如何提升渠道ROI?在数据分析的基础上实现精准营销

如题所述

很多企业,尤其是互联网企业,已经通过对渠道ROI(投入产出比)进行数据分析,实现了一定程度上的精准投放。数据分析主要方法有两种:一种是记录每一个用户(或潜在用户)的渠道来源,根据用户量和渠道成本进行计算,得出效果最优的渠道集进行加大投入;另一种是根据用户的特征属性(如年龄、性别、地域、职业等)选择对应的投放渠道。
但是,仅有两种数据分析方法是不够的。想要实现极致的精准营销,企业需要进行全方位的数据分析,让数据360°无死角,完全用数据分析来指导决策。用户是从线 上线 下的哪些渠道转化而来,用户使用产品或服务的体验如何,每一个环节都应该监测流 量、转化率和用户行为特征,以形成全周期的渠道ROI分析。有的渠道流量大,但转化小或转化后不活跃,这样的渠道引来的用户价值也不高。有的渠道流量一 般,但转化和复购率都很高。企业应该根据这样的分析结果来制定科学的营销策略。
第一步,定义用户唯一标识,辨别不同用户的渠道来源。对于该教育机构来说,它的渠道分线 上和线 下两种:线 上渠道包括百 度、360、搜狗等搜索引擎,以及直接访问、网盟、品牌专区和外部链接等;线 下包括报纸、车站、户外、地推、自营店面等
第二步,完善用户的属性、行为、购买信息。用户从某个渠道接触到企业,进行第一次交互。 在沟通过程中,企业应采用友好的方式主动或被动收集更多用户信息。在线 上渠道,有的用户信息比较容易进行被动获取,如用户地域、浏览路径等,被动无法获取 的信息,可以通过类似H5这样的小游戏让用户主动提供。在线 下,用户信息则需要客服人员通过沟通获取
在这方面九枝兰一直是深耕的,他们的系统全媒体全链路对接:5大搜索引擎、6大应用市场、7大主流信息流、非标投放渠道、CPA/CPS渠道、自有媒体矩阵营销效果监测与追踪:深度对接APP下载/APP激活、新客下单、订单、订单金额、缴费退费等深度转化数据营销数据分析与归因分析,支持私有化部署。这些都能够帮助企业做到效果的归因和追踪,提升企业的投放ROI。
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