预算有限，还要营销转化率高，我们建议企业这么做

内容简介：预算有限，还要营销转化率高，我们建议企业这么做

中小企业预算不够，还要做营销，到底应该怎么提高转化率？

秒针系统、明略数据创始人吴明辉说，你得了解什么是消费转换漏斗，选好分析模型，利用数据分析，提高营销效率。

那么，数据分析模型该怎么选，怎么做分析，怎样的媒体组合营销效率最高，该在消费转换漏斗的哪个环节做营销……所有这些，吴明辉都在这篇文章里面告诉你了。

在我们讲数据和营销的关系之前，先分享一个有趣的足球队故事。

2015-2016赛季的英超赛场，莱斯特城创造奇迹，升班马球队出人意料赢得冠军。赛季之初，莱斯特城的夺冠**是1赔5000。

这个**等同于尼斯湖水怪是存在的，或者迈克尔杰克逊还活着，等同于英超一直办下去，莱斯特城需要7016年才能夺冠。

一支身价总和仅有3000万英镑，还不及一名中超外援的球队，是如何成就足球童话的呢？ 

除了众所周知的绿荫场成功经验，诸如纪律团结、作风强悍、战术明确、教练指导有方等，莱斯特城最卓越最独特的成功经验是：充分理解、尊重和运用数据。一方面，用大数据来分析筛选球员，另一方面，用运动科学数据来指导球员的训练。

在球队夺冠前的2-3年，莱斯特城追踪了11万球员数据：他们对目标球员依照程序追踪处理大量数据，诸如创造一次机会所需时间、跑动距离和速度、重新获得控球权的次数和其他变量。

莱斯特城的球探团队就是数据分析师，谁最符合球队战术打法，谁最能满足球队的需求， 一切以数据来说话。 数据思维升级了球队管理观念，数据分析成为夺冠的创新变量。

不管是体育、人文学科也好，营销也罢，一切事物的背后都是可以用数学逻辑来解释的。除了爱，一切事物的价值都可以量化、被测量。

而数据是价值表达的载体。我们通过观察、理解数据来发现事物的本质。

大数据时代赋能我们对于各种各样的数据进行观察和分析，我们可以利用数学逻辑，帮助我们优化提高整个工作效率。在营销中利用数据来提升效率，就是现在最好的应用场景之一。

我们要真正把自己的投资和最终产出的数据关联到一起，知道每一笔投资最终给我们的产品销售产生了什么样的价值。

首先，我们进一步明确一下为什么要利用数据来驱动营销？

营销其实就是企业的一种投资。 企业主在把营销费用投出去的时候，都没有很确定的把握这笔费用是不是花对了，未来能给我们的企业带来多少收入。

假如我们能把消费者的数据存下来进行分析，我们就不仅可以评估企业之前的广告投放效果，更重要是能够对未来的营销提供更好的指导。让奇迹被大量复制。

一个核心概念：消费转换漏斗

数据是价值测量的结果表达载体，决策哪些营销环节的价值需要被测量是第一步。

所以我们应该先理解，什么是消费者的“消费转换漏斗”，然后找出那些需要被测量的营销环节。企业在第一次看到消费者，到他成为你真正消费者的这个过程中间，要经过层层转换。

这个过程的转换在不断地流失，可能一开始有10000个人，到最后真正成为消费者的，可能只有100个人。这个流失过程称之为消费者的 “消费转换漏斗”。

从潜在客户到成为你真正客户的整个过程，如何通过数据测量，如何在这个过程中不断提高效率，这是很核心的一件事情。

最近几十年里面，整个消费者漏斗的转换模型，在不同的时代，不同的营销，不管是广告公司，媒体，还是广告主自己的研究部门，他们都在给营销过程设计很多不同的模型。

这个模型设计得越复杂，里面的环节越多，它有可能指导出来的营销意义也就越大。

但是在不同的渠道，在不同的产品，不同的生命周期里面，企业所采用的消费者漏斗模型都不应该完全一样。

Watch-Brand-Buy模型

我个人比较喜欢的一个非常简单的模型，是由三个单词组成的：Watch、 Brand和Buy。

Watch指的是让消费者看到内容。电视、网络视频、邮件、短信、电话，都是可以让消费者看到内容的渠道。

Watch的最终目标，是Buy。我们的每一次营销活动，最终都是希望消费者购买我们自己的产品。做数据驱动营销，就是要把Watch和Buy连接到一起，分析每一个环节的投入产出比。

Watch-Buy的分析决策周期长，中间还需要Brand

当Watch-Buy的决策周期有点长的时候 ，实际上它不可能直接产生效果，这个时候营销专家就在中间加了Brand环节。

通过营销，我们可以使消费者在大脑里面对我们的品牌产生印象和认识，对未来产品购买有一定倾向，我们称之为品牌，称之为消费者脑海中的企业品牌的资产。

有了这样三个状态，我们再进行消费者的测量和数据分析。 这是我们通过数据来进行优化营销效率的一个最基本的原理。

在如今的互联网和大数据时代，不管是Watch，Buy，还是Brand，所有的数据采集都在变得越来越及时，采集成本也越来越低。

所以每一个企业都可以通过很低的成本来去分析自己的营销效率，从而不断提高它。

打通数据，做营销的归因分析

得到数据之后，我们一定要把这些数据打通。

今天，在互联网上，每个人不同的行为都可以通过移动设备连接起来。

消费者用自己的手机观看广告，用支付宝、微信进行支付，这些行为是可以串起来的。把这些行为串起来之后，我们就可以进行数据分析了，这些数据分析可以很及时地影响营销计划。

数据连接所带来的影响是不一样的。 我们给一些大型企业做数据分析的时候，会用到一张表，可以帮助每一个品牌、每一个企业去分析，一笔营销费用要分别在不同的渠道上花多少钱。

我们可以分析出，到底什么样的组合能够为企业拿到更多的客户，什么样的组合能够让一个用户看到更多次的广告，节目和节目之间到底有什么样的交叉影响。

在今天的这个大数据时代，消费者的消费可能受到各种因素的影响。因此，我们做营销数据分析，可以进行归因分析，去了解消费者在你店里买产品的原因是什么。

比如说，他是因为在百度上搜关健词，然后在后面的评论里看到了你的产品呢？还是他在优酷上看了一个视频广告？

还是他在阿里巴巴的推荐页上看到商品之后，直接点进来买了？还是他其实从来没看过你的广告，只是他的朋友跟他讲了一句话，发现自己正好有需求，就买了。

如果我们把这些数据采集回来，就可以做归因分析了。

案例：某化妆品品牌

之前，我们给一个化妆品品牌客户做过归因分析，帮这个客户把所有采集来的数据放到一起。

这个客户发现，在这些数据没有连接起来之前，这家公司做的几乎所有的营销活动，产生的转化率都很低。

他投了很多很贵的广告，但最后发现很多消费者点完广告，很少会直接到天猫或者京东商城进行购买。这个大家很容易理解，一个消费者如果看了广告就去购买，这叫冲动消费。冲动消费的比例是很低的。

而在今天，更多的消费者都很理智。他们被网上的这些广告影响了，建立起了对一个品牌的印象。在他真正进行消费的时候，会到天猫、京东上搜索这个品类，搜索品牌的名字，直接下单。

所以，我们企业在做数据营销的时候，一定要学会把数据连接起来。

提高营销效率，进行数据的有效分析，不断迭代

当我们给企业做了非常深刻的数据分析之后，我们就可以发现，在前面的这些营销活动里面，是哪一个内容促进了营销效果，哪一种组合营销效果最好。

只有通过有效的数据分析，不断进行迭代，才有可能提高你的效率。

电商：视频＋社交媒体的营销组合效果最好

如今互联网上，我们可以拿到的数据更多了，就可以 把营销的每一个环节都分析出来。看看在每个阶段，企业要通过怎样的媒体组合去做营销。

在几年前的这个案例里面，我们最后的分析结论是，视频和社交媒体的营销组合能够极大促进电商销量。

我们看到这个数据之后没多久，就发现阿里投资了新浪微博，成了新浪微博的大股东。过了一段时间，阿里又投资了优酷和土豆。

线下商店：先通过技术手段收集数据，再进一步分析

我们还做了另外一个很有趣的实验，帮助一家餐饮企业采集到店的数据。

传统的企业，比如一个线下的餐厅，不管它是卖汉堡，薯条，还是卖饺子，很多企业主可能并不清楚到餐厅里面来的这些客人，跟我线上的广告，跟企业其他的营销活动之间的关联是什么。

而在今天，我们可以通过技术手段，在这些餐厅里面采集数据，比如通过会员形式获得消费者的手机号，或者在餐厅里面部署wi-fi探针。

一旦跟线上的营销渠道打通，我们再通过进一步分析，就可以知道是线上的哪一支广告给店里带来了客人。    

小企业：数据驱动可能更容易实现

小企业做数据营销，营销预算可能不够 。但不管是现有的客户留存和二次营销，还是新客户的获取，实际上这些营销背后都是有逻辑的。

以数据思维思考营销，虽然可能数据并不全面，但依然可以极大的提升营销各个环节的效果。一切从确定契合自身业务状况的消费转化漏斗模型开始。

首先，了解客户，从客户画像起步。 比如要去预测一下现在这些客户，未来一年或者两年里面是否有意愿购买我们的产品。

其次，我们要看一下企业未来的收入里面，有没有一部分能拿出来作为新增的营销费用。 分析一下未来的收入增长是在我们原有的客户上，还是要找到新客户。

接着，如果我们决定是在原有的客户上找到新的增长， 我们再进一步分析，有哪些客户曾经花过更多的钱，有哪些客户跟你聊完就走了。

看看那些在你这儿买了两次、三次和五次的用户有什么共同特点，是因为什么原因来购买，这些因素能不能影响到其他客户。

小企业的执行步骤

1. 一个产品从开始营销到获取利润一般会经过以下阶段 ：广告曝光、用户访问、用户注册、产生商机、下单购买。

2. 注册用户阶段 ，通过注册信息可以发现潜在用户，采取策略跟进潜在客户，才可以把潜在客户转化为商机。

3. 潜在用户从关注到下单要经历以下步骤 ：需求确认（产品是自己想要的）、产品测试或体验、对比相关产品，最后下单。

4. 用户下单后， 商家就可以统计产品的利润是多少。

5. 在这些环节中，小企业可用的 免费/高性价比的数据工具：

（1） 曝光统计工具： 第三方监测服务（如秒针产品AdMonitor）、媒体数据统计等；

（2） 注册用户统计工具： 转化评估产品（如秒针产品SiteMonitor、WithData等）、百度统计、微信后台；

（3） 商机管理工具： CRM后台统计 工具 、Dashboard （Excel表单）；

（4） 营销与业务利润联接可依赖的工具： 财务系统、OA；

我相信，未来我们每一个企业的经营者，都能够利用数据去驱动企业营销的各个环节，效率提升，去设计自己的经营报表。分析出企业在各种营销活动和渠道上花了多少钱，转化效率差距多大。

最核心的一个理念，就是我花出每一分钱，和我赚到的每一分钱，中间是要连接起来的。

问答环节

1.老师您好，您刚刚谈到，做数据营销有很多模型可以采用。那么，我们到底应该对这些模型如何做取舍？您有什么建议吗？

吴明辉：我们还是要看具体的营销的目标。

我刚刚讲了营销目标的阶段性划分，如果你是把拉新客户作为阶段性目标的话，那你就要知道一个消费者成为新客户最核心的原因是什么？

原因只有两个，第一，他知道你的产品；第二个你的产品打动了他。

再往前面追溯，因素就太多了。比如这个消费者是不是对产品有需求？在大的竞争格局里面，你的产品在这个市场上到底是不是有一些特殊的点？你的营销预算费用有多大？

每个因素都是在多元分析模型里面。

其实最后在分析过程中，所有这些因素之间，是一个乘法的关系。乘法意味着如果有任何一个因素它是特别短的短板，就会把整个事情拖没了。

所以，我们首先要分析哪一件事情是最大的短板，分析短板是什么。后面要看的是增速，看哪个地方提高得最快。我们的中小企业，资源是有限的，要先去挑最大的问题去解决。

2.老师您好，小企业通过用户ID完善目标受众的用户画像比较难，我想问一下，对于小企业来说，哪些用户维度最重要？

吴明辉：由于我们手里的数据有限，所以一个企业的CEO要想办法把一个消费者从最开始对你的产品没感，到最后真正消费了你的产品的这个心理变化的过程，中间所涉及到的几个标签拿回来。

举个例子。假设我们的消费者是一个大学生，他刚毕业，想买一个笔记本电脑。他现在进入了第一个漏斗。接着，他的面前有很多品牌可以选择，苹果电脑很好，但是很贵，他也知道联想是一家非常不错的企业。

在这种情况下，我们进行数据分析时应该抓住用户的什么标签？这个分析过程有几个阶段：

阶段一，用户根本没有买这个产品的需求；阶段二，用户有了买这个品类的需求；阶段三，用户心中有几个备选品牌；阶段四，用户真正决定买电脑了，他挑了一个好的渠道，想看看有没有好的价格。

在这几个阶段里面，我们可以去进行营销的，是用户处于中间阶段的时候。比如说用户想要买笔记本了，他就会上IT网站的笔记本频道或者BBS去了解电脑品牌，我们可以在这个位置做营销。

但是，你也要对消费者来到这个页面当下的状态有所理解，针对性地推送内容。当一个消费者打开了京东和阿里的页面，你还给去消费者推荐笔记本，那完全是浪费自己的广告费。

因为他当时已经准备进行消费了，上电商网站主要是去比价格。所以，这时候你的营销要更多地影响他的价格心态，进行有效的营销。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网

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