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“试睡员”与“神秘天使”整合营销价值分析

最近,去哪儿网和淘宝网先后推出“史上最舒服的工作——酒店试睡员”和“神秘天使”活动,在笔者看来,这无疑是2010年 中国营销界的一大亮点,因为两个营销案例无论是从营销策略,营销手段,都整合了网络口碑传播、创意营销、差异化营销、导向型营销等策略,来传递有效的企业 价值信息,形成的轰动效应与给企业带来的价值回报远远超出了营销本身。

营销本身:线下线上整合口碑营销

去哪儿网在“酒店试睡员”的招聘活动中,充分调动了线上与线下媒体资源、招聘网站、搜索引擎等,此 外基于web2.0元素的博客、论坛、SNS、 微博、知道、百科等全面覆盖,最大限度地将信息传递到平媒读者、网媒读者、求职者、web2.0社 区的所有潜在消费者。一时间,这次的招聘活动成为了舆论的焦点。

无论是从营销传播的广泛度还是垂直度,去哪儿网本身通过“雷人职业+创意营销策略”都获得了极大的知名度与美誉度。而淘宝网最近新上线的“神秘天使”在营销策略与实施执行上能否 带来新的创意与亮点,值得关注。

营销价值:发展战略+差异化价值传递

无论是“酒店试睡员”还是“神秘天使”,两者在营销价值导向上都存在一个共同点,那就是服务于公司 发展战略。招募“酒店试睡员”的目的是为了建立一个全球最大的中文酒店点评系统,这将帮助去哪儿网拓展酒店用户“自产生”内容这一领域。而淘宝网,作为国 内最大的C2C电 子商务交易平台,卖家云龙混杂,产品参差不齐,建立一个庞大的购物点评系统,必将有利于提高卖家的服务水平与产品质量,提升淘宝平台的美誉度。

此外在价值营销上,“酒店试睡员”与“神秘天使”的营销传播,事实上在给消费者传递了三种差异化价 值:

(1)产品价值

消费者最终购买的产品都是基于专业挑剔的行业职业人员的意见,在产品的质量与易用性上得到了保证。通 过产品差异化竞争策略,这完全可以摆脱产品同质化而引起的价格竞争。

(2)服务价值

“酒店试睡员”与“神秘天使”事实上就是一种产品的服务附加值,给消费者提供服务质量的信息参考,意 见点评都属于这个附加值范畴。

(3)品牌价值

最佳的产品+最佳的服务+口碑传播=品牌价值。其实无论是产品价值还是服务价 值,最终都是服务于品牌价值,因为以品牌为中心的营销,可以有效的避免以产品为中心的价格战。

营销理念:放心消费

无论是传统营销还是网络营销,传播不是最终的目的,基于品牌价值传播,最后促成消费才是营销与传播 的根本目的。“酒店试睡员”与“神秘天使”活动中在给公司带来知名度与美誉度的同时,事实上也是在传递一种“放心消费”的理念,而这些传播都是有效地通过 线上与线下整合营销传播,播种到每一个消费者的心里,当种子长大之后,那棵大树的名字就叫做“客户忠诚度”。

基于营销,高于营销。“酒店试睡员”招聘活动投入超过百万元,事实上其营销价值回报又何止百万,千 万呢?

SaaS系列介绍之九: SaaS营销模式分析

1 配置模式

中国企业很多是人治,管理弹性非常大,公司的政策经常变化,管理流程、业务变化也非常大,发展也非常快;一个公司今年是10个人,明年是100个人,后年可能是1000人。管理机制、方法处于经常变化的状态,对软件的要求非常大。而且同一个行业的两个企业卖的产品虽然一样,但是管理方式、方法、流程很多都不一样。

ASP从多重租赁开始,可以快速实施;它包括很多模块,但配置的参数比较少,只能做一些简单的配置,简单地导入、导出。而SaaS增加了很多大型企业管理的特点,比如说工作流、业务流程的制定,有很强的自定制的功能。客户需要自己改一些东西,做到“随需应变”。

而要想实现“随需应变”所需的软件技术是非常高的,不是谁想做就能做的。

在自定制功能中,比如说自定制报表、公司常用表单,依靠ASP技术可能只提供几张、十几张,要多就没有了。而中国的公司在这方面要求却很高。因此只有SaaS非常强的自定制功能才能满足这一需求,这就是我们要研究的配置模式。

1.1 配置模式慨述

l 配置模式的定义

配置模式(Software Configure Mode简称SCM)是指依赖于自定工具(包括自定义表单、自定义工作流程、自定义数据结构和自定义报表)通过界面制作与配置而不需要硬编码来快速地完成客户功能需求的软件开发方式。

l 配置模式的开发步骤

我们通过图形来表达配置模式的开发步骤如图16:

图1 配置模式的开发流程

1. 根据需求来源提供的材料进行功能需求和非功能需求,按功能组件的模板写出《需求分析说明书》。

2. 根据《需求分析说明书》,架构设计功能组件,按功能组件的模板写出《设计说明书》。

3. 配置开发人员根据功能清单查找组件库。

4. 查找到相类似的业务通过分析,然后整合成满足要求的业务。

5. 如果组件库中没有此类业务则通过自定表单工具画出用户界面。

6. 如果表单中涉及到业务数据则通过自定义数据结构工具建立表结构。

7. 配置开发人员把表结构的字段与表单关联起来。

8. 如果业务中涉及到流程则通过自定义工作流程工具定义出工作流。

9. 工作流与表单关联并匹配组织机构的人员角色定义出审批的执行人。

10. 如果需要有报表功能则通过自定义报表工具设计报表。

11. 重复以上步骤,直到满足所有功能为止。

l 配置模式的优点

1. 高效地开发软件,缩短开发周期,降低开发成本。

2. 快速响应客户需求,取得客户最大满意度。

3. 快速响应商业模式、提升核心竟争力。

4. 减少甚至避免编码,降低甚至避免系统产生的BUG。

5. 需求来源广泛,降低系统开发风险。

l 配置模式的不足

1. 只适合小型的不太复杂的软件

2. 开发出的软件效率、性能有所降低。

3. 完全依赖自定义工具,灵活性差。

1.2 SaaS软件的配置能力

SaaS软件最主要的功能是能量身定制,或有自定制能力,或是可以二次开发,或是项目型定制开发。中国这样的环境下,SaaS软件的自定制能力 或者是随需应变能力是最重要的问题,因为企业在成长过程中,从5个人涨到100人的时候,需求是不断变化,因此中国的软件SaaS软件一定要强调自定制的 能力,这样客户才能得到最大的投资回报率。

l 本地化的开发团队

很多国外的厂商进入中国,依靠自身的技术优势联合其他的开发公司做软件,这是非常聪明的做法。但做SaaS软件服务商一定要有自己的代码,要迅速地对客户需求作出反应。

l 二次开发

现在基本每个企业都或多或少地用过软件,但这些软件都来源于不同的开发商,没有统一的接口标准,集成起来就成了一个问题。新购买的软件不能与旧 软件共享数据,各个软件独立运行,信息孤岛是企业最头痛的问题。SaaS软件是否可与以前的ERP集成?这不是简单的想集成就可办到的,如果这些系统的代 码都是自己写的,那可以随时修改,不是自己写的又没有统一标准的接口,要做到集成是不可能的。因此,能不能给客户做二次开发,而且开发后能马上更新就成了 SaaS软件一个重要的标杆。

l 打包

软件是否可以打包是配置模式所要关心的。比如说现在北京谈好了一个项目,突然在上海的分公司里签订了一个合同,也要买同样的SaaS软件,这样 就会面临以前所使用的软件流程、以前自制的系统还有以前的的审批流程是否能直接移植到分公司的系统去,这也非常需要SaaS技术支持。

l 可扩充能力

如果企业的用户突然从10个用户增加到500个,访问的速度能不能跟得上?搜索是不是同样保持以前的速度?以前的权限管理是不是一样严密?服务器组能不能承受压力?因此能不能承受大规模用户的快速增加也是考察SaaS运营商的一个指标。

多重租赁架构下的自定制或自定义功能是SaaS软件的另一核心技术,领先厂商的产品已经将自定制做到出神入化的地步。客户可以根据自己公司的业务流程,自定义字段、菜单、报表、公式、权限、视图、工作流和审批流等,做到SaaS软件的量身定制,而且不需要编程知识。

自定制的技术是通过在软件架构中增加了一个数据库扩展层、表现层和一套相关开发工具来实现的。目前世界上只有为数不多的几家厂商拥有此项核心技术,在中国,八百客公司也能够做到这些。

2 SaaS营销模式

SaaS软件通过服务提供给用户。用户在选择使用哪家公司的产品是由多方面因素决定的。SaaS模式的运营商应该有一整套的市场营销技术,宣传并推广自己的产品,形成品牌。不断扩大市场份额,创造更好的经济效益。

2.1建立自己的品牌

l 品牌的定义

品牌的概念很少能够得到准确的定义和理解。《营销管理》的作者科特勒认为品牌是一个名字、名词、符号或设计,或是上述的总和,其目的是要使自己的产品或服务有别于其他竞争者。

一家著名的广告代理公司认为:品牌就是形象。

一家咨询顾问公司认为品牌是产品与消费者之间的关系,品牌的成长过程就是产品与消费者之间的关系的发展过程。

我们还听说过各种各样各不相同的定义,比如说品牌是承诺、品牌是体验、品牌是认知……。

那么到底什么是品牌呢?我的定义是品牌是与特定企业和产品相关联的一组信息,品牌仅仅存在于客户的意识之中。

图2 品牌意识图

所以罗兰·贝格的品牌观认为,客户在整个品牌战略中始终居于核心地位。

常见的做法 罗兰·贝格的品牌观

图3 产品第一 图4 客户第一

产品第一:实际上是以生产为导向的经营思想。

客户第一:真正的以市场为导向的经营思想。

l 品牌的作用

品牌的作用在于标识差异化的产品和服务,它能够帮助客户识别产品和服务的来源,并通过信任的建立来影响客户的购买决策。

² 设计、开发、生产和交付过程创造的价值。

² 可以衡量的客观性能和特征。

² 会在有限的使用周期内不断贬值和折旧。

² 在客户的意识中创造的附加价值。

² 主观感受的质量和价值。

² 持续不断的影响力,并且不断增值。

l 品牌资产

品牌资产是指品牌籍以建立信任和创造附加值的手段是品牌在客户心目中所长期形成的独特形象。

品牌资产的三个作用

1. 创造差异性

² 将一个品牌的产品区别于一般意义的商品。

² 使一个品牌的产品区别于其他品牌的产品,虽然它们之间的物理性能未必不同。

2. 传递品牌信息

受到营销活动和以往使用体验的影响,客户能够立即将品牌名称转化为一系列与该品牌相关的产品、企业、品质、技术等信息。

3. 调节客户心理反应

² 使客户在使用中获得企业所期望的满足感。

² 使客户通过购买和使用某品牌而改变对自己的看法,获得更好的自我感觉。

强大的品牌资产不仅能够凸显差异化、提高客户的满意度,而且能够为厂家带来品牌溢价等收益。

2.2 SaaS营销框架研究

对SaaS营销框架的研究就是为了明确品牌的载体,以及如何组合这些信息向目标消费者进行持续有效的传播。

1. 全方位了解和研究营销决策和具体行动,以及它们是怎样结合在一起并共同作用的需要借助以下两种方式来增强工作能力。

² 熟练掌握在您负责的工作领域中需要用到的技能和手段。

² 充分了解您的工作是怎样与品牌的总体战略以及区域性战略结合在一起的。

2. 让市场工作人员对自己需要接触的营销领域中的各个方面有充分的了解

市场营销是在适当的时间和地方,以适当的价格、适当的信息沟通和促销手段,向适当的消费者提供适当的产品和服务的过程。

3. 从消费者出发到消费者结束

² 了解消费者并且为他们的产品需求服务,而不仅仅是从竞争的角度出发进行营销活动。

² 尊重客户并尽力得到他们的信任。

² 让客户了解您的品牌是如何为他们的生活服务的,使他们能够衷心支持您的品牌。

² 通过各种各样的方式去迎合消费者,在与品牌相关的每一方面都让他们感到满意。

4. 有稳固的价值才有持续不衰的品牌

² 建立有持续性的品牌资产,并将其作为品牌建设的稳固基础。

² 品牌是您的公司与顾客建立联系的桥梁。

² 合理的品牌行为有助于加强和巩固您的品牌资产。

5. 在可盈利的市场份额上投入市场营销的手段

² 经验、直觉和财政责任的结合能够帮助您的品牌获得突破性的利润。

² 通过经验、竞争和您身处的行业环境中学到知识,并运用这些知识来进一步巩固营销战略。

² 依据所学的知识来开展新的试验,这一点对于品牌的长远成功而言是十分重要的。

6. 建立整合营销框架的目的是制定能够更有效的提高市场份额的企划,并且进行成功的战略部署

l 营销框架的意义主要从五个方面体现出来:

帮助企业重新审视最重要的战略问题,防止在细小的问题上过于纠缠

• 将历史与现实的所有方式方法结合起来去解决问题。

• 对每一个有意义有价值的经营选择给予指导。

• 避免一刀切的草率计划。

• 拓展思维并且帮助企业做出成熟的选择,避免对短期利益过于关注而忽视了长远发展。

2.3 SaaS营销框架由四个核心问题组成

图5 SaaS 营销框架的组成

谁是我们的客户:研究分析市场客户群,客户喜爱,客户特性,发现并挖掘客户,定位客户方向,有必要的时候还要培植市场,培育客户。只有明确了谁是我们的客户,才能更有针对性地向客户推介产品,销售产品。同时也要分析哪些不是我们的客户。

我们的产品是什么:开发什么样的产品,是ERP、CRM还是OA?这要结合市场的产品的分布、品牌的效应,避开不在同一条件的竟争水平线上,分 析自己的优势,发现竟争对手的不足,把自己的强项充分发挥出来,对产品定位,明确自己的产品是什么。那些讲不清、写不清、解释起来漏洞百出的产品是无法吸 引用户的眼球的。

客户为什么要用我们的产品:分析自己产品的特点,用户的特点,产品吸引用户的关键因素,客户使用自己产品的原因。

如何用客户继续租用我们的产品:暂时的客户如何变成永久的客户,用户在租用自己的产品后是否满意,不满意在哪些方面,是什么原因造成的,如何改进自己的产品,提高服务质量?并且挖掘潜在的用户,使试用的用户变成付费的客户。

3 品牌生命力模型

前景评估应该说明品牌的生命力如何。品牌生命力反映了品牌规模和品牌档次的综合力量,在分析模型中用品牌所处的点所覆盖的面积来表示如图21:

图6 品牌业务生命力模型

优势品牌能够做到对“提升”和“普及”的大致均衡,而其他品牌为了避免被吸进黑洞,必需将其中一方面作为品牌建设的重点如图22:

图7 品牌建设

4 小结

本文重点分析了SaaS的运营模式。通过Web监控和分析服务模式的介绍,了解SaaS的服务模式的现状。同时讲解了以服务为核心的SaaS运营模式的服务模式,最后提出建立自己的SaaS运营体系的合理建议。

中美微博客现状对比与商业模式分析

第一部分 微型博客市场现状
中国微型博客目前仍处于市场萌芽阶段,市场参与者数量不多,市场仍处慢热状态。在新兴科技企业,最著名的企 业发展规律便是Hype Cycle(炒作周期)模型,这个模型描述了许多新兴科技企业发展的必经之路。即一个新兴科技技术,一般会经历起步阶段,接着市场预期快速膨胀,被媒体和 从业人士大为炒作,直到被夸大的预期峰值后,市场预期才会不断降温,进入产品与商业模式创新阶段,此时市场预期逐渐回归理性,直到预期的低谷后,进入市场稳步发展阶段。博客也经历了类似的发展阶段,开始被媒体和从业者大为炒作,后来市场预期不断下降,直到现在的理性稳步发展,成为互联网的基本应用。类似于Twitter的微型博客也符合此发展规律。
研究显示,中国微型博客目前仍处于萌芽阶段,其特征是用户增长率较高,竞争者市场占有率分布分散而且变动较快,用户忠诚度较低,市场进人障碍低。但是,从Hype Cycle(炒作周期)模型来看,我们有理由相信,中国的微型博客在未来的几年未来发展中,将会成为基础的应用,走进广大网民的生活。
美国微型博客市场目前处于市场快速发展阶段。美国微型博客市场的特征是用户市场高速增长,用户、市场占有率 日趋明朗,市场进入障碍提升,即便如此,美国的微型博客仍面临根本的问题,即商业模式的问题,尤其是面对个人用户市场的微型博客,寻找有效的商业模式仍成 为其发展面临的重要问题,当然,中国微型博客的发展也将会遇到同样的问题。
第二部分 微型博客市场竞争格局
中国暂无专注企业市场的微型博客,而美国该市场发展已经步入起步期。微型博客市 场可分为两大市场,一类是定位与个人用户的微型博客,另外一类是定位于企业客户的微型博客。从中国和美国微型博客市场的竞争情况,其最大的差异是:美国针 对企业用户市场的企业用户微型博客发展相对成熟,而中国暂无专注该市场的企业。在美国针对企业用户的微型博客市场,Yammer表现相对领先。Yammer的商业模式是,企业会员只需要为每名员工每月支付一定费用后,就可以成为正式会员,通过Yammer的服务,企业管理人员能够更好的了解员工的工作状态,团队也能更好的协同合作。该市场表现较好的还有Present.ly和WizeHive。
中国针对个人用户市场的微型博客目前服务模式同质化较为严重,但竞争格局尚未形成。中国微型博客市场市场竞争格局尚未形成,且同质化竞争现象较为严重,多数中国微型博客网站模仿Twitter。中国微型博客市场参与者包括饭否、 叽歪、嘀咕和腾讯的滔滔、Komoo、随时记、做啥等网站,但是各家网站的用户规模都较小。中国个人用户微型博客市场与美国该市场有较大不同:美国该市场 领先的企业twitter在美国用户中进入了排名前20名,中国领先该市场的企业腾讯旗下的滔滔仍没有进入该市场前20名,而且滔滔的发展也是凭借着腾讯 强大的用户资源优势,而排名第二的饭否流量方面优势并不明显。虽然中国微型博客市场仍不成熟,市场竞争格局尚未形成,但是,随着网民对微型博客的价值的进一步认知,3G网络的进一步商业化,智能手机的进一步普及,微型博客仍将有很大的发展空间。
美国在个人用户微型博客市场,最值得我们关注的是Twitter,也是表现最优的企业。但是,Twitter在国外虽然受热捧,但仍处于发展期,市场预期高于实际价值,主要原因在于:
(1)Tittwer用户并不活跃。哈佛大学商学院2009年5月份的对30万位Twitter用户的随机调查显示,25%的Twitter用户几乎不发tweet,而50%的用户在74小时内发tweet不到一次;
(2)Twitter更像是一个即时广播平台。哈佛大学的该调研数据还显示,10%的twitter用户贡献了超过90%的twitter量。而在一个典型的社交网站中,10%的用户创建的内容占所有用户内容的30%左右。因此,Twitter更像是一个一对多的发布平台;
另外,Twitter网站用户特征与行为与传统社交网站有较为明显的差异这两类网站的用户重合度不高:
(1)Twitter的女士比男士更多,但男士更用户受欢迎。该现象主要表现为:约有55% 的用户是女士,男士为45%;男士更关注男士。即平均每位男士,其关注(follow)的用户中以男士为主,占65%;女士也比较关注男士。即平均每位男 士,其关注(follow)的用户中以男士比例更多,占56%。相对于传统交友网站,Twiiter的女士不那么受欢迎原因可能是Twiiter没有图片 分享的功能,也没有详细的个人信息记录功能,而这些功能男性用户都比较关注。
(2)Twitter用户年龄较高,平均年龄达31岁。根据非盈利研究机构Pew Research 2008年5月份的研究显示,Twiiter用户年龄较高,平均年龄达31岁,而传统的社交网站如Myspace其平均年龄为27岁,Facebook为26岁,商务社交网站LinkedIn为40.7岁。
(3)Twitter用户更喜欢使用移动设备以及手机上网。根据非盈利研究机构Pew Research 2008年5月份的研究显示,76%的Twitter用户通过电脑或者PDA使用无线网络,而不使用Twitter的美国网民使用无线网络的仅为 57%;40%的Twitter的用户使用手机上网,而不使用Twitter的美国网民仅有24%使用手机上网。
第三部分 微型博客价值与商业模式分析
微型博客目前最值得大家关注的是其商业模式,即通过什么方式来盈利。在美国已经有一些成功的尝试,而在中国,仍处于 探索过程中。分析微型博客的商业模式应该先从微型博客的商业价值分析,而定位于个人用户市场的微型博客网站与定位于企业用户市场的微型博客网站有显著不 同,前者,本人简称为个人微型博客,后者为企业微型博客,本文将分别对两类市场进行分析:
一、个人微型博客商业价值与商业模式分析
个人微型博客相关的应用案例表明,微型博客的价值主要体现在四方面:
(1)个人微型博客是企业信息发布平台。戴尔从2007年3月开始使用Twitter平台,即Twitter订阅戴尔的信息服务,据统计,戴尔在twitter通过打折信息提醒等服务,获取了100万美元营收。据悉,捷蓝(JetBlue)航空、Comcast、戴尔、通用汽车、柯达等多家美国企业在采用Twitter平台同普通消费者交流,然后再出售相应产品。相关的案例表明,Twitter类的微型博客是一种更快、更有效、更经济接触客户的企业信息的发布平台;
(2)个人微型博客是企业的快速客服通道。用户在对您的企业产品或服务发出了质疑、请求帮助等信息时,对微型博客用户实时跟踪的企业,便可以快速的了解到,并通过微型博客回复或邮件或电话等方法,避免用户因为不满而大规模的在网上传播,快速解决用户的问题,能够较为有效的提高客户的满意度。
(3)个人微型博客是企业深度了解消费者的平台。微型博客是企业较好的聆听、学习以及了解客户有效平台。微型博客用户在微型博客上记录了自己日常的真实的想法、爱好、需求、计划、感想等,真实的表露了自己消费需求、偏好、生活形态、品牌态度等,尤其是一定程度上能够了解消费者对产品的态度、需求和期望、购买渠道、购买考虑因素,有助于企业深度了解消费者,从而制定或者优化产品策略、营销策略。
(4)个人微型博客是企业口碑监测的平台。对于企业的市场公关人员来 说,互联网上的“公关危机”就如洪水猛兽般袭来,令人胆战心惊。互联网特有的病毒式传播,使得企业在互联网的公共显得尤为重要。用户对某些产品或企业服务 的负面言论,品牌的负面评价都有可能导致企业的公关危机。因而,广告主对微型博客用户的品牌口碑实时监测尤为重要。而微型博客平台具有的搜索功能、以及相 关的实时监测功能,使得广告主实时监测品牌的口碑成为可能。
由于个人微型博客网站具有以上价值,因此,我们认为其商业模式可以往以下两大方面进行尝试:
第一,网络广告。网络广告服务可分为精准广告和微型博客主广告。
(1)精准广告,即由于微型博客用户在微型博客表露了自己消费需求、偏好、生活形态、品牌态度等,广告主可以通过微型博客网站的相关数据进行广告的精准匹配,搜索广告是其中一种应用,因此,twitter推出搜索服务时,大受业界关注;
(2)微型博客主广告,即广告主发起用户在微型博客中撰写与广告主推广的产品或品牌相关的正面内容,并根据内容的查看量或是发送量来支付微型博客主一定费用,这种模式已经在twitter开始尝试。
第二,消费者监测服务。微型博客网站通过技术的手段对不同品牌、不同产品的消费者需求进行记录与统计,对品牌或产品的评价进行分类记录与统计,形成相关的监测服务,为企业实时了解用户需求与品牌口碑提供动态工具。
二、企业市场微型博客商业价值与商业模式分析
相对于个人微型博客,企业微型博客具有更加独特的价值。在美国,以Yammer为代表的企业得到了许多企业的青睐,并使用他们的服务。企业微型博客其价值主要体现如下:
(1)企业信息管理。对在职或离职员工的客户信息进行整合管理,对员工在企业微型博客上敏感信息进行控制,可定期将企业微型博客上的信息进行备份等。
(2)协同办公。这主要应用于工作管理、项目团队协同工作上。企业的管理者可以了解大家的工作状态、工作存在的问题。团队的成员可以在群组中实时提出问题,请求帮助,提出解决问题的思路等。
企业微型博客具有以上价值,其商业模式较为简单,即向企业会员进行会员收费。Yammer在美国的盈利模式也基本如此,Yammer提供基本服 务(免费服务)、Silver服务(每人每月1美元)、Gold服务(每人每月5美元)。在中国,企业市场的微型博客仍未起步,市场前景仍待考察,因此, 目前仍未出现专注于该市场的网站。
总的来看,微型博客在中国仍处于萌芽阶段,市场仍处慢热状态。但是,我们相信,微型博客具有其他交友网站或者博客网站不可替代的价值,中国的微 型博客在未来的几年未来发展中,将会成为基础的应用,走进广大网民的生活。对于广告主来说,利用微型博客的进行营销的探索才刚刚开始,适合中国微型博客的 广告模式、计费方式、监测方法、效果评估方法的探索才刚刚起步。

网络营销数据解读(三)——那又怎么样呢?

(本文内容和之前其他文章可能有重复)

请先阅读下面两篇文章,直接看本文可能会有些晕。

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网站分析领域的大师Avinash Kaushik提出过一个很好玩的测试——”so what?”(“那又怎么样呢?”)。

测试很简单,当你看到一堆漂亮的数据,例如

“PageView: 500,000; Visitors: 30000; New Visitors: 15000”

或者精美的报告,例如

“我们发出去了10 million Email, deliver rate(到达率) 99.99%,unique open rate(打开率)高达19%,unique CTR(点击率)19%! 效果非常好!从点击来看,80%的客户都是New Visitor(新访客),而且他们给我们直接带来了30万的销售额……”

当你看到这些。

首先,你要知道这些天书到底在说什么(请参看XXXXXX,像“带来多少销售额”,或者“新访客”之类的词并不一定是你想象的那种定义)。

知道了那些数据的具体含义之后,你就应该开始进行Avinash大师的so what测试了,你可以对着给你提供数据的小弟或者agent深沉的来一句:

那又怎么样呢?

Pageview 500,000,Visitor: 30,000,那又怎么样呢?

嗯……那代表说每个客户平均访问了17个页面。”

那又怎么样呢?

每个客户看的页面多,说明客户粘性高,说明我们的活动很成功。”

为什么?我听不懂。

为什么17个页面就是“多”,为什么“多”代表“粘性高”,为什么“多”代表网站成功活动成功?

(agent开始冒汗想说这人神经病啊……)“呃……我们来谈谈Web2.0和 Marketing3.0吧……”

(假如是比较强的agent)“对于您这个行业来说,industry benchmark是人均浏览10个页面,所以17个是挺多的。另外,因为您网站主要都是产品页面,客户浏览页面多表示他兴趣越大,而浏览信息多也使得他 对您更加了解,对于您mkt信息的传递,品牌印象的生成,以至于将来销售的促进,都是有好处的……”

那又怎么样呢?

(agent昏过去了)

(假如是比较强的agent)“这个……这次campaign,和上次相比较,最大的区别有两个:第一,之前我们是在www.MarsOpinion.com上做的文字链广告,这次我们换到 了www.brandmarketing.com.cn的 Banner广告;第二,之前我们没有在广告中提到您公司名称,这次我们把公司名称和logo放最大。我们推测这两个变动可能是我们广告效果提升的原因。 我们认为下一次我们应该投入更多的经费在第二个网站上,而且都用来购买Banner广告,同时投入10%经费去原有网站——如果同一个内容的 Campaign仍然有巨大的效果差异的话,我们就能得出结论说我们应该加大在brandmarketing.com.cn上的投放,而且要用 Banner而不是文字链。”

哦,谢谢。

数字只是数字,其实没有什么意义。

通过不断的追问“那又怎么样呢”,其实我们是在一步一步把简单的数字转化为对问题的洞察,直至产生可行动的方案。

本质上,对于数字,第一个问题是”WHAT

1. 这些数字是怎么来的,真实含义是什么?

2. 这些数字对我的生意的意义是什么?

3. 这个数字说明情况是好还是坏

了解了WHAT之后,第二个问题就是”WHY

1. “好”数字出现的根本原因是什么?

2. “坏”数字出现的根本原因是什么?

分析出了“原因”,最后我们才能得到”HOW“——我们要怎么做,才能让数字越来越”好”?

一步一步,我们所做的事情是:

1. 搞清楚那些花花绿绿的数字,对于我们的生意来说,究竟意味着什么。

2. 然后,去分析说我们有什么可以改进的,要做什么,不要做什么,该怎么做。

只有这样,那些数字才有意义,才有价值。

假如我们财大气粗,而且我们请到了很好很专业的代理(如果您找到了的话麻烦告诉我一声),我们当然可以这样很有sense的连续追问:那又怎么样 呢,那又怎么样呢,那又怎么样呢……最后得到满意的答案和行动方案。

可是如果(几乎是一定的……)我们找不到那么好的人来回答问题呢?……那就只好自己来回答,或者自己来培养几个人来回答了。

下面的文章再来介绍怎样来应对“那又怎么样呢”。

转载声明:转载时请以超链接形式标明文章原始出处:
http://www.marsopinion.com/2009/04/08/interpret-online-marketing-data-3/

2009年中国网络广告突破200亿

艾瑞咨询分析师金乃丽近日发布分析报告指出,2009年中国网络广告市场规模突破200亿。视频网站,社交网站等新媒体价值的凸显以及垂直媒体广告费用快速增长成为2009年中国网络广告市场主力增长点。

市场规模:2009年中国网络广告市场规模突破200亿

根据iResearch艾瑞咨询即将推出的《2009-2010年中国网络广告行业发展报告》统计,以运营

商营收总和计算中国网络广告市场规模,2009年中国网络广告市场规模突破200亿,达206.1亿元人民币,相比2008年同比增长21.2%。

艾瑞咨询分析认为,尽管受金融危机影响,中国网络广告市场继续保持年度同比21.2%的速度增长,一方面由于2009Q2,中国国内生产总值(GDP)反弹至7.9%,国家经济复苏企稳信号明显,各行业广告主网络广告投放费用均不同程度回升。

据艾瑞咨询网络广告监测系统iAdTracker的数据研究表明,09Q2除金融和IT产品类季度投放费用继续降下之外,其余八大主要行业投放费用均不同程度回升;

另一方面,经历金融危机洗礼,各行业广告主投放行为更趋理性,追求广告效果最大化,而搜索引擎以 其精准性和价格优势吸引越来越多的广告主投放,艾瑞咨询预计,2009年中国搜索引擎广告市场规模69.5亿,同比增长率继续保持38.2%的高速增长, 其成为中国整体网络广告市场增长的动因之一。同时,品牌网络广告方面,垂直媒体及视频、社交网站等新媒体的爆发式增长同样成为拉动整体网络广告继续保持高 速增长的主动力。

竞争现状:2009年搜索引擎运营商份额继续上升

2009年中国网络广告市场份额中,搜索引擎运营商百度和谷歌市场份额快速增加,其中百度市场份额为21.3%,相比去年提高了2.5个百分点,位列核心媒体市场份额第一位;同时,谷歌市场份额为11.1%,预计将超过新浪成为核心媒体市场份额第二位的媒体。


而主要以品牌网络广告为主的四大门户除腾讯市场份额保持不变,其余三大门户网络广告收入市场份额均呈不同程度下降态势,其中,新浪相比去年下降3个百分点,达7.5%,搜狐市场份额则降至5.9%,网易仅为1.5%。

艾瑞咨询认为,四大门户在经历去年奥运会推动下强劲增长之后,受金融危机影响程度相对较深,反弹 速度不如垂直媒体以及视频等新媒体明显,同时,2009年搜索引擎广告市场以其高性价比和精准性优势获得了38.2%年同比增长率,视频及社交网站等新媒 体作为新进入者,采购价格相对低廉,其在预算有限的整体市场下,优势凸显,增速明显快于综合门户。

未来趋势:

2010年中国网络广告市场将加速发展,预计将达300亿

基于2010年中国经济的继续回调预期以及受益于足球世界杯、世博会以及冬奥会等一些列大型活动的推动,同时视频、社区等新媒体价值快速提升,2010年中国网络广告收入规模将加速增长,预计整体收入规模将达300亿元。

受益于大型活动推动综合门户等强势媒体优势明年将得以体现

艾瑞咨询认为,2010年中国网络广告市场整体规模将在各类大型活动推动下快速增长,但与此同 时,具备品牌优势的如综合门户等强势媒体也将在足球世界杯、世博会以及冬奥会等各个大型活动的带动下,品牌优势将得以体现,投放费用将呈高速增长态势,其 占整体网络广告市场份额也将回升。

电子商务市场发展,推动网络广告市场纵深化发展

随着中国电子商务市场的加速发展,网民基础的扩大以及网购用户渗透率的不断提高,艾瑞咨询认为,电子商务市场的发展,将吸引更多的广告主选择互联网媒体进行广告投放,其无疑将推动整个网络广告市场纵深化发展。

视频网站等新媒体将成为整体网络广告市场强劲增长的拉动力之一

经历前两年的激烈竞争和快速发展,视频网站无论在用户体验方面还是在盈利模式探索方面,均已突破 了前期仅停留在资本层面上的竞争,尤其是2009年,广告主纷纷试水视频网站媒体,在一定程度上肯定了其媒体价值,艾瑞咨询认为,2010年视频网站等新 媒体将成为整体网络广告市场强劲增长的拉动力之一。

阅读原文

网络营销数据解读(二)——事情不是你看到的那样

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上次(请先点击这里查看《事情不是你看到的那样——网络营销数据解读(一)》)出了10道题问大家说结论是否一定正确,很多朋友也很捧场地回答了问题。

基本上,10道题的结论都有问题。下面我分几篇文章来介绍怎样才能系统和科学的解读网络营销数据。

今天我们可以来讨论一个最基础,而且看起来很简单的问题:我们真的知道报告里的原始数据的含义么?

给一个简单的测试(这次后面是有答案的:p):

举例来说,如果您看到一份Marketing Agent给您的报告,里面说“我们发出去了10 million Email, deliver rate(到达率) 99.99%,unique open rate(打开率)高达19%,unique CTR(点击率)19%,看了信的人都点击了,说明设计很棒! 效果非常好!从点击来看,80%的客户都是New Visitor(新访客),说明我们这次活动对于抓取新用户是很成功的。唯一的缺陷是我们的网站抓住客户的能力,访客来到了网站之后,ATOS(平均访问 时间)只有19秒,我们下次应该进一步优化网站……”

您对这番话的理解是不是:

  • 到达率99.99%,那么有9.999 million的客户收到了邮件。
  • 有1.9 million的客户打开了email,也有1.9 million点击了email——这样想起来应该打开邮件的客户都点击了。
  • 1.9 million里面有80%是新用户,我让1.52 million本来不认识我的客户更了解我了。
  • 1.9 million访客,他们平均在我网站逗留了19秒——时间太短了,我们应该想想办法。

如果您觉得4条都是错的——恭喜您不用花时间看下去了。

如果您觉得4条里面有对的,说明您可能对某些网络营销数据还可以多了解一些:

1. New Visitor代表的不是“新用户”、“新顾客”或者“新访客”,它代表的是您的监控工具跟您说 “来的这个人我之前没见过”——每次有人访问网站,监控工具就会往那个人机器里留个痕迹(cookie)以便以后相认,下次他再来,系统察看他机器,发现 有这个痕迹,就觉得“这人我见过”然后把它归入“老访客 ”,而如果找不到这个痕迹,就会认为他是新访客。所以,当您的老访客换了一台机器,系统也会把他当作一个新访客;当您的老访客有意无意清空了痕迹 (cookie),系统还是会把他当作新访客……总而言之,80%的New Visitor不代表有80%的人从来没来过你网站,这个数据需要打个折扣——具体要根据您网站特点具体情况具体分析。

2. Open Rate不代表有百分之多少的人打开了您的邮件,它代表的是“有多少人的邮箱下载了您的监控图 片”——系统很难知道用户到底有没有看邮件,所以大部分系统会采用一个诡异的方式来侦测:他们在每个邮件里面加一张只有一个像素大小的小图片,然后用你的 email有没有去下载使用这张图片来判断你有没有打开这封信。所以,如果您的email默认不显示图片(比如gmail对于陌生邮件就都不显示图片), 系统就会认为这封邮件没有被打开过。所以unique open rate = 19%常常代表有超过19%的用户打开过邮件(看没看就不知道了……),这个数据可能是25%,那么就不是每个打开过邮件的人都点击了邮件。

3. Deliver Rate不代表有多少客户“收到”了你的邮件,它常常只代表这些客户的邮件服务器“没有把你的邮件退回来”,这封邮件命运难测,有可能是就此消失掉了(客户没有收到),也可能是直接进了客户的垃圾邮件箱,过了几天被自动清除了。99.99%也是要打一个折扣的。

4. ATOS,这个解释起来更加的复杂……对常见的监控系统来说,它是不知道访客具体在网站上停留了多久的。 为了计算您在网站的停留时间,它会在您打开第N个页面时去看一下表(比如09:30:22),然后在您打开第N+1个页面时再看一下(比如 09:30:50),然后它拿两个时间相减,得到您在第N个页面上停留时间(比如28秒)——说到这里您应该已经发现问题:它没法知道您在最后一个页面停留了多长时间。 对于市场营销来说(特别是针对新用户的 campaign),这个问题更严重——因为很多人点击广告,来到landing page,然后就走了,这些人一共就只访问了一个页面!系统拿不到第二个页面打开的时间信息,所以有可能会把这些人在网站的停留时间都算作0秒,那么您得 到的所谓“平均停留时间19秒”其实是个非常扭曲的数据,并不能代表真实情况(数据偏小)。举例来说,我在自己的 blog(www.MarsOpinion.com)上安装了Google Analytics,它监控的用户访问时间如下图,可以看到ATOS是3:11秒:

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如果我只看那些“只访问了一个页面”(对于blog来说,很多人只是上来看最新更新,bounce rate很高)的访客,会发现ATOS居然是0秒:

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而我如果看“访问超过一个页面”的访客,这个数据又变成了惊人的9:46!是第一个数据的3倍!

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现在,您是不是觉得这些“一目了然”的数据其实并不是那么清楚?

如果我们对那些数字代表什么含义都不清楚的话,解读又从何说起呢?

再来一个非常常见(无数家EMail Solution咨询公司都有类似的Case Study)的例子看能不能让您更晕:

1. www.MarsOpinion.com(我的 blog,鉴于不注明出处的转载越来越多,不得以都用自己blog做例子,把链接放到文章里面)的Shopping Cart Abandonment Rate为70%,100个人把东西放到购物车里,只有30人完成订单结了帐,有70个人本来想买东西最终放弃了!

2. 我们为www.MarsOpinion.com设计了一系列高科技人性化无以伦比的高级Campaign——去掉形容词之后你会发现Campaign的本 质是给这些Abandoned Cart的Customer发一封Email,内含“You forgot something in your cart“的提醒,以及一些incentives,例如折扣券。

3. 这个Campaign非常成功,AS Email的open rate比普通commercial email提高300%,CTR提高400%,转化率提高100%! 本来已经放弃购物的消费者收到了信,有10%的人通过点击这封Email再次来到了网站购物!所以我们可以推算出Abandonment Rate从70%下降到了63%!最终消费客户会增加23%! MarsOpinion.com年销售额2亿美金,所以我们预计这个这个Campaign可以帮助他们成长4600万美金!鉴于我们这个Solution 只卖200万,ROI高达2300%!

4. 为了体现我们的专业,我们做了A/B Testing:我们发现在客户放弃购物24小时后马上发Email,转化率比在3天后再发这封信要高87%!另外,我们发现,放一个coupon在邮件 里,转化率会提高47%!——我们经过精密计算,发现额外的销售和利润足以cover折扣券的成本。经过严谨的测试,我们决定……。

您觉得这个论证有问题么?问题在哪?

========== 我是分隔线 ==========

这个Case问题很多,但是最根本的——也是在其他Case中最流行的——就是计算Marketing Contribution的方式

因为Web Analytics的完善,网络营销常常能够取得比传统营销方式更完整全面的反馈信息,就好像读者留言所说“我们应该看实际效果,看带来了多少销售,带来了多少利润!”。

关键是:我们监控到的“带来XXXXXX”实际的含义是什么?Campaign创造的效果么?1000个人点击广告,300个人买东西,真的代表这个Marketing Channel为公司“带来”了1000个Visit和300个订单么?

不是的,我们监控的效果,那些数据,只能表明有“多少效果可能是由XX Campaign带来”,更具体地说,是“有多少人在点击了广告后的某一段时间内下了订单买了东西“,而不是“XX Campaign产生了这些订单”。你监控到这个campaign“带来”了300张订单,只能说明这个广告在购物过程中可能起到了作用,但并不能说这个 广告创造了300个订单——有可能300个人里面有299个原本就会来买:)

回到上面那个例子,Shopping Cart Abandonment Rate为70%其实并不能代表有70%的潜在客户放弃了购买。产生Abandonment的原因有无穷多,从技术上来说,很多Web Analytics Tool会把在一个Session“有加入购物车行为,但是没有结帐行为”就当成一个Abandonment,这样的话,客户离开电脑两个小时再下订单, 也会被算作Abandon了一次;从业务上来看,很多人用购物车来代替Wish List进行购物比较,这些人在实际购物前都会被计算很多次Abandonment,另外还有很多人仅仅是决定过一会儿再买(例如回家看看另一张信用卡卡 号),这些人也会被系统认为“放弃了购物”。了解了这个词的真实含义之后,我们至少可以知道一点——“其实这些人中间有很多本来就会回来买东西的”。假设 这些人中间9.5%的人本来就会回来购物好了,那么其实所谓的“本来已经放弃购物的消费者收到了信,有10%的人通过点击这封Email再次来到了网站购 物!”只是给网站多挽回了0.5%的客人而已,所谓的“这个 Campaign可以帮助他们成长4600万美金!”自然也就变成了增长230万美金。

之后的A/B Testing其实就更扯了(这也是业界真实的案例,而且这个A/B Testing的结论还被多家援引,成为了所谓Best Practice的论据)。假设我们说说的那9.5%的回头客会分散在Abandonment一小时后到30天后完成购物(时间越靠近 Abandonment,购物概率越大),你在24小时后发信当然效果比3天后发信“效果好”,不是因为你能产生更多订单,而是因为你能把更多的原本会发 生的订单效果计算到自己头上。因为发了Coupon之后Conversion Rate升高就说要发Coupon也是很扯的说法。真要算,Coupon成本要计算进去,而且这个成本不应该和所有使用了Coupon的订单去比(因为其 中大部分是本来就会购物的),而是应该和增量去比。假设我们所说的是10%的Coupon,那么成本就是4600*10%=460万美金,而按照前文所述 的实际销售增量才230万美金,就算你毛利率50%,也还是亏损几百万。何况,插入Coupon之后可能会引发一系列连锁反应——例如让消费者找到规律, 之后要买什么东西就Abandon一个Shopping Cart然后等Coupon来了再买之类,之后亏损会更大。

========== 我还是分隔线 ==========

综合第一个例子,如果我们不够了解New Visitor, Deliver Rate, Open Rate, ATOS,Abandonment Rate, Sales Attribution的真实含义,而只是望文生义想当然的话,我们很可能就会作出错误的判断。更糟的是,还有很多的名次定义比文中描述的这些更复杂和混 乱。

所以我的建议是:

1. 如果您是购买企业级的、付费的产品(例如Omniture),请在签合同时的时候顺便把training hours也买了,然后列张表把你关心的各个指标的具体定义问清楚(不同vendor的定义还不一样@__@),不要想当然

2. 如果使用免费的产品——例如Google Analytics,请仔细阅读文档,或者招一个愿意阅读文档深入了解工具的人。

3. 找专业人士咨询。——至于你找的人是否专业,你可以用本文中的例子去问他看他的结论,呵呵。有些人会把文 中的话说一遍之后告诉你其他更深入的信息(例如你用的工具其实是可以查ATOS的,只是误差有60秒之类;或者告诉你其他方法获得inbox deliver rate之类),另一些“网络营销专家”可能就会直接转话题开始和你谈概念谈人生谈理想,呵呵。

4. 如果实在找不到人,至少心里面要知道“不能望文生义,这些词未必是他们表面的意思”,给自己留有余地。

========== 我还是分隔线 ============

介绍两篇不错的文章,一篇的确不错,一篇帮朋友做实验

Avinash:搜索引擎优化指标&分析的问与答

Windows 7 中文版下载地址以及破解方法

看到这里,可能有几个读者会产生新的问题说:so what?

假如我们认真学习了(或者找到了懂行的人来帮我们),我们是否就能够解读数据,并且用数据来帮助我们更好的决策呢?

基本上……做到目前这一步还是不行,抱歉。

下一次接着说:怎样才能让这些数字对我们的生意更有意义

载声明:转载时请以超链接形式标明文章原始出处: http://www.marsopinion.com/2009/04/08/interpret-online-marketing-and-web-analytics-data/

网络营销数据解读(一)——事情不是你看到的那样

P1000848

如果您对以下问题的回答都是"不一定",而且您可以说出"不一定"的原因……这个系列之后的文章请直接跳过,不用浪费时间看了:)

1. 假如我们给Brandmarketing.com.cn(假设它是电子商务网站)在QQ和新浪上花同样的钱投放了广告,QQ广告一天展示了 5,000,000次,带来了50,000个访客,200个订单,新浪广告一天展示了4,000,000次,带来60,000个访客,300个订单。您觉 得我们是否应该减少在QQ的投放,加大在新浪的投放?

2. 假如新浪广告的Impression, Click和Order都是QQ广告的5倍,是否说明了新浪的投放ROI更高?

3. 假如QQ一天带来了50000个访客,30000个浏览了超过3个页面,新浪一天带来60000个访客,40000个浏览了超过3个页面,是否说明新浪流量更匹配?

4. 假如QQ一天带来了50000个访客,在您网站注册了300个新帐户,新浪一天带来60000个访客,400个注册了新帐户,所以新浪的投放性价比更高?

5. 您原来的SEM Manager离职,来了个新的,他来了之后关键字广告ROI大为提升,其他数据不变,CPO(平均订单成本)从20块下降到18块,我们应该表扬他吗?

6. 品牌宣传活动,您有两个landing page,A页面的Bounce Rate(有多少比例的访客看过这个页面马上离开)是80%,B页面的Bounce Rate是90%;Web Analytics显示,A页面最终产生了400个订单,B页面只有200个。我们认为A页面活动较为吸引人,或者页面设计较好,对么?

7. 您有一个网站,访问量很大,而且您做了监控,发现应该大多是真实的流量——但是,转化率很低(如果是e-commerce,就是成交量小,如果是别的,可能是下载量小、注册量小),结论是您的网站内容不够吸引人,对么?

8. 您发现您顾客的平均购买周期是30天,所以您认为每10天来一次的客户是超级忠实客户,而已经60天没来的客户可能是流失客户,需要用之前那篇粗糙却方便的客户关系管理模型来挽回这些客户,您觉得这个思路合理么?

9. 假如我们的网站上个月每天访问量是2万,这个月每天访问量1万5,说明我们网站出了什么问题,对客户吸引力下降了,对么?

10. 我们打算在网站上安装在线客服,当客户访问网站一定时间后还没有convert(下单、注册、下载你的电子书,试玩你的游戏),就弹出在线客服窗口来和客 户沟通。因为Web Analytics告诉我们说所有客户的平均停留时间是100秒,所以我们决定在100秒时弹出这个窗口,您觉得这样做合理么?

网络营销数据解读(二)——事情不是你看到的那样

转载声明:转载时请以超链接形式标明文章原始出处: http://www.marsopinion.com/2009/04/08/interpret-online-marketing-and-web-analytics-data-1/

福布斯:网络营销中SEO、PPC和email效果最佳

网络营销的最佳方式一直以来都是一个争论不休的话题。不管是在线广告、视频广告、电子邮件直销、搜索引擎优化还是搜索引擎广告都有其自身的优点,唯一的争 论点在于哪个才具备最佳的投资回报率。电子邮件直销商一个亘古不变的话题,搜索引擎优化以其自然排名优势颇受青睐,搜索引擎广告以其品牌展示和最捷径的广 告投放也占据了一席之地。

日前来自福布斯的一份研究报告认为,搜索引擎优化、搜索引擎广告和电子邮件直销是网络营销中

最具投资价值的广告营销方式。

Christopher Hosford 在文章中表示,在网络广告的五大营销方式当中,在线广告和视频广告的投资回报率是最差。

该研究报告还显示,付费搜索广告和赞助商链接对品牌展示最具价值。

其实对于广告主来说,投资最少的钱得到最大的投资回报率,是他们进行广告投放的最终选择。每一种广告方式似乎都存在他们的优缺点,因此你很难一下子评判好哪个才是最佳的方式。
搜索引擎优化,还是搜索引擎广告?真是一个难题(赢时代配图)

小编认为,电子邮件营销作为历久弥新的一种推广方式,在垃圾邮件泛滥的现在,先前摧枯拉朽的广告效应气势已经基本不存在,取而代之的是它成为一种被厌恶的 营销手段,但是作为注册用户来说,因为有比较好的针对性在效果上可能会有所区别,比如招商银行信用卡的用户往往会接收到来自银行信用卡部门的旅游推介广 告,这种方式可能比较会被认可。

而在搜索引擎优化项目上,目前来说各大搜索引擎优化公司并不能对客户作出排名和优化具体效果的保证,在这一点上不管搜索引擎优化在自然排名上有多大的诱惑 力,也很难在效果上说服广告主投入更多的经费,因为广告主他们需要预先见识到广告投放产出的蓝图,如果没有可能也只是一次冒险行动而已,再加上搜索引擎排 名算法的频繁更改,事情会更加扑朔迷离的。


不管怎样,最佳投资回报率才是决定的关键(赢时代配图)

http://www.timev.com/sem/ppc/2009/0603/953.html

至于搜索引擎广告,小编认为是未来营销中最好的方式,他们能够根据网站推广的需要选定适合的关键词,并且在这些关键词的搜索上在搜索引擎中能够排名靠前, 达到最直接的广告展示和品牌展示。有人认为搜索引擎广告是按照点击付费的,因此在广告预算上可能是一个无底洞,再加上一些点击欺诈的存在,会导致广告主在 广告投放上心有余悸。其实这样的问题并不是真正的问题,在点击欺诈上,按照最新的研究因为关键词的匹配越来越精确,点击欺诈已经下降到10%左右,这样的 比例相对于其他广告投放样式的浪费来说已经算是一个低级的数值了。而在广告投放额度上,相比较于在线广告一次数万数十万的支出,这样的广告经费已经可以在 搜索引擎中导入无数的高价值流量了。

数据驱动的网络营销(PPT + 简述)

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上周六做的讲座。

在Web Analytics Wednesday讲怎样用数据来驱动营销。

第一次尝试这种风格的PPT……

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营销最关心的问题:ROI(投资回报率)

问题的一半很好回答——投资就是我花了多少钱,多少人,多少时间。

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另一半的问题,有三个:

  • 怎样监控和衡量效果?
  • 效果好,要找到好的原因,保证下次更好!(如果找不到原因,其实就没法保证下次还能好)
  • 效果不好,要找到不好的原因,保证下次更好!(找到根源,才能解决问题)

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基本上,我们要解决的就是这三个基本问题。

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最基本的网络营销是怎样的?

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乱搞,瞎投,碰运气……

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最常见的网络营销呢?

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首先会看印象数,理论上代表广告被看过多少次。

实际上:

  • 首先,它不一定代表被看到了多少次
  • 其次,你不一定能拿到这个数据
  • 最后,你拿到的很未必是真的

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然后我们会看点击,理论上代表有多少感兴趣的用户来到了我们网站。

实际上

  • 这个数据不一定是真的
  • 就算是真的,点击和点击之间质量差别很大,不能说点击多就好(例子参看前面的网络营销效果分析系列文章

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所以,基本上……

有了这些数据之后,我们还是凭感觉。

事实上……哪怕把下面所有事情做完,很多东西还是得凭感觉,呵呵。很多时候还得凭关系。

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所以,我们会搞出“精准”营销。

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我们说我们可以精准的探知广告的实际效果,查到它实际产生了多少转化——对于电子商务公司来说就是订单。

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效果 = 转化?

  • 效果不仅仅是转化,光看转化会误导。(例子参看前面的网络营销效果分析系列文章
  • 特别对于小公司、新公司,小规模营销来说,转化数据会很小,用来比较效果在统计意义上没有价值。一边带来6个转化,另一边带来10个,很可能只是样本误差而已。

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不考虑这些,精准也未必准。

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所以我们要考虑完整的效果(加入辅助指标),长期的效果(加入长期监控指标)。(例子参看前面的网络营销效果分析系列文章)。最极端的两个假设的例子:

  • 同时在两家做广告,都带来10万个点击,1千个订单,但是A网站来的人当中9万个订阅了我们的促销邮件——1. 他们对我们有兴趣;2. 我们日后还可以不花钱对他们做营销。B网站来的人当中只有1个人定了邮件。
  • 同时在网购论坛和新浪财经论坛做“秒杀”广告,都带来10万个点击,1千个订单,但是网购论坛的客户都精明得很,买完这次就回到论坛关注看还有哪 家会做“秒杀”,等着下一次大促销;财经论坛的人脑子里面都是股票,没空想这种几块钱小便宜,所以之后还是常常回来买东西——少麻烦。如果不看长期效果的 话,会以为两边的ROI是一样的。

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这样就搞定了?

没有,先把问号放心里。

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说了三个例子,今后会写在系列文章里,这里不详述了。

  • 购物车挽回营销(根据WA信息,看谁放弃了购物车就跟进营销)
  • 客户关系管理营销(根据WA信息,侦测流失客户,给他们电话和邮件)
  • 广告网络Re-Targeting(传漾做的一号店例子,根据WA信息,看哪些客户是“可能被转化的”,然后在网络上重新给这些人看广告)(Full Disclosure: I am currently providing some consulting to them)

这几个例子都很炫,网站分析不仅仅能够用来衡量效果,而且能够驱动营销。

但是,这几个例子(根据我的描述)当中都有个问题:

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我们衡量的,是“在我们XX行动之后,顾客做了YY行为”,但是我们的结论是“我们的XX行为导致了客户的YY行为”,把时间顺序关系弄成了因果关系。

按CRM的例子来说,如果我通过客服给1000个可能流失的(算法参看电子商务客户关系管理模型)用户打电话,其中100个回来买东西了,每人买了200块钱,是不是说这个系统为我赚了20000销售额?

不是。

首先,我们应该通过测试来估计真实的效果数据,例如找到1000个用户后,选择其中100个不打电话。如果最后发现打电话的900个人当中90个回 来买东西,没打电话的100个人当中也有8个回来买东西,其实这个系统(假设受众是1000人)贡献的增量是 1000 x 10% – 1000 x 8% = 20,贡献的销售额是4000块,如果电话加上赠券折扣成本超过了4000块的毛利,就可以考虑不要做了。

其次,我们还是要看长期效果。因为电话给客户折扣券很可能会让客户提前回来购物、消耗将来的消费能力。所以有可能的一种情况是打电话的900个人当 中90个回来买东西,没打电话的100个人当中只有2个回来买东西,看起来增量不错。但是没打电话的100个人当中又有13个人在未来的3个月买了东西, 而那900人种,只有45个在接下来3个月买东西——这样算起来,这个活动劳民伤财但是并没有实际效果,只是把销售提前罢了。

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所以,我们要看完整、长期、真实的效果,才能对生意有一个正确的认识。

话说回来,如果投入很小的话就没必要做这么细了,量力而为

可是,拿到效果数据又能怎么样呢?

分析?

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A Campaign效果100分,B Campaign效果80分,怎么分析?

嗯……对,可以做一下比较,A比B好,所以以后多做A,少做B。

还有呢?

分析不出来了。

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如果我告诉你,我的目标是”一个蓝色的立方体盒子”,而截图看到的是我们采集到的数据,我们能分析出什么?

让我们还是用“比较”这个最初级的分析方法——这个东西看起来不是蓝色的。

我们的结论呢?A. 下次不要找这家公司了;B. 下次不要用这种方法了。

有没有更深入的分析和更精准的行动方案呢?没有。

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其实,实际做出来的东西是这个样子的。

如果我们看到的“数据”是这个样子,我们就可以很清晰的对每个面进行分析,然后得出行动方案说这个面需要先磨平然后涂蓝色,上面有40%的面积要涂蓝……

我们的分析可以更深入,我们的行动可以更精准。

可是,为什么真实的世界被我们缩成了一个小小的点,让我们看不清呢?

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把立方体缩减一个维度,我们就看到了一个面(已经损失了很多信息,例如我们就看不到说上表面40%不是蓝色)

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然后我们把另一个维度也取消掉,看到了一根线。

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最后,我们把仅剩的那个维度也删掉,得到了一个点——每一步的变化都丢掉了一些信息,丢到最后我们就只有了个数字,自然没法有深入的分析。

营销数据也是这样,本来有三个维度,但是我们死命地把它压成了一个点(“A Campaign带来了N个点击,M个订单”),这样当然没法分析和优化。

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所以我们要拆!

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首先要把数据这个维度展开,看分布。

总数和平均数往往会误导,就好像图中几个小人的号码一样,不管你拿到总数还是平均,对他们都会有一个错误的估计。(案例见网络营销数据解读(六)——自顶向下,逐步求精

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第二步是要把“行为路径”这个维度展开。(案例见网络营销数据解读(六)——自顶向下,逐步求精

例如两个广告,都是10万点击,1千订单,分布也一样。如果不展开行为路径就没法分析,展开后可能发现A Campaign那些没有买东西的流量都是在landing page bounce掉的,而B Campaign都是去了游戏专区转了转走掉的。那么我们对A的分析就要去看广告和landing page的一致性、landing page的行动召唤是否明显之类;对B的分析则在于看游戏专区是不是有什么问题,是不是价格贵了、产品缺货。

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再一个维度就是客户族群细分(Segment),不同segment消费者行为非常不一样,混在一起数据就会变得模糊。image

比如做一个新的营销活动,发现页面的各个指标都正常,觉得美工设计得还不错,但是按照新老客户segment一下再看数据,可能就发现老客户各项指 标非常好(例如bounce rate 10%),新用户指标非常差(bounce rate 90%)——这样就能让人警醒说页面设计是不是有问题,老客户是因为熟悉了反正能找到,但是新用户来了都不知道应该怎么参与活动看看就走了。不论这是不是 真实原因,至少拆开数据之后我们可以得到更多的信息,做出更细致的分析。(其他例子会出现在后面的系列文章里)

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基本上,我们知道怎样去全面、长期、真实地衡量网络营销效果,又知道怎么把数据的每个维度都展开分析,绝大部分问题就都能被解决了。

不能解决的那些,基本上就要凭经验、感觉,和那种被叫做sense的神秘物质了。

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