如何通过营销数据分析来优化转化率，提升ROI。

2020-12-23 14:06:07 阅读（170） 评论（0）

目前，电子商务对任何企业都不再陌生。如果别人做得好，你也想做，其他人也想做。。。由此衍生出来的网站统计产品包括谷歌Analytics、谷歌网站统计分析、国内cnzz、量子统计等，越来越受到电子商务网站和企业网络营销的重视，然而，随着越来越多的企业和个人试图使用网站统计来帮助他们的电子商务运营，许多人都有这样的问题：如何通过营销数据分析优化转化率，提高投资回报率。在决定营销计划之前，我们需要明确以下四个数据：A:目标客户知道我是谁吗？在决定营销计划之前，我们需要明确以下四个数据：A:目标客户知道我是谁吗？(访客来源分析，即链接来源)——在目标客户中，听到我们的品牌名称后，我们能想到我们在做什么。比如说到“JD.COM”，客户反应说“卖数码”或者“卖电脑”。F:当他们考虑购买这类产品时，我是首选吗？（路径分析页面分析)-客户在考虑满足特定需求时会首先想到我们的品牌有多大比例？比如问“买笔记本”和“网上买数码产品”，目标客户会想到“去JD.COM”。T:有多少顾客试图购买？（页面分析访客分析)-目标客户尝试过我们的产品。R:重复购买客户多少钱？（回头客客户周期分析)-目标客户中有多少是我们的忠诚客户。我们可以从相关网站统计服务提供的分析中发现这些数据，Gostats.以CN网站统计分析指标为准。这四个数据对我们的营销方向有什么影响？举几个例子，你就会明白，下面的A=Awareness,F=First,T=Test,R=Repeat。第一种情况：A=50%,F=18%,T=15%,R=从数据来看，目标客户中的许多人都知道我们。坏消息是他们对我们没有特别深刻的印象或爱。好消息是，许多尝试过我们的客户已经成为忠诚的客户，这表明我们的产品、价格和服务都很好。从战术层面来看，营销实施的创意可能不够，品牌定位没有明确而震撼的传递。很难仅仅通过“产品和限时抢购”来传达定位，而是让客户使用大量的相关信息来产生相关的记忆和联想。第二种：A=15%,F=12%,T=9%,R=7%的情况看起来不错。大多数认识我们的人都喜欢我们，大多数喜欢我们的人都买了，大多数人买了之后都很满意。唯一的问题是知道我们存在的人太少了。现阶段确实可以考虑扩大广告投放，沿着以往的经验继续下去。第三种：A=40%,F=30%,T=20%,R=5%的广告好，定位好，也有说服客户尝试——但是，客户尝试后就跑了，没有转化为忠诚的客户。这个时候要做的就是和客户好好聊聊为什么不重复购买。可能的原因是产品或服务的问题，如果是这样，就应该停止广告，先练好内功再说。一是可以节省一些预算，二是避免进一步损害自己的口碑——坏的口碑会让我们以后更难东山再起。四种情况：A=60%,F=20%,T=18%,R=大多数目标客户都知道我们，但他们不会想到买我们的东西。这是一个坏信号。大多数喜欢我们的人都会买好信号，买了就再买。也许是因为我们的定位没有定好(或者传达不好)，只吸引了目标客户中的一小群。也可能是我们的“目标客户”定义存在问题。我们的产品主要吸引利基市场。我们应该找出市场的特点，也许我们可以重新定义目标客户——相应地更新广告创意和媒体渠道。

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