广告分析：如何使用数据实现效果营销的成功

广告分析是任何数字营销人员的必备技能。 它为广告活动的有效性提供了宝贵的广告见解，帮助企业优化其策略以获得最大影响。

在这篇博文中，我们将引导您从头到尾了解广告分析，从它提供的好处到您应该跟踪的核心指标以及您可以使用的工具

什么是广告分析？

广告分析的好处

利用广告分析为完善和增强广告策略提供了显着的优势。 以下是核心优势：

• 提高投资回报率：通过了解哪些有效、哪些无效，您可以更有效地分配预算，确保花费的每一美元都有助于您的盈利。
• 数据驱动的决策：广告分析为您提供从数据中得出的可行见解。 这确保策略不是基于直觉，而是基于与受众产生共鸣的确凿证据。 最重要的是，借助实时数据，您可以摆脱营销活动后分析并动态调整营销活动，从而提高其绩效和有效性。
• 增强的受众定位：通过分析受众互动和行为，广告分析可以实现更准确的定位。 这意味着您的广告会覆盖最有可能对您的产品或服务感兴趣的人群，从而提高参与度和转化率。
• 有效且及时的重新定位：通过了解用户行为和参与模式，您可以确定重新吸引潜在客户的最佳时机。 您可以通过将您的品牌放在首位并呈现针对之前互动的定制消息来增加转化机会。 它确保您的广告工作针对最有可能采取行动的用户，从而最大限度地提高广告支出的效率并提高整体广告系列效果。

广告分析的三大支柱：归因、优化和分配

从更广泛的意义上讲，广告分析涉及三个主要活动——归因、优化和分配。

归因

通过这样做，它可以对广告预算进行更具战略性的分配，将资源集中在投资回报率最高的渠道上。 此外，您可以分析高价值客户的客户旅程并确定最常出现的接触点，并优化您的营销活动以吸引更多符合此特征的潜在客户。

运行归因建模的要点

对于旨在实施有效归因建模的营销团队来说，某些基本要素至关重要：

• 统一跟踪基础设施：建立统一的跟踪基础设施，捕获所有接触点和渠道中的每一次客户交互。 这应该包括点击、浏览，甚至非数字交互（如果可以数字化量化的话）。
• 原始数据存储：将所有原始交互和广告数据保存在数据仓库中。 这可以保留数据的完整性和可访问性，以便进行深入分析。 此外，它还允许进行历史分析并根据需要灵活地应用不同的归因模型。
• 广告支出跟踪：实施直接从广告平台跟踪广告支出的解决方案，结合每个支出结构和映射。 这样可以准确计算不同渠道和活动的投资回报率。
• 最先进的事件流：采用强大的事件流技术来实时捕获和处理数据，确保全面了解所有渠道的客户交互。
• 自定义转化跟踪：设置精细的转化跟踪，不仅仅是简单的销售或潜在客户捕获，还包括电子邮件注册或内容下载等微转化。 这种粒度有助于了解每个接触点对更广泛的转化路径的贡献。
• 自定义事件集成：确保能够将自定义事件（例如产品退货或客户服务交互）集成到归因模型中。 这可以更全面地了解客户旅程及其对转化的影响。
• 灵活的身份解析：利用灵活的身份匹配选项来跟踪不同标识符之间的用户交互 - 从个人联系人到公司、设备，甚至家庭分组。 这包括跨设备（网络和移动设备）合并数据以获得统一的客户视图。
• 高级细分：应用高级细分技术来分析不同受众群体对不同接触点的反应。 这可以突出优化定位和个性化广告内容的机会。

您可以从 Improvado 支持的营销归因中获得所有这些功能。 该平台管理流程的每一步，从收集每个接触点的信息和映射广告支出数据到构建单点和多点触摸模型以及启用自定义跟踪。

Improvado 是一个营销分析平台，专为大型企业和机构量身定制。 作为一个中心枢纽，它与 500 多个广告、MarTech 和 CRM 平台集成，将数据集中到一个有凝聚力的营销数据集中。 在此数据集之上，Improvado 构建了一个适合您公司需求的营销归因仪表板。 安排一次演示，以便更进一步准确归因转化并了解其对收入增长的影响。

优化

有效营销活动优化的关键在于使用数据驱动的广告洞察。

由于每个广告平台都有自己的一套指标和数据点、整合离线和在线数据的延迟、衡量增量覆盖率和归因销售的复杂性，许多营销人员通常选择营销活动后分析来进行策略优化。

Improvado 通过解决三个主要挑战来解决这个问题：

• 该平台聚合来自碎片化广告领域、线下和线上接触点的数据；
• 并以近乎实时的方式进行，以实现及时的营销活动优化。
• Improvado 通过协调不同的命名约定，自动准备数据以供进一步分析。

分配

预算分配的一个重要方面是预算节奏。 这涉及在活动过程中监控和调整支出，以确保预算均匀有效地支出，避免资金利用不足或过早耗尽。 预算节奏允许根据营销活动绩效进行实时调整，确保支出保持在正轨上，以实现短期目标和长期营销目标。

您可以选择四种预算节奏和分配方法：

• 手动跟踪虽然提供了控制和对数据的深入理解，但非常耗时且更容易出错，因此适合小型企业或不太复杂的活动。
• Google Ads 或 Bing 等平台提供的应用内工具可提供特定于平台的见解，非常适合将精力集中在单一平台上的企业。
• 自动化工具提供了一种平衡，提供效率和详细的广告见解，而无需手动数据聚合和跟踪的劳动强度。 它们非常适合中型企业和营销机构或跨多个平台管理活动的机构。
• 人工智能辅助工具有利于管理复杂、大批量活动的公司和机构。 这些工具提供了处理大量广告数据并现场提供预算节奏见解的能力。

广告分析的核心指标

这些营销衡量标准对于了解广告活动的有效性及其对业务成果的影响至关重要。

基本

以下是使用的最基本的指标：

• 点击率 (CTR) ：衡量看到广告后点击广告的人数百分比。 它是广告与其受众的相关性和吸引力的直接指标。
• 转化率：点击广告后采取所需操作（例如购买或注册新闻通讯）的用户百分比。 这对于衡量广告活动在推动特定结果方面的有效性至关重要。
• 广告支出回报率 (ROAS) ：衡量广告上每一美元所产生收入的指标。 它是评估广告活动盈利能力的关键指标。
• 展示次数：广告展示的次数，无论点击次数或参与度如何。 该指标对于了解广告的覆盖范围很有用。
• 参与率：衡量与广告的互动程度（点赞、分享、评论）。 高参与率可以表明与目标受众的强烈共鸣。

与不同广告模式相关的指标

为了管理预算效率和优化营销策略，您需要清楚地了解各种广告模式的具体指标。 以下是与不同广告模式相关的关键营销衡量指标：

• 每次获取成本 (CPA)：衡量通过广告活动获取新客户的相关成本。 它对于评估直接响应广告的财务效率至关重要。
• 每潜在客户成本 (CPL)：表示生成对产品或服务表现出兴趣的潜在客户的成本。 潜在客户成本对于专注于潜在客户开发的活动至关重要，有助于衡量这些工作的成本效益。
• 每千次展示成本 (CPM)：广告被浏览 1,000 次的成本。 每千次展示费用对于旨在提高品牌知名度的活动至关重要，它提供了广告可见度的成本衡量标准。
• 每次互动成本 (CPE)：表示与广告的每次互动（例如点赞、分享或评论）产生的成本。 CPE 用于评估旨在提高参与度的活动的成本效率。
• 每次观看成本 (CPV)：与视频广告相关，CPV 衡量视频广告一次观看的成本。 对于了解通过视频内容吸引用户相关的费用至关重要。
• 每次点击费用 (CPC)：重申每次点击广告的费用。 正如前面提到的，监控每次点击成本也是基于效果的广告模型不可或缺的一部分，可以深入了解推动流量的成本效率。

广告分析中的高级指标

除了基本指标和特定于模型的指标之外，还有一些高级指标可以更深入地了解活动绩效和受众行为：

• 生命周期价值 (LTV) ：衡量企业在整个关系中可以从单个客户那里获得的总收入。 LTV 对于了解通过广告活动获取的客户的长期价值至关重要。
• 声音份额 (SOV) ：表示与竞争对手相比，广告渠道中的市场知名度或品牌影响力的百分比。 SOV 有助于衡量品牌知名度活动在吸引受众注意力方面的有效性。
• 每次访问的页面浏览量：深入了解网站内容对于来自广告的访问者的吸引力和吸引力。 更多的页面浏览量通常表明更高的参与度和兴趣。
• 归因窗口：定义将转化计入特定广告或营销活动的时间段。 了解最佳归因窗口有助于准确衡量广告效果的影响。

通过高级广告分析最大化投资回报率

广告分析提供了做出明智决策、优化广告支出和全面提高广告活动绩效所需的见解。 从点击率和转化率等基本指标到 LTV 和 SOV 等高级指标，数字广告分析提供了营销有效性的全面视图。

对于负责应对这种复杂性并推动结果的营销人员来说，拥有合适的工具至关重要。 Improvado 作为旨在简化广告分析的解决方案脱颖而出。 它将来自不同广告平台的数据整合到一个统一的仪表板中，从而简化分析并实现实时优化决策。 借助 Improvado，营销人员可以专注于真正重要的事情——利用可行的广告洞察来推动策略并实现更好的投资回报。

经常问的问题