昨天谈到如何证明一项营销活动挣到钱了,说了一些计算收入、成本的思路。具体的计算方法没有提。评估效益还有两个目标——证明影响了多少客户,证明如果没有分析模型效果不会那么好。
我们内部又在讨论这个东西,很热烈,感觉最后几乎要吵起来。为什么呢?就是因为这种计算方法没有标准,每个人都能自己理解一套,每个人都有一些不同的假设。很难说服另一个人采用某种方法,只能从概念上加以判断,看某种计算方法是不是合乎逻辑。但,争吵到了一定阶段,突然发现,也许我们一开始就是错的,很多争论沿着细节前进,却远离了原来的目标。只有重头来过,再次梳理。
说了些感慨,来思考一下影响客户的指标。
影响多少客户,这是一个有点矛盾的度量值。我们讲究精确营销,就是有的放矢,缩小目标客户范围,但命中率很高的那种。从这个角度来说,影响客户要小一点才显得精准。但现实中,营销并没有到那样的程度,很多时候是广撒网多捞鱼。因此,这个数大了也不行,小了也不行。
幸好,不需要用这个绝对值来衡量影响客户的程度。我们可以改去关注覆盖率,这个指标是指营销活动覆盖了多少可能的客户群。可以是全网的客户,可以是某种品牌的,也可以是符合某种条件的客户群。
覆盖率=活动客户数/潜在客户数
当然,这个客户群得提前给出,在活动设计之处就得给出。否则,这个数来历可疑,恐怕是为了造就这个覆盖率而设计的潜在客户条件。
接下来证明如果没有分析模型就无法取得如此的营销效果。
通常,如果在活动的时候设计一些对照组,这些对照组是非分析模型得出的客户。这样,只需要在活动之后对比两组的成功率,就能证明分析模型的作用。但现实又一次占了上风。很多时候,活动执行部门不希望有对照组,因为他们希望有更高的成功率,他们也有指标的压力,他们并不希望被当作实验。当然,除非你不要告诉他们有这个对照组存在。总之,有时候就是没有对照组。
这时可以用一种方法。记得刚才谈覆盖率的时候,有个潜在客户群,那个值应当是所有可能符合活动条件的客户。比如促销手机报的活动,这个潜在客户群至少要支持彩信才是。而除了营销活动促销之外,肯定还有其他非活动促销购买此产品的。那么当期所有购买这个产品的客户可以视为自然增长(虽然不能算真正的自然增长,因为有了活动的影响),如此可以设计一个自然成功率指标=自然增长/潜在客户。对比活动成功率与自然成功率就能显示出活动效果。
上面说了这些计算方法虽然不够标准,也许不够合理,甚至还得不到客户的认可。但一定要在活动设计阶段就给出来。否则在真正评估的时候才给出,恐怕就是忽悠成分偏多。