时间:2021-07-20 15:18 所属栏目:SEM推广 阅读数量: ()
在互联网上做营销,我们需要有互联网营销思维,它可以帮助我们理清互联网营销的方向、目标、策划、执行等方面的问题。
同样,作为广告优化师在做分析时,也需要有数据分析思维。
数据分析思维可以有效地帮助我们优化账户,同时也能提高我们的工作效率。
对于广告优化师来说,后台操作已经熟悉得不能再熟悉了。但是在操作的时候,我们要搞清楚以下几个问题:
1、账户有什么问题?
2、操作的目的是为了什么?
3、为什么要这么操作?
4、操作完之后会带来什么结果?
大多数的竞价员在日常的工作中,频繁地调整后台,比如:否词、加价、降价、调匹配模式等等,而只有少部分的人知道自己为什么这么做,这么做会带来什么效果。
这就是为什么很多竞价员工作了很多年,却成为不了一名真正的广告优化师,仅仅只是一个后台操作员的原因。
而这个问题出现,就在于我们做数据分析时没有一个正确的数据分析思维。
以下我将从5个方面来讲解:
发现问题
分析问题
制定方案
执行方案
复盘
首先,来看一组优化之前的广告投放数据:
看完上图的数据,我们一目了然地发现:
问题1:
广州、重庆、郑州、西安的线索量很少,数值分别为:40、20、4、6,并且平均线索成本都偏高。
问题2:
成都的平均线索成本是六个城市中最低的,但是线索量也只有70个,虽然比上面四个城市稍微高一些,但是相对于深圳的211个线索量还是偏低的。
经过初步的观察,我们发现了上述问题,但这么看,仅仅只是看到了表面。
数据分析思维中,最为重要的一点就是:透过现象看本质,解决本质问题,才能有效地优化广告效果。
从表面上看,由于广州、重庆、郑州、西安线索量偏少,造成了平均线索成本偏高,但是我们要清楚线索量偏少的本质原因是什么?
广州:
我们先对比一下深圳和广州的数据:
从以上数据我们发现,广州的线索率仅仅只有60.6%,正常值应该在80%以上。
通常来说,线索率偏低的原因跟客服的业务能力有关,所以查看了一下商桥会话记录,发现广州的受众人群和深圳的受众人群有所差异。
同样的话术,深圳的咨询能得到线索甚至是成交,而广州的咨询却不行,这就是问题所在。
广州的展现量、点击量大约是深圳的1/3,但是咨询量却只有深圳的1/4,这样就造成了广州的咨询率只有4.85%。
根据咨询率偏低的问题,我们深入分析发现落地页制作得并不好,并且落地页在广州地区转化能力偏差。
为了提高广州的咨询率,我们可以单独制作符合广州人群的落地页进行转化,线索率方面我们可以通过对客服人员的话术培训。
按照目前广州66个咨询,如果线索率能达到深圳的80.5%能有53个线索,成本能降到¥368.83。
重庆:
重庆其实和广州差不多,本质问题都是咨询率偏低,只有4.15%。
假如咨询率能提高至深圳的7.03%,那么咨询量将提高1.66倍,咨询成本将降至¥165.81。
成都:
成都的线索量少的问题,我们从中分析:
线索量=咨询量×线索率
咨询量=点击量×咨询率
点击量=展现量×点击率
根据公式可知:线索量与线索率、咨询率、点击率、展现量有关。
从上面的数据我们会发现,成都的线索率为所有城市最高的87.5%,咨询率为10.10%,点击率为2.92%,都属较好的数值。
但是成都的展现量只有深圳的23%,所以本质问题是成都的展现量偏低。
在效果较好的情况下,我们可以尝试进行拓量,带来更多转化。
郑州和西安:
最后,我们分析一下郑州和西安的线索量少的原因,发现这两个城市的消费加起来仅仅只比重庆高一些。
两个城市的流量是比较少的,所以还需要进一步地拓量,这样才有足够的数据去支撑我们分析原因,只有充足的数据才能正确分析出问题所在 。
这五个城市的问题看似都是线索量偏低,但实际分析出来,各有各的不同,这也就是我们所说的透过现象看本质,本质问题才是我们需要解决的问题。
不要看到问题就立即对后台进行一顿操作,这是竞价员普遍存在的问题,盲目操作有时只会越调越糟糕。
根据上述问题分析,我们开始制定具体的优化方案:
在制定优化方案的时候,我们要明确知道优化方案的目的性,并且需要将目标量化,设定KPI(关键绩效指标),有助于我们后期复盘检验效果。
之后我们按照方案进行操作,在这里就不过多地赘述了。但要注意的是,在执行之前,我们要定一个检验效果的时间周期。
在这个周期内,如果效果甚微,就执行下一个方案,在整个方案执行完之后,我们就开始进行复盘。
操作记录
我们在操作后台的时候,要做操作前的记录,清楚自己操作了什么。
这样能避免操作错误,并且在出现问题时可以找到原因,还能清晰地看出做了哪些操作,操作完有没有效果。
这是一个严谨的广告优化师需要做的,也能避免很多不必要的麻烦。
回顾目标:方案的KPI是什么?
效果对比:实现了这个KPI吗?
分析原因:为什么没有实现?
总结优化:之后需要怎么调整?
回顾我们做了什么?从中明白问题的本质。
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