來源丨知乎

作者丨羅曼羅

你知道廣告費浪費了一半，卻不知道浪費在哪里；你做了一次品牌推廣活動，卻不知道如何衡量活動對公司品牌的影響；你選擇了適合公司的營銷矩陣，多管齊下的做營銷活動，卻沒有辦法區(qū)分不同渠道的效果。也許這篇文章能給你一些啟發(fā)。

營銷理論中有4A、4R或者AIDA模型，依次對應(yīng)了用戶從接觸到營銷信息開始，注意、知曉、態(tài)度、行動的四個階段。從廣告投放上看，品牌廣告和效果廣告分別針對消費者消費行為過程中的不同階段。數(shù)據(jù)表明，在效果廣告投放中，品牌知名度高的企業(yè)獲得的銷售轉(zhuǎn)化率高于其他同類型企業(yè)。

反觀現(xiàn)在成功的企業(yè)，一般將品牌營銷和效果營銷相結(jié)合使用：

通過品牌營銷來建立消費者對產(chǎn)品的早期認(rèn)識，通過效果營銷促進(jìn)消費者最終購買產(chǎn)品。如此反復(fù)，將企業(yè)品牌和銷售額推向一輪又一輪高潮。

俗話說，有衡量才有促進(jìn)。相比效果營銷，品牌營銷一直具備模糊性。這篇文章提出4個數(shù)據(jù)模型，先嘗試解決品牌營銷的模糊性問題。

1、模型一：助攻模型

球場上，一個助攻球員將球傳給主力球員進(jìn)球，并不能說助攻球員沒有價值。助攻球員的價值在于通過團(tuán)隊協(xié)作，輔助了其他球員進(jìn)球。

品牌營銷就像助攻球員，前期做了大量的鋪墊，才會有最終的用戶下單，哪怕下單的渠道是其他渠道，也是這次品牌營銷的助攻貢獻(xiàn)。

助攻貢獻(xiàn)的計算方法不難理解：

假如渠道A的一次營銷活動覆蓋的用戶，在一段時間內(nèi)，在渠道B中完成了轉(zhuǎn)化目標(biāo)，那么成功轉(zhuǎn)化的用戶就是渠道A對渠道B的助攻貢獻(xiàn)。轉(zhuǎn)化目標(biāo)可以是任意的用戶行為，比如注冊、下單、發(fā)帖、看完新手教程等等，根據(jù)產(chǎn)品的需要來設(shè)定。

因為每次營銷活動對用戶的影響是隨著時間衰減的，所以在這個計算中需要人為的指定一個時間窗口（一般不要超過1個月）。可以認(rèn)為只有在時間窗口內(nèi)完成了目標(biāo)轉(zhuǎn)化的用戶，才算作品牌營銷活動真正的助攻貢獻(xiàn)。

最后還想多說一點：

即便是完成了相同轉(zhuǎn)化目標(biāo)的用戶，他們的商業(yè)價值也不是完全相同的。

以注冊為例，papi醬加盟和某路人甲注冊，對直播平臺來說有天壤之別；

以消費為例，買了輕奢品的土豪和薅羊毛黨，系統(tǒng)也不應(yīng)該一視同仁。不同的用戶對系統(tǒng)的價值不同，給價值高的用戶更高的權(quán)重，將這個權(quán)重加到助攻貢獻(xiàn)的計算中。

上述模型假設(shè)每個轉(zhuǎn)化用戶只受到單一助攻渠道的影響。現(xiàn)實情況中，企業(yè)會同時在多個渠道上進(jìn)行矩陣式營銷，一個用戶可能會同時接受到多個助攻渠道的信息，最終完成下單。我們需要做多渠道分權(quán)，將助攻貢獻(xiàn)公平的分給不同的助攻渠道。重新評估每個品牌營銷活動的貢獻(xiàn)值。

我不建議采用簡單的將助攻貢獻(xiàn)平分給所有助攻渠道的方法。門戶網(wǎng)站上的一個簡單文字鏈，和線下體驗店的深度交互的體驗式營銷，兩者給用戶留下的印象程度不同，不應(yīng)該獲得相同的數(shù)值；36kr的報導(dǎo)，和創(chuàng)業(yè)公司官方微信對公司的介紹公信力不同，前者相當(dāng)于獲得了媒體的背書……

要做到公平分配可能要考慮的因素：

1、 采用渠道的知名度為權(quán)重，給影響力大的渠道以較大的權(quán)重。

這里想多說一句，并非越大眾的渠道影響力就越大。如果你是一個細(xì)分行業(yè)，可能所在細(xì)分領(lǐng)域的專業(yè)媒體的用戶更加精準(zhǔn)，影響力也更大。好比不存在日報之于科幻用戶，36kr之于互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)人員的意義。

2、  采用營銷活動的用戶參與度為權(quán)重。

每一次營銷活動，能或多或少獲得用戶的瀏覽時間、瀏覽次數(shù)、滑屏次數(shù)、轉(zhuǎn)化、點贊等行為。我們假設(shè)用戶參與度越深，營銷活動在用戶注意力吸引和認(rèn)知建立上的效果越好。將用戶參與度作為營銷渠道的權(quán)重。

3、 采用用戶參與營銷活動距離用戶產(chǎn)生行為的時間段為權(quán)重。

這里有一些算法，大家可以自行配置：

認(rèn)為第一次的營銷和最后一次營銷的影響力最大；

認(rèn)為最后一次營銷的影響力最大；

認(rèn)為第一次營銷的影響力最大。

2、模型二：參與度模型

用戶參與度指用戶在參與活動過程中的可量化的行為指標(biāo)，比如用戶瀏覽時間，用戶點贊、轉(zhuǎn)發(fā)、評論等行為的次數(shù)。一般來說，用戶的參與度越深，說明活動的吸睛效果越好，用戶對你的活動越有興趣。

技術(shù)的發(fā)展，讓我們可以衡量的渠道形式越來越多。比如線下廣告可以通過wifi或者藍(lán)牙探針技術(shù)，來了解受眾的駐足時間。一次普通的線上媒體投放，可以獲得用戶閱讀時間、用戶評論數(shù)量及內(nèi)容、用戶翻屏次數(shù)等等。

3、模型三：傳播模型

在這個人人都是自媒體的時代，有的官方營銷活動不僅讓目標(biāo)用戶產(chǎn)生強(qiáng)烈的心理認(rèn)知，還會演變成熱門話題，以不同的姿態(tài)傳播開來。

我推薦重點關(guān)注新聞、微博、微信、知乎和所在細(xì)分行業(yè)垂直媒體和垂直論壇等渠道的輿論導(dǎo)向。了解參與話題的媒體數(shù)、文章數(shù)、用戶評論數(shù)、閱讀數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)等等。

此外，關(guān)鍵節(jié)點也是傳播模型中需要重點關(guān)注的。大V的態(tài)度可能會影響未來的輿論方向。

在微博中重點關(guān)注大V用戶的轉(zhuǎn)發(fā)和直發(fā)話題，在知乎中需要關(guān)注大V用戶的點贊、評論、話題關(guān)注、回答話題。因為這些行為都會出現(xiàn)在信息流中，成為新的引爆點。

轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)模型來看，先制定賬號的級別標(biāo)準(zhǔn)。

比如微博有多少個粉絲是A級別，知乎獲得多少個贊是B級別之類的；接著將參與上述行為的用戶數(shù)據(jù)搜集起來，分析賬號的級別分布、用戶所在的圈子（行業(yè)）等等。

對于高影響力的賬號發(fā)出的信息，需要做情緒分析，了解其中正面、負(fù)面信息的比例。如果有必要，甚至需要逐條人工分析大V用戶的信息流，后續(xù)再做對應(yīng)的處理。

TIPS：上述傳播分析，可以借用一些第三方工具來完成，比如火線輿情、微博風(fēng)云榜、百度指數(shù)的輿情洞察（是的，不是百度指數(shù)整體趨勢）、清博指數(shù)。假如公司有資源，也可以自己獲得原始數(shù)據(jù)來分析。清博、微博、知乎提供了API，有微博、微信和知乎的數(shù)據(jù)。也可以通過爬蟲獲得更多平臺的原始數(shù)據(jù)。

4、模型四：情緒分析模型

有時候，并不是參與的用戶越多，用戶參與的越深入越好。我們還需要了解用戶的心理感受，判斷活動是否如期引導(dǎo)了用戶的認(rèn)知。這里羅曼羅推薦用情緒分析的方法。

舉個例子，支付寶的兒童節(jié)營銷引起了用戶、媒體們和互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)人員的極大關(guān)注。如果只是將用戶參與度作為唯一指標(biāo)，那這次活動無疑是巨大的成功。然而，大家對這次營銷的態(tài)度也是兩極分化，如果結(jié)合情緒分析來看，這次活動的成功與否就不好說了。

我們可以獲得用戶評論、用戶面部圖像或者用戶的語音等數(shù)據(jù)，來了解用戶是否滿意、評價是正面還是負(fù)面的。

如果是一次病毒營銷，需要獲取參與話題的媒體文章、用戶評論，對文章和用戶的評論都做語義分析。

TIPS：技術(shù)的發(fā)展，讓我們的分析越來越智能。很多學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)提出了不同的文本情緒分析模型，語音情感識別算法，面部情緒識別工具，其中很多算法框架被開源共享了。如果能采集到評論文字、用戶語音、用戶面部圖像的數(shù)據(jù)，可以考慮通過開源或自研的方式來分析用戶的態(tài)度。

如果不想占用研發(fā)資源，我推薦萬能的人工分析大法，全量或抽樣的分析上面的數(shù)據(jù)等。

5、總結(jié)

1、品牌營銷以建立用戶的早期認(rèn)知為主，不以銷量為目的，但是能為后續(xù)的效果營銷帶來更高轉(zhuǎn)化率。可以用助攻模型來衡量品牌營銷的效果。

2、用參與度模型來評估用戶對產(chǎn)品的興趣；用傳播模型來評估公眾或媒體對產(chǎn)品的興趣；用情緒分析模型來了解所有活動參與者對活動的態(tài)度，以免活動產(chǎn)生了適得其反的效果。

具體指標(biāo)也許是：

自有渠道的覆蓋用戶數(shù)、用戶畫像、用戶評論/點贊/轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評論的正負(fù)語義；

媒體的新聞數(shù)量、閱讀數(shù)、點贊數(shù)、評論數(shù)、文章和評論的正負(fù)語義；

weibo中創(chuàng)造話題的人數(shù)及人群畫像、直發(fā)/轉(zhuǎn)發(fā)比例、閱讀人數(shù)、評論總數(shù)、參與話題互動的粉絲用戶畫像、話題/評論的正負(fù)語義；

微信公眾號文章數(shù)、閱讀數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、文章的正負(fù)語義；

知乎問題數(shù)、回答數(shù)、關(guān)注人數(shù)、點贊數(shù)、評論數(shù)、話題/回答/評論的正負(fù)語義；

垂直論壇的文章數(shù)量、閱讀數(shù)、評論數(shù)、文章/評論的正負(fù)語義。

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