转化分析,互联网人必看!

简介: 大家好,我是爱学习的小xiong熊妹。互联网行业,最重要的就是广告投放了,用户增长、消费变现都指望着广告投放的转化效果呢呢。今天给大家一个能对着抄的分析模板,帮大家省时省力哦。我们公司的运营准备了一款,限新注册用户专享的特价商品,准备进行广告投放,促成新用户购买商品。一共投放16个广告渠道,主要考核购买金额。现在需要对该次投放的转化效果进行分析。

一、四个要点


做投放就像钓鱼,先下鱼饵,再下钩子,最后看有多少鱼儿上钩。
因此,投放有四个要点


  • 什么鱼?(投放目标)


  • 有多少鱼竿同时在?(投放渠道)


  • 分多少步骤把鱼钓起来?(投放链接)


  • 一共下了多少鱼饵?又钓起来几条鱼?(投放资源)


据此,可以分解这次投放行为:


  • 投放目标:新用户注册/商品购买……


  • 投放渠道:在网站、短视频、公众号……投了广告


  • 转化路径:用户从看到广告,需要操作几步完成动作


  • 投放资源:广告费用、用户奖励……一共花多少钱


二、制表


清晰了这个分解,可以做数据需求表了,基础格式如下:


image.png


本次活动目标是增加付费总金额。所有的投放都有成本,所以理论上哪个渠道的投入产出比越高(即总成本:付费总成本的比例越高),哪个渠道的表现就更好。


因此做分析的时候,可以先把这个比例计算出来,区分出好/坏渠道,再进一步的分析。


经常是在最好/最差的渠道对比中,最容易发现问题,所以可以先把这两种挑出来(如下图)。


image.png


投放分析看起来很简单,是因为投放分析的目的性很强:要么增加注册人数,要么增加消费。


有了明确的目标,就容易评估好坏,进而观察投放链接中哪一步出了问题。此时,可以把转化路径中,每一步的转化率做出来,从而很容易的发现问题点(如下图)。


image.png



在其他情况下,也能将该模板调整后,继续使用。


常见的调整,比如:


  • 调整转化路径:比如
  • 调整投放目标:比如投放为了新注册用户,为了唤醒老用户
  • 调整投放成本:比如投放派优惠券
  • 调整投放渠道:比如新增/减少了一些渠道


只要调整模板相应位置即可,非常好用(如下图)


image.png


有可能受投放平台的限制,不同平台的链路不一样,比如在公众号投放有可能是先加群,再在群里转化。在抖音投放则是直接拉起购物车,因此可能需要根本不同平台的转化路径,制作相应的报表。


投放分析的真正难度,是数据采集技术上的。


常见的问题,比如:


  • 缺少埋点,没有转化路径数据
  • 投放渠道不给明细数据,只有部分数据
  • 不同渠道投放规则/统计方法不统一,难以横向对比
  • 转化路径步骤过多,有些步骤(比如加个人微信/加群)无法记录


这些问题,会导致数据不准确,难以对齐,进而无法深入分析。


三、总结


所以运营的小伙伴们真想做好投放分析的话,就多花点时间和你的数据分析师聊聊,看看如何把转化路径设计得更好,增加采集数据的机会。


这样比自己拍脑袋做投放设计,结果临到上线才发现数据回不来,要轻松有效得多。


以上就是今天的分享,谢谢大家,大家喜欢的话,记得转发、在看、点赞,一键三连支持一下原创哦,谢谢啦。

相关文章
|
JavaScript 前端开发 Java
11 个最佳的 Python 编译器和解释器
11 个最佳的 Python 编译器和解释器
868 1
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
探索人工智能的伦理困境:我们如何确保AI的道德发展?
在人工智能(AI)技术飞速发展的今天,其伦理问题也日益凸显。本文将探讨AI伦理的重要性,分析当前面临的主要挑战,并提出相应的解决策略。我们将通过具体案例和代码示例,深入理解如何在设计和开发过程中嵌入伦理原则,以确保AI技术的健康发展。
728 11
|
C语言
【C语言】AscII码值详解
【C语言】AscII码值详解
2129 1
|
存储 人工智能 供应链
AI与能源系统:优化能源生产和消费
【10月更文挑战第9天】在当前全球能源转型的关键时期,人工智能(AI)正逐渐成为推动能源系统优化与升级的重要力量。本文探讨了AI在能源生产、分配、存储和消费等方面的应用。在能源生产中,AI通过智能预测与调度、故障预警及优化资源配置等方式提升效率;在能源分配与存储方面,AI推动智能电网管理和储能系统优化;在能源消费端,AI实现精细化管理,如智能家庭能源管理和工业节能。未来,AI将进一步融入能源系统的各个环节,促进能源的高效配置与可持续发展。然而,面对数据安全和算法透明度等挑战,需加强监管与伦理审查,确保AI技术健康发展。
pandas list\dict 转换为DataFrame
pandas list\dict 转换为DataFrame
pandas list\dict 转换为DataFrame
|
数据采集 机器学习/深度学习 算法
数据治理之参考数据与主数据管理
最近凑巧参与了一次某行业的业务共创会议,期间讨论到了主数据系统,还有我们该如何参与主数据系统建设的话题。说实话,我一直以为我不会有机会参与到主数据与参考数据系统的话题中去,所以,又去把DAMA的书籍翻了翻。顺便也重新思考了一下主数据与参考数据这个数据治理的课题。
3188 1
数据治理之参考数据与主数据管理
|
Python
将Python字典转换为DataFram
将Python字典转换为DataFram
457 0
|
C语言
【维生素C语言】画图解析C语言指针笔试题
C语言指针笔试题,建议做完后再看答案。本篇博客有详细的解析部分,对每一道题进行深度的画图解析。
172 0
【维生素C语言】画图解析C语言指针笔试题
|
移动开发 前端开发 小程序
DingTalk「开发者说」第7期 钉钉前端开放及其业务思考
DingTalk「开发者说」是钉钉开发者最新上线的开发者栏目,联合阿里云ACE团队,分享钉应用开发解决方案、技术更新、实战技巧,致力于成为钉钉与开发者的桥梁与纽带,让更多的钉钉开发者传播技术、提升技能、分享观点。在数字化变革的时代,“云钉一体”“钉钉全面开放”战略之后,希望钉钉技术可以持续激发开发者的创造力,为组织数字化赋能。 本篇介绍了钉钉前端开放的概况及其对开发者的业务价值思考,最后从高级技术专家视角,为大家讲解前端团队如何在业务中取得突破
DingTalk「开发者说」第7期 钉钉前端开放及其业务思考