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了解Search Analytics:制定更好的数据驱动决策

你觉得你的分析对你有用吗?喜欢真的有用吗?如果你不这样做,你并不孤单。事实上,Covario的一项调查显示,只有20%的人认为他们当前的分析设置为他们提供了洞察力,以帮助他们做出更好的业务决策。

治愈?更好地利用数据。听起来很简单,但在今天的多屏幕世界中,筛选大量数据并通过适当的归属工作可以成为一项全职工作。

好消息是我们现在拥有的数据比以往任何时候都多(或者是坏消息?); 今天,只需处理对我们的业务和营销计划意味着什么。

这些概念和更多内容是上周在Covario的INFLECTIONPoint 2014活动中讨论“理解搜索分析”的基础。

鸟瞰设备使用和跟踪
我们优化和跟踪的设备正在发生变化。这不是什么秘密。但作为营销人员,我们始终需要领先一步。例如,我们的目标受众使用的今天重要的设备将随着时间的推移而增加或减少重要性。那么您将继续关注跟踪工作的哪些方面?

Covario的Steve Beatty分享了eMarketer / Nielsen调查的结果,该调查显示了营销人员对当今某些设备的重视程度,以及他们认为从现在起几年后重要的设备:

多屏幕装置-2013-covario-inflectionpoint

多屏幕的设备-covario-inflectionpoint

这些数据很好地融入了Google的Michael Burke的演讲中,他谈到了优化多屏幕世界的体验。他说,这与设备无关。

脱掉你的营销帽一会儿,把自己放在购物者的鞋子里,以便对设备的使用情况有一种同理心的看法,以及如何在那一刻为那个用户提供很好的体验(参考谷歌的ZMOT理念)。

伯克带我们走过一个类似这样的场景:

一个人正在考虑买一个新的剃须用品。
当他坐在牙医的办公室时,他决定用手机搜索它。
他在结果中看到了一些有趣的东西,点击了然后放弃了这个过程。
后来,他决定在家里继续研究他的平板电脑,他发现附近有一家商店带着这个产品。
几天后,他去看看。在那里,他对他的手机进行了价格检查,看看他是否可以在其他地方更便宜(又名“ 陈列室”)。他看到他可以在网上获得折扣。
最后,几天后,他在家里的笔记本电脑上购物。
如果您可以在用户执行搜索或在特定设备上访问您的网站时根据用户的需求定制体验,那么您就开始考虑符合ZMOT在合适时间发送正确消息的理念。

而且重要的不仅仅是设备。行动背后的意图值得理解,以便与您的受众更加相关。例如,伯克说,有人在星期三晚上在笔记本电脑上搜索“最好的手机”的意图与周日下午从手机上搜索到的完全不同。

因此,当您对设备进行优化时,请优化体验。

复杂的消费covario-infelctionpoint

有了这个,就需要不仅要说明设备如何影响体验和底线,还要考虑每个动作(无论多小)如何能够带来更大的变化。正如伯克指出的那样,电子商务交易并不是唯一的价值驱动行为。事实上,他说,有许多未经训练的事件会产生严重的积极影响。

但是,在衡量某些行动的价值时,还有很长的路要走。店内购买是一个转换点,伯克称谷歌正在努力寻找方法来确定哪些行动推动了购买,他说,他们已经开始尝试网络历史和地理位置,以便开始了解这一点。

理解营销价值 – covario-inflectionpoint

好的,那么你如何属性?
所有关于归因的讨论听起来都很棒,但不是每个人都能掌握如何做到这一点。正如Covario的Anthony Stagg接下来指出的那样,归因仍然是一门新兴学科,但缺乏标准化以及在线数据访问,收集和质量方面的挑战可能成为一个问题。

特别是当我们面对一个“无cookie”的世界时,如下图所示:

饼干 – 华尔街日报

斯塔格说,有一些影响。考虑以下:

每个cookie都会生成自己的用户配置文件,从而导致用户行为的多个且通常相互矛盾 Cookie不适用于智能手机和平板电脑。
谷歌,微软和Facebook已经开始开发基于浏览器的个人识别码。
这些个人标识符将允许他们收集所有内容,广告系列和设备(智能手机,平板电脑,PC和笔记本电脑)的行为数据,并将其归因于一个唯一的用户个人资料。
这增加了互联网巨头垄断在线用户行为数据并将其出售给广告商和代理商的威胁。
今天,当公司实践归属时,其中大部分都非常简单。在Forrester Research发布的一项研究中,公司在归因计算中最常使用付费搜索和搜索引擎优化等渠道:

如何-公司 – 属性 – covario-inflectionpoint

尽管营销人员正致力于更复杂的归因建模,但最后一次点击,Stagg说,仍然是许多人的默认设置。

他的推荐?探索现在的技术,寻找归属技术供应商提供的许多新功能。

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淹没数据?调查数字
一半的战斗是获取数据; 另一半是解释它。Covario的Nick Morrelli指出了接下来分析数据的陷阱。一个这样的陷阱是以相同的方式处理您在站点范围内收集的数据。

例如,根据他们在网站上的访问位置对您的网站用户进行不同的处理是很常见的,但Morrelli认为现在是时候开始分析这些网页的数据了。

一种情况是跳出率。他说,销售细分市场中用户的跳出率应该与技术支持部分中用户的跳出率不同。在这些情况下,反弹具有不同的含义。

如果你淹没在数据中或者你的数字只是感到乏善可陈,那就有一个补救措施:深入挖掘。分析数据时你可以做的最好的事情之一就是总是问自己,下一步是什么?我还能回答其他什么问题?

并避免对面值分析过于舒服; 莫雷利提醒观众总是寻找证据来证明或反驳你的假设。

当Beatty再次上演闭幕词时,他给我们留下了虚构侦探角色Sherlock Holmes的一句话:“在数据不足的情况下形成过早理论的诱惑是我们职业的祸根。”

作为营销人员,很容易被数据所淹没,并且无法解决跟踪重要事项的问题。但是,这样做的投资可以带来好处,可以通过搜索分析来制定更好的数据驱动型业务决策。

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