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2016-11-23 – 3:21 下午

这篇文章独家首发在:iCDO(微信公众号:互联网数据官)

  你可能没有听说过Amplitude,但你可能听说过Mixpanel(没有听说过的朋友也没关系,不久的未来我们会有一个专门的文章介绍这家同样很牛的公司),没错,Amplitude是Mixpanel的有力挑战者。在美国,很多用户因为种种原因(后面会说到),从Mixpanel转投到了Amplitude。

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Avinash:互联网品牌营销的监测和分析(上)

提交 2009-11-08 – 12:19 下午 10 点评

【导言】网站分析本质上是为互联网营销服务的,而互联网营销可以分为两个大类,其一是直接带来收入(Revenue)的电子商务,其二则是扩大品牌影响力的品牌营销活动。本篇译文译自Avinash的近期博客文章:《品牌监测:品牌营销的分析和度量》,内容很有指导意义。文章较长,我将分两部分连载。

[版权归译者Sidney Song(宋星)所有,欢迎转载,但请事先告知作者并注明出处]

【正文】

  不对市场营销活动进行监测的一个最“无敌”的借口是:“噢,那不就是个品牌营销嘛!”你肯定听到过这样的说法,我猜,你甚至可能也这么认为呢!不过,在我继续我的文章之前,我必须澄清一点,我对品牌营销的热爱可跟这些人不一样,我可是真正的热爱。

  我喜欢Visa现在在跑的营销活动,我也喜欢看IBM的广告(尤其是那个Linux小孩的最棒了),我当然也喜欢微软的我是PC系列,还有任天堂的勇士之地:震撼的广告。我也喜欢好的招贴广告,例如现在百威啤酒正在做的那些。当然,我永远最欣赏的品牌广告是:Think Different(与众不同的思考)

  我能列举的还有很多很多……

  上面这些营销活动的主题是共同的,即以“品牌影响”为主要目标。它们希望与你建立联系,或者是打扰你,以使你产生对它们的印象,形成某种感觉,并进一步使你在选择信用卡的时候考虑的是Visa卡而不是万事达卡,或者在选择咨询服务的时候考虑的是IBM而不是其他的什么品牌。

  看起来很不错。可是,有一个小问题。

  这个问题是:品牌营销活动和最终的商业收入之间的联系,是非常模糊细微的(tenuous),这种联系大多数情况下是从建立忠诚开始的。如果想要用“数据”来支持这种联系的话,实际上是非常困难的(通常的情况是,只要CEO在超级碗的比赛上看到自己的广告就觉得非常愉快了,甚至比他拿到可执行性的数据还要愉快)。

  难怪他们如此固执地说:“不就是品牌营销嘛!”。

[版权归译者Sidney Song(宋星)所有,欢迎转载,但请事先告知作者并注明出处]

  但是,如果把品牌营销搬到互联网上,情况就会完全不同了。如果你不去监测你的品牌在互联网营销中的反响,那么你简直是在犯罪!我觉得我们早就已经创建了监测条件,我也相信有一大把的机会能够让我们去真正监测互联网品牌营销的实际影响——无论你是用付费的SEM,还是网站联盟,或者是Email营销,或者是互联网显示广告,或者用Youtube以及其他乱七八糟的营销渠道,我都坚信监测是可行的。

  [噢,对了,千万不要告诉我你的“品牌营销”活动是为了增加“engagement(这里指与消费者更深度的互动,Sidney注)”!]

don't tell

藏在地狱和深海里的最高机密:测量品牌营销的关键

  回答一个简单的问题:你到底究竟是为了什么原因做“品牌营销”?

  每一个营销活动,以及每一个营销活动的网站都有一个目的,你需要做的事找到你的营销活动的目的是什么,无论这个目的有多么的古怪或者不成熟。营销活动和营销活动的创意都最终聚焦于你究竟想要在这个活动中做些什么。如果没有搞清楚这个,那么,我还是建议你应该让你的团队原地待命,或是偃旗息鼓。

  厘清你在这个活动中想要做的事情可以来源于另一个问题,即为什么你要做这些营销活动。这不是仅仅因为你手里攥了一大把钱要洒出去,或是仅仅是因为你的老大要你去做——这些都不是真正的原因。真正的原因是你/你的组织所渴望的结果或是收益,一旦你搞清楚了这个结果到底是什么,你会发现天地为之一变,你会发现有很多神奇的监测可能性在互联网上跟你招手,而这些都是线下营销活动只能嫉妒却根本做不到的!

对品牌营销所期望的收益的监测建议

  为了让你能有一个实质性的“飞跃”,我在下面的内容中将要分享一些最常见的品牌营销的“结果”,同时我也会根据这些收益的类型提出合适的监测方法。我希望我的这些想法能够抛砖引玉,激起你对营销活动监测的火花。

结果1:吸引潜在顾客/新顾客

  这恐怕是最常见的期望了:“我做这个营销的目的是吸引更多的潜在客户到我的网站上来。一旦他们来了,他们会惊叹于我们所获得的荣耀,他们会立即折服于我们而成为我们的顾客。”——这个,其实不难监测。

all visits comparison with new visits

  测量新访问者占所有访问者的比例的变化就能实现这个目的,图中所显示的黄色线条就是新的访问者。理想的状况是,你可以在营销活动之前就测量你网站的新访问者的比例,然后在营销活动开始之后继续测量,这样对比前后的效果。为了测量更有效,你应该把你的网站访问者进行细分,查看从营销活动中来的流量中有多少流量是真正的新访问者。

  在这个收益前提下,其他度量都不比新访问者这个度量有效,衡量访问者真的是第一次来到网站已经足够,而且监测门槛很低。

结果2:传播你的商业价值主张

  如果你的网站是一个类似于纽约时报的新闻网站,或者是一个非盈利的网站例如Idealist,或者你的团队正在运营Google Maps.那么,在这种情况下,你的营销活动的目的就会聚焦在传播给每一个人你的独一无二的商业价值观上。他们到了你的网站上,会对你的网站印象深刻,受到感染,乃至开始按照你的思想进行实践。

  对于这种情况,理想的度量是衡量访问者的忠诚度和访问者的访问间隔时间。

branding campaign visitor loyalty report sm

  上图显示了在一段时间内网站访问者以什么样的频率访问网站的。在营销活动之前,可以看到69.79%的人只访问了网站一次,而在营销活动后,访问一次的人比例降低到63.25%,这意味着至少有7%的访问者不再只来一次。你可以认为是你的品牌营销活动促进了这一变化,但别忘了对流量进行细分以进一步核实。

[版权归译者Sidney Song(宋星)所有,欢迎转载,但请事先告知作者并注明出处]

  如果人们对你的网站所传递的价值观非常认同,那么你可以期待看到更多的重复访问,这意味着你的营销活动是成功的。

  另外一个好点子是测量访问者访问网站的间隔时间:

visitor recency segmented measurement

   在这个案例中分析的是SEM营销带来的流量(Paid Traffic)相对于整体流量而言,访问我的网站要更加的频繁(因为只有27.97%的人是来了就不来了)。

结果3:让人们了解你的强大,以更多购买你的商品或服务

  我把这一点放到第三是因为它其实不完全是一个品牌营销了,而是一个促进消费者购买的营销活动。但是因为我们在做品牌营销的时候,其实目的还是引诱人们更多的选择你的商品或服务。因为你的品牌推广,本来只决定买内衣的人可能会因此而多买一双鞋或者裤子什么的。

  我建议,在这种情况下细分流量,以监测哪种流量带来的销售额更高。此外,不要忘记监测细分流量的平均订单金额,如果你的营销活动足够有效的话,营销活动带来流量的平均订单金额应该会比其他流量更高。

google analytics ecommerce report

  在上图中,Yahoo!显示广告的转化效果相当不错,但在订单平均金额上就一般般了,这说明它在帮助卖出更多商品方面还有提高的空间。

  另外一个我们容易忽略的事情是监测品牌在促进转化方面的总体影响力,而不只是在直接促进转化方面的作用。在这一点上,光用定量的工具就不够了,我们还需要把定量工具和定性数据的监测工具相结合。典型的定性数据工具就是单向的(onexit)调查问卷(调研)工具,例如我们免费的4q from iPerceptions.

 

website task completion rate

[版权归译者Sidney Song(宋星)所有,欢迎转载,但请事先告知作者并注明出处]

  通过它(上图),你能够完成下面的目标:

  • 你能了解,什么样的人会被你的品牌活动所吸引而访问你的网站;
  • 了解这些访问者在你的网站上是否达到了他们的目的(尽管你希望他们的目的就是买你的产品,但是访问者肯定有不同的目的而来到你的网站)。

  上图所表明的情况显然不是你所期望的。或许你的平均订单额度不够高,因为通过品牌营销带来的访问这种,只有44%的人来到你的网站是想要购买商品。你可能应该要炒掉这个蹩脚营销活动的广告代理商了。不过,也有可能,广告商做到了他们该做的,而问题出在你的网站上,或许你的网站团队的某个家伙应该被炒鱿鱼?或者你该被炒鱿鱼?(哈哈,开玩笑了!)

  注意:把定量数据和定性数据相结合,能够发挥很大的作用,并且能够发现你成功或是失败的真正因素在哪里。

结果4:潜移默化地让消费者在线下行动起来

  绝大多数的购买行为都是在线下的真实世界中,所以很多很多的营销活动利用各种各样的营销方法促使消费者采取线下的行动(例如在超市中或通过电话进行推销,或者在呼吁妇女权益的集会上的展示,或是在音乐会上的促销等等)。

  利用单向的问卷调查工具以及聪明的回归算法,你能通过你的网站来评估这些营销活动的影响。你能够计算下面两个重要的度量:

推荐/品牌提升的可能性

likelihood to recommend brand lift

  你能够从整体流量上来测量这一点,或者只通过你的营销活动的流量进行测量。通过测量消费者的完整的体验(对你的营销活动的体验,以及对你的网站的体验),能够帮你理解人们的心目中,你的品牌是否得到了提升。

推荐/购买的可能性

likelihood to make a offline purchase

  是不是很简单?得到这样的图表会需要一些事前的计划,但是这并不是非常难以衡量的。如果你有很不错的样本量,你甚至可以按照流量源头的不同来细分这些数据,或是按照不同的营销活动来细分,以发现更多的因果关系。

[版权归译者Sidney Song(宋星)所有,欢迎转载,但请事先告知作者并注明出处]

网站驱动的电话咨询和电话购买

  另外一个追踪在线营销效果的好方法是为你的在线营销活动分配一个独一无二的电话号码。你能够通过你的Call Center来统计这些号码被打进来的数量,而如果你有一个集成的IVR,那么你也能够追踪到这些电话最终有多少形成了购买。英国的Fresh Egg公司或者是美国的Mongoose Metrics and ClickPath公司都能够提供类似的电话追踪解决方案。

  [请参阅相关的其他阅读材料: Multichannel Analytics: Tracking Offline Conversions. 7 Best Practices]

[上篇完]

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10 点评 »

  • 购购网说道:

    期待下篇!感觉上篇有点含糊……

  • sidney说道:

    哈哈,下篇未必会很明朗,因为Avinash的用词是比较丰富多变的,而且多俚俗语。这对翻译者是一个挑战,所以我会努力做更好咯!

    但是实际上这个文章介绍的方法是:1. visitor的属性研究;2. 细分; 3. 调研。调研对网站分析的作用常常被忽视,因为调研不好做,不过Avinash告诉我们的是,如果做好了调研,会很有用。

  • ripley说道:

    sidney 你好,感谢你翻译的这篇文章。我有几个小疑问想请教:

    1. 在品牌作用这块,作者建议使用minisite上的在线调研工具来获取定性的情况。这里定性的意思,是与GA的全流量分析相对而言的“定性”对吧?因为我看到这个调研最终还是会变成数字化的一个比例说有44%的用户怎样,有多少不怎样,那么岂不是又回到了“定量”上来吗?从访问网站的用户中找到愿意接受调研的一部分,这本身是否就存在偏差?比如说对网站厌恶的用户,厌恶到转身就要走的人,可能不会有耐心再填这个调研说,我对网站不满意?那么这个时候,进入调研的用户样本怎么确保是中性的呢?如果刚好有一拨用户都是类似观点时,是否会误导?(比如说在校内上贴了一个有趣的视频,吸引了学生人群来,所谓的“观光团”,他们的用户心理和行为可能就有一定的相似性,当调研周期很短时,有可能刚好截断的时候把这一波选票计算在内了,那么定性是否就出差子了?)

    2. 上篇的观点大概是,只要用心设计,对用户的品牌影响仍然是可以测量的。但是在某些情况下,对于某些手段是不公平的。比如说论坛营销,国内很多论坛已经无法发布带URL的帖子,最多是在帖子中出现品牌名称和一些用户感受。比如年轻的父母在母婴论坛上看到某个奶粉好或者不好的评论,但他并不因此直接点击到该品牌网站,有可能通过谷歌/百度搜索品牌/产品名,也可能从百度知道里找到进一步的答案,甚至用户有可能只是建立了一些模糊的mindshare,然后在线下购买的时候(奶粉可能超市就有,比网购可信又快捷)就直接认准品牌操作了。在这样的case下,如何单纯评估这一线上营销战术的效果?是否只能比较做前和做后的差别(但这带来很大的现实困扰是,为了排除其它扰动就必须把其它战术的量持平不动,才能看出这一单一战术带来的放大效果?)

    类似的是视频营销,我现在会思考在帖子中贴入视频,这并不光是因为内容生动,而是贴入的视频在播放时可以由优酷/土豆直接计量,最终会展现出播放次数较多的来源,从而侧面的把一个无法确认PV/UV真实性的论坛帖用真人看视频的计数来侧面反映。但同样无法确认用户看完视频会直接访问网站,至少在地址栏里直接更改URL时,我们的minisite应该无法判断他的referal是优酷吧?

    3. “利用单向的问卷调查工具以及聪明的回归算法”。想了解什么是“单向的问卷调查”和“聪明的回归算法”,我不是太懂这个意思,可否指点一下?我们也想过做线下调研,但这个成本远比线上大,而且如何保证线下捕捉的人是合适的呢?我的意思是,当线上传播还没有达到足够量级时,线下找到这群人以及抽样刚好满足可信度的要求,是否会很难操作呢?

    问题很多,还望不吝赐教,有机会当面学习就更好了!

    • Sidney Song说道:

      感谢你的细致回复,我的解答如下:

      1. 在品牌作用这块,作者建议使用minisite上的在线调研工具来获取定性的情况。这里定性的意思,是与GA的全流量分析相对而言的“定性”对吧?因为我看到这个调研最终还是会变成数字化的一个比例说有44%的用户怎样,有多少不怎样,那么岂不是又回到了“定量”上来吗?从访问网站的用户中找到愿意接受调研的一部分,这本身是否就存在偏差?比如说对网站厌恶的用户,厌恶到转身就要走的人,可能不会有耐心再填这个调研说,我对网站不满意?那么这个时候,进入调研的用户样本怎么确保是中性的呢?如果刚好有一拨用户都是类似观点时,是否会误导?(比如说在校内上贴了一个有趣的视频,吸引了学生人群来,所谓的“观光团”,他们的用户心理和行为可能就有一定的相似性,当调研周期很短时,有可能刚好截断的时候把这一波选票计算在内了,那么定性是否就出差子了?)

      我觉得有必要对“定性”和“定量”进行一个澄清。我认为,无论是定性研究还是定量研究,都是需要数据支持的。定量无需多说,没数据是无法定量的。关于定性,我们仍然需要数据,这是因为任何分析都需要汇总和抽象出结论,所以还是要有统计。我觉得定性和定量的本质区分不在于是否要去统计数字,而是在于研究对象本身。如果研究对象本身是描述客观行为和状态的数量,而不带任何主观的感受,那么就是定量研究,比如研究网站有多少访问,研究有多少读者是男人,国家有多少吨位的军舰等;如果研究对象本身是描述主观的感受和态度,那么是定性研究,比如研究网站访问者对网站满意度,研究男性读者对网站内容的期望,以及了解各国的军事专家对国家海军实力的看法等。因此,用不用数据不是区分定性和定量研究的本质区别,而一般而言,定性研究是更高级的研究,它能够直接回答我们用自然语言描述的问题,且定性研究往往需要定量研究的支撑。

      关于调研方法本身的局限性,你说的很对,的确有这些局限,而且也有很多办法来克服这些局限性,这又是另外一门非常专业的科学了。

      2. 上篇的观点大概是,只要用心设计,对用户的品牌影响仍然是可以测量的。但是在某些情况下,对于某些手段是不公平的。比如说论坛营销,国内很多论坛已经无法发布带URL的帖子,最多是在帖子中出现品牌名称和一些用户感受。比如年轻的父母在母婴论坛上看到某个奶粉好或者不好的评论,但他并不因此直接点击到该品牌网站,有可能通过谷歌/百度搜索品牌/产品名,也可能从百度知道里找到进一步的答案,甚至用户有可能只是建立了一些模糊的mindshare,然后在线下购买的时候(奶粉可能超市就有,比网购可信又快捷)就直接认准品牌操作了。在这样的case下,如何单纯评估这一线上营销战术的效果?是否只能比较做前和做后的差别(但这带来很大的现实困扰是,为了排除其它扰动就必须把其它战术的量持平不动,才能看出这一单一战术带来的放大效果?)

      是的,你是对的,如何研究线上营销直接对线下购买的影响目前还是很难的,能够有的方法仍然是对大量样本的调研或者是建立panel,这些研究都需要很多成本。而比较少花钱的单纯的技术手段目前其实还是解决不了的。我不觉得极为精确的相关研究现在能做到,Avinash告诉我们的仍然是间接的方法,且核心在于比较前后变化,这仍然很间接,但是是一个折衷的可以接受的手段。

      类似的是视频营销,我现在会思考在帖子中贴入视频,这并不光是因为内容生动,而是贴入的视频在播放时可以由优酷/土豆直接计量,最终会展现出播放次数较多的来源,从而侧面的把一个无法确认PV/UV真实性的论坛帖用真人看视频的计数来侧面反映。但同样无法确认用户看完视频会直接访问网站,至少在地址栏里直接更改URL时,我们的minisite应该无法判断他的referal是优酷吧?

      这个其实是有办法的,请参考我的文章:http://www.chinawebanalytics.cn/?p=631

      3. “利用单向的问卷调查工具以及聪明的回归算法”。想了解什么是“单向的问卷调查”和“聪明的回归算法”,我不是太懂这个意思,可否指点一下?我们也想过做线下调研,但这个成本远比线上大,而且如何保证线下捕捉的人是合适的呢?我的意思是,当线上传播还没有达到足够量级时,线下找到这群人以及抽样刚好满足可信度的要求,是否会很难操作呢?

      我的理解是,单向的问卷就是1. 直接发放问卷然后回收,而不再进行多轮如德尔菲法的问卷调查;2. 直接一个题目一个题目的过,而不做判断和跳转。这个调研是线上的。线下如何捕捉到样本,这个我不是专家,属于另外一个专业了。我建议可以在网上查找样本调查方法的学习文章。

  • JamesZ说道:

    关于ripley问到的第3点,我说下个人的看法。
    我认为这里所说的“单向的问卷调查”,就是网站发布调查问卷,被访者参加调查的这种形式。至于是线上问卷和线下问卷,我认为相对是次要的问题。
    对于“聪明的回归算法”,我认为表示的应该是根据不同的营销投入量,结合问卷调查的结果,进行的回归。最终的结果是希望可以找到一个投入和产出之间的一个合适位置,多少的投入量对网站是最好的,或更好的。
    关于问卷的抽样误差,这个确实是调研中的一个问题。不过,这种误差在抽样调查的情况下是无法避免。如果要减少它的话,合适的调查时间、合适的问卷搜集方法、对于调查期间实际背景的了解是必须的。
    如果在网上进行调查的话,我认为参加访问的人就是来这个网站的人,对于不喜欢,不来的人肯定不是目标的被访者。

  • Laura说道:

    转了你这篇译文,稍微编辑了一点点,不介意吧。

  • ripley说道:

    在昨夜大雪纷飞时的疑问留言,在阳光普照的下午就得到了sidny和JamesZ的热情回复,感觉真的很温暖,也很有启发。我会成为您的忠实读者,有机会希望多交流!

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