教育從業者必須要懂的「渠道效果評估」

渠道分析應從企業長期發展的角度出發，以 ROI 為重點。

流量增長是維系企業長期發展的基石。隨著競爭加劇，行業的獲客成本也水漲船高，合理實現渠道效果評估及策略優化是每個企業亟待解決的核心問題。渠道效果評估可以幫助我們控制渠道投放成本，完善和優化渠道投放策略。

一、渠道效果評估的基本介紹

1、渠道效果評估是什么

渠道效果評估主要是在企業進行渠道廣告投放之后進行效果評估，通過數據衡量各渠道投放效果，分析營銷策略和產品流程中存在的問題，輸出策略建議，為企業投放策略及運營手段的迭代優化提供決策支持。

2、為什么需要渠道效果評估

企業使用渠道效果評估的原因主要在于：

（1） 基于數據的渠道側評估，可以幫助企業合理分配預算，優化投放 ROI；

（2） 基于數據的產品側評估，洞察用戶行為，優化產品設計，提高用戶體驗。

3、渠道效果評估的難點痛點

現階段，不少企業在進行渠道效果評估的過程中仍面臨如下挑戰：

（1） 渠道數據難以收集和歸因；

（2） 沒有一套完整的指標體系去評判投放效果的好壞；

（3） 不知道如何定位轉化效果不好的原因；

（4） 難以將數據分析結論落實到業務策略上。

二、渠道效果評估解決方案

1、渠道效果評估框架及內容總覽

如上圖所示，渠道效果評估可以分為兩大部分：

第一，從哪些維度評估渠道側的效果，分析投放渠道對業務目標達成的影響，通過構建合理的指標體系，對各渠道帶來的用戶數量、用戶質量、用戶收益綜合比較分析，篩選出有利于業務目標達成的渠道，改善渠道 ROI。

第二，完成渠道效果評估之后，我們發現渠道投放效果不好，但是又難以定位是渠道問題、產品問題還是營銷策略問題，此時就需要先發掘問題點，提出假設驗證，然后再著手解決問題。

2、渠道效果評估的先決條件

（1）渠道內外數據的打通

在做數據分析之前，我們需要將廣告平臺的數據和用戶在產品內產生的數據做打通，也就是常說的數據通路。

（2）渠道數據的采集和歸因

我們可以采用動態歸因模型，基于 IDFA、IDFV、IMIE 等進行整合，生成 CLICK ID，對渠道進行精確歸因。另外，一些無法實現精確歸因的場景，也可以使用 IP、UA、OS Version 等進行分層模糊歸因。

（3）異常流量的識別

在評估之前，需要保證數據是真實可用的，因此需要做異常流量的識別。一般來說，真實的流量更加自然一些，虛假流量常常表現出一定的目的性和規律性，通?？梢酝ㄟ^用戶行為數據對比、分地域查看、分訪問終端查看等方法進行異常流量的甄別，同時也可以采用算法判斷流量真實與否。

通常情況下，我們會通過渠道的評估、渠道的價值、其他因素的影響三個維度來評估渠道投放效果，如下圖所示：

接下來將詳細介紹：

（1）渠道的評估

• 定義渠道拉新的目標

在進行渠道評估之前，我們需要先明確渠道拉新的目標是什么。所有的業務動作都是圍繞業務目標展開的，只有當目標清晰了，接下來的分析才會有方向。當然，強烈建議在沒有正式開始投放之前就想清楚，以終為始開展業務，這樣在投放-效果回收過程中方向感會更強，因為目標會直接決定我們如何選擇渠道、如何圈選人群、如何制作物料，而這一系列過程，恰好是渠道投放中的關鍵環節，與最后業務目標的完成也有著密不可分的關系。教育行業常見的目標有：激活 App、付費低價體驗課、添加老師微信、留資、注冊成功等，不同的業務發展階段存在不同的目標，需要根據業務實際情況，科學合理地制定。

• 判斷渠道拉新目標的合理性

有了目標之后，我們還應判斷這個目標是否合理，不合理的目標會將我們的分析引至錯誤的方向。

• 構建渠道評估指標體系

基于業務目標，選擇較為關鍵的指標做渠道數據對比，綜合評價各個渠道的效果。

接下來我們通過兩個例子，從用戶數量、用戶質量、用戶收益三方面考慮，詳細說明如何構建渠道指標體系。

案例一：甲企業在朋友圈投放視頻廣告，希望新用戶點擊視頻后可以在 H5 落地頁完成體驗課付費。那么甲企業該階段的拉新目標為“新客首單體驗課付費”，核心衡量整體效果好不好的指標為“體驗課付費用戶數”。

從用戶數量的角度來說，除了付費用戶數，用戶導入量也是需要關注的，即這個渠道為你帶來了多少用戶；從用戶質量的角度來說，我們可以看體驗課的付費轉化率，以及長遠來說我們希望用戶購買正式課程，因此正價課的付費轉化率也可以作為評估指標；從用戶收益的角度來說，即這個用戶為我們帶來了多少價值，常規的有 ARPPU（每付費用戶平均收益），一般情況下建議結合 ROI 進行用戶收益的綜合評估，關于 ROI 會在后面的文章中詳細講述。

案例二：乙企業是一家做內容資訊教育產品的企業，他們投放廣告宣傳 App，希望讓更多的用戶在 App 上完成注冊。因此，該企業設定的用戶數量方面的指標為注冊用戶數、用戶導入量；用戶質量相關的指標為新客會員付費率、注冊轉化率、7 日留存率；用戶收益相關的指標為 ARPPU。

圖 神策數據渠道拉新-效果評估面板（模擬數據）

• 使用渠道 ROI 衡量渠道效果

在衡量渠道投放效果時，最不可忽視的一個因素就是渠道 ROI，即投資回報率。ROI 是一個公認的、可以比較直接反映某個渠道效果的指標，它可以同時衡量渠道用戶流量規模、用戶質量和用戶收益這三個因素，常用計算公式為：ROI（投資回報率）= 回報收入/前期投入。前期投入：前期在獲取用戶的時候，一共投入了多少錢，在渠道方面大多單指渠道投放的花費，通常將這個投入稱為 CAC，即獲客成本。

回報收入：做完拉新之后，這些用戶給企業帶來了多少價值，常用衡量指標為新用戶的購買金額。但是某些業務模式下，這部分價值不可在短期內被迅速量化，所以算法也因各產品形態的不同而不同。同樣，在剛才所講述的甲企業的場景中，企業在朋友圈投放廣告之后，希望用戶在 H5 落地頁完成付費轉化，它的 ROI 可以這樣計算：

ROI = 體驗課成單總金額/渠道總花費      

      =（用戶導入量 * 體驗課付費轉化率 * 體驗課客單價）/渠道總花費

用戶導入量可以代表渠道用戶流量規模，體驗課付費轉化率可以代表用戶質量，而體驗課客單價則可以衡量用戶給企業帶來的收益。需要注意的是，根據各企業/團隊業務形態和發展階段的不同，對 ROI 的計算方式也有所不同。

因此，我們建議根據最終業務目標，做合理的測算和評估。比如，有的企業關注新用戶的有效增量，即報名體驗課的用戶數，則計算 ROI=30 天體驗課總付費金額/渠道投入總花費；而有的企業更關注用戶最后到正價課的轉化，則計算 ROI 時他們會著重考量 30 天正價課付費總金額/渠道投入總花費

• 渠道打分

ROI 的好處是清晰、直觀、易懂。但渠道效果這樣一個復雜的命題僅用 ROI 這一個指標來衡量可能不那么準確，具有一定的局限性，且 ROI 的計算需要一定的時間周期，而有些產品的效益回收比較漫長，比如有些教育產品用戶從體驗課轉到正價課的時間周期很長，但企業又不可能等到很長時間以后再去做渠道效果的評估，這樣就失去了分析的時效性，此時 ROI 評估就不是很適用。

因此，我們可以引入一種“渠道打分法”結合 ROI 進行渠道效果評估，這類方法主要是通過一系列用戶行為指標，評估用戶參與度，計算各個渠道的綜合得分，通過得分排序篩選優質渠道。

舉個例子：某內容運營人員需要對用戶喜愛的書籍進行排序，通常情況下，我們會從點贊數、評論數、搜索熱度、轉化率等多方面綜合考慮。按照打分的方法，對各個方面的指標設定權重，然后用權重計算后的結果來判斷到底哪本書更受用戶喜愛，如各書籍總得分 = 點贊數 * 15% + 評論數 * 15% + 搜索熱度 * 40% + 購買轉化率 * 30%。

以下是渠道打分的示例（百分比和指標此處僅為示例，需結合業務實際情況制定）：

那渠道打分的權重應當如何設定呢？

權重是指某一因素或指標相對于某一事物的重要程度，強調的是因素或指標的相對重要程度，傾向于貢獻度或重要性。通常來說有兩種設置方法：

第一，憑借主觀業務經驗設定，直接給各個指標賦予權重，優勢是可以比較完整地考慮業務實際情況，劣勢是不夠科學客觀。常用的方法有層次分析法、權值因子判斷表法。

第二，憑借歷史數據進行客觀權重賦值，依據歷史數據研究指標之間的相關關系或者指標與業務結果的影響關系來綜合測算權重；此類方法有客觀優勢，符合統計學邏輯，但是無法反映出一些不能被量化因素的影響，對業務情況的考慮不夠完善，甚至可能會有一些權重和實際指標相反的情況。常用的方法有因子分析、回歸分析等，到底應該選擇哪一種，可結合實際業務情況斟酌。

• 綜合效果評估

前文計算了 ROI 和渠道得分，但當業務發展到某一個階段時，我們往往需要考慮多重因素對渠道投放的影響，需要做到成本和收益的平衡。此時建議綜合 ROI 和渠道得分進行渠道選擇，在 Excel 上根據 ROI 和渠道得分的數值，作四象限圖，分象限進行渠道決策。如果某渠道 ROI 和得分都較高，說明這個渠道用戶質量高，長期來說對產品是有利的，且投資回報率也還不錯，因此這個渠道值得我們重點運營并持續投入。

（2）渠道的價值

• 渠道用戶畫像

渠道用戶畫像的數據來源一般分為「渠道平臺提供的用戶畫像」「產品內業務 + 行為用戶畫像」「定性或定量得出的用戶畫像」3 個部分。有些渠道會向廣告主提供投放分析服務，通常包含一些簡單的用戶屬性數據分析；當用戶來到產品之后，會在產品內產生行為，或者完成與業務收益相關的購買動作，此時我們也可以將這些數據收集起來，比如用戶瀏覽了哪些模塊，購買的產品是什么類別，購買的產品單價大約為多少，然后描繪用戶畫像，輔助進一步的精細化運營。用戶畫像可以讓我們更好地了解渠道過來的用戶長什么樣，可能會做什么，可以幫助我們做好渠道投放策略的優化，同時也能給未來有意愿做精細化運營的企業奠定數據基礎。

圖 神策數據用戶標簽面板示例（模擬數據）

• 業務數據回傳

 部分渠道支持業務數據回傳，加速渠道分析閉環。

（3）其他因素的影響

• 外部因素

結合實際業務，需要考慮對業務目標有影響的因素。比如政策、市場規模、競品、品牌口碑、社會輿論等。

• 內部因素

從業務方面來說，需要考慮其他業務的拓展對當前業務的影響，或者產品/服務的品類是否發生了變化，這些都可能會影響新用戶轉化；產品方面，比如部分產品流程修改、系統兼容等；其他例如節假日影響、用戶需求等，這些點與最終業務目標是否達成可能都存在關系。因此我們需要結合實際業務情況，綜合這些內外部影響，科學評估渠道拉新效果。

 

任何主題的數據分析均需重視“邏輯”和“層次”，但是大部分教育企業很多時候只重視邏輯，極容易忽視層次性。無論渠道投放的目的是整個公司品牌推廣，還是圍繞某個產品的推廣，均包含了分屬不同層級的多個子任務，比如：

• 指標層：投放效果如何
• 執行層：影響投放效果的因素
• 策略層：定位投放迭代的策略調整方向，沉淀優秀成功的策略方法等

只有通過層次分級，才更容易了解問題出在哪個層級、此層級是否可以獨立把控分析、是否需要其他角色的協助等。

圍繞問題界定，從指標、執行層綜合評估渠道投放效果時，如何定義效果“好”還是“不好”？當前數據展現究竟是否可以定義為“問題”？具體是哪些環節導致了結果問題？分析角度歸屬于指標層還是執行層……

舉個例子：某教育公司想要提高低價體驗課程的拉新數量，選擇了多個渠道進行該課程的廣告投放，兩周后發現拉新效果低于預期。針對此，業務同學需要定位原因并加以分析驗證，具體的問題定位和分析思路如下：

1、定義渠道核心目標，以終為始開展業務

不同的業務發展階段存在不同的目標，需要根據業務實際情況，明晰獲客定義，教育機構常見的獲客核心指標包括：下載量、注冊量、App 激活量、留資量、低價體驗課報名量、微信添加量、獲客成本、ROI、付費轉化率等，對比上述案例，可以明確其核心結果指標為低價體驗課報名數量。

2、界定“問題”真偽，從源頭把控分析方向

大家或多或少都了解辛普森悖論的魅力，不同維度的核心結果數據會呈現不一樣的“景色”。數據指標對齊統計口徑是一切正確分析的基礎。如下圖所示，3% 的結果數據是否會被定義為真正的問題，需要綜合時間、渠道、定義等維度，配合科學合理的對比方法判斷其真實身份；然后，綜合目標設置邏輯判斷預測標準的合理性。只有確保源頭沒有問題，才可以真正界定“問題”的真偽。

3、多層級視角出發，歸納因素假設

單一核心指標評估法也叫一維評估方法，指的是僅通過核心結果指標評估渠道效果。

評估渠道質量的指標選擇是有要求、有技巧的，這個指標一定要能夠全面衡量渠道的價值，比如 ROI。但實際操作中一維評估方法有很大的局限性，比如全面成本數據獲取延遲、指標角度單一等等……因此，為了更全面地衡量渠道價值，渠道效果評估指標體系應兼顧“量”“質”和“收益”。

界定核心指標表現具備問題的特征后，圍繞核心目標，定位各層級可能產生異常的方向，以 4P 理論法做內外部因素拆解，如下：

圍繞拆解出的 4P 核心方向，結合具體業務場景、不同層級枚舉的影響因素，包括策略層的渠道定向人群包、投放策略、定價策略、產品頁面交互設計等；執行層的人工執行策略流程、技術交互錯誤等（上述場景中假設此執行層不存在問題），從內部影響因素業務流程及產品頁面交互角度出發，圍繞低價課報名數量指標，可以拆解關鍵業務流程，進行落地頁轉化流程漏斗分析，計算出每個環節的轉化率、跳出率、停留時長、頁面交互情況等，從而判斷用戶在哪個環節流失，定位可能影響用戶頁面操作、流失的原因。

明晰核心目標 → 界定問題“真偽” → 歸納多層級影響因素，以終為始，發現渠道是否真正存在問題，結合邏輯和層次分析視角，歸納影響渠道效果的因素。

以上三個步驟是實現渠道投放優質效果的第一步。

1、基于假設因素，合理驗證分析

基于 4P 理論拆解影響因素為渠道分析提供了普適性的思考方向，但不同形式的渠道投放評估，在因素衡量的選擇和驗證深度上會存在稍許差異。不可否認的是，在確定渠道投放有問題或存在優化空間后，最關鍵的步驟是定位影響因素并進行歸因。

如何圍繞渠道定向人群匹配、投放物料選擇、產品頁面設計、渠道競價等方向做異常分析，具體方法與數據異常定位分析基本一致，包括分組分析法、對比分析法、象限分析法、矩陣關聯分析法、MECE 等。

結合上述案例場景，可以梳理渠道投放的核心業務流程為：展示廣告 → 點擊廣告進入落地頁 → 訪問報名頁面 → 提交訂單。其中，選取瀏覽量、轉化率作為核心指標進行象限分析如下圖所示：

結合四象限結果，提出可能的發展方向和因素假設如下：

高瀏覽量：

• 投放物料包裝命中用戶偏好，引起點擊興趣
• 渠道用戶調性與物料內容匹配性較高

高轉化率：

• 渠道定向人群包篩選精準
• 產品設計符合用戶 get 價值路徑

基于上述假設采取控制變量法，對不同投放策略組合進行單變量比較，并進行合理假設驗證。進一步來看，可以將上述案例場景賦予數值進行對比說明：假設 4 個渠道的用戶調性基本一致，數據統計周期為 2 周，控制的變量為渠道中投放時間策略和渠道競價。

由上述數據對比可知：

（1）同定向人群包下，A 渠道瀏覽量低于 B 渠道，C 渠道瀏覽量低于 D 渠道，可以猜測物料 ②（A/C 渠道）更能吸引用戶點擊廣告；

（2）同物料下，A 渠道轉化率高于 C 渠道，B 渠道轉化率高于 D 渠道，可以猜測上述渠道中人群包 I 篩選更精準，與渠道調性更匹配。

基于上述核心指標對比，驗證正負向的相關影響因素，可以做初步策略迭代，具體跟進下一步效果驗證該策略是否值得大范圍、長期推廣。

2、策略迭代及效果驗證

渠道引流物料質量的好壞會直接影響過程轉化率、目標及獲客成本，合理科學的評估方式是通過 A/B 測試，結合自身業務特點，實現物料、策略的快速迭代和優化。

投放物料的內容直接決定用戶對產品的第一印象，所以投放物料是否符合目標用戶需求，是否能夠吸引用戶的注意力，對用戶發生第一步行為（點擊廣告）至關重要。

定向人群包作為渠道投放實施前期的關鍵一環，在此過程中承擔協同關系，人群包精準畫像可以提升廣告物料的命中率，實現精細化效果投放。

在上述變量不變的前提下，圍繞投放物料及人群包匹配的相關猜測，可通過 A/B 測試做進一步策略調整和效果驗證，其中涉及頁面的 A/B 測試中，頁面必須在同一個主題下產生微調，通過測試的結果可以知道是哪些變化導致了轉化率不同，而不只是單純為了了解哪一版頁面能帶來多少業績、多少提升等。

結合上述案例中的正向影響因素提煉，對物料及人群包迭代做示例對比，根據數據結論，對投放物料和人群包組合分別進行調整，并觀察調整后 1 周（其他變量保持不變，如投放時間策略、渠道競價等）的數據反饋。具體如下：

調整方案 1：

A/C 渠道：將物料 ① 調整為物料 ②

B/D 渠道：將物料 ② 調整為物料 ①

△ 方案 1 調整后數據

調整方案 2：

A/B 渠道：將人群包 Ⅰ 調整為人群包 Ⅱ

C/D 渠道：將人群包 Ⅱ 調整為人群包 Ⅰ

△ 方案 2 調整后數據

將 2 種方案調整后數據與對照組（方案調整前）進行數據對比，發現調整方案 1 的物料 ② 所在渠道的瀏覽量仍高于物料 ① 所在渠道；調整方案 2 中的人群包 Ⅰ 所在渠道的轉化率高于人群包 Ⅱ 所在渠道。

可以得出以下結論：

• 物料 ② 較物料 ① 更有吸引力，能夠高效吸引更多用戶點擊廣告進入落地頁
• 人群包 Ⅰ 較人群包 Ⅱ 對產品價值認可度更高，人群包畫像更匹配投放產品

接下來，根據驗證后的迭代結果可制定相應的優化策略并進行效果追蹤。

第一，將投放物料調整為物料 ②，人群包調整為人群包 Ⅰ，進行重點投放并對其他因素進行假設驗證和策略迭代。

第二，制定并落地渠道長期投放策略。投放環節效率較優時，結合渠道競價以及拉新課用戶后續的付費留存等指標進行綜合對比，找到綜合留存效率高，且成本更加可控的投放組合。