현재 위치 - 회사기업대전 - 회사 정보 - 데이터 분석

데이터 분석

온라인 마케팅 P 1 시리즈 과정 마케팅 배치 테스트 효과 데이터 분석

-응? (데이터 모니터링 기간: 20 180507-0520) 서박문 2018-11-30

첫째, 연구 배경과 목적, 명확한 문제

배경

최근 3 교시 동안' 인터넷 운영 P 1 시리즈 과정' 의 교과효과를 각각 바이두 PC, 바이두 이동, 써우거우, 360 온라인 2 주간 테스트하고 있다. 이제 시험 효과를 분석하고 평가합니다.

목적

1. 모니터링되는 데이터를 기준으로 데이터 분석을 수행하고, 각 채널의 배치 효과를 계산하고, 품질 변환을 수행합니다.

2. 자료에 따르면 채널, 노드 특성에 따라 광고 전략을 조정하여 정확한 광고 배치를 실현하고 전환율 /ROI 를 높입니다.

둘째, 데이터 소스 및 사용자 접촉 지점을 구성합니다

사용자 경험 경로

사용자들은 각종 채널 (키워드 검색 등) 을 통해 광고에 감동을 받았다. ) 그리고 세 개의 수업으로 홈페이지에 들어가기 시작했다.

주요 프로세스: 페이지 입력 → 등록 클릭 → 로그인/등록 (로그인 상태에서 직접 입력) → 주문 확인 → 주문 지불 → 지불 성공.

검사 표시기

셋째, 데이터 깔때기 모델 구축

세 번째 단계: 주어진 깔때기 모델에 따라 데이터를 대체하고 지도를 그립니다.

이 테스트에서는 4 개 노드 (랜딩 페이지 UV, 등록 페이지 UV, 페이지 UV 성공 배치, 성공적인 유료 페이지 UV) 에 대한 데이터를 주로 모니터링합니다.

데이터에 따라 다음과 같은 주요 노드의 전환율을 계산할 수 있습니다.

등록 변환율: 등록 페이지 UV/ 로그인 페이지 UV

주문 변환율: 주문 페이지 UV/ 등록 페이지 UV

지급 변환율: 지급 성공 페이지 UV/ 주문 페이지 UV

원시 데이터:

채널 전환율의 모든 (4) 깔때기 모델

채널 전환율의 깔때기 모델

넷째, 데이터 분석 및 문제 발견

네 번째 단계는 서로 다른 채널의 데이터를 비교하고, 경영 상황을 추론하며, 각 채널의 주요 문제를 명확히 하는 것이다.

4 채널 배치 효과 데이터 목록 (20 180507-0520)

주: 등록률은 보조 축에 있습니다.

주: 빨간색 데이터는 시리즈의 가장 낮은 값입니다.

차트에 따르면 다음과 같은 문제를 발견할 수 있습니다.

바이두 PC 채널의 배치 품질이 가장 좋으며 등록률, 주문율, 유료율은 모두 다른 채널보다 높다. ROI 는 바이두 모바일 채널의 거의 3 배 (0.34% 와 0.09%) 이며, 랜딩 페이지 UV 도 높은 수준에 있다.

바이두 모바일 채널 배치 품질이 가장 낮고, 상륙 페이지 UV 가 가장 높지만, 등록전환율은 매우 낮아 바이두 PC 의 절반도 안 되고, 주문율도 4 개 채널 중 가장 낮으며, 총 거래전환률이 가장 낮다.

써우거우 채널 배치 품질은 낮은 수준이며, ROI 는 바이두 PC 의 절반도 안 되며, 사용자 로그인 페이지 체류 시간이 가장 짧습니다.

360 검색 채널의 품질이 좋지 않아 주문률과 지불률이 평균 수준보다 훨씬 낮다.

바이두 이동단과 바이두 PC 측의 컨설팅 비율은 평균보다 높다.

써우거우 및 360 검색의 페이지 점프율은 평균보다 높다.

데이터에 따르면 등록률, 주문율, 유료율 등에 최적화된 공간이 있습니다.

법률:

사용자가 랜딩 페이지에 머무는 시간은 컨설팅 비율과 양의 상관 관계가 있어 체류 시간이 길수록 컨설팅 비율이 많아진다.

상담 비율은 유료율과 양의 상관 관계가 있다. 문의가 많을수록 최종 지급률이 높아진다.

사용자 점프율이 높을수록 전환율이 낮아집니다.

추측:

참고: 추정 된 검증은 "5 년" 분석에 있습니다.

바이두 모바일 등록률과 주문율이 낮은 것은 모바일 플랫폼과 관련이 있습니까? 이동측의 페이지 특성과 상호 작용 문제가 등록 프로세스, 주문 프로세스, 지불 프로세스 등 경험에 영향을 미칩니까? ("5 년" 분석에서)

문제' 의 5 ~ 6 점 추측에 따르면 써우거우 및 360 검색을 사용하는 사용자의 사용자 초상화는 바이두의 두 채널과 크게 다를 수 있습니다. 서로 다른 사용자 유형, 사용자 교육 수준, 도시 분포는 세 가지 범주에 대한 사용자의 일치도 (세 가지 유형의 대상 사용자와의 일치도가 높지 않음) 에 영향을 줄 수 있으며, 이로 인해 체류 시간, 점프율, 컨설팅률이 낮아 전환율이 낮아질 수 있습니다.

등록률이 낮은 것은 입학 장소와 관련이 있습니까? (등록 장소 클릭, 4-5 화면 후 보기); 길고 복잡한 등록 프로세스와 관련이 있습니까?

주문 → 지불 프로세스의 전환율이 낮습니다 (평균 44.7 1%, 절반 이상의 사용자가 이 과정에서 유실됨). 더 많은 데이터를 계속 모니터링하여 다양한 지불 채널의 전환율을 더 분석하는 것이 좋습니다. 그리고 어떻게 사용자가 주문 페이지에서 주문을 하도록 자극하고 어떤 정보를 표시할 수 있을까요? 어떤 문안이 전시되어 있나요? 사용자에게 계속 비용을 지불할 수 있는 긍정적인 피드백.

권장 사항:

다섯 번째 단계는 해결책을 제시하기 어려운 문제에 대해 가정을 증명/반박하고 해결책을 제시하는 데 필요한 증거 또는 데이터를 설명합니다.

14 일 테스트 자료에 따르면 바이두 PC 채널의 ROI 가 가장 높습니다. 바이두 PC 의 투입자원을 늘려 써우거우 및 360 의 투입자원을 줄이는 것이 좋습니다.

Baidu 이동의 배치 품질이 최악이지만, 이 채널을 ROI 의 가장 낮은 채널로 직접 규정하지 마십시오. 이 채널 유료율과 체류 시간 컨설팅의 비율은 평균보다 높다. 바이두 모바일 등록률이 낮고 주문률이 낮은 이유를 분석해 보는 것이 좋습니다. 프로세스와 설계에서 경험에 영향을 미치는 사용자 손실이 발생할 경우 최적화 후 추가 테스트를 수행하여 최적화된 데이터가 등록률과 주문율을 높이는지 여부를 모니터링한 다음 결정 여부를 결정할 수 있습니다.

세 가지 유형의 대상 사용자 초상화를 비교한 결과 규칙성이 발견돼 써우거우 360 채널 사용자 초상화의 일치도를 낮출 수 있다.

써우거우 및 360 검색 채널이 광고 안내, 페이지 상호 작용 (세 가지 유형은 모두 페이지와 관련), 등록 프로세스, 주문 프로세스, 지불 프로세스 등에서 바이두 PC 와 다른지 여부, 경험과 전환율에 영향을 미치는 부분이 있는지 여부를 분석합니다. 그렇다면 권장 3 의 결론을 최적화하고 결합하여 광고 자원의 비율을 낮출 수 있는지 여부를 결정할 수 있습니다.

채널 배치 효과 데이터 차트

주: 등록률은 보조 축에 있습니다.

바이두 PC:

바이두 휴대폰:

써우거우:

360 검색:

발견 문제: 등록률이 너무 높아서 잘못된 데이터가 있을 수 있습니다.

4 채널 랜딩 페이지 UV

문제 발견:

랜딩 페이지 UV 는 평일과 주말에 따라 규칙적으로 변동한다 (5.12/13 5.19/20 은 주말임).

PC 측과 이동측의 변동은 근무일과 주말에 다르다.

이동 (바이두 이동): 평일 UV 변동이 원활하고 데이터가 낮습니다. 주말에는 UV 가 크게 오르고 변동이 심해서 평일에 가까워져 감소하기 시작했다.

PC (기타 3 개 채널): 평일 UV 변동은 부드럽고 데이터는 높습니다. 주말에는 UV 가 크게 하락하여 변동이 심해서 근무일에 가까워져 반등하기 시작했다.

4 채널 등록 변환율

문제 발견:

360 검색은 6 월 5438+03/ 19/20 의 등록률이 평균 수준을 훨씬 초과했기 때문에 허위 데이터가 있을 것으로 추정된다.

바이두 PC 는 9 월 9 일 13 과 16 의 변동이 심하여 상승폭이 크다.

바이두 이동의 등록전환률이 가장 좋고 바이두 이동이 가장 나쁘다.

4 채널 주문 변환율

문제 발견:

일요일에 주문한 전환율은 비교적 낮다. (모니터링 주기와 데이터량이 규칙적인 정성을 지원하기에 충분하지 않다. 추측일 뿐이다.)

바이두 PC 와 써우거우 전환율이 비교적 좋아 바이두가 가장 잘 움직이지 않는다.

4 채널 지불 전환율

문제 발견:

바이두 PC 와 바이두 이동의 전환률이 가장 좋고 360 검색이 가장 나쁘다.

데이터에 따르면 금요일의 지불 전환률이 가장 높은 것을 볼 수 있다 (1 1/ 18) (모니터링 주기와 데이터 양이 데이터 변동의 법칙을 표현하기에 충분하지 않다는 것은 추측일 뿐이다.)

동사 (verb 의 약어) 가설과 추론

5 단계에서는 적어도 두 가지 문제에 대해 가설을 세우고 각각 문제의 주요 원인이 무엇인지 설명합니다.

질문 1: 각 채널 등록 전환율이 낮습니다.

가정 1: 등록 포털의 깊이 포털 ("지금 등록" 버튼) 으로 인해 전환율이 낮아집니다.

추론: 로그인 페이지가 약 4-5 화면일 때 PC 측 등록/등록 입구를 볼 수 있어야 추가 등록 및 주문이 가능합니다.

솔루션:

1. 첫 화면에 등록 포털을 추가하는 것이 좋습니다.

2. 등록 포털이 페이지 하단에 매달려 있습니다.

가설 2: 과정 소개 및 카피 라이팅은 최적화가 필요합니다.

추론: 교과 개요가 부족해서 교과 소개가 매력적이지 않다.

해결 방법: 다음과 같은 몇 가지 최적화 각도를 향상시킵니다.

1. 이 수업은 무엇이고 누구에게 적합합니까?

이 그룹의 사람들의 고통;

3. 당신은 왜 이 과정을 선택했습니까? 우리의 장점은 무엇입니까?

4. 과정 개요;

코스가 좋다는 것을 증명하는 방법 (전면 및 측면);

멘토가 얼마나 핍박적인가;

우리는 다른 훈련과 다릅니다.

8.7 일 약속 할 이유가 없습니다.

질문 2: 바이두 모바일 등록률과 주문률이 낮습니다.

가정 1: 이동측 페이지 정보 표시 문제 영향 전환율.

추론: 이동측의 페이지 크기와 해상도는 PC 측과 동일한 정보를 표시하는 데 좋지 않아 변환율에 영향을 줍니다.

솔루션: 모바일 엔드 어댑터 및 정보 프레젠테이션 최적화, 등록 포털 최적화 첫 화면에서는 등록 입구를 늘리고 바닥까지 떠 있는 등록 입구를 늘리는 것이 좋습니다.

가정 2: 모바일 등록 프로세스가 복잡하거나 버그가 있습니다.

추론: 모바일 터미널의 낮은 등록률은 복잡한 등록 프로세스나 가능한 버그와 관련이 있을 수 있습니다. 등록을 테스트할 때 클릭 확인 코드 입력 상자가 숫자 키패드를 트리거하지 않아 등록이 실패하고 사용자가 손실되는 것을 발견했습니다.

해결 방법: 페이지 점프를 줄이고 (가능한 폭탄 층에서 등록을 완료) 등록 프로세스를 최적화합니다.

질문 3: 써우거우 및 360 검색 전환률이 낮고 컨설팅률이 낮으며 점프율이 높습니다.

가정 1: 사용자 초상화가 세 가지 유형의 대상 사용자와 일치하는 정도가 낮습니다.

추론: 3 교대로 운영되는 P 1 의 대상 사용자 속성 추정: 여성이 대부분, 22-30 세, 1/2 선 도시. 아래 그림은 바이두 지수와 360 트렌드가 키워드에 대한 사용자 초상화입니다. 다음을 찾을 수 있습니다.

1. 성별: 바이두를 사용하는 여성은 다른 사람보다 많고 360 과 써우거우 여성의 비율은 매우 작다.

2. 나이: 바이두도는 25-34, 360, 써우거우 대부분은 19-24 입니다.

위의 자료에 따르면 바이두 채널 사용자는 세 가지 유형의 대상 사용자와 일치도가 높기 때문에 바이두 채널의 더 나은 배치 품질이 사용자 유형과 관련이 있을 수 있다고 추측할 수 있습니다.

자동사 해결 방법

6 단계는 명확하고 간단한 문제에 대한 이유 (증거 제공) 를 설명하고 해결책을 제공합니다.

14 일 테스트 데이터 분석에 따르면 바이두 PC 채널의 ROI 가 가장 높습니다. 바이두 PC 의 투입자원을 늘려 써우거우 및 360 의 투입자원을 줄이는 것이 좋습니다.

PC 및 이동측 UV 변동의 특징에 따라 평일에는 PC 측의 투입자원을 늘리고 주말에는 이동측의 투입자원을 늘리는 것이 좋습니다.

참고:

Baidu 이동의 배치 품질이 최악이지만, 이 채널을 ROI 의 가장 낮은 채널로 직접 규정하지 마십시오. 이 채널 유료율과 체류 시간 컨설팅의 비중이 평균보다 높은 것은 좋은 투입 채널이며 잠재력이 크다. 권장 사항:

1. 먼저 바이두 모바일 등록률이 낮은 이유를 분석해 보겠습니다. 프로세스와 설계가 경험으로 인한 사용자 손실에 영향을 미치는 것으로 확인되면 용도에 맞게 최적화할 수 있습니다.

2. 최적화 후 추가 온라인 테스트가 진행되어 최적화 후 데이터가 등록률과 주문율을 높일 수 있는지 모니터링합니다.

3. 결론을 내린 후 이 채널에 투입된 자원을 늘리거나 줄일 것인지 결정합니다.

copyright 2024회사기업대전