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电商广告数据分析方法论

Facebook广告 辰沙 3个月前 (01-31) 310次浏览 0个评论

投了Facebook和Google之后,现在对比投放两个渠道广告时,对于分析数据的方法,发现它并没有因为平台的不同有明显的差异,在发挥作用的还是几个知识点:销售漏斗、基本公式、广告状态分析思路、CPO影响因素以及维度细分。所以,这篇文章我们就简单聊下这几个点。

一、变化的渠道,不变的销售漏斗

什么是销售漏斗?新手不用纠结它的明确定义,它是怎么来的,只需要知道它是一个能够帮助你分析数据的模型。
这个模型能够把现在我们广告推广这个业务的数据化。

  • 有多少人看到了我的广告?
  • 有多少人点击了我的广告?
  • 加购
  • 购买

这些数据对比来看,结合各自之间的关系,它最终表现出来的就是个漏斗的形状,并且表现出如下特点:

  • 漏斗的宽度反应量的属性:曝光量、点击量、加购量、购买量
  • 漏斗的坡度反应比值的属性:CTR、加购率、加购下单率
  • 漏斗的层级顺序:先有上层的数据,才能有下层的数据,上层数据永远不会小于下层的数据。

最后结合广告费用,我们还能够拓展得到漏斗的成本属性:

  • 漏斗的成本属性:CPM,CPC,加购成本,CPO(平均1单的广告费)

另外,如果我们结合广告的目标,我们又能得到漏斗的目标属性:

  • 漏斗的目标属性:初次认识(漏斗上层)、了解考虑(漏斗中层)、销售(漏斗下层)。

到这里,我们会发现,营销漏斗如果结合广告推广这个活动来看,我们会发现上面几点是很底层的东西。可能会因为业务差异不同有区别,比如我是投电商,它是投APP,但是整体的框架并不会有太多变化。

我在分析广告时的所有公式、逻辑,都是基于这个模型。

二、销售漏斗背后的基本公式

广告的销售漏斗背后实际上隐藏着一个非常有用的公式。我们先看看下面的几个表达式:

a = 获得1单的广告费 * 获得1单所需要的单量 = CPO * 1
b = 获得1个加购的成本 * 获得1单所需要的加购量 = 单次加购成本 * (1/加购下单率)
c = 获得1个点击的成本 * 获得1单所需要的点击量 = CPC *(1/CVR)
d = 获得1个曝光的成本 * 获得1单所需要的曝光量 = (CPM/1000) * (1/CVR) * (1/CTR)

由于这四个表达式,都是表示的获得一单所需要的广告费用,我们可以得到:

a = b = c = d = CPO * 1
PS:本文公式默认“点击到查看页面”的达到率为100%

这样,既然已经知道a=c,那么可以得到:
CPO = CPC * CVR

另外,我们还可以根据c=d,得到:

CPC *(1/CVR)= (CPM/1000) * (1/CVR) * (1/CTR)
两边约去(1/CVR),得到:
CPC = CPM / (1000 * CTR)

OK,到这里,我们得到了两个基本公式,如下:

公式1:CPO = CPC * CVR
公式2:CPC = CPM / (1000 * CTR)

这两个公式,是完全通过销售漏斗得到的,无论是投facebook还是投google,我分析广告数据的时候,都离不开这两个公式。

在我们后面数据分析的过程中起到至关重要的重要。

三、基本公式告诉我广告是否赚钱

每次在分析广告的数据的时候,我都会问自己一个问题:它是在赚钱还是在亏钱?

这里我们先假设,我知道一个临界值:该产品出1单我能承受广告费的最大值,CPO_max。

比如我知道我的一个产品,跑到10美金的广告费,我的利润为0,那么我的CPO_max就为10。

假设我知道了这个值。然后,就能通过下面的公式来判断广告是否赚钱:

IF CPO_真实值 > CPO_max,
状态A:亏钱
IF CPO_真实值 < CPO_max,
状态B:赚钱

PS:CPO_真实值为我广告实际跑出来的每单广告费真实值。

所以,对比这两个值,我能很快知道我的每一个广告是在我选择的期限内在赚钱还是在亏钱。

在知道了是否赚钱还不够,还得进一步分析状态A和状态B下,各自的问题和操作。后面我们得用下面的公式计算一个差值

CPO_差值 = CPO_max – CPO_真实值
IF CPO_差值 > 客单价 * 利润率
状态C:达标广告
IF CPO_差值 < 客单价 * 利润率,
状态D:不达标广告

所以,这里我们可以参考CPO_差值的情况,我们能够迅速判断出我们这个广告的利润有没有达标。因为我们必须要有一定的利润留存,否则,我跑广告没有意义。

然后,基于广告是否达标,我们再说一下后面操作的思路。

当我们发现广告是属于达标的状态,我们的优化目标是:
目标1:寻找放量的机会;

当我们的广告是属于不达标的状态,我们的目标是:
目标2:降低CPO_真实值

对于目标1,我们要去思考我的放量策略应该是怎样的?这里我们不谈技巧和操作,谈一下对不同渠道都适用的东西:
广告加预算之后,CPO_真实值会上涨

对于自动竞价策略下,系统会优先获取低成本的转化机会,但是由于市场上人群低成本的目标人群是有限的,而为了花完当日预算,系统会去获取成本更高的人群。这样表现出来,就是加预算之后CPO_真实值上涨。

所以,这里我们可以想到,对于放量机会,应该是当我的广告满足:

CPO_max – CPO_真实值 > 客单价 * 利润率

这个时候,加预算才是OK。
对于目标2,我们要去思考影响CPO的因素是什么?
这部分,就得回到我们的基本公式了。

四、影响CPO的核心指标

前面我们谈到,我们的基本公式包括:

公式1:CPO = CPC * CVR
公式2:CPC = CPM / (1000 * CTR)

可以看到,CPO是由CPC和CVR来影响,所以当我发现我广告的目标是:目标2:降低CPO_真实值。那么,我需要去观察CPC和CVR的情况:

  • 要么是CPC太高
  • 要么是CVR太低

如果是CPC太高,那么结合公式2,我们还需要去观察CPM和CTR的情况,CPC高的原因,那么是CTR太低,要么是CPM太高。

如果是CVR太低,我们这里还需要加入一个公式:

公式3:CVR= 加购率*加购下单率

CVR低的原因,要么是加购率低,要么是加购下单率低。

所以,通过基本公式已经能够确定“CPO_真实值” 高背后到底是哪个指标影响。从而,我们就能对症下药去优化了。

至于对应的指标如何优化,因为不同渠道的确从这里开始,就有比较大的差异了,我们就不详细聊了。只是有一点,我觉得我们需要格外注意:

指标的背后是什么?我们说CPO的背后指标是CPC和CVR,再往下钻,CPC的背后是CTR和CPM,再往下,CTR是什么呢?CPM是什么呢?

建议大家留一点注意力放在这个分析思路上面,一个变量的背后是哪些变量在影响,我们能够了解到哪些?千万注意,不要看到某个值不正常,就陷入惯性思维,比如CTR低,就直接100%认为是素材的问题。

五、细分维度:漏斗的背后,还有小漏斗

OK,到这里,我们再聊一个不分渠道的点,就是细分维度。

细分维度有哪些呢?

  • 日期和时段
  • 年龄
  • 性别
  • 版位
  • 兴趣标签
  • 设备

无论你是投的渠道是facebook还是google,一般都会提供这些细分的维度。每次当我在查看这些细分维度的时候,脑海里都会产生这样的模拟:

当不做细分的时候,我只能看见一个超大的漏斗:
大漏斗:不做任何细分。有CPC,有CVR。它们是平均值

当我设置细分,比如版位,这个大漏斗被透视拆解为多个小漏斗,比如你有多个版位,那就模拟大漏斗被拆解为多份:

FB移动应用小漏斗:CPC_FB移动应用,CVR_FB移动应用,CPO_FB移动应用

Ins移动应用小漏斗:CPC_Ins移动应用,CVR_Ins移动应用,CPO_Ins移动应用

这样细分之后,我们会发现,大漏斗的背后隐藏了很多小漏斗,大漏斗只是反映了所有小漏斗聚合出来的平均值。然而,平均值这个指标反映不了极差,比如一个大漏斗的平均CPO是10,但是不排除包含出现“1个CPO为2的小漏斗”的可能性。

所以,再联系之前提到的“目标2:降低CPO_真实值”,我们是不是能够找到一个优化的思路:由于大漏斗的平均“CPO_真实值”过高,现在我希望得到更低的“CPO_真实值”,我是否可以去细分维度,去看看是否有符合标准的小漏斗?只要我能找到这样的小漏斗,那么我有机会去完成我的优化目标了。

OK,我们这里介绍了维度的细分,但是需要注意,维度细分注意不要把它理解为FB广告报告里那些固定的维度,建议把它理解为一种分析的思路,尤其是如果再去接触其他渠道,你会接触更多不一样的维度,但是,无论怎么变化,它依旧是属于维度细分中的范畴之内。

小结

到此,我们主要介绍的内容包括:销售漏斗、基本公式、广告状态分析思路、CPO影响因素以及维度细分。这里面,销售漏斗我觉得就像是内功心法,它是基本理论;基本公式就像是一个框,遇到一个广告,我就用这个框去套,而这里去套的手法,就是广告状态分析的思路,它是一套程序。大家可以自己根据自己渠道特点,业务特点,去尝试写自己的“程序”,相信应该会有收获。


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