“漏斗原理”其实在很多领域都有涉及和应用，比如销售行业的销售漏斗。在SEM中，漏斗模型是最重要的一个模型，也是日常分析问题最主要的思路。SEM的漏斗模型主要以用户浏览或使用过程划分，对应搜索营销的各个环节，构成要素分为以下：
1、展现量
展现量即关键词展现在用户前的次数，是漏斗原理的第一层。
影响展现量的因素主要分为3个：账户整体设置、关键词、网民搜索量。在账户整体设置方面，账户的投放地域、时段对展现影响较大。投放地域多、全天投放，账户的展现自然就高；在关键词方面，影响最大的是关键词的匹配模式。在百度搜索推广中，匹配模式主要分为广泛、短语-核心、短语-同义、短语-精确、精确5中，匹配模式越宽，展现越大；此外就是关键词的排名和数量。
2、点击量
点击即网民看到搜索推广后的点击次数。
影响因素主要分为2个：关键词、创意。关键词的排名是影响点击量的主要因素，此外，关键词的展示样式也是很大的一个因素，如闪投的点击率一般会高于普通创意（可见颜值的重要性）。创意方面，流畅影响链接对网民的吸引程度。创意还与账户的结构有关，因为创意以单元为单位，账户结构越合理，单元的关键词越相像，创意也就越流畅。
3、访问量
访问量即网民到达网页的次数，此时已经脱离SEM范围，主要与网页的网文时差、UI有关。
4、咨询量（注册量）
对于一些行业来说，这一层为咨询量，如教育行业的访问咨询，其他对于搜索推广的目的是用户注册的公司来说，这一层级即为注册量。
影响网民注册的因素主要有：loading page。其他如网页的访问时长等已经脱离了SEM的范围，而loading page是SEM所需要优化的。
5、订单量
订单量靠的是产品或者销售了。
以上是SEM中的漏斗原理，用户随着漏斗的层级一层一层流失，为了最后的订单量（或者注册量、咨询量）足够多，需要把从展现开始的每个层级尽可能做大，并且减小流失率。
在操作账户过程中，总会遇到各种各样的问题，这些问题很大一部分都需要用漏斗原理来思考和解决，因此对漏斗原理的一些过程指标以及他们到底对应我们日常数据中的哪一项、最终的影响结果是什么都需要掌握，这样在账户有问题时，才不至于无从下手纸上谈兵。
按照漏斗原理（这里以app注册推广为例），在转化过程中需关注的过程指标有：点击率、点击注册率、买单率，在推广的结果中需关注：ACP、注册成本、人均付费。
1、点击率
点击率=点击/展现
影响点击率的因素即为影响点击与展现的因素。主要分为关键词排名、创意质量度。关键词排名越高，点击越多；创意质量度越高，越吸引用户点击。
落实到优化措施中，提高关键词排名则需要调整关键词的质量度和出价；提高创意质量度则通过修改创意，让创意中的通配符与单元里的关键词更加吻合。
2、点击注册率=注册/点击
点击注册率是考量投放效果好坏的一个重要指标。影响的因素主要有关键词匹配方式、loading page、网页访问速度。其中网页访问速度不是投放人员所能控制，因此先不说；关键词的匹配方式影响所带来的搜索词，匹配方式越宽泛，带来的搜索词越多越杂，引起了无效点击；loading page的UI和内容是否能引导用户进行下一步的动作，对点击注册率也有很大的影响。
落实到优化措施中，通过查看搜索词报告和关键词报告，来进一步优化关键词的匹配方式，让流量更精准的流入到各个关键词中；对于loading page，则通过A/B test来测试不同页面的注册率，优选注册率高的。
3、买单率
买单率=买单人数/注册人数
买单率其实代表投放的准确度和用户质量的高低，投放越精准，带来的用户质量越高（即为目标用户），则买单率自然不会低。所以我个人觉得这是一个衡量投放整体情况的指标。当买单率较低时，因为搜索账户目前没有定向方式，因此可以看注册用户的用户属性，通过调整用户属性来优化投放。
4、ACP
ACP就是平均点击价格，ACP=消费/点击次数
当ACP提高时，不可避免的注册成本就会提高，因此ACP可以说是注册成本的另一种形式的表达。如果账户中ACP提高，但注册成本并没有多大变化，那么账户中一定有注册成本很小的词存在。这也给投放优化带来了一点难度。
ACP的影响因素有：关键词出价、其他竞争对手的关键词出价、关键词质量度。在百度搜索推广中，关键词的点击成本有一个计算公式，公式里包含的因素即为上面罗列的这三个。
5、注册成本
注册成本=消费/注册
注册成本是搜索推广中非常重要的一个指标，成本的高低直接影响最后的账户回本。注册成本的影响因素比较多，也比较复杂，因为注册成本是一个综合性的指标。
影响注册成本的原因可能有：ACP、点击注册率。因此可根据ACP与点击注册率的影响因素进行调整。
在投放过程中，最主要的是有一个思考的逻辑，发现问题，接着一步一步分析问题，找出影响因素后，再对应到数据指标中，由数据指标最后对应到优化操作。
在产品运营优化方面，数据分析是其核心，一般常用如下数据分析方法：
1 细分分析
细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。细分方法可以分为两类，一类逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。
2 对比分析
对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比。
3 漏斗分析
转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。
漏斗帮助我们解决两方面的问题：在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点；在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。
4用户分析
用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。
5 表单分析
填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。
用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。
以上是常见的数据分析方法，更多应用方法需要根据业务场景灵活应用。
欢迎分享，转载请注明来源：夏雨云
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）