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【SEM案例】教育培训行业SEM竞价推广数据分析3部曲!

2018年08月31日760

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数据分析是一个成熟的SEMer的必备技能,数据分析能力也是衡量竞价人员能力水平高低的重要指标。本文阐述的数据分析三部曲主要适用于教育培训行业(面授SKU),同时对于大多数需要线下成交的业务来说也具有一定的参考价值。

对于教育行业面授SKU来说,竞价投放数据整体上可以分为三个部分,其一是竞价后台推广数据,其二是网站在线对话数据,其三是市场业务数据,这三部分环环紧扣,缺一不可。

第一部曲:明确各环节涉及的KPI

1、竞价后台数据

每天或至少每周下载和分析关键词报告是竞价人员的常规工作,竞价后台数据完全可以在关键词报告中汇总得出。需要注意的是,你登录网站后台看到的数据也包含了自然流量的数据,所以应以关键词报告的数据为准。主要的数据有以下几个:

1)总展现

我们所投放的竞价广告展示的总次数。影响展现数最为重要的因素是关键词的数量和质量。

2)总点击

用户点击我们的广告链接的总次数。总点击数由总展现数和点击率决定,它的规模总数直接决定了我们整个推广账户的整体级别。

3)点击率

点击数/展现数,即CTR(Click-Through-Rate)。该指标反应用户对广告内容的认可度,是推广端最为重要的指标。影响点击率的因素有位置、质量度、标题、描述和出价。

4)总消费

即我们在本期竞价推广中所花费的总成本。

5)点击均价

总消费/总点击。竞价的计费模式是CPC付费,点击均价反应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可以一手控制的,竞价人员需对竞价账户的表现直接负责。

2、在线对话数据

1)在线对话数

访客访问我们的网站并通过在线聊天工具(比如企业QQ/商务通/乐语等)与客服进行对话的总次数,注意这里最好只统计有效的对话,判断标准是访客至少发言过一次。

2)对话发起率

在线对话数/总点击。该指标反应了愿意和客服对话的访客数和所有可能已经进入网站的访客数的比例,网页的宣传点/美观度/网页打开速度以及网站内容和竞价广告的匹配程度等因素都会影响这个指标的高低。

3)客户名片数

客户名片是指访客的联系方式,我们可以把每个客户名片都当成一个潜在的成交机会,是竞价工作的重要产出。具体由三部分组成,其一是访客直接拨打的电话数,其二是访客的有效留言数,其三是在线客服向访客索要到的名片数,其中第三部分可能会占70%以上。其中,第一部分主要受着陆页水平影响,第二部分主要受客服在线状态影响,第三部分则主要受在线对话数和客服的在线对话能力影响,我们可以用客户名片数/在线对话数这个指标来反应客服的在线对话能力。

4)客户名片成本

总消费/客户名片数。该指标反应的是我们每得到一个潜在的成交机会所需花费的成本。

5)网页转化率

客户名片数/总点击。该指标反映的是总的点击数量中转化成最终的成交机会的比例,受两方面因素的影响,一个是推广着陆页的制作水平,一个是客服的在线对话能力。

在客服人员接待能力基本不变的前提下,网页转化率的高低就可以看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。

在线对话数据关系到竞价人员的实际工作产出,是竞价人员必须要关心的,在线对话数据表现情况和着陆页的制作水平以及在线客服人员的工作能力关系密切,如果竞价人员本身并不负责具体的着陆页设计以及客服管理的话,跨部门的沟通和反馈就非常重要了!

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3、市场业务数据

1)业务成交数

即所有的访客中最终完成交易的总人数。如果我们的营销推广除了竞价以外还有其他推广方式,那么一定要注意剔除来源于其他推广渠道的成交数量,这样才能真实反映出我们进行竞价的实际效果。

2)销售转化率

业务成交数/客户名片数。该指标反应的是总的成交机会中最终完成交易的比例,销售转化率非常准确地衡量了业务团队的销售能力。竞价人员应该明确统计和分析这个数据,因为业务表现不好不一定是竞价人员的问题,销售团队的销售能力也是非常重要的影响因素。

3)平均成交成本

总消费/业务成交数。该指标反应的是我们每得到一个意向客户所需花费的成本。通常公司总会控制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找问题了。

4)总营收

业务成交数*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,要准确衡量竞价给我们带来的流水总额,一定要在总营业额的流水中剔除跟竞价无关的部分。

5)ROI

总营收/总消费。即投入产出比,之前我们说过竞价的核心思想是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,不过正如我们前面所说的,太高的ROI也往往表明我们的竞价还有扩充的空间,合理的ROI和行业的不同有很大关系,具体也要看你所在的公司是如何要求的。

市场业务数据主要受销售团队影响,竞价工作相当于市场销售工作的前期铺垫,显然,竞价人员了解自身工作的最终成效必须去关注市场业务端的数据。

以上我们仅分析了在竞价竞价过程中所涉及到的一些具体的指标,相信大家也看到了,指标与指标之间有着一定的数理联系,那各个指标之间具体是如何互动联系的?接下来我们将进一步说明。

第二部曲:通过数据拆解分析症结所在

在第一部分中,我们已经说明竞价各个主要环节的KPI,但是我们如何从公司生意的角度去分析这些数据呢?比如老板说,这个月市场费用没少花,营收下降这么严重,到底怎么回事?要回答这类问题,就需要充分发挥利用数据分析找出问题所在的能力了。

1、分析对比环比数据

首先我们需要分析两个月的业务数据,“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。事实上,老板们总是关注这个问题,且这句话中很明显地,对比的是环比的数据,即这个月和上个月有差距。因此我们首先要分别计算出上个月和这个月的ROI值。

2、以ROI为核心进行数据拆解

通过之前的分析我们知道竞价的数据之间存在着一定的数理关系,其中最重要的ROI指标可以做如下拆解。

因为  ROI=总营收/总消费;

总营收=业务成交数×产品均价

总消费=点击均价×总点击=n1×p1+n2×p2+…nn×pn

(注:n1是关键词1的点击量,p1是关键词1的价格,以此类推)

所以  ROI=(业务成交数×产品均价)/(点击均价×总点击)

又因  业务成交数=客户名片数×销售转化率

客户名片数=总点击×网页转化率

总点击=总展现×点击率

推出  ROI=(总展现×点击率×网页转化率×销售转化率×产品均价)/

         ∑(n1×p1+n2×p2+…nn×pn)

3、数据拆解说明

很显然,以上这个公式基本上把我们之前所分析到的核心数据都纳入进来了,事实上如果有必要的话还可以对它做进一步细分。比如我们在线上邀请留了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,这样我们就可以多做一步拆解,数据拆解的环节数量和公司业务的环节数量密切相关,这里我们就不继续展开了。

4、分析非竞价因素

把ROI拆解之后,这时候我们就可以通过对比这个月和上个月各个指标的数据去分析究竟是哪些环节出了问题,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管理的话,那严格说来,公司效益不好就不应该归咎于竞价人员的工作。

5、分析竞价因素

但是如果其他指标没变,而竞价因素比如点击率发生了重大下降呢?这时候我们知道,点击率下降,会导致总点击下降,继而导致在线对话数下降,接着导致访客名片数下降,最后导致总成交人数下降,总成交人数下降,总营收就下降,ROI指标自然就不理想了,所以点击率就是影响营收减少的主要原因。

那接着我们分析,影响点击率的主要是哪些因素呢,之前我们已经说过了,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个排查,根据关键词分类,从重点计划重点单元重点关键词开始,系统排查!不要觉得麻烦,这是竞价人员的职业精神所在,也是竞价人员的价值所在。

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第三部曲:细化分析,理清影响因素权重

在教育培训行业,很多从事SEM工作的朋友还承担了不少其他相关工作,有些分管了着陆页策划,有些还分管销售业务,为了确切地知晓各个环节里可能存在的问题,细化的数据分析能力肯定都是必备的。

1、多因素分析

如果在之前的竞价分析中发现有两个或者多个地方存在问题,那怎么办?比如我们发现本月访客名片数大量减少,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来负责,几个因素都有影响,如果是由不同的人员负责的话,谁当重点优化?

2、公式分析

很显然,上面这个问题是要求我们明确各方所应承担的责任大小,并给出一个确切值。根据公式:访客名片数=总点击×网页转化率,首先我们需要计算出访客名片数、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,访客名片数的环比增长率为Z(XYZ可为正也可为负)。

3、影响系数分析

接着我们需要计算X和Y值分别对Z增长率的影响系数,根据数学知识,我们可以知道在1+Z=(X+1)(Y+1)的情况下:

X对Z的影响系数=X /(X + Y)

Y对Z的影响系数=Y /(X + Y)

4、具体影响分析

我们已经知道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,接下来我们只要把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,就可以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,从而哪个环节应该重点优化这个问题就解决了,同样的分析方法也可以适用于竞价数据中的其他公式。

有的朋友会觉得这样做太过较真,好像完全没有必要,其实不然,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以上这样影响系数的指标,竞价本身就讲究数据的准确性,在数据分析这个环节,我们做得更细化和深入一些,对于理性思维的养成也是大大的有好处的哦。

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