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營銷數據分析助力科學決策,實現精準營銷

來源:活動盒子 2020/08/11 閱讀:15156 評論:0
分類: 營銷技巧
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數據分析參與營銷的全過程的,因此在營銷執行過程和營銷結果方面,都需要通過數據分析,挖掘更多的潛在價值和機會。

營銷數據分析助力科學決策,實現精準營銷

來源|活動盒子-APP活動運營工具(huodonghezi.com)

數字營銷浪潮下,廣告主漫天撒網式的廣告投放已然失效,因此,我們聽到了很多有關于精準營銷、精準傳播的概念。

事實上,做到廣告的精準投放,并沒有想象的那么難,但前提是要掌握一定的數據分析能力,從數據分析中查看營銷效果,發現問題、分析問題、解決問題,不斷調整營銷策略,只有這樣,廣告費才真正是“把錢花到刀刃上”。

一、數據分析對營銷的意義

企業所有營銷活動的開展都需要建立在一系列的數據分析基礎上,數據分析對營銷具有以下3大意義:

1、預算優化

數據分析可以幫助你去找到不同環節的轉化率,得出ROI(投資回報率)。比如,用戶是從線上線下的哪些渠道轉化而來,用戶使用產品或服務的體驗如何,每一個環節都應該監測流 量、轉化率和用戶行為特征,以形成全周期的渠道ROI分析。有的渠道流量大,但轉化小或轉化后不活躍,這樣的渠道引來的用戶價值也不高。有的渠道流量一 般,但轉化和復購率都很高。

當然我們在資源是有限的情況下,就需要在這些渠道上進行一些取舍,取舍的依據就是通過數據去找到最佳的一種預算分配方式,然后篩選出ROI最高的一種營銷方式。

2、體驗優化

精準營銷力爭所有的子彈都打在靶子上,也就是說我們要把信息推送到目標用戶和目標群體的面前,而不是讓非目標用戶或者非目標群體收到一些他們本來不應該收到的信息、本來不應該收到的互動,那會給他們造成一種騷擾。

所以我們要依托于數據分析來篩選目標用戶和目標群體,有針對性地向不同的用戶推送個性化的信息,只有這樣才可以讓目標用戶獲得比較好的體驗,減少對非目標用戶的一種“騷擾”。

3、決策優化

決策科學化一直以來是我們所強調的,但目前大部分營銷從業者比較偏重經驗主義,比較傾向于會議式決策,也就是大家很多時候可能會用一些會議室討論的方式來去決策一件事情要不要做、一個產品要不要去執行。那么這種基于經驗主義的判斷有兩個問題:

①很難保證成功率:有些時候很成功,有些時候可能不成功;

②不可復制:有些時候在沒有一個科學決策依據的情況下,可能這次成了,下次用同樣的方式再做的時候肯定不成。

伴隨數據驅動和精細化運營時代的到來,營銷人員必須轉變以往那套決策模式,建立以數據為中心的決策模式,形成一種科學化的管理,因此在決策上我們始終記住“以數據分析指導營銷決策”。

二、數據分析的基礎

想要做好數據分析必須先做好4個基礎工作:

1、多渠道數據采集

數據采集是按照確定的數據分析和框架內容,有目的性的采集、整合相關數據的一個過程,它是數據分析的一個基礎。

由于用戶觸達渠道的不斷增加,企業采集數據的難度也不斷增強,所以這里主要和大家說下營銷自動化數據采集,這是一個有效的多渠道數據采集方法。以2020年金遠獎“年度自動化營銷平臺”盈魚MA為例:

該系統支持一鍵開啟對接多渠道,如PC、Mobile Web、APP、微信公眾號、小程序、成員推廣、二維碼渠道和企業第三方平臺。通過全渠道的數據整合,進行有效的用戶行為分析,精準捕捉用戶的內容、觸達渠道喜好情況。

營銷數據分析助力科學決策,實現精準營銷

?圖片來源:盈魚MA?

另外,該系統還可以通過唯一識別ONE-ID定位用戶,打破時空、模式化的限制,讓用戶不再是在多渠道里的分散數據。這就意味著用戶可以從一個溝通渠道無縫轉向另一個溝通渠道,并且在這個過程中溝通不會被打斷。

營銷數據分析助力科學決策,實現精準營銷

?圖片來源:盈魚MA?

在ONE-ID超級ID體系的支撐下,可構建全維度經營指標體系,對運營、銷售、營銷、客戶維系、水平業務進行全局分析與監控,真正實現數據驅動業務發展,輔助運營者通過數據指標進行科學決策,及時進行業務預警和創新改善。

2、建立標簽體系

數據采集完以后,大家需要做的事情就是對數據進行處理,即建立一個基礎——標簽體系,這也是整個用戶畫像、用戶分類的基礎,沒有這個標簽體系整個用戶畫像都沒辦法做。所以在數字營銷開始之初,每個企業就需要建立自己的標簽體系。標簽體系可以在營銷中起到的作用有:

(1)用戶生命周期的自動化管理

根據用戶行為和狀態特征,制定用戶生命周期管理模型,監控用戶在不同階段的變化,并針對不同周期的用戶進行對應的營銷活動,這是標簽體系的初級應用。

但實際上,營銷策略的變化永遠趕不上用戶興趣遷移的速度,用戶的來源,退出的節點都是動態的。因此,給用戶打標簽的過程也應該是動態的,當我們設置一個標簽條件后,所有滿足條件的用戶會自動納入這一標簽,并進入此類標簽人群的營銷活動。

營銷數據分析助力科學決策,實現精準營銷

?圖片來源:盈魚MA?

這樣的自動化管理可以讓運營人員實時掌握用戶的變化,將運營人員從繁復的數據處理工作中解脫出來,真正釋放營銷創意。

(2)個性化的營銷活動配置

標簽體系的搭建,為個性化的營銷活動打下了基礎。通過多維度的用戶標簽,精準把脈不同群體的需求,對不同目標群體采用不同類型的個性化推送、個性化推薦、個性化實時營銷等運營策略和服務方式,從而實現用戶個性化訴求的挖掘與滿足,提升用戶體驗。

①推送渠道個性化

基于短信、郵件、APP push、公眾號模板消息等主流觸達渠道用戶的互動反饋情況,在用戶偏好的渠道上推送信息,提升體驗的同時節約推送成本。

營銷數據分析助力科學決策,實現精準營銷

?圖片來源:盈魚MA?

②推送內容個性化

根據用戶歷史訂單/瀏覽數據,實現基于用戶消費/興趣偏好的個性化推薦,并在文案中適當加入一些強烈的用戶個人屬性,在千人千面的基礎上增加互動親密度。

③推送時間個性化

基于用戶歷史點擊/購買時間,判斷用戶最易被營銷觸動的時間點,在黃金時間點給用戶發送營銷信息。

營銷數據分析助力科學決策,實現精準營銷

?圖片來源:盈魚MA?

3、用戶權重管理

大家都知道做市場調研要有定性分析和定量分析,定性分析只是知其然,不知道程度有多深,比如說知道你喜歡包包,但是你喜歡包包的程度是多少,這就需要一個定量分析。所以在標簽這個數據分析的基礎上,定量的基礎就是評分,也就是用戶權重管理。

用戶在平臺上的不同行為,對用戶權重的影響不同,比如用戶購買某商品的行為權重要比用戶添加購物車、收藏某商品、瀏覽某商品行為權重依次要高。

在用戶評分過程中用戶畫像建模人員與業務人員需要密切溝通,結合業務場景制定不同行為類型和權重。盈魚MA中確定權重的方法是根據用戶屬性、行為、訂單,設備屬性的條件疊加、組合后,自動給用戶增減權重分數,通過評分衡量用戶活躍度、忠誠度等以及高價值潛在客戶。

營銷數據分析助力科學決策,實現精準營銷

?圖片來源:盈魚MA?

就不同分值的潛在用戶群體實施針對性的營銷活動方案,可以有效提升產品復購率。

4、數據監測與效果分析

與任何活動一樣,最后一步便是數據檢測和效果分析,通過對數據的監控,可以得出各種各樣的經驗總結,幫助進行優化,比如吸引用戶關注的內容有什么共性、流量比較多的渠道有哪些、渠道的ROI情況等。

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?圖片來源:盈魚MA?

而傳統的廣告監測主要提供曝光量和點擊量兩個維度的衡量指標。但是在自動化的數據監測中,除了對曝光量和點擊量進行監測,更重要的是打通了之后的轉化數據,即,用戶點擊后有多少人經過引導并成功激活,多少人完成注冊,有多少人轉化成真正的投資用戶,又有多少人完成首投,多少人留存,每個留存用戶在整個生命周期中為企業創造了多少價值?

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?圖片來源:盈魚MA?

從曝光到點擊,到激活,到轉化,到付費,每一個環節的轉化率都能夠清楚地查看。通過衡量分析來指導廣告優化策略,明確廣告投在哪個渠道上能獲得的付費用戶更多,采用何種形式用戶更愿意付費。顯然,這一完整分析,通過曝光數和點擊數是無法評估的。

三、數據分析的形式

這4大基礎建立好之后,就可以去做數據分析了,但是在做數據分析過程中,可能會遇到采集了大量數據卻不知道選擇什么樣的分析角度。這里邊就非常有竅門了,接下來,幫大家列舉下數據分析的3種形式:漏斗分析、用戶行為分析和整體分析。

1、漏斗分析

在介紹漏斗分析之前,我們先引入一個概念,叫轉化。什么是轉化?當用戶向著產品的業務價值點方向進行了一次操作,就產生了一次轉化。以電商為例,一次成功的購買行為要依次設計搜索、瀏覽、加入購物車、修改訂單、結算、支付等多個環節。那用戶在瀏覽商品后,完成了加入購物車這個動作,就叫完成了一次轉化。每一次大的轉化都包含了若干個小的轉化環節。

為了讓整個過程更加直觀,我們通常使用轉化漏斗來描述這個過程。轉化漏斗描述了一個有序的多步驟過程,整個過程中,用戶會不斷流失,最終形成一個類似漏斗的形狀。這個模型就是一個經典的漏斗分析模型。

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?圖片來源:盈魚MA?

通過這個模型,可以幫助企業做好3方面的工作:

(1)企業可以監控用戶在各個層級的轉化情況(降低流失)。

聚焦用戶選購全流程中最有效轉化路徑;同時找到可優化的短板,提升用戶體驗。降低流失是運營人員的重要目標,通過不同層級的轉化情況,迅速定位流失環節,針對性持續分析找到可優化點,如此提升用戶留存率。

(2)多維度切分與呈現用戶轉化情況,“成單”瓶頸無處遁形(提高轉化)。

科學的漏斗分析能夠展現轉化率趨勢的曲線,能幫助企業精細地捕捉用戶行為變化。提升了轉化分析的精度和效率,對用戶決策流程的異常定位和策略調整效果驗證有科學指導意義。

(3)不同屬性的用戶群體漏斗比較,從差異角度窺視優化思路。

漏斗對比分析是科學漏斗分析的重要一環。運營人員可以通過觀察不同屬性的用戶群體(如新注冊用戶與老用戶、不同渠道來源的用戶)各環節轉化率,各流程步驟轉化率的差異對比,了解轉化率最高的用戶群體,分析漏斗合理性,并針對轉化率異常環節進行調整。

2、用戶行為分析

企業的精細化運營、數據驅動都是基于大數據分析來進行的。

在大數據分析中,對用戶行為進行分析挖掘又是一個重要的方向,通過對用戶行為進行分析,企業可以了解用戶從哪里來,進入平臺后進行了哪些操作,什么情況下進行了下單付款,用戶的留存、分布情況是怎樣的等。

營銷數據分析助力科學決策,實現精準營銷

?圖片來源:盈魚MA?

在這些數據的指導下可以完整地揭示用戶行為的內在規律,進而幫助我們分析建模,或者是對一些商業決策提供支持。

基于用戶行為分析的模型有兩個顯著的特點:

第一,可視化用戶流程,全面了解用戶整體行為路徑;

通過用戶行為分析,可以將一個事件的上下游進行可視化展示。用戶即可查看當前節點事件的相關信息,包括事件名、分組屬性值、后續事件統計、流失、后續事件列表等。營銷人員可通過用戶整體行為路徑找到不同行為間的關系,挖掘規律并找到瓶頸。

第二,定位影響轉化的主次因素,產品設計的優化與改進有的放矢。

用戶行為分析對產品設計的優化與改進有著很大的幫助,了解用戶從登錄到購買整體行為的主路徑和次路徑,根據用戶路徑中各個環節的轉化率,發現用戶的行為規律和偏好,也可以用于監測和定位用戶路徑走向中存在的問題,判斷影響轉化的主要因素和次要因素,也可以發現某些冷僻的功能點。

3、整體分析

整體分析可以預測整個營銷的發展趨勢走向是怎么樣的。一般而言,整體分析適用于產品核心指標的長期跟蹤,比如,點擊率、GMV、首次交易數、活躍用戶數、復購數等。多維度查看用戶數據,全面了解用戶、預測訂單趨勢。

營銷數據分析助力科學決策,實現精準營銷

?圖片來源:盈魚MA?

一般來說,整體分析的分類方法主要有兩種:一是按照分析目的分類,可以分為預測趨勢分析和現狀分析;二是按照分析方向分類,可以分為縱向分析和橫向分析兩種。

如果想要做單一數據的縱向趨勢分析,最核心的分析要點就是找拐點,然后結合不同維度數據進行原因分析,最后進行有效預測,得到趨勢分析結果。

如果你想對多個數據進行橫向趨勢分析,核心點就是找差異,然后針對所有指標進行分析,最后根據拆分出來的數據趨勢圖,就能看出整體的趨勢。最終,我們可以得到一個產品分類和管理的模型,作為我們的分析結果。

四、結語

總的來說,數據分析參與營銷的全過程的,因此在營銷執行過程和營銷結果方面,都需要通過數據分析,挖掘更多的潛在價值和機會,以提取相應人群的特征與原始策略制定的人群進行比對和分析,這有助于調優方案和迭代執行。

比如在執行中發現了營銷策略或者規則中的漏洞,那么了解不同投放渠道引入的流量,掌握流量轉化、轉化用戶的活躍度、屬性、行為、購買力等全方位的信息,做到全周期的渠道ROI分析,在實時的數據分析中調優策略、調整客群的推薦服務內容,從而實現極致的精準營銷。

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