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如何从0到1,搭建网络营销评价模型

  • 发布:Jenea
  • 来源: 数猎天下DataHunter
  • 时间:2017-09-27 15:56

企业的运营推广人员,通常会用数据评估自己的工作成果,并优化改进。对于负责新媒体运营的同学来说,会关注粉丝数、阅读数、转发数等,对于负责SEO的同学可能会关心收录、排名、权重等。在学术的分类里,无论是新媒体运营还是SEO、SEM等都统一被归到了网络营销的范畴。

下面小数将从0到1,对目前主要的网络营销手段评价指标进行分析汇总,并建立一个简单的网络营销效果评估模型,希望帮助企业运营人员量化工作效果。

网络营销方式分类

网络营销方式根据网民从搜索、感兴趣到购买、分享的行为过程进行划分,包括并不仅限于:搜索引擎营销、新闻营销(PR)、微博营销、微信营销、社会化媒体营销(知乎、今日头条)等。

在实际的工作中,用于对企业营销效果评价的方法非常多元化:有的企业直接使用相关的评价指标进行营销效果评估,有的企业则是通过购买网络营销相关的付费工具进行整体的评估,大型企业有专门的网络营销效果评估部门,一般这种部门会建立适合自身企业的相关模型,将所有数据代入进行专业评估或者大数据分析。

本文根据企业常用的营销方式及其对应指标进行汇总分析。

各主流网络营销方式的评价指标汇总

SEO评价指标

SEM评价指标

微博评价指标

微信评价指标

新闻营销评价指标

头条号效果评价指标

上面6个表格是对目前主流的一些网络营销方式评价指标的列举, 细心的朋友发现,除了对各个指标进行解释外,有的指标我们标出了绝对数值和相对数值,这样做是为以后给数据筛选分类做准备。

根据企业需求分类筛选并赋权

每个企业因其发展阶段、产品线生命周期的不同,对网络营销方式的选择及对应关键指标的要求也不同。所以企业可以根据自己的需求对营销方式或者指标进行增加或删减。

采用德尔菲法进行筛选,筛选完毕后,就形成了适合企业自己的指标清单,本文中的示例以相对数值为主,如下图:

▲最终表示例(部分)

将筛选完毕的指标分成层次模型的结构,如下图:

▲层次模型(示例)

接下来,要形成完整的评价模型,还需要根据每个指标的重要程度进行赋权,赋权的过程涉及一些运筹学的方法,需要构建判断矩阵,原理示例如下图:

此步骤完成后,便可形成矩阵运算,并进行一致性验证。

本文着重介绍思路,所以此处不再详细介绍运算过程,如有对以上内容的筛选和赋权的具体操作方法感兴趣的童鞋可直接留言,联系小数。

最后代入数据的示例模型(示例)如下:

根据确定后的权重数据,并将实际数值代入,企业就会得到一个营销效果的最终值。

通过观察这个最终值的变化,就可以观察企业不同时段的营销效果,并根据具体情况做出对应调整。

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