进阶必看:数字营销的8种效果优化技巧及评估方法

本文探讨了八个关键策略,帮助市场营销者优化数字营销活动,包括识别重要渠道、分析渠道价值、优化促销策略等,旨在提高营销效果和品牌影响力。

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在“中国发展高层论坛2016”年会上,Facebook CEO 马克·扎克伯格与马云讨论了关于VR,数字营销创新创业等未来数字营销趋势,身在日新月异的互联网中的数字营销,经常被各种新趋势、新名词、新术语、新概念刷屏刷存在,但究其根本,作为普通市场营销者,我们关注的永远是实实在在的营销效果。有鉴于此,这里有八个助你改善营销效果的技巧,使你的数字营销策略得以助推业绩增长,提高品牌知名度和美誉度。

1.识别各渠道重要性

目前,跨渠道营销活动正在更大范围的应用,而市场营销者也通过对各渠道的效果进行评估,以确定哪些渠道导致最终转化,因为在重要性上,并不是所有渠道接触点都是平等的。在对各渠道的评估上,市场营销者需要通过对转化过程中的各个渠道接触点进行分析,确定每个渠道对最终转化的影响程度,以掌握哪些是促进转化的关键渠道,哪些渠道是次要的辅助渠道,集中精力于重要环节,合理分配资源。

2.分析和优化促进转化的每个渠道

如果两个渠道提供相同数量或相当的转化,但是一个渠道需要两个接触点,另一渠道可能需要20个接触点。那么他们的价值就是不平等的。针对每个促进转化的渠道进行预算和资源量的分析,以确保每个渠道发挥它的最佳效果。

3.开发长尾渠道价值

“长尾渠道”是指主流大渠道之外的一些中小型规模的细分渠道,例如电商,互联网广告、搜索引擎推广、邮件营销(EDM)等是其主流渠道,而微信、微博等社交渠道相对为其“长尾渠道”。一般,相对于为数不多的几个主流大渠道来说,“长尾渠道”未必和行业直接相关或直接带来大量流量和转化,但由于其规模庞大,数量大,整体效果也不容小觑。在现实的操作中,一些市场营销人员常常因为长尾渠道需要的投放时间长,投放工作更琐碎,转化所需时间可能更长,而无法有效开拓和利用这部分市场潜力。但是在行业内大企业纷纷占据了主流渠道资源,中小企业面临挤压和资源限制时,通过分析目标受众和潜在客户,深挖长尾渠道的价值的蓝海,正确投入资源预算,可以确保取得乐观的ROI。Webpower推出的基于邮件为基础的多渠道整合的智能化SaaS会员营销系统——DMA云平台,集成了邮件、短信、MRTB等多渠道,以及用户的多渠道行为数据,使得基于大量目标用户为中心的复杂营销任务得以自动化完成,为用户智能推送个性精准内容和选择最优匹配渠道,实现了真正意义上长尾效应。

4.促销策略的优化利用

如果你计划在市场上推出促销策略,有三种选择:免运费、10%折扣、买一赠一。那么你如何确定优先使用哪种策略呢?在什么时间使用这些策略可以获得最好的结果呢?根据最有利于你的促销策略的优先排序和相关信息,来确定如何去吸引你的潜在客户,以及使用何种最有效的组合策略推动最终转化。

5.找到定位目标客户的最优渠道

对于许多企业组织来说,为了找到目标客户,习惯利用自身已有的各种资源渠道,比如显示广告,邮件,短信等,通常是全部渠道,去推送内容触及客户,这通常导致用户抱怨和信息骚扰,并且结果往往不如人意,因为你并不清楚你的目标客户在哪里以及这些目标客户是如何转化的,所以你也就无法找到触及这些目标客户成本较低,但效果更好的最优渠道。比如,假如触及你的这部分目标客户的最优渠道是电子邮件,而你用的是显示广告或其它组合渠道,那么你的资源就白白浪费在错误的地方。

6.研究SEM关键词

付费搜索引擎营销(SEM)是最花钱的营销推广渠道之一。但事实是许多公司的市场营销者并不重视,在关键词的投放及竞价策略上往往缺乏研究或过度依赖服务商。事实上,不同行业及不同公司,关键词的选择策略背后,往往效果差异巨大,市场营销者需要掌握哪些关键词真正驱动了客户转化,哪些关键词最吸引用户的点击关注,哪些关键词虽然看起来重要但是可有可无。另外,花费精力研究那些未含品牌名,但却促进了转化的潜力关键词上。

7.建立绩效评估基准线

品牌特质所赋予的独特价值,使得每个品牌都具有即使在没有采取任何营销工作,依然具备自然吸引消费者并带来转化的能力。那么如何区分和衡量你的市场营销运营价值呢?这就需要有一个基于评估所有渠道的基准线,这些基准线可以帮助市场营销者确定哪些数字营销活动及策略实际上是有效的,哪些甚至可能导致了负面的影响,而品牌也可以避免主观假设和数据误判,对自己的营销活动进行客观评价和预算优化。如邮件营销渠道中,市场营销者一般以Webpower发布的《中国邮件营销行业数据报告》作为EDM活动的效果基准,企业通过对全行业平均线及细分行业基准线进行横向纵向的比较,并结合自身企业邮件营销现状,制定符合自身的企业效果基准。

8.全方位多渠道整体运作

基准线的建立,让营销者可以评估所有的渠道,以确定客户转化路径中发挥作用的有效渠道。这种对营销效果的整体视野角度让你可以明确知道如何最有效地分配资金和资源,以及在全方位多渠道数字营销环境中,了解每个渠道的作用情况,而不是单个渠道的分割表现。

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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