2012年04月25日
关于对市场推广工作的定位丶市场推广需要考虑的综合因素丶推广节奏与ROI的把握以及常见的市场推广渠道策略等内容,大家可以参考之前一篇文章:《电子商务市场推广实战策略分享(一)——系统性理解市场推广工作》http://bbs.paidai.com/topic/86272
当市场推广计划开始执行,通常是非常具体且琐碎的工作,你需要建系统丶定策略丶谈媒体丶做创意丶定合作丶测试丶数据分析与优化等等……
本篇主要介绍对于市场推广监测体系的建立,因为这是衡量绩效的标杆,而如果技术团队中没有对此系统的实践经验,大部分需要市场推广的业务人员来进行需求的提出与规划,所以这是首当其冲的一件事情。
可能不同于大部分的资讯网站,对于监测只需在页面上挂上Google Analytics或者百度统计第三方统计软件基本上就万事大吉了。而在线销售网站可以获得更多的更贴近于业务的数据都可以通过技术手段获取到,所以大多需要建立适合自己的市场推广监测体系来统计分析数据以此来改进。
电子商务网站市场推广监测系统的功能模块
监测系统在技术层面大体包括以下几个部分:
1) 流量及业绩跟踪模块
这个是统计的核心模块,目前比较通用的是基于记录访客浏览器cookies为基础来统计“最后一次点击进入网站的渠道来源,被认为是业绩的贡献者”
2) 渠道管理模块
增加丶减少媒体或者渠道的功能;
3) 报表模块
按照你所需要的数据参数丶按照不同的维度进行数据统计,可以按时间段统计丶按渠道统计等;
对于一般媒体的投放,这三个模块基本可以实现对业绩的跟踪。而如果要做网站联盟推
广的话,又需要增加如下几块;
4) 订单信息传输
这部分用于和合作伙伴(第三方联盟平台)进行数据传输,以支持其反馈数据给联盟会员
5) 结算系统
自动化计算合作伙伴及联盟会员佣金丶配合支持内部财务流程;
6) 联盟会员注册系统
这部分其实是对应于“渠道管理模块”,可支持自建联盟的会员在前台自主注册;
7) 素材管理系统
广告创意管理;
上述核心模块已基本支持对外推广的数据统计,那么接下来另外一块就是,监测的指标项。
电子商务网站应该监测那些数据(市场推广相关)指标
在线销售相比于传统销售模式,在消费者数据收集方面有了天生的优势。整个在线销售的过程有数百上千种用户行为数据可以被收集和使用,而在市场推广的环节,我们将聚焦于其中某一些指标,大体上分为两大类:
第一丶流量指标组
1) UV
2) PV
第二丶销售数据指标组
1)收订金额(新用户/老用户)
2)收订订单数(新用户/老用户)
3)有效销售额(新用户/老用户)
4)有效订单数(新用户/老用户)
5)转化率(订单数/UV丶订单数/PV)
6)单均金额/单用户金额
7)注册会员数
8)购买会员数
这一部分数据是在初期的统计系统的基本数据,直接收集或简单处理即可得到。除此之外,有其他大量的数据需要依托上述数据以及订单系统/ERP/服务器日志等的各种数据进行组合丶交叉抽取可得到,包括从商品品类维度丶时间维度丶用户维度丶推广渠道维度等多种维度进行挖掘,对应适用于各自适合的业务块。
关于数据分析
电子商务网站的数据分析意义重大已经是废话,以amazon为代表的数据驱动的精细化运营被我们顶礼膜拜,诸如【亚马逊:网页慢0.1秒=客户活跃度降1%】的新闻不绝于耳,但当前国内甚至全球能达到这种水平的企业屈指可数,显然我们处于初级阶段。
良好的数据驱动运营涉及面广泛,对各种资源的整合及需求也非常高,例如数据样本量积累丶人才丶资源丶数据分析在组织内的重视程度等因素决定,所以我们不能指望新创电商能够吧数据驱动做的很强,但必须重视,我强调几个方面:
第一丶 数据源的准确性;
所谓“差之毫厘失之千里”,源数据的准确程度在经过放大后,对结果的影响会非常大,而很多人常常拿着错误的数据进行分析,先不说对数据分析的能力如何,结果可想而知了;
第二丶 科学的分析方法及专业态度
科学的电子商务数据分析不说是高精尖,但绝对算是有难度的交叉学科,对数据挖掘丶统计学丶网站运营丶电子商务业务等领域如果涉猎不深或者只知皮毛的话,做好这项工作难度很大。而公司数据分析人员的部署,也是以各部门数据分析人员独立粗在的方式常见。
第三丶 对于数据结果“横看成岭侧成峰”,多角度理解指标
经常会遇到大家会对某个数据表达不同的观点,其实一个数据从不同的角度有不同的意义,把数据放在不同的前提条件下,可能会更加有意义;
例如:A网站整站订单转化率是3%(订单数/UV),B网站整站订单转化率5%,这个数据分别有什么意义?我们并不能下定结论就认为A网站比B网站运营更差对吧?当然,第一个事实是:A网站转化率确实低于B网站,而在这背后可能意味着什么呢?
1)A丶B网站的总销售额对比如何?
2)A丶B网站各自的增长速度如何?
3)A丶B网站销售的产品是不是不同丶客单价是否不同?
4)A丶B网站的新老用访客占比有多大差异?
5)A丶B网站的UV流量成本差异有多大?
……
再比如重复购买率这个指标,之前有在微博上看到大家在讨论这个指标是如何计算的,各家网站各有说辞且看上去都并无道理,所以同理对待。
第四丶 数据分析结果的使用
数据分析的核心目的之一是得到用于优化的数据参考,但大部分的数据研究成果都在研究人员的报告里或者大脑里,成果不能被很快的用于业务的改进可能是因为公司高层的支持不够也可能是由于业务的复杂性使得让数据成果去驱动业务优化举步维艰,但是既然得出看似很棒的结果,为什么不小规模使用后再放大呢?
对于数据统计与分析的指导文章很多,但这领域实在是实践出真知,所以动手才是王道。
可用的流量体系外部工具
除了我们自建的指标监控系统之外,一般情况下,大家都会同时使用其他外部的监测工具以作配合和补充。例如:
流量统计工具:
Google Analytics: http://www.google.com/analytics/
百度统计:http://tongji.baidu.com/
淘宝量子统计:http://lz.taobao.com/
同行数据监测工具:
Alexa:http://www.alexa.com/
百度指数:http://index.baidu.com/
Google Trends http://www.google.com/trends
媒体监测与投放
DoubleClick Ad Planner  http://www.google.com/adplanner/
梅花网adm:http://www.meihua.info/adm/
99click http://www.99click.com/
SEO/SEM工具
Google 站长工具(Google Keywords tool等):
https://www.google.com/webmasters/tools/home?hl=zh-CN
百度关键词工具(推广账户可用)
Omniture http://www.omniture.com/zh
爱站http://www.aizhan.com/
上述工具部分功能有些交叉,可依据习惯以及业务需求丶合作伙伴资源等因素按需使用,每块都有大量的工具,而且功能几乎超乎想象,加上自己站内的统计系统,基本的数据监测体系已经建立起来。
Togoo途购http://www.togoo.com/
关于对市场推广工作的定位丶市场推广需要考虑的综合因素丶推广节奏与ROI的把握以及常见的市场推广渠道策略等内容,大家可以参考之前一篇文章:《电子商务市场推广实战策略分享(一)——系统性理解市场推广工作》http://bbs.paidai.com/topic/86272 当市场推广计划开始执行,通常是非常具体且琐碎的工作,你需要建系统丶定策略丶谈媒体丶做创意丶定合作丶测试丶数据分析与优化等等…… 本篇主要介绍对于市场推广监测体系的建立,因为这是衡量绩效的标杆,而如果技术团队中没有对此系统的实践经验,大部分需要市场推广的业务人员来进行需求的提出与规划,所以这是首当其冲的一件事情。可能不同于大部分的资讯网站,对于监测只需在页面上挂上Google Analytics或者百度统计第三方统计软件基本上就万事大吉了。而在线销售网站可以获得更多的更贴近于业务的数据都可以通过技术手段获取到,所以大多需要建立适合自己的市场推广监测体系来统计分析数据以此来改进。 电子商务网站市场推广监测系统的功能模块 监测系统在技术层面大体包括以下几个部分:1) 流量及业绩跟踪模块这个是统计的核心模块,目前比较通用的是基于记录访客浏览器cookies为基础来统计“最后一次点击进入网站的渠道来源,被认为是业绩的贡献者”2) 渠道管理模块增加丶减少媒体或者渠道的功能;3) 报表模块按照你所需要的数据参数丶按照不同的维度进行数据统计,可以按时间段统计丶按渠道统计等;对于一般媒体的投放,这三个模块基本可以实现对业绩的跟踪。而如果要做网站联盟推广的话,又需要增加如下几块;4) 订单信息传输这部分用于和合作伙伴(第三方联盟平台)进行数据传输,以支持其反馈数据给联盟会员5) 结算系统自动化计算合作伙伴及联盟会员佣金丶配合支持内部财务流程;6) 联盟会员注册系统这部分其实是对应于“渠道管理模块”,可支持自建联盟的会员在前台自主注册;7) 素材管理系统广告创意管理; 上述核心模块已基本支持对外推广的数据统计,那么接下来另外一块就是,监测的指标项。 电子商务网站应该监测那些数据(市场推广相关)指标在线销售相比于传统销售模式,在消费者数据收集方面有了天生的优势。整个在线销售的过程有数百上千种用户行为数据可以被收集和使用,而在市场推广的环节,我们将聚焦于其中某一些指标,大体上分为两大类:第一丶流量指标组1) UV2) PV第二丶销售数据指标组1)收订金额(新用户/老用户)2)收订订单数(新用户/老用户)3)有效销售额(新用户/老用户)4)有效订单数(新用户/老用户)5)转化率(订单数/UV丶订单数/PV)6)单均金额/单用户金额7)注册会员数8)购买会员数 这一部分数据是在初期的统计系统的基本数据,直接收集或简单处理即可得到。除此之外,有其他大量的数据需要依托上述数据以及订单系统/ERP/服务器日志等的各种数据进行组合丶交叉抽取可得到,包括从商品品类维度丶时间维度丶用户维度丶推广渠道维度等多种维度进行挖掘,对应适用于各自适合的业务块。 关于数据分析 电子商务网站的数据分析意义重大已经是废话,以amazon为代表的数据驱动的精细化运营被我们顶礼膜拜,诸如【亚马逊:网页慢0.1秒=客户活跃度降1%】的新闻不绝于耳,但当前国内甚至全球能达到这种水平的企业屈指可数,显然我们处于初级阶段。 良好的数据驱动运营涉及面广泛,对各种资源的整合及需求也非常高,例如数据样本量积累丶人才丶资源丶数据分析在组织内的重视程度等因素决定,所以我们不能指望新创电商能够吧数据驱动做的很强,但必须重视,我强调几个方面:第一丶 数据源的准确性;所谓“差之毫厘失之千里”,源数据的准确程度在经过放大后,对结果的影响会非常大,而很多人常常拿着错误的数据进行分析,先不说对数据分析的能力如何,结果可想而知了;第二丶 科学的分析方法及专业态度科学的电子商务数据分析不说是高精尖,但绝对算是有难度的交叉学科,对数据挖掘丶统计学丶网站运营丶电子商务业务等领域如果涉猎不深或者只知皮毛的话,做好这项工作难度很大。而公司数据分析人员的部署,也是以各部门数据分析人员独立粗在的方式常见。第三丶 对于数据结果“横看成岭侧成峰”,多角度理解指标经常会遇到大家会对某个数据表达不同的观点,其实一个数据从不同的角度有不同的意义,把数据放在不同的前提条件下,可能会更加有意义;例如:A网站整站订单转化率是3%(订单数/UV),B网站整站订单转化率5%,这个数据分别有什么意义?我们并不能下定结论就认为A网站比B网站运营更差对吧?当然,第一个事实是:A网站转化率确实低于B网站,而在这背后可能意味着什么呢?1)A丶B网站的总销售额对比如何?2)A丶B网站各自的增长速度如何?3)A丶B网站销售的产品是不是不同丶客单价是否不同?4)A丶B网站的新老用访客占比有多大差异?5)A丶B网站的UV流量成本差异有多大?……再比如重复购买率这个指标,之前有在微博上看到大家在讨论这个指标是如何计算的,各家网站各有说辞且看上去都并无道理,所以同理对待。 第四丶 数据分析结果的使用数据分析的核心目的之一是得到用于优化的数据参考,但大部分的数据研究成果都在研究人员的报告里或者大脑里,成果不能被很快的用于业务的改进可能是因为公司高层的支持不够也可能是由于业务的复杂性使得让数据成果去驱动业务优化举步维艰,但是既然得出看似很棒的结果,为什么不小规模使用后再放大呢?对于数据统计与分析的指导文章很多,但这领域实在是实践出真知,所以动手才是王道。 可用的流量体系外部工具 除了我们自建的指标监控系统之外,一般情况下,大家都会同时使用其他外部的监测工具以作配合和补充。例如: 流量统计工具: Google Analytics: http://www.google.com/analytics/ 百度统计:http://tongji.baidu.com/ 淘宝量子统计:http://lz.taobao.com/ 同行数据监测工具: Alexa:http://www.alexa.com/ 百度指数:http://index.baidu.com/ Google Trends http://www.google.com/trends 媒体监测与投放 DoubleClick Ad Planner  http://www.google.com/adplanner/ 梅花网adm:http://www.meihua.info/adm/99click http://www.99click.com/SEO/SEM工具Google 站长工具(Google Keywords tool等):https://www.google.com/webmasters/tools/home?hl=zh-CN百度关键词工具(推广账户可用)Omniture http://www.omniture.com/zh爱站http://www.aizhan.com/上述工具部分功能有些交叉,可依据习惯以及业务需求丶合作伙伴资源等因素按需使用,每块都有大量的工具,而且功能几乎超乎想象,加上自己站内的统计系统,基本的数据监测体系已经建立起来。Togoo途购http://www.togoo.com/ 


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看了下设置,注册派代的时间2007年3月8日,居然已经过了整整5年。

5个月前,发了一篇微博:“重温《凯洛格论整合营销》,营销界的权威早在多年前就提出在营销过程中管理者应该聚焦的关键因素:1.获取新客户2.与现有客户的沟通3.管理现有客户将客户服务整合到营销组合中去4.奖励客户的忠诚度5.挖掘客户信息数据库,寻找客户交叉销售和转移的可能性”http://weibo.com/1571450150/xqAHkpZ7V

当时在想把这些年在推广领域的经验整理一下,一来可以对这几年的经验做一个梳理总结,二来想必定能帮到一些业内的朋友,若能帮到,也算对得在派代潜水5年:)

可惜这大半年来一直忙于途购网 http://www.togoo.com/ 初创的很多事情,从无到有,从小到大,是个艰辛的过程……而我更应该把一些经验分享出来,大家或可少走弯路。

今天,又是一个3月8日,言归正传。

首先讨论关于市场推广的几个基础但很重要的方面,我认为对系统性理解市场推广工作有很大帮助:

一、市场推广部门应该为哪些指标负责?

其实开篇中的微博所描述的关键因素已有提到这个问题,而我认为没有比这更加准确与完整的描述了,映射到电子商务市场推广,我们应该聚焦什么?简单总结,两点:

1、获取新用户(这里指初次有效购买用户);

2、老用户的沟通、挖掘、维系以及驱动老用户对新用户的获取产生贡献;

这在某种程度上是市场推广活动的终极目标,在这两个目标的指导下,职责也便清晰了。

新用户从哪里来?这是我们面对的首要问题。我们都知道,电子商务新用户的获得要经历我们所熟悉的漏斗模型,如下图:

鉴于推广通路的不同,这个漏斗所经历的环节会有所不同,但是我们知道这是大浪淘沙的过程,有首歌叫《没那么简单》,用在这里很贴切。要知道,上述的每一个环节,都会流失掉大部分的用户,而市场人员的工作内容就是在各个环节上的努力。

例如在这里有一些可衡量的指标:合作媒体(渠道)的数量/资源量、广告点击率、点击成本、注册会员数、注册转化率、订单数、订单转化率、新用户数量、销售额等等;

而为了达成上述指标,在市场上又会有诸多的媒体、渠道、合作形式以及不同的推广策略,例如网络广告、搜索引擎、联盟广告、线下广告等等,而每一个领域都是术业有专攻的,细分的话需要不同的专业人员或者Team来完成。

而与新用户的获取相同的是:老用户的工作同样重要、有效而且专业;不同的是:老用户渠道的核心是挖掘已有用户(可以是已注册或者已购买等)的最大价值。

一般情况下,老用户价值可以分为两个大层面:第一,对业绩和收入的贡献,例如免费用户转化成付费用户,提升已购买用户的重复购买频率以及单次贡献的增大;第二,驱动老用户对新用户的吸引做出贡献,例如常见的口碑营销活动。

与此对应的是,在市场推广的活动中会利用不同的策略或者工具来帮助上述目标达成,例如常见的DM/EDM营销、老用户回馈、优惠券营销、数据挖掘个性化推荐、交叉销售及有奖推荐等具体形式。

在实践中,针对新老用户的活动已经成为了常规的市场营销活动,并且是一对无法分离的好搭档。在整个过程中,细分到活动中的各项核心指标的提炼,组合起来便成为了整个市场部门的核心指标。

二、综合效应

常常会有很多处在市场推广摸索阶段的企业,会注重研究或者模仿同领域的领先企业的市场推广策略,而大多数的模仿结果却大相径庭。那么,这里出了什么问题?

基于这个问题想强调两个方面:

1、推广与“内功”的合力效应

我们都知道影响一个有效订单成交的因素太多,包括产品、价格、推广、网站设计、客户服务、物流配送、售后等,而对这些核心因素的掌控的部门几乎遍布于整个公司的各个组织之中,这种整合和高效的配合,其实是非常之困难。尤其对市场一线人员来讲是很大的挑战,因为市场对其他重要的影响因素都不具控制权,而作为老板,在批准市场预算之前,先做好整体的部署就显得尤为重要了。

2、推广渠道的整合与互补;

很多时候,决策层的目光主要停留在业绩贡献较大或者成本极低的的媒体渠道上,而基本上忽视甚至放弃很多其他昂贵的或者小型的渠道,这本是无可非议的。但这里想强调的依旧是,各个推广渠道的价值会分别贡献效应并且彼此从不同侧面影响消费者,所以在预算允许或者整体预算并不大幅扩张的情况下,不要轻易放弃已被别人验证的各种渠道,哪怕那个渠道当前的表现并不尽如人意,因为他很可能给你贡献着很多隐形的价值,只是你还没有看清楚罢了。

说到这里不得不提一下当前在线销售企业所常用的媒体渠道来源业绩记录机制,简单来说,目前大部分的电子商务网站都采用了按照“最后一次点击进入网站的渠道来源,被认为是业绩的贡献者”的机制来记录业绩来源,这只能说是在当前技术条件下,更为合理的一种方法,但这并不是完美的。(在国外或者国内某极少数企业,也从多角度开始统计和分析)

例如:

上午,A用户在新浪阅读新闻看到并点击了X网站所投放的促销广告进入X网站;

下午,A用户继续浏览页面并且发现了自己喜欢的衣服并已经记住了X网站的名称;

晚饭后,A用户决定购买商品,打开家里的电脑,通过百度搜索X网站名称并进入X网站完成了购买行为。

那么,在常用的业绩跟踪机制下,这个订单毫无疑问的记录到了百度渠道上,你是如何看待这个问题呢?

这其实只是一个极其简单的消费者的购物路径,在实际场景中,可远比这复杂的多了。

那么市场的主管务必需要关注并分析、思考,自己网站的消费者行为路径,从而全面的系统性的理解推广的策略组合,这不仅利于市场推广,还会对产品、价格、服务等诸多方面的优化提升重要的支持与帮助。

而对于对先行成功者的模仿一定要深入透彻,并充分考虑到企业自身所处的阶段、外部市场竞争环境,媒介购买环境等因素来制定自己的策略。大部分的时候,成功不可复制!

三、节奏感与“三要素”

新创网站一开始,该使用那些推广渠道(媒体)?

我们总能看到在上线之前就做好全面的营销推广方案的例子,但有多少在上线后还能按步就班,彻底hold住?

事实上,在网站上线的前3个月、半年、甚至更长时间,需要不断的摸索找感觉,反而“找不到感觉”成了常态,电商行业冗长的业务链条以及互联网高速发展的特征决定了很多事情都会超出你的想象。

有时候,成功和失败都会来的太突然,让你防不胜防。

最安全例子,莫过于利用自己所熟悉或者掌控的资源或者模式来获取第一批的用户作为beta版的小白鼠,这其实意味着低成本。

在第一阶段的建议:

关键词:低成本、熟悉,

核心目的:内部全面测试(用户对产品、网站、流程、服务等全流程的反应)

在经过了不断反复的测试与优化,除了上述的核心目的之外,市场推广部门同时会得出很多有价值的结论,例如:流量成本、订单转化率、单均金额、复购率、优惠券激活率等核心指标,这足以支撑你去做下一个阶段的规划,要比没有这段来的更靠谱一点。

第二阶段的建议:

关键词:安全型扩张、低成本

核心目的:扩大规模性测试

在这个阶段,已经有所数据积累,在继续的规划中,便有的放矢了,那么现在扩大规模的关键点就在于:总预算和单个用户成本的可接受额度;有了这两点,对应的采用昂贵的广告投放还是更精准的SEM、或者前期低效但成本很低的联盟广告……

这里我们再讨论一个重要的问题,不同推广策略(渠道/媒体)具备的特征。

例如:我们都知道电商SEM是非常重要的渠道,但有很多人不知道的是,电商SEM的业绩贡献主要是商城的品牌词,也正是品牌词,拉低了SEM的用户获取成本,但同时,品牌词的搜索量又依赖于知名度,SEM部门本身对此几乎无能为力……诸如此类。

我把这些重要特征姑且称为推广渠道的核心“三要素”

1)品质:用户质量,与之相关的参数有转化率、流量成本、订单成本等;

2)资源量:可用的资源量,这关乎到规模;

3)速度:可复制的速度;

而我们却要面对无数的具备不同特质的渠道去推广,这里先凌乱的列举常见的推广渠道,在后续的文章中再详谈。

四、推广成本控制及ROI

一个新用户成本多少钱是合理的?

不知道有多少人打听过行业领导者或者竞争对手的新用户成本,但常常出现的情况是:第一,得不到真实的新用户数据,第二,做不到别人的成本或者规模。

新用户成本这个指标背后,在某种程度上验证着企业在市场上的竞争力。在去年团购与电商的媒体争夺,某团购网站的新用户成本到了数百元人民币,这个合理么?暂不妄下结论。

只想借机讨论一下如何看待新用户成本:

新用户成本作为核心的市场推广指标,应该是充分考虑到用户Arpu值及毛利率得到的结果,例如:某外贸电商在Adwords 渠道的新用户成本是200元人民币,但其单均毛利率>300元人民币,如果运营成本良好,一次就赚回来了。但200元人民币的新用户成本对于咱们单均100元,毛利率<10%的电商企业来讲,压力就应该算蛮大了吧?

而对于总体成本的控制,量入为出,确保安全,现金流是企业的生命线。

欢迎拍砖,晚安!