如何利用数据分析高效分配广告预算？

原创：MarTechApe

为了避免你在广告和营销留下遗憾，你必须做三件事：花钱、分析、追踪。今天这篇文章会为大家介绍如何正确地分析营销活动，不仅是为了报告，而是为了避免浪费你的预算。

哪些迹象表明你的营销预算没有优化？

1. 广告活动效率低下

在每个不同的业务领域，甚至每个独立的营销活动，都有表示效率的指标来衡量广告战役的效率。一般来说，如果你花的钱比你赚的钱多，那么从长远来看，这个广告活动是低效的。此外，如果你的KPI没有显示出持续增长的趋势，或者没有产生一定数量的销售线索（leads），使你的业务盈利，那么你的活动就是低效的。值得注意的是，如果你无法判断哪个活动是真正有效的，那么很可能你所有的活动都是低效的。

2. 你在PPC上耗尽了预算

你是否曾经因为一些异常情况，因为设置不当的点击付费（PPC）广告活动，而在一天内浪费了你的月度预算？如果你因为人为的错误而不断消耗你的PPC预算，那么你将浪费你的营销预算。

3. 你将成本归于错误的渠道

根据Hubspot的数据，52%的营销人员使用归因报告。根据归因模型，主要渠道获得了大部分credit，这将导致大部分预算花在它们上。但是，如果你的模型没有结合现实情况进行分析，你就会低效地分配预算，并且会让真正具有高效增长潜力的渠道被忽视。

分析数据如何帮助你高效地使用广告预算？

1. 控制您的费用和ROAS

要优化你的营销预算，你必须找出你的预算到底花在了什么地方。关注广告成本和带来的收入。要正确衡量这些KPI，并不是只有Google Analytics这个工具。你需要严格地控制你的数据质量，并保证你的成本/收入计算中的真实值。这在很多企业是有一个标准流程来进行数据管理和统计建模来优化营销预算的。这个标准流程往往就是营销组合建模（Marketing Mix Modeling）。

2. 分析你所有的数据: 受众细分，关键词分组，着陆页

深度分析可以发现所有的洞察！下面是一个可以帮助你从营销数据中获益的任务清单：

使用一个可靠的安全的数据平台来收集所有数据 (谷歌BigQuery)
正确合并数据
进行用户细分：对谷歌BigQuery中手机的数据进行同期群分析和漏斗分析
比广告活动分析更深入——基于客户行为和广告投放的完整信息，分析你的关键词、产品和着陆页面的效率
通过分析客户旅程和广告活动的表现，找出降低ROAS的关键字、产品和着陆页面(并找出原因)
进行ROPO分析，找出线下和线上渠道是如何相互影响的（ROPO，即“Research Online, Purchase Offline” ——线上调查，线下购买。这是一种消费者现象，购物者会在网上找到他们需要的关于产品的所有信息，但最终会在实体店购买。）
尝试归因分析，直到你找到最有效的模型来改善你的广告活动管理

你可能会发现有些曾经有效的宣传活动已不再有效，因为你受众的行为已经发生改变，或者你会发现你Instagram广告比其他社交媒体广告效果好很多。

3. 利用你的数据

当你完成了数据的合并和数据自动更新的配置，预算优化的下一个阶段就是最小化人为错误，并且避免基于直觉的判断。

为了充分利用你的数据，你需要：

为你的受众和细分用户进行A/B测试
为你的细分市场和群体定制个性化的报价，提高转化率，并且节省你的广告预算
利用你数据分析的结果为外部广告和自动化营销服务创造受众
计算未来的转换水平，改善你广告活动的预算规划

4. 自动化预算管理

在这个阶段，你可以通过几下几种方式优化你的广告预算：

配置一个可以关闭关键字、广告活动或启动其他活动的自动投标管理系统
自动控制每日预算限额
通过电子邮件最大化再营销和引导沟通的效率——例如，通过电子邮件、Facebook发送被放弃购物车中商品的相关信息

在数字时代，市场营销不利用数据进行分析，就像行走在悬崖边一样。建立可操作性的数据分析是对营销工作的一种保障。如果你也想运用数据科学来驱动商业决策，如果你也想在实操中获得宝贵的经验，以在求职中脱颖而出，那就千万不要错过MarTechApe的宝藏项目《营销组合建模企业级实战训练营》，一个专门培养优秀数据分析师/数据科学家的企业级别实战项目，拥有企业真实数据（改编）与行业标准流程。项目经历可成为简历上的履历！

训练营的学员收获了:

真正意义上的“用数据和模型解决营销中最重要的问题”的经历。
熟练掌握SQL、R、Tableau等时下最流行的数据处理语言，并用这些技能解决实际问题。
大大提高Media/Advertising Industry的商业意识，熟悉不同媒介渠道的广告活动对不同商业指标的不同回报率（ROI）与有效性（Effectiveness），学会用“营销效果”的视角看待营销活动，理解各大公司市场营销部门、消费者洞察部门的痛点。
跳出学校作业的框架，上手真正商业情境中、实际工作中的实战案例。让校园与实际工作无缝衔接。将学到的Analytics思维方式泛化到其他应用场景，面对Case Study建立系统性解决思路。
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