很多时候,我们在和别人交流投放的时候会听到这么一句话:
“预算加大,roi就降低了!”
然后这些团队都是给自己和服务的代理商设了一个上限,加了一个框框:
这个渠道一旦加预算roi就不行,所以这个渠道量就只能这样,不能再加量了。
不知沟通的时候是否有细致到里面具体的数据分析上,当然也包括产生这样的原因不了解,或者说对于里面定位的问题无法定位到,所以大家在沟通的时候都是针对“加预算roi就不好”这个结果在聊。
从结果出发来谈解决办法,这个自然无法找到方法,也自然无法有个好结果。
给个建议!
有没有试过对产生这样的结果进行问题的假设,然后一一验证解决。
根据我们团队的经验,预算一加效果不好,有我们目前发现的几个原因:
1、获得的非精准流量增加了;
2、获得的劣质流量增加了(劣质流量和非精准流量有所不同);
3、媒体根据算法预估提前进行消耗后对流量再做分配,所以会看到有些转化效果在后续几天都会一直有。
肯定还有其它原因导致预算增加后的效果不佳,但就我们已知的3种可能性我们会采用一一对应的方法去测试观察,并且尽量规避。
之前一篇文章《消耗量、转化率、用户质量、roi、投放节奏》就是想表达,如果某个产品的投放,出现这样的问题还没合适的方法去解决,那么每天拼命的消耗,roi肯定不佳。
如果方法找到了,预算最好是每天都在稳步增加是最好的方式之一。
针对上面所讲的三种情况,其实都有一一对应的各种手段。
比如第1点,这块需要甲方或产品内部结合后端数据去看,如果引流进来的用户后端行为和正常计划导入的行为差距较大,基本可以定位出用户可能不精准的情况,用户不精准源于素材、or 创意标签、or性别、、or区域等等,通过细分数据是可以分析出来,在投放的时候也是能在后面的过程中进行规避。
这块规避了,实际加的预算不是效果不行,而是避免被浪费掉了。
比如第2点,在信息流投放的时候,如果看到点击率数据高,而转化率偏低的计划,实际上可以去分析为何点击率高,投放了什么素材,投放在什么位置,这类素材正常的点击率大概多少,是否有些什么样的“隐藏手段”在里面,这块是完全可以通过数据验证的。
将劣质流量去尽可能过滤掉(不能100%)也是能将效果提升的有效手段。
关于第3点,这块有它独特的一些手段,另外也和每个团队在数据统计方面的精准度和差异度有关,我也提到因为数据的转化会延迟好几天,所以在计算用户成本和roi的时候也就需要有个整体的计算和考虑。
所以,针对预算增加roi不佳的结果如果能将之细分出一些原因出来,再一一解决,效果自然而然能得到改善,至于这个预算量级放到多大的级别才是瓶颈,这个每个媒体每个产品都有不同,只能具体问题具体分析。
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