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电商推广成本高,有哪些ROI 高的推广方式?

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发表于 2017-6-20 13:52:27 | 显示全部楼层 |阅读模式
  近几年电商行业的各大网站一方面纷纷通过降价、促销等方式来吸引用户,一方面在推广上加大成本,导致在拉新引流上的成本加大。

  但是,单纯通过这种「价格战」的方式可行麽?答案是否定的。

  衡量 ROI 最重要的两部分:成本和转化,大部分公司在做的是整体性的 ROI 衡量,但是整体性衡量只能帮助我们评估渠道,并不能优化渠道。

  所以我会从提升转化率的角度,来讲如何提高渠道的 ROI,如何打破用户「只看不买」魔咒,把流量转化为注册和购买。

  互联网从业者对转化率这个指标肯定不陌生,我们经常会关注到转化率,如注册转化率、购买转化率等,这些转化率指标和网站运营息息相关。注册转化率可以衡量我们网站获取用户的能力;购买转化率可以衡量我们网站营收的能力,直接影响我们的营收。那么该如何提升注册转化率呢?

  影响转化率的三大因素其实是外部(渠道流量)、内部(用户营销)和内部(网站 / App 体验)。

  
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  渠道流量是我们从网站外部获取的。用户营销是我们对于网站已有用户进行运营和营销工作。网站 / App 体验是可以通过内部产品、设计、工程等部门来优化的,也属于内部因素。

  | 渠道流量

  第一个因素是渠道流量,主要分优选渠道和量化分配两个步骤,以此来解析如何提升转化率。

  什么是“优选渠道”?

  我们在营销或运营的时候会选择多个渠道,这些渠道有好的也有差的。渠道质量直接体现在转化率上,最终影响网站的营收。“优化渠道”就是我们应该尽量选择质量好的渠道,放弃差的渠道,将投放预算发挥最大效果。

  什么是”量化分配”?

  在完成了第一步渠道优选后,假如你得到了 10 个质量比较好的渠道。那么问题来了:在预算一定的情况下,10 个渠道该如何进行资源的分配?以往,我们更多的是凭借经验或者业务上的理解,非常主观的进行渠道资源分配。如今,我们更加倾向从量化或者数学的角度,结合业务的理解,考虑如何精准进行不同渠道的资源分配。

  案例:某电商网站购买转化率

  
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  这是一个电商网站全站购买转化率的情况,用 GrowingIO 的漏斗分析功能得到该网站每一步的购买转化情况,用户从首页到列表页,再到详情页,再到购物车,直到最终支付成功。在红色方框内,有一个总的购买转化率——1.5%,很低。

  让我们通过漏斗分析的维度对比,比较不同渠道过来的用户的转化情况。如下图:

  
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  我们可以看到,红框里访问来源 1 和 2,这两个渠道的总体转化率都是非常低的。但是访问来源 1 的流量却远远高于来源 2。依靠我们对业务的判断,可能会有两种情况:

  第一种情况:这个渠道它本身质量比较差。

  第二种情况:可能它是一个辅助渠道。这个渠道的投入,可能并不是很多,但是这个量却特别大。

  针对这两种情况分类解决问题,如果这个渠道质量本来就比较差,但是量很大,我们能否考虑去优化这个渠道的投放,比如广告内容、关键字、落地页设计等等,并且观察一段时间。如果这个渠道质量并不差,但是只是一个辅助渠道,那么这个时候我们可以采取观望策略,观看其发展趋势以便后期优化。

  当我们筛选完渠道后,剩下 10 个比较优质的渠道,那么这 10 个渠道该如何分配资源呢?

  下面是用 GrowingIO 采集到的该网站从不同渠道来的流量情况:

  
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  结合业务经验,我们会知道搜索引擎渠道百度 SEO 和 SEM 的客户匹配精度是比较好的,我们应该多投放一点。

  
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  上图是渠道投放前后效果对比。左边是不同渠道的资源分配,右边是最终的转化率。2014 年的所有渠道的投放组合(左边蓝色)的最终转化率(右边绿色)偏低;经过新一轮的渠道优化后,大幅度提高了 SEM 的投放后,2015 年所有渠道的投放组合(左边黄色)的最终转化率(右边橙色)大幅度上升。

  我们可以看到,即使是在资源有限的情况下,通过渠道优选和量化分配,也可以有效提升转化率:

  
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  | 用户营销

  什么是用户营销?

  对产品里的用户做的一系列运营的活动,包括拉新、激活或者唤醒等,通过这些活动,使用户反复进行购买。这样的运营或营销才是精准的,最后才能达到提高整体购买转化率的目的。

  如何进行用户营销?

  步骤一:确定业务场景,通过绘制用户画像,来找准我们的目标用户。

  步骤二:在第一条的基础上,我们找到了目标用户之后,就要精准营销,就是所谓的激活或者唤醒,使得这部分目标用户,在我们的网站上进行购买,从而提高最终的转化率。

  业内比较经验的一个用法,就是对这个用户价值度的分级。我们提到用户价值度的话,这个词实际上是比较含糊的,我们如何精准的去为这个价值度做一个分级?

  业内常用的 RFM 模型:R 是 Recency,就是最近一次购买距现在的时间;F 是 Frequency 指的是用户的购买频次;M 是 Monetary,指的是用户的购买金额。

  我们可以从这三个维度,对用户进行一个分级,我们可以把它分成 8 类,这 8 类可以涵盖我们想要说明的这个用户的价值。比如说,近期有购买或者有使用的这样高频次使用,同时高金额消费这样的用户,我们可以把它定义为我们网站,或者我们平台、App 的高价值用户:

  
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  通过这个划分,我们可以把自己的整体用户,分成不同的等级。

  假设我们是一个电商类的网站,在促销比较贵的数码产品。这时候我们就要找到高价值用户,做活动推送,而不是全部用户。因为高价值的用户购买数码产品的可能性更高,实现精准推送。

  除了 RFM 模型分类,还有其他分类方法:

  1)根据会员属性进行分类,如用户的性别、城市、设备、登陆次数等。

  2)根据用户的活跃度进行分类,把用户分为未转化会员、新会员、活跃会员和沉寂会员。什么是未转化会员?就是指那些注册了,但是从来没有购买的用户。

  3)根据用户的购买偏好,结合实际购买的场景,给他做一个分类。同时也可以根据用户的预定平台和推广渠道的敏感来给他分。

  4)也有通过注册来源,比如说 PC / APP / H5。假如说我们的网站中大多数会员通过 APP 端注册来的。那我们做一些激活活动的话,应该着重发力在 APP,而不是选择在 PC 或者 H5 这样的端口。

  | 优化网站 / App 体验

  无论是 O2O、P2P 还是内容社区等网站,一些常见而又重要的体验问题都会严重影响购买转化率,比如:支付环节的流畅性、页面是否简洁和操作是否容易、图片质量是否清晰、搜索是否精准匹配…….

  1)支付环节的流畅性,假如支环节体验流畅的话,用户流失可能性会大幅降低;

  2)页面简洁和操作容易,如像阿里巴巴、京东或携程这些大网站,页面按钮会非常多,但事实上,它们有时候反而会影响最终转化流程,因为这整个转化流程中,有太多点击按钮和出口,导致用户很容易流失;

  3)图片质量,比如我们在购买时很容易因为图片分辨率太低、打有水印、光线较差等因素影响我们的判断,影响最终的购买转化;

  4)搜索的精确匹配,比如用户搜索的是芒果,最终出来的却是芒果干或芒果糖等,实际上并没有精确匹配用户的需求,结果就是严重影响用户体验,导致用户需求没有得到满足而流失。

  案例:某电商网站转化率

  我们可以从转化漏斗中看到,点击购物车到点击支付的转化率特别低,为什么呢?

  
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  用户是有购买意向的,但是却最终并没有支付成功。这很可惜。

  普通的数据分析产品、粗糙的漏斗是找不到原因的,只能看到这步转化低,但是不知道为什么。因此产品经理也不知道如何做优化,市场运营人员不知道该从什么地方着手做调整。

  通过 GrowingIO 用户分群功能,把所有“进入购物车但并没有点击支付“的用户做个分群, 同时通过用户细查,看看这一步流失的人群,到底经历了一些什么事情,用户细查可以精准查看每一位用户在网站上的浏览、点击、停留、输入等行为。

  
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  我们发现这个分群里有一个用户打开了商品页面,并在购物车栏点击了购买 1,然后进入到结算环节。这时他发现自己没有登录、输入登录信息又没有成功,再点击忘记密码,进入找回密码页面。

  关键问题是,按正常理解,在找回密码的页面上设置完密码后,就可以正常登录了。但这个用户又弹回来继续到忘记密码、找回密码。为什么会这样?我们亲自体验了一下,发现在修改密码这页有个 Bug,就是没法修改密码,等于用户来来回回无法完成这一步,当然最终会导致用户的流失。

  通过漏斗对比、用户分群、用户细查,一步步做数据追踪,终于准确定位了问题原因,这样产品经理才能知道在哪里修改,否则,产品经理只能不停各种试错、各种猜测,不停浪费时间和精力做无用功。

  | 总结

  从三个大维度(渠道流量、用户营销、网站 / APP 体验)去思考如何提高购买转化率,然后再通过不同维度去细分,做更深入的分析,这一切的前提是用数据不停驱动业务增长、增长再增长。

  本文作者赵潇,GrowingIO 高级数据分析师。

  作者:张溪梦 Simon

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LZ帖子不给力,勉强给回复下吧
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这么强,支持楼主,佩服
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