信息流广告不同行业数据如何分析?广告投放漏斗有哪些流程?
我们都知道分析数据对于广告投放是很重要的,不过有很多朋友学习了很多的数据分析的干货和知识,但是在工作中或者遇到不同的行业,却开始犯难。
这是因为不同的行业营销的流程和投放漏斗环节都是不一样的,所产生的数据当然也是大不相同。
那么我们遇到不同行业需要做数据检测与分析时怎么办呢?
不用担心,今天我们就带大家一起深入了解一下四大行业的广告投放漏斗以及所包含的数据指标,并且对各项数据指标进行分析,让大家能够将数据分析的知识运用到日常投放和营销工作中,让账户产出更大的价值。
由于篇幅限制,本文内容会分享两个行业,其余内容将会在下一篇文章中进行分享。
投放漏斗分析——网服行业(应用下载类)
展示:数据指标通常有展示数、千次展示成本;CTM=消耗/(展示数/1000)
点击:账户营销数据通常包含点击数、点击率、平均点击单价;CTR=点击数/展示数,CPC=总花费/点击数
下载:数据通常包含下载开始数、下载开始率、下载完成率、安装完成数、安装完成率。
激活:数据一般有激活数、激活成本、激活率
注册:数据会有注册数、注册成本、注册率
留存:数据一般会有留存数、留存成本、留存率、DAU;第N日留存率=第一天新增用户中,在注册的第N天还有登录的用户数/第一天新增用户总数。
投放漏斗分析——网服行业(落地页类)
展示:数据有展示数、千次展示成本。
点击:数据包含点击数、点击率、平均点击单价
落地页访问:所包含的数据有落地页访问时间、PV、UV,PV是指用户对同一页面的多次访问量累计;UV是有多少人访问就记录多少次UV。
落地页内转化:数据有线索提交数、线索提交率、线索转化数、线索转化成本、线索转化率、在线支付数、在线支付率。
线索回访:包含数据有线索量、无效号码率、电话接通率、意向客户数
线索转化:数据有ROI。
对于落地页类的账户来说,转化链路相对更短。转化链路越长,需要检测的数据就越多,转化效果也就越差。
投放漏斗分析——金融行业(贷款类)
目前互金行业存在专属的投放漏斗,深度转化采用“有效获客”和“激活且付费”转化目标代替。模型无法对投放漏斗进行转却区分,无法针对性优化关键漏斗。
以下是三个最典型的投放漏斗:
投放漏斗分析——金融行业(信用卡)
广告展示:数据指标通常有展示数、千次展示成本;CPM=消耗/(展示数/1000)
广告点击:包含数据有点击数、点击率、平均点击单价
进件:是指在页面上填写各种信息并提交,包含数据有进件数、进件率
放卡:包含的数据指标有放卡数、放卡率
核卡:数据有核卡数、核卡率
刷卡:数据指标包含刷卡数、刷卡率
投放漏斗分析——金融行业(互联网金融)
互联网金融行业分为两种不同的模式,同时他们的营销漏斗也是不一样的。
电销模式
♦ H5—Lead收集—电销
在线直购
♦ 抖音加粉—私信/评论—微信加粉—购买
♦ H5—购买
♦ 抖音广告—微信调起—购买
其中H5直接购买,这种方式用户的成本比较高,所以一般很少有人会使用。
以上就是关于网服行业和金融行业的营销漏斗分析,其余两个行业以及核心指标的具体分析内容,我们将会在下一篇文章中继续分享。
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