网络营销数据解读(四)——目标和指标

本文探讨了在网络营销中如何正确理解和利用数据,强调了定义目标的重要性及选择合适指标来衡量目标达成情况的方法。文章通过实例分析,解释了仅仅依赖单一指标评估营销效果的局限性,提出了综合考虑不同指标以全面理解数字对企业业务价值的观点。

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http://www.marsopinion.com/2009/06/28/how-to-interpret-online-marketing-data/

本文是《网络营销数据解读》系列(这个系列前面N篇文章会和之前博文内容有重叠)的第四篇,前面几篇在这里:

 

先说笑话:

有一艘太空船在宇宙中航行,忽然全船听到船长的广播:

大家好,现在我有一个好消息和一个坏消息要通知大家

大家开始紧张……

好消息是,我们现在的速度越来越快了

大家高兴了一下

坏消息是,我们不知道自己在往哪开

 

很多时候,我们就是这样。

我们会用高级的工具,做漂亮的report,出一堆的数字,大家看着数字多就觉得自己professional,看着数字变大就觉得团队工作出色。 开一个网站,做一个promotion,谈一个市场合作,执行一个marketing campaign,做得辛辛苦苦,看到数字(traffic, acquisition, conversion…)不断变化眼花缭乱,最后出一份report说我们搞到了多少注意力,多少注册,多少钱销售,数字大的时候大家觉得做得好,数字小 的时候觉得做得不好,对么?

问个问题:有个网站,对网站架构做了重新设计后,pageview / visitor上升100%,其他数据都不变,这次重新设计是不是成功的?

再问个问题:有两个marketing campaign,Campaign A带来了10 million impression,100,000个visitor,2000个订单,200,000元销售;Campaign B带来了5 million impression, 80,000个visitor,1000个订单,400,000元销售。哪个Campaign比较成功?

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答案是不知道。

因为我们不知道我们的目标是什么,在不知道目标的时候数字是没有意义的。

如果你回答第一个问题”是成功的“,那么请想象一下如果这个网站是个电子产品公司的客户自助服务页面呢?网站的目标是让用户自己找到问题的答案以减 轻客服中心的压力,每个访问者访问页面增多很未必是好事——可能说明你导航更不清楚了让用户要花更多步骤才能找到想要的答案。一方面客户满意度会下降,另 一方面更多客户会放弃搜寻信息而直接拨打电话——这样又增加了客服那边的压力。

如果你给了第二个问题肯定的答复,那么请想象一下如果我们的目标是“增加品牌曝光”时你答案是什么,目标是“促进销售”呢?目标是“增加订单量,让用户都体验一下购物”呢?目标是“增加高价值客户”呢?

没有清楚定义目标的时候,我们看到的数字仅仅是数字而已。只有定义了目标,我们才知道数字对我们生意的意义。这个系列的头两篇文章(网络营销数据解读(一)——事情不是你看到的那样网络营销数据解读(二)——事情不是你看到的那样 )主要都在讲说如何正确理解数据的含义,那么这篇文章将开始来介绍如何理解数字对于我们生意的意义。

 

首先,我们要清楚定义目标

对于一个支持性的客服网站,我们的目标是让用户找到满意的答案,从而不去拨打电话。

对于媒体网站,我们的目标是让用户对内容感兴趣,消费更多的内容。

对于电子商务网站,我们希望客户多消费,并且持续消费。

对于某一个市场活动,我们希望能增加品牌曝光,对另一个宣传活动,我们希望能拉多些新用户。

这是我们的目标。

听起来很简单,明确一下自己工作的意义和目的就好了。

其实并不容易。对于很多公司,很多人来说,他们其实不是非常能明确自己工作的目的到底是什么,要做这个要做那个只是因为“之前也是这样做的“或者”业界不都在这样做么“,只是为了做事而做事,而没有想清楚整件事情的意义。

 

定义了目标之后,我们需要找到一组Metrics(指标)来衡量目标达成情况 。打个比方,一个小朋友的目标是“长高”,那么他就可以选择“身高”(测量从脚底到头顶的长度)作为指标。

听起来还是很简单。

其实并不容易,分三步来说:

第一步, 了解我们监控到的数字的意义 ,找到合适的指标来衡量我们目的达成的效果。

第二步,研究数据,将无效和虚假的部分剥离。

第三步,通过测试、辅助指标计算和长期监控来分析隐性和长期效果。

 

第一步,找到合适的指标来衡量我们目的达成的效果

这个……没有想象的那么容易。

举个例子,假如你管理一家电子商务网站,你找了几个人帮你做所谓的Marketing,你跟他们说“我要看到实际效果,打广告的目的就是要带来销售。“

听起来目的很明确——促进销售,所以在指标的选择上也就很简单——看每个campaign带来的“销售”类指标就好了。根据团队使用的工具的不同,他们的选择可能有:

  • Same Session Order
  • Same Session Shopper
  • Same Session Revenue
  • Last Click Order
  • Last Click Shopper
  • Last Click Revenue
  • First Click Order
  • First Click Shopper
  • First Click Revenue
  • Liner Order
  • Liner Shopper
  • Liner Revenue

另外,他们可以选择的时间窗可能有7天,10天,30天,或者60天。

选哪几个最合适呢?

一般的做法(有时候也是受到Web Analytics工具的限制)是选择30天时间窗的Last Click Revenue。”30-day Last-click Revenue”大致上(各家WA定义不一样,有WA专家写过一些文章介绍,可以点击这里查看他blog )是这样取得的:

消费者下单完成后进入订单确认页面(Thank you page),这个页面上有一段代码会去看该用户机器上的cookie,看该用户在之前30天有没有点击过我们投放的广告(例如发现该用户30天内依次点击 过“新浪广告”, “Smater比价网广告”和“百度关键词广告”),如果有,则找到用户最后一次点击的广告(“百度关键词”),把这个订单的功劳都算到它头上。

听起来蛮合理的。

对于没有选择的同学们(比如你的WA工具只给你这个选项)来说,这样做无可厚非。但是对于有选择的人(比如你用好的工具,或者是自己设计开发WA工具),盲目选择”30-day Last-click Revenue”就是一件很扯的事情。

 

首先,为什么是30天的时间窗?

为什么不是7天,10天?为什么不是60天?

你对广告带来的流量的依赖性多高?你的消费者看到和点击你广告的频率怎样?从看到广告到做出购买决策,是否需要长时间的考察和研究?……

再问一遍,为什么不是7天,10天?为什么不是60天?

 

更重要的是,为什么你只看last click的数据?

设想以下情况:

一个用户在新浪看到了你周年庆的广告,点击进去发现你在做特价促销,买东西全场免运费还送一堆赠品,他记下了。过了两天, 在上班的时候(^___^,大部分人是在上班时间访问电子商务网站的……),他想起自己要买个电饭煲,于是去比价网找产品比较价格,又看到了你家网址,点 击进去看了一下,决定买了,但是没有带网上支付卡所以没有直接买。晚上回家之后,他打开电脑,打开百度,输入你网站的名字(他懒得去回忆你的域名)和那款 电饭煲的名字,点击第一个链接(刚好是你的付费关键词链接),到了你网站,买了产品。

新浪的广告让客户了解到你,对你产生的印象,给之后的购物做了铺垫。

比价网广告让客户了解到你也在销售他需要的产品,让他购买。

最后,百度把客户带回来下了单。

你,把功劳都算给百度?

 

购物决策分为很多个阶段,你的广告可能在他购物决策的不同阶段发挥了作用。

有些类型的广告能让客户来到网站,激发他的一些需求。

有些类型的广告能让消费者在明确了他的需求之后,引导客户来到网站,促成交易。

还有些,介于两者之间,帮助客户从一个阶段到下一个阶段。

 

如果我们只看离转化(Conversion)最近的广告,把所有功劳都归给它,就会出现很有趣的现象:在报表里面,哪些起到”促成转化“功能的广告 得到了所有的功劳,ROI最漂亮,而那些起到”激发需求“或者”增进了解“功能的广告没有得到任何功劳,ROI很难看——很自然的,在我们”优化“市场投 放的时候,就会把有限的资金向ROI高的投放方式上倾斜(按照上面那个例子,很多marketer看到数据之后会把新浪和比价网广告停掉,把钱都往百度 砸)。

因为你选择了一个有偏见的指标,”激发需求“和”增进了解“类型的广告的作用被大大低估,他们得到的资源也越来越少,最终影响到那些”促成转化“的 广告的效果(在上面那个例子,如果没有前面的广告,客户是不会去百度搜索你的)——最后的结果就是,我们越是数字导向,越是去优化我们的 marketing campaign,越是把资源投给那些看起来ROI高的campaign,我们整体的ROI就越差。很讽刺,不是么?

 

现在,你是否觉得,为了评价”创造销售“这个目标,除了30-day last click revenue我们应该也看看别的指标?比如说同时看30-day first click revenue和liner revenue. 30-day first click将把功劳算给30天内客户点击的第一个campaign,而liner将把功劳平均算给客户在30天内点击过的所有campaign。

如果你的投放金额较大(那么就更需要精细管理),是否应该将campaign分组,有些组用这个指标衡量(例如用first click衡量门户网站banner),有些组用那个衡量(比如用last click衡量比价网广告),还有些用liner的数据?或者,你觉得可以3个数据都看,弄个公式来计算(给每种数据一个权值)?

这些都是可以的,关键是——清楚的了解我们抓取到的数据含义,结合目标来选择最合适你生意的一套指标。

 

(FT,怎么写了这么长才写到这里。。。再分一篇文章出来好了,改天接着续)

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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