数据驱动的网络营销和网站运营笔记

  今天在篱笆网参加了上海产品经理的第二次聚会,在会上听到“Mars Ren 任鑫”讲的“数据驱动的网络营销和网站运营”,感觉受益匪浅,当时没有带纸和笔,现在只能凭借记忆来记录一下关于《数据驱动的网络营销和网站运营》的一些有价值的东西。

  现在很多公司或网站都在提数据驱动,数据驱动真的用好了真的是好,但如果你用错了,那就真的是错!

  一、了解数据是怎么来的,保证数据的真实性

  举一个例子,一个公司作邮件营销,以下是他的数据:

  1、共发出100万个邮件;

  2、邮件到达率99%;

  3、邮件打开率19%;

  4、邮件内的链接点击率19%;

  5、新用户的比率为80%;

  6、来到网站后的网站停留时间为19秒;

  从这个数据上来看,通常能有几个结论:

  1、邮件到达率是非常高的,几乎是无优化空间了;

  2、邮件打开率不高,可能是邮件标题不是很吸引人;这里有很大的优化空间;

  3、邮件内的链接点击率不高,说明邮件内容用户不感兴趣;这里也有很大的优化空间;

  4、新用户的比例还可以;

  5、在网站上停留的时间非常短,说明看到的东西用户不喜欢,优化空间还很大;

  那么,在作这个结论前,如果你追问数据的计算方法,可能会得到完全不一样的结论:

  1、共发出100万个邮件:

  怎么样算是发出?从你的软件出发出就算发出了吗?邮件地址是否正确?是否有几十年都不会打开的邮箱?

  那么,追问的结果可能就是这个值被夸大;可能100万个邮件中,只有10万个是活跃的邮箱,如果是这样,那么后边的打开率就会被远远的低估;可能就不用优化了;

  2、邮件到达率99%:

  我们继续追问;怎么样是到达了?服务器有反应了,就算到达了吗?到达后有可能被直接送到了垃圾邮箱中,有可能连垃圾邮箱都没有进,就被服务器删除了等等;

  所以这个值一定要追问,最后的结果可能是这个值被算的很大,实际上不是;

  3、邮件打开率19%:

  邮件的打开率追踪,通常是在邮件中加一个img,这个img实际是一个track code,这样只要有人打开了邮件并执行了这个img的显示,那么track code就会算为一次打开;

  而实际的情况呢?

  我们知道,一些邮箱在打开时,为了安全起见,是不会显示邮件中的图片的,那么就不会被统计到;还有一些情况是,我们用outlook收发邮件,这个统计代码也不会被统计到;

  所以,打开率的19%,应该是被算小了。

  4、邮件内的链接点击率19%:

  链接的点击率是跟据上来的邮件打开率算出来了,前者都算的有问题,那么这个就更不要提了;

  5、新用户的比率为80%:

  统计新用户的方法,现在网站基本上都是在用户来到网站后,在用户的COOKIE中记录一下,那么下次再来时,先看一下用户的COOKIE中有没有记录,如果有,算为老用户,如果没有,算为新用户;

  而实际的情况是,很多浏览器,有一些功能是在关闭后,直接清COOKIE,那么在算新老用户时就会有问题;

  所以,这个80%的新用户,是被算大了;

  6、来到网站后的网站停留时间为19秒:

  网站停留时间是怎么算的?最后一个页面的打开时间减去第一个页面的打开时间;还可能有别的算法;但用第一种算法,明显是把时间算的小了;因为最后一个页面看的时间是没有算进去;

  所以,这个时间是被算小的;

  说的到,我们再重新回头看最开始得出的结论,是不是完全是错的!

  那么,数据驱动就驱动到了一个错误的方向上面去了,所以,在数据驱动前,要十分理解这些数据是怎么来的,以及知道这些技术的算法等;不然,只看数据不知道怎么来了,可能会把你领到一个错误的方向上去;

  我记得当时的PPT上有一张图片很形象,就是拉弓射箭,结果都射到自已人身上了;因为得到的方向就是错的。

  

  二、业务需要什么样的数据

  再看一个例子,在市场投放时,一共投放了两家网站,看数据:

  A网站:

  投放人民币:100万

  买回来的用户数:200万

  买回来的PV:4000万

  注册用户:10万

  成单用户:2万

  B网站:

  投放人民币:100万

  买回来的用户数:150万

  买回来的PV:5000万

  注册用户:8万

  成单用户:2.5万

  先问一个问题,这两家网站哪个效果好?如果我认为哪家效果好,我会把给另一家的100万也投到这一家上边;

  这个时候,就比较为难了,一般的来说,会在投放前,先定一个目标,例如,我的投放就是要PV;如果这样,我最后会选B网站,因为B网站的PV是最高的,同样100万可以买回来更多的PV;但实际比较好的作法是,有多个目标来算效果;

  例如PV占1分,成单占5分,注册占3分;然后,根据买回来的情况,算一个值出来,这样来计算效果;

  我记得当时的PPT上有一张图片是一个骰子,及有多个面。

  

  三、深挖数据

  再看一个例子,在市场投放时,一共投放了两家网站,看数据:

  A网站:

  投放人民币:100万

  买回来的用户数:150万

  成单用户:2万

  B网站:

  投放人民币:100万

  买回来的用户数:150万

  成单用户:2万

  最后一看数据,两个网站一样,那么是不是真的就要认为是一样呢?当然不是;

  这里要深挖数据,我画一个图,帮助理解:

  

  如果深看这两个网站的数据,你会发现不同,我可以举到个方面的例子:

  1、可以看订单的金额或我们能拿到的利有多少,可能两个网站的订单是一样的,但每个单的金额可能差的很多;

  2、可以看的数据长一点,只看一天的情况是这样,如果看三天的数据呢,可能情况又不同了;

  3、看B网站在登陆页流失很大,如果我们优化一下登陆页,情况会不会大有不同呢!

  所以,数据一定要深挖,看的更细一些;

  以上是今天只下来感觉非常不错的几个点,记录一下,也分享给大家!

  文章来源:http://www.zishu.cn/10/931.html

时间: 2024-09-15 17:39:07

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