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    如何用更少的钱,带来更优质的量?| 渠道质量评估模型

    姜頔

    原作者:姜頔 2019-04-24

    营销 广告营销 推广

    2019-04-24
    做渠道难,难在不了解渠道属性及质量
    鸟哥笔记,广告营销,姜頔,营销,广告营销,推广

    “互联网下半场”的概念在2016年由美团CEO王兴提出,大概意思是,中国互联网人口红利吃了二十多年,也该吃光了,互联网公司的发展的方式已经由上半场的“速度和流量?#20445;?#36716;变为“深度和创新”。

    如果以2016年作为互联网的上下半场分界线,那么下半场已经到了第3个年头了,好多人到现都还没摸透上半场规则,我们便赶鸭?#30001;?#26550;般的来到下半场了。

    上半场可以追溯至1995年,到2016年已经走过了21个年头,若按照足球比赛来讲,上下半场时间相同,可事实真的如此么?

    我唯一能够确定的是留给我们的时间真的不多了,艰难程度堪比国足出现。

    我们都看过了ofo完成E2-1轮融资8.66亿,也看过了退款人数超过千万;

    看过了拼多多一夜爆红,也看过了一夜被“盗”千万;

    人们都认定互联网就是烧钱的行业,烧钱不一定成功,但不烧钱一定不会成功。

    上半场我们就是这么走过来的,不管孰对孰错,接下来我们关心的是,应该做什么,做什么才能活下去,不被时代所淘汰。

    于是乎,更多的人恍然大明白,认识到了用户增长的重要性,没错,下半场我们的课题就是用户增长。

    个人理解,能用钱办到的事那都不叫事儿,也不?#24615;?#38271;,换谁都能做。但如何用更少的钱(不花钱)带来更优质的量,那才叫用户增长,才叫学问,也是下半场的核心玩法。

    今天我们围绕渠道,分享一些用户增长的心得,具体内容如下:

    1.渠道现状

    2.模型概述

    3.模型算法

    4.模型的应用

    5.模型的推广

    一、渠道的现状

    “下半场”渠道三大难题:

    1. 获取用户流量难

    2. 投放?#24335;?#23569;

    3. 用户留存难

    现在渠道流量难题可用一句话描述:预算少、求用户、质量差。

    更恶劣的是,渠道流量作弊现象十分猖獗,虚拟机、设备重复激活、异常设备?#20154;?#37327;普遍存在。

    如何在这种困难模式的大环境下,还能保证渠道投放精细化运营,做到用户增长呢?#35838;?#20204;今天就来聊一下渠道评估模型,通过多维度评估渠道流量质量,把钱花在?#24230;?#19978;。

    在讲模型前,先简单的介绍几种常见的渠道投放的结算方式:

    1. CPA:cost per action按用户激活付费

    2. CPC:cost per click按点击收费

    3. CPD?#28023;?)cost per download 按下载?#21697;眩?)cost per day 按天?#21697;?/p>

    4. CPS:cost per sale按销售额?#21697;?/p>

    5. CPT:cost per time按时间?#21697;?/p>

    6. CPM:cost per mille按千人展示?#21697;?/p>

    通常互金行业用的比较多的方式是CPS,而像汽车之家、易车网等咨询类平台多用CPC、CPD的方式进行结算。

    互金行业的拉新相?#36816;?#20998;较小(只是相对哈),互金商?#30340;?#24335;?#30001;螩PS的结算方式,需要用户手机号、身份证等信息,还要进行?#23548;?#30340;投资,所以使得渠道新增作弊成本?#32454;摺?/p>

    对渠道后续评分也相对简单,多以转化、首投金额(GMV)、购买产品期限、产?#26041;?#21449;购买、复投率、?#24335;?#22797;投率等指标来综合判断渠道拉新用户质量。

    咨询类平台多以CPC、CPD结算,相?#36816;?#20998;就很大了,因为没有强制用户注册登录,可以用访客身份登录,致使许多用户的关键信息是抓取不到或者抓取不全的。

    所以无论是机器刷还是人刷的现象超乎你的想象,?#30001;?#21518;期留存、GMV、UGC、有效行为等?#20219;?#39064;,需要多维度因素评估渠道质量。

    举个简单的例子,某咨询类APP,渠道A的结算方式是CPD,即按下载收费,会出现以下几种情况:

    (1) 花了很多钱,用户只是下载,但没打开过APP

    (2) 花了很多钱,用户下载打开APP,但留存差到爆炸

    (3) 花了很多钱,用户下载打开APP,留存也ok,但没有任何其他有效行为

    (4) 花了很多钱,用户下载打开APP,留存有效行为都ok,但是发?#36136;?#34394;拟机、设备异常或者重复激活(卸载APP再重新安装)

    (5) 用户下载打开APP,留存有效行为都ok,机器也ok,但花了很多很多钱

    上述只是简单的罗列了几种情况,其实实操起来问题更多。

    什么是好渠道,什么是坏渠道,不是简简单单的留存高、用户行为好、成本低或者是GMV高就能说这个渠道质量好,怎样综合考虑渠道质量,今天?#36879;?#22823;家介绍渠道评估模型。

    模型就以困难模式下的咨询类渠道拉新为例讲解,我相信这类渠道评估模型要是玩明白了,其他类型平台应该是得心应手。

    二、模型概述

    先把成品给大家展示一下,让大家对这个模型有个初?#25509;?#35937;,接下来再具体讲解细节。

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    模型首页展?#23601;?/p>

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    算法页图

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    算法页放大图

    简单的讲就是,模型是通过算法页的不同变量(指标),对渠道进行标准化打分,再根据各项指标不同的权重,汇总一个总得分,各项指标可以向下拆分一级、二级或更多级指标。

    在样例模型中:

    渠道总得分=

    数量得分*权重1+行为得分*权重2+商业得分*权重3+成本得分*权重4+质量得分*权重5

    大体模型介绍完毕,下面来深入讲解模型算法

    (如果对于算法不感兴趣的朋友,可以跳过第三章,直接看第四部分的模型应用和模型推广)

    三、模型算法:

    纳入评级库标准:

    (1)所有新增渠道

    (2)数据异常无法获取正确信息的渠道不参与评分

    打分方法:

    (1)各项一级指标、二级指标在0到100分范围内打分,无及格?#36136;?#32447;

    (2)对于可获取数据的定量指标,采用标准化的方式打分;若数据量级相差较大,可以?#28909;?#23545;数,再进行标准化(减小量级差异造成的影响)

    (3)从公司角度考虑,设置正向和反向指标,如新增人数为正向指标,成本为反向指标,即成本越高得分越低。

    以新增得分为例:

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    其中,Qi为某个渠道的新增人数,Q为库?#20852;?#26377;渠道新增人数的最大值,或者Q也可以为预设的上限值。

    以成本为例:

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    其中,Gi为某个渠道的成本,MAX( G )为库?#20852;?#26377;渠道人均成本的最大值,或者MAX( G )也可以为预设的上限值。

    比如G设定为10,那么高于10元的用户此项得分会被评为0分。

    MIN(G)为库?#20852;?#26377;渠道人均成本最小值,或者MIN(G)也可以为预设的下限值。

    权重确立方法 层次分析法(AHP)

    介绍一下层次分析法(AHP),AHP能把复杂系统的决策思维进行层?#20301;?#23558;决策过程中定性和定量的因素相结合。

    通过判断矩阵的建立、排序计算和一致性检验得到的最后结果具?#20852;?#26381;力,避免由于人的主观性导致权重预测与?#23548;是?#20917;相矛盾的现象发生,在多目标规划领域具有广泛的应用价值。

    首?#20219;?#20204;确立5项一级指标:数量得分,行为得分,商业得分,成本得分,质量得分,计算主要步骤如下:

    构造判断矩阵

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    (PS:层次分析法的软件也可?#28304;?#32593;上下载免费版本)

    所以有下图一级指标权重

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    权重分配图

    二&三级指标筛选(聚类)

    1. 盲选:将根据经验得到的、现有的备选聚类变量全部纳入模型,暂时不考虑某些变量是否合适。

    2. ?#27605;?#37327;分析:通过方差分析,观察分类是否存在显著差异,踢出对模型聚类没有?#27605;?#30340;变量。

    3. 相似矩阵分析:输出相似性矩阵,对相关系数进行分析,若两变量相关系数接近1,说明两个变量可以互相替代,踢出一个变量?#28304;?#21040;降维目的。

    4. 通过上述3步对变量进行筛选,既能踢出?#27605;?#24230;?#31995;?#21464;量,又将相关性将强的变量进行整合,最终输出相互间属性独立的变量。

    各项二、三级指标的权重也参照一级指标一样,层次分析法进行权重分配,最终得到指标骨架图,如下图所示。

    模型指标骨架

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    模型指标骨架图

    骨架填充与BI展示

    将数据填充到骨架中,再按照自?#21512;?#30475;的维度去做相应的BI展示,本文按周和?#24405;?#25511;渠道,也可以按照日为最细颗粒度进行监控。接下来的第四章讲解一些BI展示与应用。

    四、模型的应用

    使用模型后,就可以全面评估渠道的优劣,就好比料理要色、香、味俱全,渠道也要数量、行为、商业、成本和质量综合评价。

    模型制作完毕,接下来就到了应用?#26041;冢?#20439;话说得好,一切不能将策?#26376;?#22320;的数据分析都是耍流氓。

    下面抛砖引玉的介绍一些基础BI展示及应用,其实可深挖的东西很多,待各位读者继续深究。

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    最细颗粒度渠道总得分 展?#23601;跡?#19968;)

    各渠道近几周(月)的走势图、本周得分、上周得分和环比值,同时在上方有按月和周切换按钮,可以分不同时间维度观测渠道。

    简单明了地将渠道最细颗粒度展示出来,劣质渠道关闭或者缩量,将预算转移到好渠道上,使得优势最大化。

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    付费渠?#26469;?#30424; 展?#23601;跡?#20108;)

    付费渠道总体走势图,按周和?#24405;?#25511;所有付费渠道的情况,可以看出大盘的情况。

    比如双十?#25442;?#23458;非常难,成本偏高、用户停留时间变短、GMV降低等,都可?#28304;?#24635;结得出结论,针对618、双十一、双十二等节日做战略性投放。

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    渠道总得分拆解图 展?#23601;跡?#19977;)

    除了渠道总分,还?#19978;?#19979;拆分看一级二级和三级指标情况,?#21592;?#26356;好的了解渠道的属性特点,针对不同渠道特性做精细化运营。

    要新增量时候投什么渠道,因为有些渠道虽然优秀,但新增数量会遇到瓶?#20445;?#28192;道的同事经常跟我说钱花不出去,就是这么个道理;

    要商业转化的时候投什么渠道,有的量够留存也好,但在商业转化这方面表现一般。

    这都是渠道的属性,摸透了渠道会事半功倍,还能捎带手的把KPI完成,岂止一个“?#21462;弊?#20102;得。

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    付费&自然用户对比图 展?#23601;跡ㄋ模?/p>

    付费和自然用户对比画像,可以看得出自然用户的行为A、行为B、留存和传播系数K因子要高于付费用户,而付费用户的行为C、行为D和商业转化高于自然用户。

    利用用户增长思维,可以继续挖掘,行为A、行为B是否会影响用户的留存和传播系数;行为C、行为D是否会影响用户的商业转化。

    就举个Twitter成功案例,Twitter发?#20013;?#29992;户在30天内关注了30个好友,这些用户的留存率会非常高,新增的30天和关注30个好友就成为魔法数字,就是你的行为ABCD或者是还未发现的行为EFG,?#19994;?#23427;便打开了用户增长的大门。

    五、模型的推广

    该模型不只局限于渠道评估,还可以做活动评估、用户质量评估、用户积分评级系统等等。把相应的指标替换,赋予相应权重,便?#21830;?#29992;此模型。

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    用户评分 示例

    至此,整个模型流程已经介绍完毕,后续还有许多种分析方法以及策略,在这里只是抛砖引玉,就不多赘述了。

    最后我们就把今天分析的过程捋一捋:

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     流程鱼骨图

    (1) 模型确立

    (2) 纳入数据库标准确立

    (3) 打分标准确立

    (4) 权重计算

    (5) 变量指标筛选与调试

    (6) 结果展示

    (7) 分析并制定策略

    今天给大家介绍的标准化评级模型就到这里,评级模型常用的有本文介绍的标准化模型,除此之外回归模型也有着广泛的应用,今后?#19981;?#21644;大家详细的分享另一类模型在?#23548;?#19994;务中的使用方法。

    写在后面:希望这篇文章可以帮助广大的运营人士,也能够让用户了解平台运营方式,同时欢迎同行与爱好者一起交流学习,提出您宝贵的意见。

    作者:姜頔 来源:鸟哥笔记(niaoge8)
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    综合评分:5
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    用户评论

    Joffrey16

    2019-03-18 16:47

    好文~~虽然我没看懂,但一看就是好?#27169;?

    用户267736

    2019-03-09 15:42

    我看不懂的就是好文哈哈

    陈狐狸

    2019-03-08 17:03

    好文~~虽然我没看懂,但一看就是好?#27169;?

    参与评论(3)

    登录后参与评论
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    Joffrey16

    2019-03-18 16:47

    好文~~虽然我没看懂,但一看就是好?#27169;?/div>
    用户267736

    2019-03-09 15:42

    我看不懂的就是好文哈哈
    陈狐狸

    2019-03-08 17:03

    好文~~虽然我没看懂,但一看就是好?#27169;?/div>
    姜頔
    姜頔
    硕士毕业于日本早稻田大学,前人人贷高级数据分析师,现易车网数据分析专家。主要负责数据运营和用户增长。
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