Harris直播| 新手如何開始將數據導入行銷工作?

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新手如何開始將數據有效導入行銷工作?

課程類型:Harris先生線上直播(免費限額課程,已無法購買)
課程平台:窩課 Worker360
課程時間:2021年8月22日
★ 由於直播中的簡報僅供此次課程內容使用,以下文章僅能以文字敘述。
但我會在適當處,以自己的報表截圖作為輔助說明,不無小補囉!

課前Q&A

Q:自己缺乏數據分析的概念,會GA但是不懂得報表與分析。
A:先確認自己不會分析的問題在哪裡?工具問題,或是核心技能問題,朝著那個方向努力。

Q:身處於大數據的世界,什麼是數據以外更重要的東西?
A:比數據更重要的東西,也是行銷人應具備的重要特質

  • 快速學習的能力:要求自己提高學習速度,遇到不會的立刻弄懂。
  • 結構組織與分析能力

Q:到底要自學,還是上課?
A:自學一定可以學起來,只是會比上課慢,但真的不一定要上課。上課的好處是省時、老師會整理好重點報表。自學的好處就是能夠自己解構這些資料。

剛接觸行銷的人,都把「分析」想得太難了。

但其實如果從一開始就把分析想得很困難,也會阻礙了學習的成效。

分析並不是一件非得成為「分析大師」才能做的事,就像跑步一樣,馬拉松選手能跑步;很少運動的人,一個月跑一次也是跑步。同樣道理,分析是每個人都可以做的事。

決策性/策略性數據

公司在不同廣告管道上的花費成本基本數據。
透過GA,我們可以彙整基本數據:在各種合作平台曝光活動的花費、得到的造訪人次、訂單成交率、訂單數等,最後能計算出「平均每張訂單成本」,因此可見『合作媒體這個管道竟然需要花費2355元,才能成交一筆訂單』

→結論:與媒體合作(網紅、新聞等)太不划算。
→檢討:為什麼高成本帶來低轉換?
→解方:是否將這筆行銷費用改投入「關鍵字廣告」或「多媒體廣告」?以上的這些流程就是「分析」。

分析的價值是在透過數據優化行銷與商務,讓你的商業行為產生改變。只要有觀察數據,而數據能夠幫助決策、思考、改變,那就已經是「分析」了。

GA常見指標

我們擁有太多數據、指標,在一開始學習時容易感覺挫折,不知道如何使用他們。
先學會GA這個工具→學會解構這些資料→變成有用的資料

  1. 分類指標
  2. 略過現階段不會用到的報表,先重點學習眼前能幫上工作的報表

我們可以將最常用的報表中的指標維度,初步分為四大類:

  • 流量指標:幫助瞭解網站流量
    使用者、回訪使用者、不重複使用者、工作階段、瀏覽量……等。
  • 廣告相關指標:廣告投放相關數據
    點擊、不重複點擊、點閱率、平均單次點擊出價、CPA、ROAS……等。
  • 行為指標:幫助瞭解使用者進入網站後的互動狀況
    搜尋次數、搜尋關鍵字、回訪率、跳出率、網頁停留時間、平均工作階段瀏覽頁數……等。
  • 商業表現指標:跟公司業績息息相關
    轉換率、平均訂單價、產品瀏覽次數、加入購物車次數……等。

真正有幫助的GA常用報表

先瞭解一件事:GA報表非常多,但並非都是有用處的。
所以先略過大多沒有幫助的報表,只要重點學習真正有幫助、職場用得到的報表即可。

這也是行銷人正確的心態 。

使用者 vs 工作階段 vs 瀏覽量

直播時有一張趨勢圖,可以看出:
此電商的造訪流量在12月底時大幅下滑。

→觀察:在年底跨年應該是電商重大檔期時,流量卻下滑了。
→檢討:是否搜尋流量、社群經營方面出了問題?

趨勢圖的功能就是讓你發現問題,解決問題。
→觀察:這三張報表是不同的指標,但是曲線趨勢卻是一樣的。
→結論:表示某些報表在「觀察趨勢」的功能與性質上是類似的,所以新手不需要太糾結每個報表、指標都要學會。

拆解「行為」轉換為「訊號」

思考:訪客看見廣告後,進入網站的種種使用者行為,到最後的成交。
使用者行為所發生的各種行為會轉變為數據,而這些數據就是「訊號」。

你應該做的是:
從廣告端直到成交這中間的所有過程,都拆解開來,把這些過程變成對應的「指標」、「數據」。

拆解分析工作,以電商型網站為例

目標:幫電商型網站增加流量
把客戶行為解構成五個節點,可對應出關鍵指標
→找出對應的GA報表(其他都不用看!)

下一步:找出問題,並列出對應的「處理問題的研究方法」,譬如:

問題:廣告帶來的點閱率很低
→從報表找出問題:GA的來源/媒介、Google Ads
→對應的研究方法:測試不同的文案、關鍵字

問題:跳出率很高、停留時間很低
→從報表找出問題:所有網頁、到達網頁
→對應的研究方法:A/B Test、Landing Page設計的優化

問題:加入購物車比例很低
→從報表找出問題:事件報表、購物行為報表
→對應的研究方法:A/B Test、CTA設計(按鈕是否不明顯?顏色不對?)

把這些常用報表學起來,就是簡單、好上手的『學習分析』的方式

GA有很多對應「使用者行為」的報表

衡量每種情況,都有他對應的報表。

每個分析應該從「行銷」出發,而不是GA出發,依照網站結構去拆解行為模式,再去選擇要使用哪些報表。

工具出發:
→因為GA課程老師說最常用的有30張報表,所以新手可能就因此被侷限在這30張報表中。

行銷出發:
→電商會遇到的問題是「加入購物車行為」、「結帳行為」、「廣告投資報酬率」等,列出五個重要的指標,然後找出這五個報表,幫助解決這五個問題。

怎麼開始數據驅動行銷?(從公司端)

實務上,公司或團隊的問題常常是:沒有把問題拆解。
→檢討:公司缺乏哪一個部分?

👉️ 不會分析,是因為你不會解讀,還是不會工具?

【工具與技術】
工具安裝、設定:需要有分析工具、選擇分析工具
數據維護、整理:需要有人能維護、處理數據輸出→這樣才能討論

【行銷人該具備的知識】
解讀資料:必須要有人有『領域知識』

【系統與管理】
設計出適合公司的決策流程→去驅動公司的行銷

導入數據決策流程注意事項:
規劃決策流程

👉️ 團隊如何導入數據驅動行銷?

  1. 先把『前一項問題釐清』:公司端不會分析,是什麼原因?
  2. 決策流程的設計:再回到『前前一項』,由網站結構去拆解出「屬於公司的框架」。

每個月都進行一次檢討會議:
數據出現問題,就把問題發派給對應的負責人員。

→這時候就必須仰賴負責人員的『領域知識』。

2020統計的數位行銷工具數量

原圖在這裡:The Martech 5000

Martech 5000行銷工具地圖
Martech 5000行銷工具地圖

行銷工具在2018年時就已經有5000個,到了2020年已經有8000個。
科技在以我們無法理解的速度發展,求學時期我們查英文單字要用紙本字典,現在的孩子一出生就已經使用 iPhone。

所以我們應該要時時瞭解世界最新的趨勢、跟上時代變化的腳步,不然很容易就被在學的孩子們超越、取代。

對於行銷人來說,「遇到不會的東西」是日常。
不同的工具,可以給我們不同的視野。
科技日新月異,不可能全部工具都學會,只能在遇到不會的時候,立刻去查、去學習。

→盡量學,但是學不完就算了。保持熱忱、積極瞭解。

Harris先生

行銷工具的分類

常用的各種專項的行銷工具,我從講師提供的表中,大致列出如下:
(僅擷取部分內容,以保護講師智慧財產權)

外部數據:

  • 流量結構:SimilarWeb
  • 搜尋:Ahrefs、Moz
  • 社群:Buzzsumo

行銷管道優化:

  • 搜尋:Ahrefs、Moz
  • 社群:粉絲團後台
  • E-Mail:Mailchimp、SendingBlue

網站數據:

  • 整體性統計:Google Analytics、Adobe Analytics
  • 行為:Hotjar、CrazyEgg
  • 實驗工具:Google Optimize

其他工具:

  • 報表工具:Excel、PowerPoint
  • 追蹤碼管理:Google Tag Manager

因為行銷工具非常多,時代更新也很迅速,我們不需要因為聽說哪個工具很厲害,就覺得自己要用。應該先確認自己的需求,再去選擇工具。

課後Q&A

Q:在不同報表看到數據有落差?
A -1:大部分時候,這樣的落差情形並不影響我們判斷,如圖 5,趨勢會是一樣的。做分析主要是要從趨勢中發現問題,並不是追求數據的精準。
A -2: GA的資料有分不同層級,所以當使用「區隔」或是「次要維度」去組合資料時,數據會有落差是很正常的。
→關於『資料層級』:參考這篇【認識GA的資料層級】

Q: SEO會用到的分析工具是什麼?
A: SEO分析工具非常多,針對不同需求可以大致分為「成效監控」、「研究與規劃」、「網站健診」等,各自又有不同的工具。如:

  • 成效監控:Ahrefs、Google Search Console
  • 研究與規劃:Google Ads、Ahrefs、SimilarWeb
  • 網站健診:Google PageSpeed Insights、Ahrefs
    ⭐️ 同樣的,需要使用到「專項工具」時,再去學就可以了。

Q: 哪套工具能夠找到合適的網紅配合行銷?
A:可以使用競品分析工具如 Ahrefs、SimilarWeb去查看這些網紅的網站流量,去判別跟哪些網紅合作會帶來更大的效益。

→網紅行銷預算花費很大,尤其一年需要找很多個網紅合作的時候。所以必須要細心地一個一個好好審閱評估,因為每筆錢都很珍貴。行銷沒有捷徑,一步一腳印,細心地把該評估的逐項評估。

→所有成功的品牌共同的特徵,就是行銷團隊都是非常細心的,很扎實、務實的。

⭐️ 講師認為以下提問非常值得討論

Q: 前面提到『電商型網站的拆解分析工作』,如果是『內容型網站如部落格』,應該要如何拆解?
A: 網站如果能拆解如圖,表示是有數據訊號的。(直播中講義為:使用者行為流程)

內容型網站的訊號比較少,即使看了文章有很多情緒,這會影響使用者對品牌的觀感,但不會化為數據。只能知道使用者停留時間可能很長,但無法瞭解他們是喜歡或是討厭。

內容型網站較缺乏數據資料,但若有「社群分享功能」、「訂閱」等,就能稍微透過行為瞭解。

→所以內容型網站比較不能依賴量化數據,應該多做『質性數據研究』。
像是比較有名、用心做行銷的雜誌、媒體網站,會定期做『讀者調查』,會花很多時間觀察留言。

→多做質性研究:問卷調查、觀察留言等。
→訊號不多、資訊少:想辦法蒐集更多資料、做更多研究。

希望本篇類逐字稿的重點記錄,理解上不會太困難。
我也會盡量補上一些附圖說明,以幫助瞭解內文提到的報表、行銷工具等。

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