洗練された操作モデルをステップバイステップで教えます！

この記事では、イベント後に広告データをレビューし、レビュー結果に基づいてモデルをまとめ、次のイベントのリズミカルなリリースを導く方法について説明します。

マーケターにとって、費やすお金はすべて実際のお金です。そのため、より多くの利益を得るためには、お金を賢く使い、ユーザーがコンバージョンする可能性が最も高いときに投資を増やす必要があります。それでも同じ文です。「プロモーターとして、上司にお金を使う理由を与える必要があり、また自分自身にもお金を使う理由を与えなければなりません。」

イベント前のウォーミングアップ期間中に、こんな困ったことはありませんか？ 上司が「イベントがもうすぐ始まるから、ウォーミングアップ期間中に急いでボリュームを上げなきゃ！トラフィックをもっと増やしてくれ！」と言った。

この文は皆さんもよくご存知だと思います。私がこれまで接してきたプロモーターのほとんどは、実は売上を伸ばすための科学的な考えを持っておらず、入札額を増やしたり、予算の投資を増やしたりしているだけです。市場全体の状況を見ると、電子商取引のプロモーション期間中の競争は非常に激しいです。

科学的な戦略がなければ、高額な費用を支払ったのに結果が芳しくないという恥ずかしい状況に陥ることになります。実際、このアプローチは少し乱暴で、「すべてを一度に取得する」ようなものです。

実際には、ユーザーのコンバージョン率は期間によって異なるため、コンバージョン率が非常に低い期間に広告予算を増やすと、貴重なプロモーション予算を無駄にしていることになります。限られた予算を使い、ユーザーがコンバージョンする可能性が最も高い時点で投資を増やす必要があります。

では、どの期間にユーザーがコンバージョンする可能性が最も高いかをどのように知るのでしょうか?次に、この体積拡張モデルを、私自身のプロジェクト経験を通してどのように構築したかを紹介します。

まず、方法論についてお話しし、その後、皆さんが理解しやすいように、方法全体で使用される操作的思考と思考スキルについてお話しします。

実践的な方法論

まず、前回の記事で紹介した私のビジネスバックグラウンドについて改めてお話しします。私は、あるプラットフォームの情報流通促進を担当しています。オンライン広告を使ってユーザーを誘致し、セールスリードを残してもらい、それを営業に割り当てて取引を促進しています。プロセスは次のとおりです。

業務背景:情報フロー広告プロモーション - 顧客維持 - リード配信 - 営業フォローアップ - 取引成立

まず、 Double Eleven を起点としてタイムラインを作成し、期間を遡って、さまざまな期間のリード数と取引量を統計的に計算しました。

チャンネルAを例に挙げてみましょう（以下、チャンネルBを分析すると、異なるチャンネルのデータが異なることがわかります～そのため、各チャンネルの特性に応じて細かい操作を行う必要があります）

ダブルイレブンの前後の時間をいくつかの期間に分け、統計結果から、各期間のコンバージョン率が異なっていることがわかります。実際、ボリュームリリースのリズムはどうあるべきか、つまり、規則的でリズミカルなボリュームリリースがわかりました。

この結論に基づいてシンプルなモデルを構築し、次のイベント (Double 12) のペースを制御し、ユーザーがコンバージョンする可能性が最も高い期間中の配信を増やすことができます。コンバージョン率が低い期間中は予算を削減します。

ここで思い出していただきたいのは、これを実行する目的は、市場の状況に基づいて数量を増やすことではなく、自社製品とユーザーの特性に基づいて数量拡大のリズムのルールを見つけることだということです。

大型販促期間中、大手電子商取引会社間の数量競争は熾烈な段階にあり、熾烈な競争は必然的にコストの上昇につながります。当社は独自の戦略に従ってリズミカルに数量を増やし、最も競争の激しい時期を避け、「敵は混乱しているが、私は混乱していない」という状態を実現します。

次に、Double 12 の KPI に基づいてモデルを構築します。

このモデルを通じて、次のような結論を導き出すことができます。

1. プロモーション開始30日前のコンバージョン率は比較的高い水準を維持している一方、30日後のコンバージョン率は低い水準を維持し、徐々に減少しているため、30日後のデータは参考値ではありません。

2. したがって、チャネルAが大型プロモーション前に売上を伸ばすためのタイムノードは、30日前に売上を伸ばす準備とリードの増加を開始し、大型プロモーション前の8〜15と0〜3の2つの期間に投資を増やすことです。この時期にもたらされたリードは、大型プロモーション当日のコンバージョン率が高く、取引を促進する効果があります。

したがって、モデル内の大規模プロモーション前のさまざまな間隔のコンバージョン率に応じて、この間隔に追加する必要があるリードの数を計算し、この間隔に追加する必要がある予算を推測できます。このように、データ分析を通じて意思決定を支援するモデルを構築することで、大規模プロモーション中に戦略的かつリズミカルにボリュームを増やし、ターゲットに正確に到達し、コンバージョン率などの主要なデータ目標を向上させることができます。

次に、上で述べた各チャネルのデータの違いを見てみましょう。

チャネル B を例に挙げます。

このモデルから次の結論を導き出すことができます。

1. データ分析の結果、プロモーション前の 7 日間のコンバージョン率は高い水準を維持しましたが、7 日後のコンバージョン率は低いまま徐々に減少し、7 〜 15 日間のコンバージョン率は比較的平均的でした。 。

2. したがって、ゾーン B が大型プロモーション前に売上を伸ばすためのタイム ノードは、売上を伸ばしリードを増やす準備を始める 7 日前です。この時期に獲得したリードは、大型プロモーション当日のコンバージョン率が高く、取引を促進する効果も高くなります。

チャネルAと比較すると、チャネルBのボリューム成長のペースはToutiaoとはまったく異なることがわかりました。チャネルBは、大きなプロモーションの7日前にはより高いコンバージョン率を示しています。対照的に、7日以外のコンバージョン率は低く、比較的平均的です。そのため、各プロモーション チャネルのユーザーとメディアの属性は実際にはわずかに異なることがわかります。そのため、マーケティング担当者はビジネスを深く掘り下げて、これらの興味深いデータを発見する必要があります。

要約:

1. プロモーション期間を起点として逆タイムラインを作成し、異なる期間に分割する

2. プロモーション前の各期間のコンバージョン率を計算する

3. 次回のプロモーションの各期間にどのくらいの予算を割り当てるべきかを計算するための販売リズムモデルを構築する

4. マーケティング担当者は、売上を増やす方法について科学的な考え方を持ち、データから始めて、ビジネス上の意思決定を支援し、戦略を策定するためのデータ モデルを構築する必要があります。結局のところ、私たちはお金を使う部署です。上司にお金を使う理由を与える必要がありますし、私たち自身にもお金を使う理由を与える必要があります。

5. プロモーション チャネルごとに特性が異なります。すべてのチャネルに同じ方法を適用することはできません。チャネルごとに洗練された独自の戦略を策定する必要があります。そのため、プロモーション担当者はより多くの時間をかけて研究する必要があります。

考え

方法論を書き終えたので、プロジェクトプロセス全体で使用されるもう 1 つの重要な運用上の思考、つまり洗練された思考についてお話ししたいと思います。

実際、実際の仕事では、それぞれの思考法が単独で使われるのではなく、互いに連携して使われます。

まず、プロセス思考を使用して、プロモーション時間を時間起点として時間座標軸を整理して確立しました。次に、データ思考を使用して、必要なデータ次元を数えました。次に、洗練された思考を使用してモデルを構築し、最も重要なブレークスルーポイントを分析し、トランザクション管理に洗練されたテーブルを使用して、厳密に実装しました。

構築されたモデルから、各時間ノードには対応するタスク目標と段階的な出力があり、プロジェクト全体が実行可能で測定可能な SOP のセットに分解されていることがわかります。

このモデルでは、各時点で、どれだけの予算を追加すればよいか、どれだけの量を獲得すればよいか、コストをどの程度管理する必要があるか、また、コンバージョン率が良好な期間中にコストをどの程度緩和できるかを直感的に把握できます。

大きなプロモーションの前に、このような詳細なフォームに従って業務を管理することで、私たちは冷静さを保ち、常に何が起こっているかを知ることができます。

著者: ラブブックス

出典: ラブブックス