
衡量营销影响的5项重要指标
如今,提到市场营销几乎不可避免要谈到数据。在中国这个体量巨大的市场,有关市场、客户、销售和服务的信息浩如烟海,使得营销人员接触的各类数据更多。如果不能加以利用,那拥有再多的数据也是毫无意义。而且,数据不仅用于传达营销举措和结果,还用于精细调整营销方案……成功利用数据的关键在于跳出标准框架的限制。
很多营销工具只是使用相同的预定指标制定一个框架,或者需要开发人员才可进行自定义。但是,模板框架只能显示正在发生的状况,而不容许你提出下一个问题、探寻原因和进行发掘。为清晰说明一项市场营销方案的实际影响,你需要提出创造性的问题并能够在你的数据中追求新的理论,因为业务是不断变化的。
考虑到这一点,以下是能够衡量营销影响的五种方法——以及可同时使用的一些专业技巧。
1. 测量内容之间的相互作用,以精细调整商机评估模型:
人人都谈内容,因为好的内容策略能将营销方案提升到新的高度。但是,重要的是超出计算页面视图和网络流量的范围限制,将下载、互动时间、搜索量、社会共享、转化率等相互作用的指标纳入囊中,并在预期不偏离销售漏斗的情况下审视指标。你可以使用相互作用的内容为基础来制定和微调商机评估模型。关键是避免在一个模型内跟踪所有营销内容。数据驱动成功的关键在于各部门与平台之间的数据共享,以理解整个生态系统。
2. 通过融合数据理解社交媒体的最佳用途:
多年以来,社交媒体已成为纯粹的狂欢会。过去在社交媒体上我们只是宣布我们有一批追随者而已,但那种日子已经一去不复返了。尤其在中国,微信与微博是最常用的两大社交应用和信息获取平台。越来越多的企业想运用这两大新媒体平台巨大的用户基数和流量来进行营销推广活动。面对点阅量、转发量、粉丝量等复杂的数据统计,尤其有必要进行数据融合和汇总。例如,如果你使用社交媒体作为一种客户服务工具,你需要观察响应率和问题解决率,可能还需要将它与客户满意度挂钩。但是,即使和其它应用工具一起使用时,观察和理解社交媒体影响力的唯一方式仍是将其与目标置于同一背景之下……就是说将社交影响的数据拿出标准框架并与外部资源融合。
3. 观察活动的整体参与度:
矛盾的是,活动在数字时代继续为客户提供独特的体验,并构成营销组合的一部分,但是量化活动的影响力通常比较困难。要想获得尽可能多的信息,应考虑活动的整体参与度,衡量社交活动、现场预约、展位光顾量、代表的交谈次数、捕捉的商机等等。然后,再看这些数字与网络流量和销售量等指标之间的关系,即拥有在一处显示多种数据资源的能力。
4. 了解商机的业务转化率:
商机生成率是衡量最多的营销指标。当商机发生变化时,大家都想了解其中的原因。你应确保考虑到从点击率到转化率、人均客户成本、商机质量和内容之间的相互作用——以及这些指标之间的关系。此外,你还应当清楚如何在你的销售渠道或销售力量中分配这些商机。对一些大公司来说,这可能意味着成千上万位销售人员,因此使用可显示整体情况和分配详情的图解非常重要。通常情况下,商机变化的原因只能在底层数据中发现,而非数据概览。
5. 以小见大——显示整个漏斗:
如上所述,衡量影响的唯一关键可能就是将其置于背景之中考虑。能够纵观整个营销漏斗是成为一位真正的数据驱动型营销人员的唯一途径,因为透过它可以看到某项活动对下游环节……乃至底线的影响。这一点必须通过互动的方式进行,从而让所有人都能驱动和追求他们自己的原因理论。
综上所述,不要局限于将所有不同数据置于同一个框架之中,或者仅在营销漏斗停止时停止。做到真正的数据驱动意味着再前进几步,并且通常是在动态中进行的。
所有这些可能会让人不知所措,但请不要气馁。如果上述任一指标在目前尚未被衡量或关联,你最好马上开始。举例来说,当你需要快速的做活动分析来分析数据库中关于不同地域、来源、行业和其它分类的数据的时候。有了Tableau交互数据可视化功能,你能搜索数据从而理解数据趋势走向并设计新的活动,监测你活动中的成功之处,并通过分析衡量标准使你的营销数据最大化的得到利用。通过市场、活动、目标客户群的人口统计来将收益分类,可以极大地优化你的活动组织和市场分割。使用地域筛选,可逐月细分你的收入,理清在这些地区哪些产品更受欢迎。
慢慢地,你在收集、跟踪、融合和匹配不同指标以理解营销影响的方面就会做得更好。有一点需要明确:这个使用不同数据设计灵活和切实有用的新框架是一个互动的过程。在这个过程中,你作为一位现代营销人员应当不断前进,无论你的起点如何。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28