想知道如何让每一分营销费用都物尽其用吗？本文将揭示渠道分析的核心秘诀，帮助读懂数据背后的真相，优化每个环节，让获客效果翻倍。
（1）CAC 与 LTV 的关系
当我们计算出获客成本后，就可以根据数据来优化渠道的获客效果。首先要明确的是，获客最重要的原则是保证获客成本（CAC）小于用户生命周期价值（LTV）。
具体来说，我们可以计算各个付费渠道以及总体市场预算的投资回报比（ROI）。ROI 的计算方法是用 LTV 除以 CAC。LTV 代表我们能从用户身上获得的价值，CAC 则是获得这个用户需要花费的成本。
只有当 LTV 大于 CAC 时，我们的投入才是有盈利的，否则就是入不敷出。
（2）唯品会案例：百度 SEM vs 抖音广告
让我们用唯品会的数据来举个例子。假设我们根据一段时间内从两个渠道获取的用户数据，预估出百度的 LTV 可能是 300 元，抖音广告用户的 LTV 平均是 250 元。
通过这样的预估，我们可以进一步计算这两个渠道的 ROI：
百度：300 / 100 = 3（比较好的结果） 抖音：250 / 333 ≈ 0.76（不到 1）
这个结果告诉我们，抖音上获取的用户目前是无法回本的。虽然平均下来 ROI 还是大于 1，主要是因为百度广告用户质量较好。
但我们发现了一个重要的优化点：抖音广告的 ROI 小于 1，如果不能提升到至少 1 的水平，我们就处于亏损状态。
（3）预算分配策略
基于上述分析，我们可以比较不同渠道的表现。在唯品会的例子中，百度 SEM 的表现明显更好，ROI 较高，用户获客成本低而 LTV 高。
在这种情况下，我们应该考虑将更多的预算分配到质量更好的渠道上，以提升总体渠道表现。
（1）关键指标分析
第二个应用是拆分整个获客漏斗的全流程来寻找优化机会。首先要把各个步骤拆分出来，计算所有主要指标，然后针对流失率较大的步骤进行实验和优化。这种方法可以帮助我们进行更有效的用户运营。
（2）唯品会案例：百度 SEM vs 抖音广告
我们继续用唯品会的例子来说明。它的主要指标包括：
如果我们细分来看百度 SEM 和抖音这两个渠道，会发现每一个步骤的转化率都不一样。我们可以根据这些比例在渠道之间进行比较，同时与相应渠道的行业均值进行对比，找出值得优化的空间。
举个例子，假设抖音广告的点击率是 5%，而我们知道市面上平均的抖音广告点击率应该在 10% 左右。这就说明我们的抖音广告点击率远低于行业均值，存在很大的提升空间。
同样，如果百度 SEM 广告的下载率是 30%，看起来不是特别高，但如果与应用商店的一般均值相比，可能就会发现 30% 其实是一个不错的数据。
在这种情况下，我们可能就不会优先从这个环节入手进行优化。
这种分析方法的核心原理在于：获客漏斗的每个步骤都可能造成用户流失，提升每一个步骤的转化率，降低流失率，都能提升整体获客漏斗的转化率。
（3）Prisma 应用商店优化案例
再举个例子，Prisma 这款曾经风靡一时的图片处理 APP 在应用商店进行了 A/B 测试，目标是提升应用下载率，从而降低总体获客成本。应用商店是整个获客转化漏斗中的一个关键步骤。
Prisma 的 A 版本（原版）是将文字放在下方，图片较小。B 版本（优化版）做了以下改变：
1）将文字移到上面
2）增大图片尺寸
3）添加了一些新的截图
这些看似不太明显的变化，却将应用下载率提升了 12%。这 12% 的提升直接帮助降低了获客成本，因为应用商店是整个获客漏斗中的关键步骤。
优化获客渠道效果需要分析 ROI、拆解漏斗、比较广告表现、监测异常行为。
（1）步骤越少，转化率越高
第三个思路是简化获客流程以提高转化率。一般来说，获客漏斗的步骤越少，总体转化率越高。这里需要注意的是，我们不应盲目遵循最佳实践，而是要通过 A/B 测试来确认。
但总的来说，在获客环节，由于每一个漏斗步骤都可能导致用户流失，所以我们应尽可能让漏斗简单，步骤越少越好。
（2）新闻 APP 案例
举个例子，如果你是一个新闻类的 APP，传统的获客流程可能是这样的：
很多产品发现，开机幻灯片这个环节其实没有什么正面作用。将它去掉反而能让用户更快地进入浏览和看视频的阶段，从而提升整体的获客转化率。
（3）微信生态系统案例
在微信生态系统中，我们可以看到一个非常简化的获客流程：用户点击微信广告后，直接打开小程序或公众号。这种简单的步骤大大提升了总体转化率。
（4）地产 APP 案例：移除介绍页
我有一个朋友在一家地产公司工作，他们的 APP 在分析新用户漏斗后发现用户流失比较严重。原有的漏斗流程是：
为了优化这个流程，他们决定去掉介绍页这个步骤。结果发现，直接将用户从下载按钮引导到应用商店的效果更好，整体转化率更高，获客成本更低。
这个案例的结论是：对于已经有明确下载意愿的用户，介绍页反而是多余的。减少这个步骤反而提升了总体转化率，这与我们之前讲到的原则是一致的。
（1）唯品会抖音广告案例
第四个应用是比较不同广告创意或关键词的表现。具体来说，我们在每个渠道内部继续拆分到不同广告创意、不同关键词，也就是最细分的水平，然后分析单个广告的表现，针对表现不好的进行优化，或者将预算更多地分配在表现好的广告上。
继续以唯品会为例，假设它在抖音上投放了两条广告：
同时我们发现，广告二的展示量较高，但点击率和首单量都较低。针对这样的数据，我们的优化思路可能包括：
所有这些优化的最终目标都是降低广告二的获客成本。如果无法将其降低到可接受的水平，我们可能需要考虑停止这个广告，或将预算转移到表现更好的广告一上。同时，虽然广告一的表现相对较好，但其获客成本仍然偏高，也需要继续优化。
（2）手游公司广告素材测试案例
a. 角色 vs 游戏画面
一个手游公司在今日头条上投放信息流广告，目标是提升点击率，降低 CAC。他们测试了两种不同的广告素材：
仅仅是这样的小区别，点击率就从 1%-2% 提升到了 7%-8%。
b. 九宫格 vs 视频
同样的公司还测试了两种不同的广告形式：
这个测试也带来了点击率的显著提升。
这些案例充分说明了不同的素材和形式对点击率的巨大影响。这些差异最终都会反映在获客成本（CAC）上。因此，在实际操作中，我们需要在不同的广告、关键词层面进行大量的测试，以找出最佳的广告策略。
（1）地产公司案例：发现虚假用户
最后一个应用是分析用户行为数据，监测异常或作弊情况。我有另一个朋友在一家地产公司工作，他们通过渠道分析发现，某个应用市场的新访问用户转化率远远低于其他渠道。具体数据如下：
进一步分析这部分用户的行为后，发现他们的浏览路径几乎完全一致：都是到达某个特定城市的页面就结束了。这种高度一致的行为模式表明这些很可能是虚假用户。
通过这种分析，我的朋友成功识别出了作弊的渠道，从而提升了公司整体的渠道表现。这个案例说明了通过分析用户行为数据来监测异常或作弊情况的重要性。
一个完善的获客渠道分析体系应该具备以下三个特点：
能够对多个渠道进行归因分析，了解每个渠道的贡献度。这对于制定有效的用户增长策略至关重要。
能够追踪用户在整个获客漏斗中的全部触点，从最初接触到最终转化。这有助于我们全面了解用户的决策过程，进行更精准的漏斗优化。
分析系统应该能够覆盖所有的营销渠道和触点，不遗漏任何可能影响获客效果的因素。这样可以确保我们的数据驱动增长策略建立在全面、准确的数据基础之上。
在进行渠道分析时，我们需要关注以下四类指标：
包括广告展现量、点击率等，反映渠道本身的表现。这些指标可以帮助我们评估不同渠道的初步效果，为渠道效果分析提供基础数据。
如落地页和应用商店的转化能力，衡量用户从点击到下载的过程。这些指标对于评估我们的落地页设计和应用商店优化效果非常重要。
包括弱转化指标（如浏览产品、加入购物车等）和强转化指标（如完成购买、注册等）。这些指标可以帮助我们了解用户在产品内的行为路径，为产品优化提供依据。
如用户留存率、复购率、LTV 等，反映用户的长期价值。这些指标对于评估我们的用户运营效果和长期商业价值至关重要。
通过计算不同渠道的 ROI，合理分配预算，将更多资金投入到获客成本低、LTV 高的渠道。这种方法可以帮助我们更有效地利用营销预算，提高整体的投资回报。
从渠道到产品内转化，逐步优化每个环节的转化率，降低用户流失。这种方法可以帮助我们找出获客过程中的薄弱环节，有针对性地进行优化。
在每个渠道内部进行广告间的比较和优化，找出最有效的广告创意和关键词。这种方法可以帮助我们不断优化广告效果，提高点击率和转化率。
通过监测转化率和用户行为，识别异常情况，及时发现和处理作弊行为，提升整体渠道效果。这种方法可以帮助我们维护渠道质量，确保我们的营销投入不会被浪费在虚假流量上。
精准计算 ROI，优化每个环节；拆解获客漏斗，降低用户流失；比较广告效果，调整投放策略；监测异常行为，提升渠道质量。这四大方法构成了渠道分析的核心。
本文由 @小黑哥 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载
题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议
该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
此内容由惯性聚合(RSS阅读器)自动聚合整理，仅供阅读参考。 原文来自 — 版权归原作者所有。