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您好,小编传话
在实务当中,我们最重要的是要知道数据源在哪。
数据源一般包括两部分,一部分是与我们投放相关的,不管是按照渠道或是关键字的颗粒度进行细分,那我们就可以知道每个渠道的获客成本、转换效率是多少;另一个是与收入相关联的,因为计算ROI的分子分母一个是收入一个是成本,所以我们主要看每个渠道对应的收入大概是什么样的颗粒度。
第二点,主要是我们要对数据源背后的颗粒度进行细分、多维度地拆解。
这些数据,如果是能够通过系统后台进行一些呈现,那我们就可以去做一些更细的,第一个就是对颗粒度进行判断,颗粒度就包括成本端、收入端我们可以按照怎样的纬度、颗粒度进行细分。常见的细分方式包括,根据渠道,进行细分,根据渠道的关键词,再进行细分,就可以根据渠道关键词不同的时间点,基于这些点,我们就可以对所有关键词进行更加精准的分析。收入端的话,其实颗粒度不用太细,基本上只要可以取到关键词的收入就可以,因为这个和时间段的关联度并没有那么高。
拆解好以后,财务可以和市场投放团队一起来考虑,针对成本、收入两端的数据,通过何种方式进行监控。
在实务中通常有几种做法,一般来说,企业规模比较大、系统成熟度比较高的,可以通过系统的方式,把两边的数据整合起来,生成一些数据层面的数据仓库报表,我们可以对这些报表做一些阀值监控,针对每个渠道进行相应的阀值监控,这样可以更加好的做到实时性。阀值监控的话,如果ROI降到一定水平,相应的就会预警,同时可以通知市场投放的人员进行操作,如果市场投放特别高的时候,那我们可能会减少这个渠道的投放。另外就是,有的渠道可能这个阶段投放的价格特别好,那我们会把预算进行一个合理的调配,把资源都配置到ROI更高的渠道。
那如果做得比较好的,其实是可以通过一些阀值、预算拨备的方式,能够实现更高效的响应。针对绝大多数系统端不是非常成熟的企业,可以借助一些图形化的BI软件,把一些数据源与BI数据化软件进行对接,它的频率可能做不到以实时为维度,但是可以以天、周的维度来进行数据的分析、监控;针对一些更加偏传统的企业,可以把这个频率适当地降低。
针对更多的传统型企业,可能也希望做一些投放,这个时候,我们投放端可以通过每个渠道把报表导出,以周,甚至可以再慢一些,以两周为单位,先把这些数据源进行汇总。如果是这样的情况的话,我建议,前期我们可以读稍微粗一些,从数据监管的层面,我们的频率可以放低,但是很重要的一点,在这样的情况下,如果我们数据实时的响应度会变慢的情况下,那我们财务人员就要对整个收入、整个趋势有一个很好的预判度,大概根据前两周的情况就要预判出下两周整个收入的趋势的变动,那我觉得这样一定程度上也可以慢慢达到ROI监控的方式。
我个人觉得还是要根据企业本身的规模、系统化的程度,来更好地去运用这些数据,那么数据有了以后,很多程度上我们可以一定程度借鉴我们所谓的系统,这样的话会好一些。那如果没有系统也不用担心,可以通过报表人为地去进行处理,同时结合一些经验的判断,我觉得也能达到一样的效果。以上是我在实务中的一些感悟。
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