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数据分析 | 营销人员一定要避免的5个数据分析误区(4)

数据分析 | 营销人员一定要避免的5个数据分析误区(4)

你的推广策略如何?在你评估报名人数时,需要统一评估指标的标准。如果你创建一个新的弹出窗口,比之前采取的选择框更加有效,造成了报名人数增多,这并不代表你的新内容吸引了更多人。

因此,你的最终指标应当具有一定的伸缩性。在你使用新策略吸引更多人参加会议之前,你需要将其与之前的策略做A/B测试。

数据分析 | 营销人员一定要避免的5个数据分析误区

当你收集到足够多的样本时,便会得到如下结果:根据结果,我们几乎可以百分之百地说,新策略更有效。不过,提高的范围浮动较大,从177%至323%。你可以采取以下几种考虑方式:

①考虑最差的情况(仅提高177%)

②按平均值看(250%)

③考虑最好的情况(提高323%)

也可以综合来看。根据这些结果,你可以将数据除以100,得到比例因子:

①177%变为1.77

②250%变为2.5

③323%变为3.23

然后,用之前参加会议的人数乘以比例因子,得到增长后的人数。例如,假设以下为你的初始结果,在四月时你使用了更有效的新方法:

同时请注意,你也通过乘上比例因子,对使用过时低效的方法的数值进行调整。现在你就能很好地进行比较。在这个例子里,2.5的比例因子显示在线会议人数有显著增长。所以,我们考虑所有指标之后,便可确定新的内容营销策略是否有效:

①参加在线会议的人数(原先的指标)

②根据来源将参加在线会议的线索细分

③依据推广策略计算比例因子(可能不止一个)

如何建立自己的评估指标体系:我知道这并不容易,但熟能生巧,你会慢慢进步的。首先,我们需要一步一步梳理评估的过程,这点并不困难。

①明确你的目的(确定目标等)。

②明确你的关键指标,即与你目标最直接相关的指标。

③列出所有你的主要指标可能无法直接表示结果的情况(如虽然在线会议线索人数增加,但内容营销并没有改进)。

④列出至少一项指标,能让你判断上述情况是否会发生。

⑤最后写下一组指标,持续关注这些指标。

做完这些准备之后,你就有理由相信自己能得到一个比较正确的结论了。

 

注:本文内容由九枝兰团队翻译,转载请加上本文链接或九枝兰微信ID:jiuzhilan。对于不署名者,九枝兰将保留追究的权利。

原文作者:NEIL PATEL
译者:孙国建@九枝兰