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【Google 行销课】数字营销:从已有数据中获得更多信息的5个要点

现在,不要误解我——我认为大数据是个好东西。他帮助我们更好地理解消费者,与消费者沟通。而且像我这样的数据呆子,这听起来非常的有吸引力。

然而,大数据常意味着更多的数据。很多很多的数据。从我所发现到的情况看,营销人员并没有最大程度的利用好现有数据,那他们为什么还需要更多的数据呢?

我相信大多数营销人员就是为了找到更多数据而找数据。也许大数据的诱惑力太大了,以至于分散了他们深入研究现有数据的注意力。也许他们被困在追逐大数据的怪圈里了。

 

停止抱怨开始挖掘!

 

事实上大多数营销人员能够从他们现有的数据中得到远比意识到的要更多的价值。那是因为如果你知道切片/切块/分段的多维数据分析方法,你会发现数据蕴含深层的信息。有很多像Google Analytics Google AdWords这样的资源对数据都有相当多的信息等着人们去发现。

 

你只需要仔细观察现有的数据。这意味着你必须停止抱怨没有足够多的数据,并且开始深入的挖掘现有数据。为了证明我所说的,我可以举一些你能够从现有的搜集到的数据中获得信息的例子。

 

1.查看一周中每天的页面参与活动

 

一般来说你知道每天有多少流量。但是你知道每周的哪一天顾客跟你网站上的内容互动最多?

了解一周的哪一天网站表现最佳是很有价值的信息。首先,它能够告诉你哪一天增加广告的预算花费是合理的,哪一天你应该缩减开支或者把资金投资到其他的渠道。

幸运的是,今天的数据分析平台都能以粒度为单元输出你的数据。这能够确保你通过使用像sportfire, tableau甚至是excel表格这样的工具来生成一个如下图所示的报表,旨在揭示“一周的参与活动(每次访问页数)。”

 

正如你在图表里看到的,这个品牌在周末的时候有着更好的参与度(Engagement是一系列衡量用户在营销活动中参与程度的指标集合,此处指图表所示的页面访问量)并且一直延续到周一。这是大多数快速消费品和化妆品品牌的一个模型,他通常能够反映出消费者购买前调查或者购买前的优惠券。

 


(方法:分析在3个月的时间里200000个付费广告品牌词的点击访问。测量ppv值,以一周中的每一天为单位分组。类别是快速消费品。)

 

 

2.检查一周广告文案用户行为指标

 

当我们对上述相同品牌在同一时间段内对其AdWords 点击率性能(在搜索引擎结果页的表现)进行评估时,会得到一些有趣的发现。你能够清楚的看到,模型是一样的—一周的时间里都很低当进入到周末的时候逐渐增长。然而,有趣的是周一的活动量并不大。事实上,周一的点击率在一周里是最差的。

一种可能的假设是购买周期重新开始了。也许消费者在周一开始了综合的,具有竞争力的价格的调查。然后,当周末越来越近,她才最终决定在品牌网站购买。

 


(方法:分析在3个月的时间里1M+个付费广告品牌词的点击访问。测量谷歌AdWords的广告点击率,以一周中的每一天为单位分组。类别是快速消费品。)

 

3. 排除本地广告文案活动

 

我敢肯定你在不断测量和优化搜索广告的点击率——这是非常基础的。然而,你有没有按照地域分开来看你的广告点击率?地域性消费者的观点对你的品牌和传统/直接市场营销团队来说都是一个巨大的资产。

下面的图表展示了和上面列举的相同品牌的广告点击率,不过这个是按照国家分组的。有趣的是,数据显示不同国家的广告点击率有很大的区别。在某些情况下,我们确定广告点击率和广告文案创造者的文化传统有关—一个中西部本地人创作的广告更能吸引中西部地区的受众。

在另一些情况下,我们发现广告点击率的不同反映出不同地域的品牌意识—如果他们不了解你,他们不太可能会选择你。

后面的发现能够帮助你在特定区域增加品牌意识方面创作一个更具针对性的媒体广告计划。活动开始之后,你可以利用相同的搜索数据去衡量成功与否。

 

(方法:分析在3个月的时间里至少有10000次付费广告非品牌词的点击访问的前两个国家。类别是快速消费品。)

 

4.分析特定设备用户活动

 

我最喜欢研究的东西之一是目标属性例如设备。原理是如果你能用以往的活动数据来识别用户体验最好的设备,你就可以增加高转换设备的投入,减少对那些好像不太适合你的网站设备的投入。

 

但是不管哪个问题对你的品牌最适用,你都能够用这些发现的问题去更好的优化你的推广计划,把重点放在至关重要的设备上。

 

5.看一看一个月的趋势

 

营销人员总是查看历史数据,但是如果只注重过去30/60/90天的数据,我们可能会错失一些重要的行为方式。例如,如果你按月统计历史数据(而不是想图1和图2那样按周来统计),你会在你的客户身上发现一些很好的见解。

关于为什么人们会在一个月的某些天花费比其他时候多的问题有许多说法,每次当我把这些理论应用到一个品牌的时候,我都会发现新的模式和行为。举个例子,下图一个高端消费电子品牌证明了工资理论,每个月的前几天人们购买的产品最多。

(方法:12个月的付费点击广告(绿色)和SEO(橙色)数据显示了不同着陆页面的转化率,*大多数是非品牌词流量(*感谢安全的搜索引擎!))

 

立刻挑战自我去获得更大的价值吧!

 

我希望这五个建议能够鼓舞你去深度挖掘现有搜索数据,而不是追逐大数据或者希望自己有更多数据。下次你(或者其他人)开始抱怨需要更多数据时,记住你能够从现有数据中得到更多价值。挑战自己去做吧!

你曾经检查过当地的天气是如何影响你网站的流量/印象吗?或者行业新闻是否影响购买?或者我个人喜欢的问题——自然排名的变化是否影响付费点击率?告诉我你是怎么样一步一步地从现有数据中得到更多价值的!

 

来源:adexchanger

 

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