2B行業(yè)競價推廣分析！

2b產品在進行銷售獲客時，受高客單低轉化業(yè)務模式影響，往往是每個行業(yè)從業(yè)者臉上滿不在乎，心里卻難以割舍的痛。

因為2b要想成交這件事相對2c業(yè)務來說，完全是不一樣的思維方式。

它需要與客戶充分溝通、融合，為客戶創(chuàng)造價值，這也注定2b企業(yè)的用戶生命歷程比2c要多幾個階段：漫長的無意識階段、認知、興趣、偏好、購買，之后又進入了新的采購循環(huán)，即“考慮”、“偏好”。

近幾年在網(wǎng)絡上，也不乏有很多人寫過“2b產品的N種獲客方法”、“這幾種營銷方式，讓2b獲客更精準”的內容。

但其實說來說去，仍是換湯不換藥。

對于2b獲客個人覺得有效的獲客渠道，終究還是要回歸搜索引擎和品牌建設這兩種方式上。

其次像EDM這些在國內并不太實用。

最典型的Oracle搞了一些“高客單價企業(yè)營銷自動化”其中EDM被擺在非常重要的位置，那些使用的企業(yè)大多還是外企居多，至于好不好用，這還真的很難判斷。

再者2b企業(yè)在百度競價廣告投放，近年來獲客成本不斷水漲船高，同時也有很多人問我，“為什么很多時候，一天當中賬戶花費的不少，有很多訪問但就是沒有人咨詢業(yè)務？”

我們以 餐飲加盟連鎖品牌作為案例對以上問題進行研究分析。下面稱該品牌為“A餐飲”。

首先是定位問題，對百度競價賬戶進行排查。

展現(xiàn)：當天展現(xiàn)量30,000，展現(xiàn)的地域，時段，關鍵詞也與其他有咨詢量的日期各個維度展現(xiàn)無差異。

通過對各類詞明細查詢，發(fā)現(xiàn)關鍵詞匹配度沒問題，搜索詞也基本正常。

另外，投放地域也均為可開展加盟的城市，那么也就不存在投放地域無法提供服務的問題。

同時展現(xiàn)結果中，該教育品牌及其他競爭對手創(chuàng)意內容雷同，所以用戶看了該教育品牌頁面后，轉而進入其他品牌可能會有，但概率上多少無從判斷，對此只能不斷的優(yōu)化調整。

所以展現(xiàn)這個環(huán)節(jié)的問題排查就已經(jīng)基本完成。

點擊環(huán)節(jié)查詢，當天點擊量為450，點擊率是1.5% 。因為對這個行業(yè)接觸的少，所以也不太清楚這個比例是否合適。

再來看下無法訪問、頁面打不開，通過網(wǎng)站日志返回狀態(tài)碼查詢98%為200，抵達率89%，說明點擊訪問也不存在異常。

頁面停留時間3分鐘／跳出率也未見異常22%，進一步證明關鍵詞、搜索詞匹配度并無大礙。

這里需要注意的一個點是，頁面停留時間、跳出率為平均值，所以需要確認下它們在各個分段，如時間0-60s、61-120s等的頻數(shù)占比，避免因較大值出現(xiàn)影響最終平均值，進而對問題排查出現(xiàn)遺漏。

惡意點擊，這里看一個指標，即點擊／UV比約為1.22，只要不超過1.5惡意點擊情況都可以排除。

再則是對該渠道訪問IP地址進行排查，大概6-7年前我剛接觸SEM的時候，我就覺得這個功能比較雞肋，因為IP排除功能，除了對公司同事，進行防誤點外，沒有太大可操作性。

IP來定位用戶位置，最多得到的是一個大概位置，源于IP地理信息庫的不準確。

如果用戶使用代理服務器，服務器看到的是代理服務器的IP，服務器得到的是代理的位置信息，而不是用戶的位置信息。

即便我們會發(fā)現(xiàn)某些IP經(jīng)常來訪，未轉化，就判斷它為無效UV進行排除，這種其實就是寧可錯殺，也不放過的做法，并不夠嚴謹。

通過以上的內容，賬戶端并未發(fā)現(xiàn)訪問未注冊的原因，所以我們只能從用戶訪問后的數(shù)據(jù)中尋找原因。

這里可能會遇的難點就是，我接觸過的傳統(tǒng)公司。他們對于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計往往都過于簡單，以至于在對業(yè)務問題進行分析時，因對數(shù)據(jù)統(tǒng)計的缺失，導致對問題分析無法順利進行。

好在A餐飲的網(wǎng)站在創(chuàng)建之初，就使用了第三方數(shù)據(jù)分析平臺，并對頁面所有行為進行埋點。

為避免數(shù)據(jù)基數(shù)過小導致分析結果的偶然性，選取某1個月整月數(shù)據(jù)來進行分析，即通過百度付費搜索渠道當日訪問未注冊用戶，進行用戶分群。

在未來各間隔天數(shù)內注冊量分布，這些新增訪問未在當日注冊用戶，在之后的第2天，第3天，第N天，各自產生注冊的用戶數(shù)量。

因為每日通過百度付費搜索渠道訪問的用戶中新用戶占比約為85%。

2b的業(yè)務相比2c有一個漫長的無意識階段，也就是注冊咨詢、成交的行為周期會更長。

所以需要判斷這些當日訪問未注冊咨詢的用戶，是否會在未來某個時間點，產生注冊／咨詢行為。

鑒于該第三方數(shù)據(jù)分析平臺在進行用戶分群時，在對用戶數(shù)據(jù)進行抽取時，“當日訪問未注冊”這一類用戶條件篩選無法實現(xiàn)。

那么只能通過技術人員在數(shù)據(jù)庫中，進行抽取。

最終得出數(shù)據(jù)，第一個高峰是在第4天有1.8%進行注冊，而第7天出現(xiàn)高峰達到1.2%注冊，之后注冊量開始遞減，在第15天后則逐漸趨于0。

說明該類項目一般考慮到咨詢行為的周期在15天左右。

最終注冊／咨詢比例在5%注冊，該月整體點擊量約為12000+。

計算出獲取注冊／咨詢量在600條左右，平均計算下來，日均注冊／咨詢量在20條左右。

另外我發(fā)現(xiàn)這些在未來某個時間點，產生注冊／咨詢行為，有很大比重是通過其他來源方式進入網(wǎng)站產生的以上行為。

這其實就可以很好理解最初我們提到的問題原因，也就是一天當中有很多訪問的用戶進來，卻沒有任何咨詢。

是因為部分用戶延遲注冊咨詢，再次產生行為被記錄到了其他渠道上。

該賬戶當月推廣花費為180,000+，綜合計算單個獲取商機成本是在300元左右。

對于餐飲加盟類業(yè)務，因為接觸這類行業(yè)有限，所以我也并不是很清楚這個成本是高還是低。

但需更加關注的是這其中仍有95%用戶因為這樣那樣原因未完成注冊／咨詢。

從用戶增長的角度看，這或許是驅動業(yè)務增長點。

在搗鼓半天，仍然沒弄明白這個第三方工具如何對我要的用戶進行篩選后，只能再次通過數(shù)據(jù)庫對符合條件的用戶抽取。

需要通過數(shù)據(jù)庫進行隨機抽取的人群分別為通過百度付費渠道進入官網(wǎng)已注冊、未注冊的等量用戶ID。

分析兩類用戶群在特定行為下（點擊餐飲單品、投資收益、加盟意向等，下載白皮書等…）用戶量分布。

數(shù)據(jù)中呈現(xiàn)內容中，在未注冊中，點擊工作環(huán)境、招聘職位、職業(yè)發(fā)展等幾個模塊點擊分布占比遠高于已注冊類用戶群。

可以判斷的是，通過百度付費渠道引入訪問用戶中包含一定數(shù)量的求職應聘者。

另外企業(yè)動態(tài)、品牌月刊、市場活動以及媒體報道，也是未注冊用戶相對已注冊用戶更加關注的模塊。

所以同樣可以判斷，通過百度付費渠道引入訪問用戶中還包含了大多的行業(yè)調查者、以及競爭對手的訪問用戶。

根據(jù)數(shù)據(jù)占比情況還可大致計算出，通過百度付費渠道引入訪問用戶中求職應聘者，行業(yè)調查者、以及競爭對手用戶量約占日常通過該渠道訪問用戶的比例在68%左右。

最后才是需求用戶，約為32%。

這里可以進一步確立驅動業(yè)務增長的節(jié)點。

1. 68%無效的無效用戶如何屏蔽，或如何避免該類流量的引入，降低獲客成本？

2. 上面提到注冊用戶僅有5%，那么實際具有業(yè)務需求的訪問用戶占比約在32%左右，如何提升注冊咨詢轉化率？

針對第一部分我們通過對日常全渠道引入的訪問用戶，基于用戶行為特征（數(shù)據(jù)指標：／量），觀察不同特征下的注冊轉化率，找出低注冊率特征，同時基于這些特征建立排除人群規(guī)則。

如通過對全渠道訪問用戶點擊行為分析用戶特征，如0-2次，3-5次，5次以上等對工作環(huán)境、招聘職位、職業(yè)發(fā)展等不同點擊次數(shù)的用戶群注冊率。

篩選出具備低注冊咨詢特征維度的人群，在百度競價投放等廣告廣告賬戶進行排出。

因為沒有對接百度競價推廣API，所以需要定期手動更新對這些用戶進行排出。

同時將在不降低預算的情況下，將核心詞進行提價，保證核心詞全天在線且保持TOP3高位。

這樣做的目的，是可以在一天中最大化對行業(yè)需求進行搶量，避免因展現(xiàn)時段／預算不足、排位不夠、延遲咨詢等問題，導致一天中無注冊咨詢成本波動大。

上圖中，3月下旬進行調整后可以看到至4月底，咨詢成本已可以保證較為平穩(wěn)的投放趨勢。

針對第二部分，需要基于用戶行為特征（數(shù)據(jù)指標：／量），觀察不同特征下的注冊轉化率，這里需要將上面的兩部分用戶ID數(shù)據(jù)進行融合。

找出高注冊特征，同時基于這些特征找出提升注冊的值。

如通過百度付費渠道引入訪問用戶咨詢彈框量分析用戶特征，彈窗0-2次，3-5次，5次以上等不同彈框次數(shù)的注冊率。

觀察出對注冊咨詢影響較明顯的特征維度，如通過百度付費渠道引入訪問用戶3-5次彈窗的用戶注冊率率遠高于0-2次的用戶注冊率。

那么應以對該渠道用戶彈窗3-5次作為提升用戶注冊率的標準。

再基于以上分析結果對網(wǎng)站內容策略，以及運營策略進行相應的調整：

-通過百度付費渠道引入訪問用戶咨詢彈框量保證3-5次；

-行業(yè)分析白皮書調整到導航第3個位置，增加用戶下載白皮書量至5次；

-….

采取的策略依次進行，并對數(shù)據(jù)進行對比，可以看到，4月的注冊咨詢量相比3月已較為穩(wěn)定，且保持一定增長。

2019年3整月注冊咨詢量536，4月整月注冊咨詢量增長至875，環(huán)比增加339條注冊咨詢。

總結：

該項目受數(shù)據(jù)采集維度較少，產品形態(tài)單一，且數(shù)據(jù)化不規(guī)范等制約，整體效果雖有所提升，但并不明顯，在此僅以案例對單一廣告渠道投放做拋磚引玉的作用。

作者：Seventy Two

來源：七十二街區(qū)