數位行銷 | 實際案例分享,利用【數據分析】找行銷優化策略 - 安娜又怎樣

數位行銷 | 實際案例分享,利用【數據分析】找行銷優化策略

by 安娜Anna
行銷策略數據分析

數據分析、數據思維,到底在分析什麼?到底要思維什麼? 

今天的分享,我會實際用我做的的案子帶大家去看如何做數據分析。 

知道如何數據分析,你就可以知道目前策略的問題點在哪,找到可以優化的地方, 

然後當然就可以提升我們想要的成效。 

數據分析有很多的方法,這次分享的的過程,是非常簡單快速的,希望你可以馬上運用上。 

你知道你應該關注哪一些數據嗎?

每一個不同的商業模式中工作、職位、行銷策略會需要知道的數據都不一樣。

首先,我們要先知道自己的商業模式、行銷策略、或工作中,重要的數據有哪一些。 

舉例一、 賣高價課程。

我們賣高價課程的的銷售流程是這樣的:廣告->免費說明會->高價課程 

其中重要的數據有 

  • 廣告流量
  • 廣告cpc費用
  • 免費說明會頁面轉換率
  • 報名說明會的出席率
  • 報名高價課程的轉換率

(不只這些)

舉例二、 假設你是HR的話,那你可能要著重的數字

  • 面試者的錄取率
  • 投遞履歷的數量

每一個不同的位置、不同的行銷策略會關注的數據不一樣,但是我們要知道

哪些數據是重要數據,哪些數據需要被記錄下來

這一步非常重要唷,因為我們需要知道要搜集哪些數據,才有辦法去記錄跟整理。

找出需要優化的數據,訂出優化計劃

剛剛舉例的高價課程,我們的目標希望課程的收入可以增加,因此我們把數據都找出來看後發現 ,

廣告的問題不大,一個報名免費說明會的成本也不高,但是卻有兩個數據比較低 :

第一個問題:報名說明會的人很多, 但是出席率確很低,僅有20%

好不容易招來的名單,卻沒出席就非常的可惜,如果取得一個名單的成本是100塊,這樣就等於實際參與說明會的一個名單是500元了。

第二個問題:當天聽免費直播的參加者,實際報名付費課程的轉換率低 

很多人來聽免費直播,但很多人最後都不會購買進階課程,希望轉換率可以提升,讓購買的人數增加。

我們從數據中找出這兩個可以優化加強的數據。 在廣告預算相同,帶來的流量不變時候,把這兩項轉換率提升,就有助於收益的增加。 

因此提出問題了,就需要提出假設,然後實際去做測試執行。 

行銷策略數據分析

問題一、出席率不高,如何增加出席率 

先思考可能造成出席率低的原因,把它全部列出來 

  1. 較早報名,忘記當天要上課,安排別的事情
  2. 因為免費的所以先報名,並不是很把這件放在心上
  3. 覺得免費的課程不一定可以學到很多東西
  4. 單純懶惰

優化方向: 

開始想方式去解決上面的原因

  • 報名的時候,讓報名者可以加入行事曆,讓他們的行事曆自動提醒他們
  • 前一天就要提醒隔一天要上課,不要只有當天才開始提醒。還有當天在直播開始前提醒一次,開始後一陣子提醒說現在正在講重點,趕快進來。總共提醒三次
  • 文案不只是提醒大家記得上課,更是要激起學習慾望,並讓他們覺得這門課有價值
  • 分眾貼標籤紀錄沒出席的人,下次有開課再提醒他說上次錯過了,這次還可以再來。

另外,我們有想過是不是要收一點費用,畢竟繳了一點錢,大家就會覺得付了錢,出席意願就比較高。

但是我們討論後覺得辦免費課程的用意就是希望得到大量名單,收費可能會讓名單數減少,所以把這個選項給刪除掉了。

文案優化的方向範例:

原先文案:提醒大家明天晚上要上課哦,請記得準時出席! 

優化文案:免費課程已經額滿,若無法參加請先告知,會將名額轉讓。明天的課程內容有三項重點…. 

優化的文案製造出名額很珍貴,放棄很可惜的感覺。 

整個優化過後,出席率從20%上升40%

問題二、實際報名付費課程的轉換率低,如何提升轉換率

轉換率低的原因可能有: 

  • 當最後在講進階課程的時候,如果講到技術太深的東西時,離場的人數增加
  • 沒有急迫感,大家會回去思考後再報名
  • 大家不知道上完課之後,對自己的好處是什麼
  • Q&A的時間,很多人問技術問題,較少人詢問課程

優化方向: 

  1. 介紹進階課程的時候,增加更多成功案例,少講技術層面
  2. 增加急迫感:跟大家優惠只到今日截止
  3. 再行銷推播,沒報名的人還是要有FB廣告跟Line持續刺激購買
  4. 埋設樁腳,在Q&A環節多問一些課程的問題

優化完成後轉換率從3%-5%

數據分析四步驟

如果只單看上面的結果會覺得優化好像很容易,但其實需要經過下面四個步驟

蒐集數據、整理數據、找出問題、提出優化方案

搜集數據

首先我們要盡可能地去搜集數據,如果有系統當然就用系統,但沒有的話就可以用excel。

整理數據

如果excel上面都是一堆數字,會很難直觀的讓人去看出數據的走向。

所以可以盡量把蒐集到的數據圖表化,視覺化。

例如像是excel就可以拉折線圖,我們就很好觀察最流量的變化,轉換率的變化等等。

找出問題

如果有歷史數據可以參考的話,就會比較容易發現問題,例如說發現流量開始下滑,可能是cpc變貴了的關係。

但如果都沒有歷史數據可以參考的話,就先訂一些可以達到的目標去達成。

假設轉換率現在是3%,目標提升到5%,但不太會定轉換到30%之類的因為差的有點多,比較難以達成。

提出優化方案

會像上面案例那樣,先猜測有可能造成此數據表現不佳的原因,然後一一提出解決方法,一個一個去嘗試,最終就可以找到解決的方案。

數位行銷需要哪些數據要關注?

其實每一個不同產業跟不同行銷策略會關注的數據都不同,但我把比較基本的整理出來,以下的數據都很常用到,我們可以把他記起來。

行銷策略數據分析

廣告數據

  • cpc:一個點擊的費用-如果cpc太高,通常ctr也不會好,因為代表高廣不吸引人,不吸引人的廣告,cpc通常就會比較貴。
  • ctr:點擊率-ctr低的話代表大家不想點我們的廣告,所以需要好好的優化我們的素材。
  • cpa:一個行動產生的費用-例如說得到一個填表單的名單,要花廣告費50元,cpa就是50。
  • ROAS:廣告投資報酬率
  • ROI:投資報酬率
  • 頻率:頻率太高代表受眾已經看郭我們的廣告很多次了,所以如果看過很多次但卻未購買的人就要記得排除。

頁面數據

  • 加入購物車未購買的比例 :如果很多人加入購物車未購買,就可以好好思考是不是結帳流程有問題,或是運費太貴。
  • 停留的時間 :如果發現很多人進來一下就跳出的話,就需要好好優化頁面。
  • cvr:轉換率-廣告吸引到很多人進到頁面,但是大家都沒有購買的話原因有很多種。頁面不吸引人、廣告訴求跟頁面訴求不一致、結帳流程有問題、運費太高等等。

安娜想說

我一直都覺得數據力是很重要的事情,因為它會讓我們發現一些我們肉眼看不到的問題哈哈。

很多事情就可以不是用猜的,而是有憑有據的找出問題點,然後解決他。

希望看完今天的分享,可以讓大家對行銷的數據分析多一點點想法,如果有問題的話都歡迎聯繫我喔!

下次見拜拜~

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