网络营销->网络营销方法
怎样监控和评估网络营销的效果
和传统媒体相比，网络营销的优美之处就在于效果的评估可以更全面、及时和精准。在中国互联网的特定环境里，应该怎样去采集和分析数据，合理地评价一个网络营销Campaign的效果呢？
一般而言，我们关注的数据有三个：
印象 Impression
点击 Click
转化 Conversion
首先是Impression——印象。
理论上，Impression代表你的广告展现在受众面前的次数，这个数字常常由三个渠道得到：
媒体或者广告代理自己告诉你
媒体或者广告公司请第三方公司告诉你
你把广告材料给第三方平台，仅仅把读取代码给媒体，最后第三方平台给你报告。
第一种方法并不能完全相信，媒体数据往往含有水分，大门户可能稍好，中小型门户的数据几乎完全可以无视；第二种数据看上去比较公正，但是也未必可靠；第三种，数据也未必精准（不过比线下广告还是要好一些），首先你的广告被读取了一次不代表它被看到了一次（例如它在第二屏，而读者没有翻页），其次你的广告被读取了一次，并不代表它真的出现在了你希望的位置出现了一次（如果要作弊的话，完全可以用程序自动读取你的广告）。
所以，基本上可以说在中国互联网，Impression这个数据可参考性不高（当然，如果你目的是单纯的品宣，大网站和第三方提供的数据还是可以放到最终报告里去的），不用太当真，真实效果还得看Click和Conversion。
Click是什么？理论上指的是多少人点击了你的广告。
一般的监控方法是：安装Web Analytics服务（例如Omniture, WebsideStory，免费的Google Analytics，或者自己开发一个），然后给自己的landing page的网址编码，编码后再给媒体，媒体每次有点击过来就都会被分别记录下来。
但是，实际上问题会更复杂——基本上，国内互联网的点击作弊是非常普遍的事情。点击不仅仅可以完全造假（程序自动点击，或者人肉点击），而且可以更隐蔽的“造真”（用垃圾流量替代——比如你买的是汽车频道，但是实际上你的广告同时出现在了成人频道）。就以前的经验而言，假点击甚至于可以超过真实点击数十倍之多。
道高一尺，魔高一丈，要想把“真实的流量”过滤出来实在是难于登天。所以其实可以换一个角度考虑问题：我不要过滤“真实的流量”，我要过滤出“有价值的流量”。什么是有价值呢？消费者表达出的兴趣越浓厚，就越有价值。对电子商务网站来说，一个客户进来之后连续看了30几个产品页面，当然就比另一个来了就走的客户有价值（不管他是真是假）；对一个营销活动的landing page来说，看过了活动规则页面的流量就比只来过landing page的有价值。总的来说，浏览的深度和时间越长，代表受众对你的内容越感兴趣，这个流量越有价值。
不同类型的广告，其实往往在营销消费者行为当中发挥不一样的作用，有的作用是激发兴趣，有的是维护关系保持熟悉度，有些则是促进转化，如果只看“促进转化”这一块的话，很可能会导致有偏差的判断。举例来说，很可能是你在门户上的广告“超低价Thinkpad“吸引了消费者注意力，让他第一次来到你网站，并且记住了你。但是这好歹是几千块钱的东西，所以他又去比价网比较了一下价格，比较之后决定在你这里买东西，却一时没找到信用卡……等几天之后在另一条牛仔裤口袋找到了信用卡，却又把你网址忘了，于是在百度输入印象中的名字，看到第一条就是你购买的关键词链接，于是点击进了你网站买了Thinkpad。
这个消费者从前到后，一共受到了三个不同的Campaign的影响，分别是门户广告，比价网，和搜索引擎。如果按照一般的算法，都会把功劳算给搜索引擎关键词。最极端的境况是，假如90%消费者都是这样做（注：仅仅是个假设的例子），你就会发现搜索引擎关键词的性价比最高，每花1块钱可以带来10块钱销量，而门户网站和比价网的花1块钱只能带来5毛钱，你就会得出结论说——“搜索引擎是最有效的营销手段”，然后开始“优化渠道”，慢慢把预算都往搜索引擎上放，而不再投放门户广告和比价网广告，接下来，就发现很奇怪的搜索引擎来的流量变小了，转化率也变差了，怎么优化关键词也没有好转……按照这样优化下去有可能越优化效果越差。
所以，最好是能够将用户在某一段时间（一般是30天）点击过的Campaign全部记录在顾客机器里，等他下单的时候，系统把cookie里面留的信息全部抓取出来，比如对于我们例子里的用户，抓到的信息就会是
2008/09/09 9:00AM：CMP = YahooBanner
2008/09/09 11:30AM：CMP = SmarterComparison
2008/09/14 9:00PM：CMP = BaiduKeywords
根据这些信息，怎样来将最后的销售（假设是9000块的一个订单）功劳分给不同的Campaign呢？方法很多，对于不同网站来说，可以自己设计适合自己的方法，这里提供最简单的几种抛砖引玉：
1. 定义一个Activated Sales，表示某个Campaign激发消费者访问购物的效果，根据这个定义，YahooBanner这个Campaign的Activated Sales将增加9000元，算作它的功劳；
2. 定义一个Converted Sales，表示某个Campaign促进消费者直接转化（Conversion）的能力，根据这个定义，BaiduKeywords这个Campaign的Converted Sales将增加9000元，算作它的功劳；
3. 定义一个Normal Sales，表示这个Campaign在消费者整个购物决策过程中有没有起到作用，根据这个定义，YahooBanner，BaiduKeywords，和SmareterComparison三个Campaign各分到3000元。
后来将report分开，便能更全面的考评不同的Campaign到底有没有效果，起到了哪方面的效果，避免上文中吃大饼的同学的错误。另外，在了解了不同Campaign在消费者决策过程中的具体作用之后，也能对业务起到更细致的指导：比如最近网站疯狂打折转化率高，可能你会想把经费偏向于那些Activated Sales高的Campaign以吸引多人来看；或者比如你的网站已经做到”地球人都知道“，可能你会想把钱多花一些在Converted Sales高的Campaign上……总之，这样考评之后，信息更全面，也更细致，能够对决策起到更大的帮助。
这样是不是够了呢？（注：对于一般网络营销而言，其实已经足够了）
不论是哪种Sales，是不是数字大就一定比数字小要更好呢？
是不是比较数字大小，就能够合理有效的优化营销渠道和方法呢？
如果要更进一步细化，还有哪几个方向呢？
第一个可以考虑的是——把新老客户带来的销量（或者订单量）加以不同的权值。
举例来说，你在网购折扣论坛做广告，很可能转化率就比在新浪做广告转化率高，因为网购折扣论坛的参与者大多已经是成熟网民并且已经有网购经验，而新浪的读者却未必，所以很可能得出结论说购物论坛广告效果更好。可是呢，因为购物论坛的消费者都比较熟练和精明，他们知道的替代网站较多，对其他网站打折促销也更关注，所以很可能在你促销期结束就再也不来了；而新浪的读者，因为对网购没有那么熟悉，你可能成为了他们所信任的为数不多的几个商家之一，他们以后一直会在这里购物。新浪广告可能带来的直接销售不多，但是带来的客户终身价值要高很多——如果你不监控长期效果，是发现不了的。
所以，可以考虑在客户下单时，看看这个客户第一次注册购物时是被什么广告带来的，给那个Campaian的功劳簿上记上一笔。
综上所述，通过监控“有意义的流量”和“转化”能够更真实有效的考评网络营销的实际效果。量化的效果考评可以极大的方便营销方法、渠道的优化，逐渐让你获得更好的投资回报率。
但是，最后也要在重申一下，网络营销效果评估并不是越细越好，过多的细化下去反到会让数据模糊，难以指导决策——而且，细化监控往往意味着监控系统开发难度成倍的增加。量力而为，适度就好。
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来源:网络
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2009-03-27