通过队列分析改进付费搜索引擎

作者:苌胖彭

在报告付费搜索结果时,企业对企业(B2B)营销人员经常会从利益相关者,客户或内部团队中提出一些反复出现的问题:这些都是重要问题,因为它们是利益相关者的头等大事但是,能够战略性地正确回答这些问题。有关搜索广告系列效果的问题需要深度报告功能和对组织归因模型的强有力掌握许多搜索专家只精通其中一个领域,通常会绘制付费搜索图片的一半,从而导致测量,分析和优化方面的差距如何花费营销资金,让利益相关者不再喜欢结果搜索专家在工具箱中有其他工具,可以更好地装备他们回应那些燃烧的客户问题作为付费搜索报告的一部分采用队列分析可以是评估趋势,保留和购买路径的有力手段它也可以让人感到满意根据用户在渠道中移动所需的时间,在专门的时间窗口内分析广告系列结果时的准确性在本文中,我们将介绍群组分析的基础知识以及如何在您的广告系列中基于潜在客户部署模型gen漏斗:在营销中,术语“群组”描述在特定时间范围内共享特定事件或体验的用户群体群组包括购买者,电子邮件订阅者,试用和/或演示下载或漏斗中的任何其他转换操作无论细分如何,随着时间的推移监控这些群体以分析整个销售周期中的行为,这个价值变为现实。如果没有同类群体,潜在客户营销人员就会在漏斗中猜测客户的“年龄”(他们在渠道中存在多长时间)营销人员然后无法找到真正的保留脉冲对付费搜索工作的典型分析包括查看汇总时间范围并将它们与前一周,一个月或其他时间进行比较期间这是一个很好的比较工具,但它没有解决核心问题:查看摘要时间框架包括没有时间产生潜在客户的花费数据(或者我们正在查看的任何漏斗步骤)换句话说,我们通过包括对我们正在查看的潜在客户没有贡献的支出来扩大我们的每个主要成本数字。点击到客户路径的示例视图如下图所示可以找到基于固定组的平均性能比较多个时间段,但这种方法不会影响任何异常值无论是一组重复购买者,购物车放弃者还是在旅程中消失的子集,这种新旧客户的混合本身会扭曲报告结果如果比较平均值每个用户的管道来自黑色星期五(同比),每个用户的平均管道(APPU)可能看起来很棒,因为指数流量驱动管道,但去年的黑色星期五的客户怎么样?除非采用有效的保留措施,否则这些客户的价值可能会下降,但整体APPU报告比以往更高仅仅依靠像APPU这样的指标从长远来看可能是危险的,因为它不会考虑客户的长短时间在漏斗中,它覆盖整个终身客户群的收入转移到队列模型需要勤奋的前期评估和工作;确保收集准确数据至关重要本例中最重要的电子表格列是日期和时间戳,例如“潜在客户的原始创建日期”和“潜在客户转入下一阶段的日期”(思考主管,机会,客户,首次购买日期等等)日期允许衡量用户在渠道中移动所需的时间以及将该知识应用于付费搜索报告和见解下面是一个理想列的列表。 “机会”报告:一旦正确的数据流动,并且有一个统计上显着的回顾结果回顾窗口,我们就可以分析我们的用户从付费搜索中通过销售渠道所需的时间我们想要了解所需的时间原始领导成为合格的领导,机会,最后,客户要建立具有充足数据的队列分析,通常,拍摄6到12个月的数据窗口拥有足够大的日期范围至关重要,这样我们就不会误认为付费搜索对营销计划的贡献 我们将从最底层开始回到我们最终要回答的结果:找到潜在客户和潜在客户之间的日期差异非常简单。将潜在客户创建日期(潜在客户转变为潜在客户的日期)并减去所有潜在客户的主要创建日期重复,并确保排除主要异常值为了获得机会,在单独的文档中工作以避免数据混淆可能是谨慎的。将潜在客户成为机会的日期减去原始潜在客户创建的日期日期正如您所期望的那样,这个日期差异可能比导致潜在客户更长时间与客户重复这个过程经过分析,您将很清楚潜在客户在每个阶段需要多长时间您甚至可能会感到震惊销售周期在特定实例中的持续时间您可以立即了解为什么一周一周的视图可能不适用于某些潜在客户生成活动,具体取决于通过渠道进展实际需要多长时间群组模型可用于实现更快,更智能的搜索优化在做出决策之前等待100%的潜在客户通过渠道是不切实际的(或必要的)选择正确使用的百分位数例如,取第75个百分点将帮助确定最快75%的付费搜索线索通过漏斗所需的天数这可能会显着减少之前分析的阶段之间的天数,但这没关系我们知道其余的潜在客户将进入下一阶段在某些时候请记住,我们的目标是快速做出准确的决策在较短的时间窗口内工作将需要略高的每个目标成本来解释从模型中排除的客户另一个例子:如果目标是每个客户750美元的成本我们我正在努力将这一目标提高到1000美元。如果我们要等待所有客户流过,我们最终会以更高的成本如果我们只看到最快的75%那么数字如果使用百分位数的想法听起来很难,请记住平均工作和非同类模型已经不准确我们的目标是使用准确的数据做出实际的优化决策尽可能接近实时一旦定义了时间范围和百分位数,避免包括花费超过专用时间窗口转换的潜在客户,机会或客户如果客户窗口是30天,并且客户需要45天才能进入,包括第75百分位窗口中的客户会人为地夸大模型编号这些应该存在于汇总表的其他地方,而不是在队列决策模型中。开发准确报告的关键是确保前景,机会和客户不存在在他们的时间窗口之外报告这意味着如果客户窗口是30天,我们不会查看任何客户结果,除非他们已经30天了成熟的时间为了在这种情况下获得每位客户的准确成本,我们还希望排除最近30天的支出我们应该只在成熟度窗口中查看我们的客户或机会的支出。设置后,最准确的视图将是可用于数量,每个数字的成本和通过漏斗的转换率很可能会发现性能报告不足,因为有几天的花费被占用,而铅量尚未赶上在新视图中,您可以根据您有机会使用的最准确数据开始做出决策。在上面的示例中,分析表明,最快75%的潜在客户在六个月内转向客户。鉴于此信息,在分析每位客户的成本时,只能查看第一和第二个月的渠道指标。对于每个机会的成本,可以查看第一到第五个月的渠道指标。我们的潜在客户可以近乎真实地分析me预测了解与管道或收入相关的付费搜索队列的流量和演变,可以更容易地预测新客户子集的行为保留策略您是否应该在购买后进行更多操作?通过在未来6到12个月内从该组产生的收入按日,周或月收集的队列进行比较,将有助于了解购买和参与习惯的变化 如果管道或重复购买没有增加,最好实施保留或重新参与策略以引导用户回到销售过程季节性第一个客户/购买的评估日期反对重复购买或总管道将突出显示落下的用户假期或繁忙季节过后使用这些数据有助于告知营销人员他们是否应该减少季后特定地理位置的购买行为如果采用国际或地理位置的付费搜索计划,按位置逐月计算收入将使其明确终身价值(LTV)按地区繁荣或潜水分析模型变化很大,转向群组分析或模型可能是一个重大决策对于许多营销人员来说,这样的行动对于处理潜在客户运动是必要的。实施队列分析到付费搜索报告通常是一种强有力的方法,可以更精细地绘制保留,流失和归因的真正长期趋势 - 以及更多重要的是,揭示付费搜索程序中的机会本文中表达的意见是客座作者的意见,....