用数据量化的方式图说互联网产品推广投放策略

时间：2023-02-01 20:56:02 | 来源：电子商务

时间：2023-02-01 20:56:02 来源：电子商务

引言：马云老师说，互联网正在由IT 时代走向DT时代，所谓DT的核心就是数据，大家都在说大数据，那么数据在哪里呢?在中国的互联网竞争态势下，如果能真正意义上称的上大数据的，应该还是BAT这些公司，我们作为一个互联网从业者，如果我们说我们是打数据的贡献者可以，但是如果说我们今天能用基于大数据的方式开始做产品，还是有点遥远。如果你是一个产品运营者或是一个平台运营者，我们能用的数据都是来源于自身平台的一些小数据， 小数据如何体现大用途，发挥大的价值，就在与数据的积累方式和有效利用，利用小数据合理规划推广策略，让费用近可能的用在刀刃上，这样我们才能在面的竞争的时候才能更锋利，才有机会在众多的竞争者中披荆斩刺。本文的围绕的重点主要针对互联网产品推广中的关于广告投放，基础收集的计算方式，鉴于能力有限，笔者也是一个学习者，所以内容浅显之处，希望大家不要笑话，发不出来就是以求大家共同学习，请高手指点。

一、废话一点点：互联网广告的定向性

互联网广告的精准性，可以定向投放指定区域的特点，根据用户的行为习惯、用户喜好，向曾经购买过某类产品，或是搜索过某类产品的用户推送广告内容。这些都是通过互联网平台拥有的“记忆”属性，因为访客的COOKIES能在下次访问同样的网站予以数据对比，从而识别用户的相关行为方式。

二、策略按部就班：互联网广告投放的预期

2.1强化品牌影响模式

广告:广而告之，一是增加品牌的曝光度，目的增加的品牌的知名度;二就是挖掘潜在客户，产生增量市场。衡量的标准，一般是阶段时间的销售额、ROI和新客户增加比例。

2.2建立在数据模式的广告投放策略

互联网广告效果透明、投放效果容易跟踪和量化，通过专业的的数据工具可以有针对性的投放。互联网的广告平台(本文重点以电商平台为例)， 通过将广告资源的量化后提供给广告主，广告主之间通过对平台的资源、流量、价格的博弈方式，从而快速的提高了平台的广告价值，目前的主流模式(CPC)中百度的凤巢、阿里的直通车。

2.3互联网广告的投放就是如同一把双刃剑，一面是市场和利润的预期，一面就是价格和营销策略的变化。

作为广告主，测算出我们的点击率、注册率、成交率和销售额，常见的CPM/CPC/CPS/CPP/DSP/CPT/RTB等，这里的主要针对CPC和RTB这两种为例，以电商平台中的推广来分析产品推广方式中如何能有效的获取广告的投放效果，在新用户增长、老用户促活而形成的转化效果进行梳理。

2.4关于CPC广告的投放，首先是选对适合产品推广的平台，模拟以图书类产品在电商平台推广：

第一步：

做好基本功，这里面包括网店页面装修，设计风格的定位，包括宝贝图片、宝贝的关键词、新增加宝贝的数量和频率、关于内容页的介绍，比如商品上架策略，根据相关统计，产品最佳上架时间为：早上8：00~10：00，中午1：00左右，下午4：00~6：00,晚上8：00~10：00，因为淘宝的商品是按照商品剩余时间排位的，在这几个时段或周未浏览量较高。最好选择这些时段发布商品，并把择即将到时的产品放在掌柜推荐的产品里面，才能较好提高浏览量。

产品的阶段性更新策略

如果一次把商品全都上架，那么你的商品给顾客看到机率是很低的。要分批量上架，把时间选为7天，这样你的商品就会每天都被人看到了，才有可能每天有顾客光临。

其他关于宝贝的描述、店面的设计风格，主要还是根据产品用户群体定位的不同，不断转变的方式，比如面向幼教类的图书，用户购买的群体虽然是家长，但是当用户购买此类书籍的时候，在用户选择的过程，影响用户购买过程行为的中一些元素，如卡通、动漫、或是页面的色彩的变化，让家长形成购买意识影响，所谓的购买意识，就是一般家长作为购买的决策者，同时也会从自我的判断的角度来决定孩子会不会喜欢，另外一个就是产品最终用户使用的整体喜好。

第二步：

根据用户类型的不同，推广的侧重点的变化

同样如果作为一个图书出版机构，网络畅销书的变化，也根据用户群体需求的阶段性变化决定，比如动漫类产品，以柯南为例，用户喜欢动漫产品的不一定所有人都是”柯南“用户，在特定用户需求上，就有一定需求界定;另外就是根据年龄和阶段的划分，喜欢此类动漫产品的用户群体不同，按照年龄阶段不同，用户需求的变化也不一样。我们从用户也需求和用户行为上尝试归纳几种模式：

高度忠实类用户：一般指对产品有一定的情感属性，此类用户不仅仅是对内容的喜欢，同时也是对产品品牌的高度认可，可以定位为收藏级用户群

粉丝类用户：一般指对此类型的产品喜欢，偏向此类的题材类的阅读，更侧重内容的了解。

一般读者类用户：一般指选择性阅读，不一定长期跟进产品的内容节奏，但是对于产品内容会定期选择性阅读。

将用户简单分为这个三个层面，主要是将用户需求的不同进行一个划分，这样在产品广告推广上的侧重点就有所变化，如投放CPC类的推广，如果是新品上市，那么主要是面向粉丝类和一般读者类用户，推广的主题更侧重于传递新品上市，那么在产品内容的细节上需要第一时间将产品内容核心元素传递给用户，此类用户的关注阶段意识变化，基本围绕价格、内容的看点，用户评价方面，所以传递给用户的信息也应该围绕这方面进行。 而高度忠实类用户，首先是占比相对较小，所以在选择推广的侧重点会有一定变化，这个更偏向高附加值的用户预期，如套装类、促销活动、针对这部分用户推广更偏重与产品附加值方面。

推广的目的，增加新用户群体，这是所有推广的基本要求，另外一个作用就是激活一部老用户，在这个循环的过程中，逐渐形成新用户转变成老用户的属性，最终增加忠实用户的数量。

第三步：

贯穿整个推广期的策略

推广策略大部分需要每时每日、甚至随时随地进行宣传，日积月累才可以见成效。但在做一切推广策略之前，把好质量关，销售网上主要购物群体所需要的产品，否则再好的推广也是收益甚微。

推广预算的合理调控

首先分析所在行业的销售额和客单价的大概水平，同时根据平台自身的销售额和客单价比例推算销售额和客单价，转化率指标标准。一般情况下，网站约30%的流量来自于付费推广，那么根据平台阶段时间内推广费用，计算出每个UV的成本。一般情况下，每个平台都有年度预算，根据产品的上线频率和营销活动的侧重点，分配出每个阶段的需要多少流量支持，结合流量结构估算需要投放的广告费用。

大概流程就是：

1、销售额度(GMV总量)这个数据可以通过相关行业报告获取，数据不一定完全准确，有一个标准即可，平台自身销售总额，如果新的平台可以参考相关行业竞品的;

2、 计算整个行业的和自身平台的客单价(客单价=销售总额/购物客人总数，一般客单价大于等于件单价),还有一种计算方式：客单价=客件数*单价(客件比=销售总数量÷销售小票数量(也就是购买人次)但是这两种计算的结果会有一定的差别，后者的主要针对服装类的电商销售计算

3、转化率的计算包括订单的转化率、成交转化率、咨询的转化率、有效入店的转化率，计算方式，订单支付率=成交人数/订单人数 、成交转化率=成交人数/访客数，其他类似。

4、UV成本的计算，CPC推广平均价格 平台的翻页率(翻页率=PV/UV)

三、有点用处，自己发挥：广告效果数据的量化过程

相关名词解释：GMV：销售总和 V0：新品上架后的初始销售额t1：开始投放推广的时间节点 T：推广的投放时间长度

新品上架初始销量较小时未来销售趋势(图1)

图1当新品上架之后，初始销量V0如果比较低或者跟预期相差较远(如果V0的数值特别小，那产品或是市场不成熟，就没有任何推广的意义)，这个时候推广跟进尤为重要，这样广告效果更为显著。这个阶段推广策略一定不是一成不变的，根据品牌战略和投放的的实际效果应该及时调整。

新品上架初始销量较大时未来销售额趋势(图2)

图2所示，如果新品上架后销量较大或是超出市场预期，适当控制推广投入，新品投放一定时间后，市场的保有量逐渐增多，销售会开始下滑.

实际上上面两个图的道理很简单， 如果新品上架后，销量没有达到预期，就投放广告推广，如果开始销售接近预期或是高出预期，就压缩广告推广，这个道理大家都明白，而我们通过这两个图标重点要分析的，就是我们在制定推广策略的时候 t1(广告投放时间节点(红色标注部分))的选择，如图1所示，选择合适的时间节点，加大推广力度，会在短期内就达到销售预期的V1(销售峰值)，这样广告的投入成本就较小，也就是开始快花钱多办事，后期少花钱多办事。

而图2中，当产品的销售预期较好情况下，选择恰当广告投放时间，阶段时间内适当减少广告投入，然后根据销量的变化增加广告投入，实际上就是不花钱多办事，而后期根据销量多花钱多办事。图1和图2中的蓝色节点，就是广告推广到峰值的时候，这个时候判断的标准还是销量的数据。

总结：做好一个推广，如上图中的时间节点选择，其中综合因素角度，这中间有销售预期的制定合理化，期望值过高过低，都会影响广告的投入时间节点选择。当广告投入到一定阶段后，销售下滑是必然，但是这个在合理的时间缩短广告的投入，降低成本就尤为关键了，很多时候我们容易碰到问题是，销售数据开始下滑，就加大了广告投入力度，这时候也需有一定促进销售额的作用，但是通过增加推广预期带来的销售额是否达到预期标准的判断， 另外就是销售开始下滑就开始减少广告推广的投入，这两个都不不可取的。商业的本质规律就是这样，每个产品都有销售的峰值、销售低谷、销售平衡期。而我们广告推广，只能做到的就是在合理的时间做对的事情，通过这个过程，根据市场的销售额，用户的反馈情况，及时调整产品的营销策略，最终来判断广告投入的时间阶段和预算的规模。

以上部分内容参考了雪鹰传奇老师的电商大数据

文/马玉华 长春

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