户的忠诚度以及跟客户传播相关的数据成为需要关注的重点。逻辑树分析方法 逻辑树分析方法是把复杂问题拆解成若干个简单的子问题，然后像树枝那样逐步展开。 在逻辑树中，每一层都是下一层的总结概括，同树干内的延伸范围相同，不同树干的延伸范围相互独立。在使用问题树时将一个已知问题当成树干，然后根据相关问题增加树干或树枝，更全面地找到相关项。在拆解时，应注意树干间的平衡，假设某个树干上的树枝过多或过长，其上层的拆解维度可能是不正确的。5W2H分析法5W2H，即为什么（Why）、什么事（What）、谁（Who）、什么时候（When）、什么地方（Where）、如何做（How）、什么价格（How much）Why：活动目的和意义是什么What：活动的主题是什么Who：活动面向哪些群体When：如何安排活动时间和周期Where：活动地点在什么地方How：活动策略是怎样的How much：活动的投入产出是怎样的群组分析法 “群组分析方法”（也叫同期群分析方法）是按某个特征，将数据分为不同的组，然后比较各组的数据，就是对数据分组然后来对比。 同类群组的分析是分析客户的留存率与流失率随时间发生的变化，及客户留下或离开的原因的重要方法。感谢观看