网络营销数据解读（六）——自顶向下，逐步求精

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http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/

建议先 阅读本系列其他文章：

• 网络营销数据解读（一）——事情不是你看到的那样
• 网络营销数据解读（二）——事情不是你看到的那样
• 网络营销数据解读（三）——那又怎么样呢？
• 网络营销数据解读（四）——目标和指标
• 网络营销数据解读（五）——完善指标

（这篇文章比较基础，老鸟可以跳过了）

上次说到我们需要找到一组Metrics（指标）来衡量目标达成情况 。为了达到这个目的，我们需要做的三件事情是：

• 了解我们监控到的数字的意义 ，找到合适的指标来衡量我们目的达成的效果。
• 研究数据，将无效和虚假的部分剥离。
• 通过测试、辅助指标计算和长期监控来分析隐性和长期效果。

好吧，回归我一向的风格，继续问问题：

• 假设网站（或者某个营销活动）的某个指标发生变化（例如在显著下降），我们该怎么找到数据变化的原因和应对方法？
• 假设我们已经设置好了一套完美的指标 ， 通过监控得知campaign A在所有指标上都等同于campaign B，我们是不是就没法分析哪个campaign比较好？如果两个campaign不是完全相等，而是在某一个指标上相等（比如两个广告的 conversion rate一模一样），我们是否就没法分析说我们接下来要怎样优化这个指标（比如conversion rate）？ 如果做A/B测试的时候发现两种结帐流程的转化率一样，我们是不是就可以随便挑一个？

本想用常用术语的，百度了一下发现官方定义和我理解不一样，为免出丑还是用通俗概念来解释，不丢术语了：）。基本上，不管学术上解决问题的方法叫什 么名字，具体的思路都很类似：如果一个大问题想不清楚，就把它拆成更好理解的小问题。借用一个程序设计领域的概念就是：自顶向下，逐步求精。

（预先警告一下：下面写的思考方法和技巧都非常基础，很可能 你早就已经知道或者很熟练了）

可以采用的工具有：

1. 看分布：

基本上，凡是“总和”或者“平均”类的统计数据都会丢失掉很多重要的信息。

例如你打靶，第一枪向左偏了5米，第二枪向右偏了5米，第三枪向上偏了5米，第四抢向下偏了5米——平均来说，你射击的误差是零（因为都相互抵消了），成绩和枪枪命中靶心的世界冠军一样——这显然是荒谬的结论。

网络营销当中也常常会发生类似的事情：

• 上个月平均订单金额500元/单，这个月也是500元/单，看起来平平安安不需要操心。可是实际上有可能上个月5万单都是400～600元，而这 个月5万单则是2万单300元，2万单400元，5千单500元，5000单超过2500元——客户购买习惯已经发生了巨大变化，一方面客户订单在变小 （可能是因为产品单价下降，采购数量减少，或者客户选择了比较便宜的替代品），另一方面出现了一些相对较大的订单（可能是中小企业采购，或者是网站扩充产 品线见效了）。——光看平均值的话很容易就忽视这些潜在的变化，不能及时的做出应对。
• 两个campaign带来一样多的流量（100万流量），而且流量的Average Time on Site（假设是40秒）是一样的，看起来两边差不多。可是两边的实际流量情况可能是千差万别：campaign A带来的50万流量停留0秒（具体原因参看之前写的网络营销数据解读（二）——事情不是你看到的那样 ），50 万停留80秒；而campaign B带来的流量20万停留0秒，60万停留10秒，20万停留170秒。首先这个数据可以帮助我们去判别流量是否异常是否可能有作*流量，其次它告诉我们说 第一个页面bounce rate比较高，第二个比较低，可能是第二个页面的设计较好，然后它告诉我们说第二个页面虽然更能吸引人点击，但是那些人都是很快点击页面然后很快就离开 了，这一点很值得和campaign A进行对比再深入研究。

解决的方法还蛮简单的，就是不要只看平均数和总数，而要多看看分区段的数据。

比如看Avg Time on Site，我们可以看个平均值，就好象：

也可以去查看分区段的数据，获得更深刻的理解，就好象：

从第一个数据里我们其实很难分析出原因，更别说想出行动方案。但是第二幅图就更加直接的告诉我们说Avg Time on Site短是因为很多人停留了不到10秒就走了——bounce rate过高。再去看那些bounce rate高的流量来源，发现主要是两个：1. 朋友的大网站上的友情链接，每天都带来海量流量，但是往往点开网页就走——因为我们的网站和朋友网站内容其实不太相关，用户也并不重合；2. 因为网站的名字比较特别，和某电视剧重名，所以很多搜索电视剧的用户来了网站——一看网站并不是讨论电视剧的就走了。然后我们可以根据这两个分析来得出一 些结论和行动方法，例如之后问别人要友情链接主要要看用户的重合度，而不是流量。或者说要找出网站上所有可以和该电视剧匹配的产品做个特别的 landing page，把那部分敲错门的用户留下来——抛砖引玉，关键是我们要看到“平均数”后面的东西，这样才能有深入的洞察，也才能够有合理的行动方案。

2. 拆因子，拆构成

除了分隔区段来查看数据详情之外，比较常见的方法还有拆因子和拆构成。

同样看看例子：

网站转化率下降，我们要找原因。因为”转化率“=”订单“/”流量“，所以”转化率“下降的原因很可能是”订单量下降“，”流量上升“，或者两者皆 是。按照这个思路我们可能发现说主要的原因是”流量上升“而”订单量升幅不明显“，那么下面我们就可以来拆解”流量“的构成，例如拆成”直接访问流量“、 ”广告访问流量“和”搜索引擎访问流量“再看具体是哪部分的流量发生了变化，接下来再找原因。这时我们可能可以看到说是搜索引擎访问流量上升，那就可以再 进一步分析说是付费关键词部分上升，还是自然搜索流量上升，如果是自然流量，是品牌（或者网站名相关）关键词流量上升，还是其他词带来的流量上升——假如 最后发现说是非品牌类关键词带来的流量上升，那么就再找原因——市场变化（淡季旺季之类），竞争对手行动，还是自身改变。假如刚好在最近把产品页面改版 过，就可以查一下是不是因为改版让搜索引擎收录变多权重变高。接下来一方面要分析说自己到底哪里做对了帮助网站SEO了（比如把页面导航栏从图片换成了文 字），把经验记下来为以后改版提供参考；另一方面要分析说哪里没做好（因为新增流量但是并没有相应增加太多销售），去研究怎样让“产品页面”更具吸引力 ——因为对很多搜索引擎流量来说，他们对网站的第一印象是产品页面，而不是首页。

3. 拆步骤

一般来说，这一步会画个漏斗图（前面几个步骤也都会画些漂亮图来展示以示专业）

举两个例子：

第一个例子：两个campaign，带来一样多的流量，一样多的销售，是不是说明两个campaign效率差不多，我们没什么好总结好学习的？

可是，如果我们把每个campaign的流量拆细，去看每一步，就会发现不一样的地方。Campaign B虽然和Campaign A带来了等量的流量，可是这部分流量对产品更感兴趣，看完landing page之后更多的人去看了产品页面。可惜的是虽然看产品的人很多，最后转化率不高，订单数和campaign A一样。

这里面还可以再深入分析（结合之前提到的分析方法，和下一章要说的细分方法），但是光凭直觉，也可以简单的得出一些猜测来，例如两个 campaign的顾客习惯不太一样，campaign B的landing page设计更好，campaign B的顾客更符合我们的目标客户描述、更懂产品——但是我们的价格没有优势……这些猜想是我们深入进行分析，得出行动方案的起点。至少，它可以帮助我们更快 的累计经验，下次设计campaign的时候会更有的放矢，而不是仅仅写一个简单report说这两个campaign效果一样就结案了。（注：这是个简 化的例子，实际上还可以分更多层）

第二个例子可能更常见一些，比如网站转化率下降，我们可以拆成这样的漏斗：

这样拆好之后，更能清楚地看到到底是哪一步的转化率发生了变化。有可能是访客质量下降，都bounce掉了，也可能是“购物车–>登录”流失了（如果你把运费放到购物车中计算，很可能就看到这一步流失率飙升），这样拆细之后更方便我们分析。

见过一个例子就是转化率下降，MKT查流量质量发现没问题，PM查价格竞争力也没问题——最后发现是MIS为了防止恶意注册，在登录页面加了验证码（而且那个验证码极度复杂），把“登录页面–>填写订单信息“这一步的转化给降低了。

这篇文章比较基础……说到这里前面提的两个问题应该很好答了。

老规矩，最后问个问题：如果我们有了用于衡量网络营销效果的完善的指标 ，从这套指标看，campaign（或者页面改版，或者其他任何东西）A在各项指标上都和campaign B相当，而且我们把指标分区段、拆细，分步骤看漏斗图都看不出什么东西，我们应该怎么做？