什么是数据体系，建设及架构分享？

0.

为什么要写这个系列

我是一个半路出家负责投放的人，在今年 5 月之前，我在目前的公司 (K12行业) 更多的还是用增长工具+运营操盘做增长。

今年 5 月接手了投放团队，从最开始的管中窥豹到了解全貌，再到现在把产品化思路融入投放中，积累了不少经验也踩了不少坑。可能是我半路出家不太自信的缘故，我以为这样的经验粗浅且微不足道，一直也没有述之以文字。

直到上月参加一个教育同行分享会，我用几分钟简单聊了一下做「精细化投放」的大致思路，没想到会后很多人都来找我讨论数据监控、投放策略相关话题。我才意识到，即使像 K12 这么重投放的行业，也仍然有很多公司还没有习得「工业化投放」的技巧。

故此，我写了这个投放系列文章，谈谈自己这半年来在投放上的心得以及踩过的坑（毕竟也是踩过坑的…Orz）。算是对自己近半年的复盘，也希望能对大家有些帮助。

1. 投放的江湖 (上) 数据篇：如何自上而下，建立一套更挣钱的 “数据体系”？

2. 投放的江湖 (下) 素材篇：什么样的广告语，才能让人过目不忘？

此为上篇。

1.

你真的是一个

“脑子清晰” 的投手吗?

先讲两个小故事。

我刚接手投放团队的时候，我问当时负责信息流的一个男生 (小A)：

面试的时候，我也经常会问面试者：

• 你会监测哪些数据指标？为什么它很重要？
• xx 指标跌了你如何定位原因？
• 有没有什么办法能够前置定义线索质量？
• 如何判断是否真的是媒体流量变差？

在招投放的小伙伴时，我会先考核「数据能力」，否则经验再多，在我看来也不具备定位和解决问题的能力。

这些场景如果你也无比熟悉的，那么请接着往下看。

下面进入正题，如何自上而下，建立一套更挣钱的 “数据体系”？

2.

从顶层看，投手 KPI

要对齐「增长核心指标」

先来看一个 “有电销环节” 的典型例子：

看完这两个表，请先停在这里，思考 1 分钟，这个考核是否合理？

如果你不合理，那么应该怎么更改两个团队的考核指标？

最大的问题恐怕是：

投放考核「当月新客GMV」，销售考核「总GMV」，中间是没有「考核连接点」的。

极端举个极端的例子，销售对于本月投放的电话一个都不打，狂在老用户身上，以加价购等形式 “二次收割”，这样投放是不是妥妥的完不成 KPI 且自己完全无能为力？

所以，相关团队的考核，一定要有「连接点」，才能高效运转。

那么，如何设定「连接点」呢？

在回答这个问题之前，恐怕需要先弄清楚：目前这家公司，以什么核心指标评估增长？这个指标的业务内涵是什么？

• 如果核心看「总新客GMV」，即意味着，当下急速增长、扩大市场占有率是目前公司最重要的事
• 如果核心看「拉新ROI」，即意味着，相比于市场占有率，公司对于健康的 “财务模型” 和获客成本会更加在意

当然，也有一些公司会看一些 “其他指标”。

比如我印象很深的一次是去年和老黄的聊天，他联合创办的三节课信奉 “慢慢来，比较快”，所以他更看重口碑。他们增长的核心指标是「老带新率」，即一个老学员能带来多少新学员。

当时我还蛮诧异的，但细想想，如果把这个指标作为最核心的增长指标，那增长的路径和手段，都会完全不一样。

增长是一个从未来往现在看的过程，你得想清楚 “未来” 长什么样子，然后反推现在的核心指标是什么。

决策逻辑可以是基于财务模型 (如何活的更久)，也可以是基于公司的愿景 (我希望它长成什么样子)，也可以是基于当下的竞争格局 (如何才能赢过对手)。

OK，说回到刚才「连接点」的问题。

假设我们已经确定了，这个季度的核心增长目标是：总新客GMV（比如为即将到来的融资准备，K12 公司好像不是在融资就是在找融资的路上…= =|）

即路径就是，销售只要狂打电话出单即可，不需要在意该用户是否是当月来的，甚至不需要在意该用户是不是新用户。

比如，电销团队可以花更多时间在那些「历史上有过接触但当时犹豫不决的用户」(如果真能奏效的话) ；

也可以通过调整促销策略，把客单价从 9k 提高到 1w；

甚至可以说服那些已付费用户，再 “加购” 另一款很超值的套餐；

等等等等……

这时，团队的考核目标应该怎么制定呢？

这是一个很巧妙的做法。

前期，销售和市场团队，经过数据预测，把当月销售额拆成新老用户占比，然后分层用力。两个团队都需要为这个目的努力，就不会出现扯皮或其中一方很无力的情况了。

不过其实很多公司并没有 “电销” 环节，觉得自己的业务路径相对简单，不会存在这样的问题。

那我们来看一个电商 App 的例子 (这是我上周面试时，得到的一个真实案例) ：

当时我问他，为什么要这么设置考核指标，他的大意是，分工细化，投放团队只负责「把人带来」，运营团队负责「让人购买」。

乍一听似乎没有什么问题，精细化分工。但这里忽略了一个很大的问题，即「注册用户质量」。

如果双方按上述目标分工，你会发现，投放不需要为 “注册质量” 负责，运营又对 “注册质量” 无能为力。两个团队没有目标的连接点，协作就会产生脱节。

所以，小结一下：

如何自上而下，建立一套更挣钱的 “数据体系” ？

第一点，要从「顶层」考虑：

1. 你得清楚 “未来” 长什么样子，然后反推现在，增长核心指标是什么？

2. 基于这样的 “增长核心指标”，相关团队的目标要有 “连接点”，才能高效运转

3.

你以为的过程指标

真的只是过程指标吗？

回顾一下，我在开头提到的这个对话：

很多投放人员会觉得，如果最终我想要得到的，是在这个页面的用户注册量的话，那么「曝光-点击率」、「点击-注册率」都只是过程指标，监测好这些过程指标，就能拿到最终的结果。

如果只是这个颗粒度的话，就像我的这个对话一样，如果在你投放变量没有大变的情况下，「点击-注册率」这个 “过程指标” 下降了，你要如何优化呢？

• 是用户 “突然” 对你的卖点不感兴趣了？
• 还是由于 K12 行业投放过猛，导致用户对 K12 的广告已经 “免疫” 了？
• 还是某个页面有个注册的 Bug，导致大量用户注册不成功？
• 还是…..？

所以，投放数据监测环节里，最关键的是，把每一个关键的过程指标，都当做「结果指标」来看待。

什么意思？

把「点击-注册率」看成一个结果指标，然后拆解出，「哪些因素」可能影响这个结果，把这些因素抽象出来，就是「点击-注册率」这个 “结果指标” 更细致的过程指标。

我们来拆解一下。

点击 – 注册

这两个操作，可以拆解成：

点击url – 页面开始加载 – 页面加载完成 – 页面浏览 – 填写手机号 – 接收验证码 – 注册成功

这样是不是恍然大悟，这些中间的过程数据，都需要监控：

• 点击数的 PV/ UV
• 点击到达率
• 页面完全加载时长
• 未加载完跳出率
• 跳出率
• 二跳率（如果页面有二跳的话）
• 页面的 PV/UV
• 页面停留时长
• 注册每一步的漏斗
• 注册失败的错误埋点

试想一下，如果这些指标都有监控到的话，上面的对话可能会变成这样：

我：“ 你这个月和上个月比，为什么百度搜索的点击-注册率下降了这么多？”

A：“

首先，和上个月比，我投放的素材、定向、出价都没变；

其次，点击数环比变化不大，说明第一层的素材还是能吸引用户点击的；

然后，我看了下过程数据，点击到达率和注册漏斗正常，说明页面加载和注册流程正常，没有技术Bug；

最后，我的核心发现是，本月用户的「页面停留时长」降低了 50%，跳出率也提高了 20%，这个是本月点击-注册率下降的核心原因。”

我：“那你准备怎么办？”

A：“ 页面停留时长变低，用户 “突然变心” 的概率不大。结合本月是开学季，K12 广告投放密集的行业原因，猜想应该是用户疲软，对各家广告的兴趣度都大大降低。

所以我觉得可以这样，我马上调研一下各家本月的投放核心卖点，更新一版有针对性的、差异化的卖点 & 视觉效果，小范围灰度替换试试，看下效果变化。”

怎么样，是不是清晰很多？

所以，小结一下：

如何自上而下，建立一套更挣钱的 “数据体系” ？

第二点，要把关键的「过程数据」都当做「结果数据」来看：

1. 拆解出「哪些因素」可能影响这个结果

2. 把因素抽象成数据指标，然后监控它们。这也能帮助你在遇到问题时，迅速定位原因。

4.

流量的来源层，与转化层

有没有可能做的再精细一点？

这就是我想聊的另一个话题，分层。

如果有电销，分层反而好做。

即以销售为转化核心，倒逼线索分层和渠道去尾。

之前和一位尚德的朋友聊过这个话题，我问他尚德是如何做流量来源与转化的分层的（P.S. 尚德也是销售驱动型的）。他说，很简单，按能力分，好线索给好销售。

这里的好销售并不是业绩最好的，而是「该渠道转化」最好的销售。

比如 a 渠道来源的线索，会以赛马的形式，给到 ABCDE 五组，哪组转化效率高就给分配给哪组。

当然，即使是同一渠道的的线索，定期也会 “重新赛马”，保证鲶鱼效应一样的战斗性。

如此一来，大概率是好线索给到好销售，中等线索给到中等销售，差线索给到差销售；那么，差线索和差销售长线来看，都会被淘汰。

这招除了能倒逼销售团队成长外，也能倒逼投放团队挖掘更高质量的渠道。

如果不是电销，用户在转化层的决策因素过多，难以精准归因。

那就需要从流量来源 (即投放层)，更精细化分层。

以我们之前提到的电商 App 为例，增长的核心指标是「新客首单GMV」 的话，不仅仅需要监测不同渠道流量的转化率，比如百度搜索、搜狗搜索。

但更重要的是，单个渠道也需要更精细化的分层。

比如，同样的来自「百度搜索」，需要细分到：

• 品专
• 品牌词
• 行业词
• 竞品词
• 长尾词
• ….

然后对不同的类别要分别监控，后端的转化率。

坦白讲，这是一个很难的过程，因为不像电销，纯线上转化用户的决策因素太多了，很难得出「百度搜竞品词来的用户，需要比搜品牌词来的用户，多发一些券才能促进首次购买」之类简单的分层运营结论。

甚至有时你会发现，确实「百度搜品牌词来的用户」的用户客单价会高于其他词类，但奇怪的是，你对其他用户多发券也无济于事，于是陷入了更大的苦恼之中……

我也很难在本文中给出解决方案，需要非常多的细节和场景分析作为支撑。

不过我想，这种分层的意义，恐怕是在于：

能给所有投放、运营、产品的同学，提供一个窗口，更加深入的体会，不同的用户，在不同渠道接触产品时表达的诉求或提出的疑问是什么？产品/运营的关键触点上，有没有解决他的疑问或激发起他更深的兴趣？

—— 这些问题的答案，将直接指向前一个问题的答案。

写到这里，我突然想起，我在滴滴做产品时俞军老师的一句话：

“ 用户不是人，是需求的集合体。”

这句话不仅值得产品经理深思，也值得每一个与用户打交道的投放、运营同学深思。

面对复杂的场景和微妙的用户心理，如何对其抽象、分类并给予解决方案，恐怕是互联网永恒的话题了吧。

最后，总结一下：

如何自上而下，建立一套更挣钱的 “数据体系” ？

首先，要从「顶层」考虑：

• 你得清楚 “未来” 长什么样子，然后反推现在，增长核心指标是什么？
• 基于这样的 “增长核心指标”，相关团队的目标要有 “连接点”，才能高效运转

其次，要把关键的「过程数据」都当做「结果数据」来看：

• 拆解出「哪些因素」可能影响这个结果
• 把因素抽象成数据指标，然后监控它们。这也能帮助你在遇到问题时，迅速定位原因。

最后，流量的来源层和转化层，要更精细化分层：

• 如果是电销转化：以销售为转化核心，倒逼线索分层和渠道去尾
• 如果是线上转化：从投放端就精细化标识流量，然后拆分场景深入分析

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