我们都曾经这样做过…
在我们的生活中的某个时刻,无论是与营销还是其他事情有关,我们都曾经对自己撒谎。
想要感觉良好是很自然的;大脑可以扭曲事实来让你有这种感觉。
但是谎言阻碍了进步。
它们会让你觉得对于成功所需的努力不那么重要。
最可怕的是,有时候我们甚至不知道我们在这样做。
当涉及到营销和业务时,造成这种情况的原因是错误地使用指标。
指标非常重要,因为它们使我们能够量化我们的结果。
然而,并非所有指标都有用;有些可能有用但难以解释。
一个非常现实和常见的情况是,营销人员相信他们的工作做得很好(基于他们追踪的指标),但实际上却没有取得多少成果。
其他时候,指标可能建议你改变你的营销策略和战略。然而,可能是你错误地解释了这些指标的含义,然后你做出了一个实际上使你的工作效果变差的改变。
这些情况中的任何一个都会降低你实现所渴望的成功的机会。
这就是为什么你必须理解指标的内外情况的原因,这正是我们将在这里向你展示的。
在阅读完这篇文章之后,你应该了解五种不同的方式,指标如何欺骗你,以及如何在将来保护自己。
1. 页面浏览量和电子邮件并不等于销售额
指标的这个方面是最重要的。
基本上,有两种类型的指标:
- 虚荣指标
- 有用的指标
猜猜每种指标的意思是什么?
虚荣指标听起来不错,但意义不大。
例如,一个搜索引擎可能报告每月100万次搜索。
但那可能意味着很多事情。最重要的是:
- 你可能只有一个非常热情的搜索者
- 你可能有100万个单次搜索者
- 你可能得到这么多的搜索,因为搜索者找不到合适的结果
虚荣指标不一定是坏事;只是它们不清楚地或准确地告诉你任何事情。
流量是内容营销人员最常使用的指标之一,依赖它是一个错误。
流量是虚荣指标。
你明天可以从一些低质量的广告网络购买一百万次页面浏览量,却一无所获。
虽然优质的页面浏览量可能是一个不错的指标,但是测量像这样的东西非常困难。
同样的,打开的电子邮件的比率或电子邮件订阅者的数量也是如此。
我们见过一些企业从成千上万的订阅者列表中几乎没有收入,而其他企业却从只有几百个人的列表中赚取了数千美元。
如果你正在衡量电子邮件列表的增长,它对你的业务或营销的表现一无所知。
对于所有虚荣指标都是如此。
你总是可以在google analytics中找到几个每月增加的指标。别自欺欺人地认为一切都进行得很完美——可能不是这样。
什么使一个指标有用?最简单的识别有用(有时称为聪明)指标的方法是寻找三个a:
这个概念源自于《精益创业》,但几乎可以轻松应用于任何业务。
让我们逐个分解有用度量的标志,从确定度量是否可行开始…
正如你可能猜到的那样,可行的度量允许你根据它们提供的信息采取行动。我们不是说任何行动,而是真正改进你的工作的行动。
第二个a代表可访问性。如果你在一个团队中工作,这一点最为重要。
如果你为一个业务确定了一个关键的度量标准,你希望该业务中的每个人都能理解它是什么。不仅如此,他们还需要知道如何找到、理解和使用它。
某些度量标准对技术团队成员来说可能是有意义的,但对于市场营销或销售来说可能不是。一个好的度量标准应该易于被所有人理解。
最后一个a代表可审计性。
这与可访问性的概念有关,它意味着你团队中的任何人都应该能够访问你业务中与度量标准相关的任何数据,并根据它创建报告。
如果它可以通过谷歌分析进行跟踪,那么你的问题就解决了,因为所有团队成员都可以轻松添加到你的网站帐户中。他们可以查找度量标准并根据需要导出报告。
目标优于度量标准:重要的是要记住为什么我们首先需要度量标准。
度量标准使我们能够衡量事物。
有用的度量标准衡量的是你的营销是否产生了可接受的增长。
要找到这些度量标准,你可以从你的主要营销或业务目标开始。
以下是你可能拥有的一些常见目标:
- 盈利(可能是一定的金额)
- 对客户生活产生重大积极影响
- 从事有意义的工作
通常情况下,情况不会更加复杂。
对于每个目标,你都希望确定显示你成功的度量标准。
让我们看一些示例度量标准。
目标:盈利
可能的度量标准:收入、利润、销售成本、当前成员、月度流失率(丢失的客户)、保留率、新客户、客户流失(如果适用)。
由于大多数企业都希望最大化利润或收入,这些度量标准通常是最重要的跟踪指标。
通常,你会选择其中一到四个进行定期跟踪。
每当你或你团队中的任何人做任何事情时,它都应该以某种方式改进你选择的至少一个度量标准。
其中一些度量标准取决于你的业务类型。保留率和流失率仅适用于循环收入业务(例如订阅盒)。
你希望尽可能简单地进行选择。
如果你的主要目标是盈利,首要跟踪利润。
你将无法直接跟踪某些营销部分的利润。
这就是为什么你希望其他相关的度量标准,可以告诉你在业务中出了问题。
例如,如果你突然看到你失去的客户数量激增,你可以利用这些信息采取行动,并找出最近的哪个变化导致了损失。
让我们再看一个目标…
目标:对客户产生积极影响
可能的度量标准:平均停留时间、客户满意度调查分数、返回访问者的百分比。
许多目标是定性的,这当然使得它们难以衡量。
虽然你可能无法找到一个完美的影响指标,但你可以找到其他人来指导你。
在这种情况下,要弄清楚顾客有多么喜爱你的产品是困难的。
你会听到那些有良好或不好体验的人的意见,但不会听到普通顾客的意见。调查通常是你最好的选择,但你总会遇到样本问题。
如果你的产品是在线产品,比如课程或saas,那么衡量这样的指标就容易得多。你通常可以看到用户多频繁地返回你的网站或工具。
有些目标对应的指标比其他目标多。只要一个指标给你独特、可操作的信息,就值得追踪。
最后,你可以想出一种定期评估你对自己的工作满意程度的方法,但这又是另一个难以衡量的问题。
有些目标,特别是定性目标,不需要通过指标来追踪(定期进行评论)。否则,确保你关注的任何指标符合三个a。
2. 单纯的指标并不能总是告诉你整个情况
你应该对你采取的任何行动或你得出的结论有正当的理由。
如果你说你的营销工作很好,最好有数据来支持。
大多数营销人员都明白这一点,这是一件好事。
然而,许多人没有正确地支持他们的结论。我们看到的最常见的错误是,营销人员用并不能完整呈现整个情况的指标支持他们的结论。
让我们给你举个例子。
假设我们有一个叫做乔的营销人员。
他将客户满意度作为一个指标进行跟踪。他观察到上个月客户满意度提高了,因此得出结论说,业务因为他创造的内容而继续增长。
你能看出仅仅基于这个指标得出结论的问题吗?
乔的上司,我们叫他尼尔,不太确信。
尼尔深入研究了公司的数据,并发现其客户保留率。结果发现,保留率下降,意味着业务流失的客户比往常多。
将这两个指标放在一起揭示了一个完全不同的情况:
平均客户满意度可能提高是因为很多不满意的客户离开了公司。
这是一个严重的问题。
这就是为什么你应该确保你依赖的指标不会掩盖潜在的问题。
选择能展示全貌的指标:在大多数情况下,仅仅依赖单一的指标做出决策是不好的,因为它们很少能单独展示整个情况。
与此同时,你也不想有15个不同的指标——这将使得得出明确结论变得困难。
相反,目标是尽可能少的指标——给你可操作、准确的信息,并根据它们做出决策。
场景:你正在尝试评估你当前的内容营销策略的有效性。
为了做到这一点,我们需要不止一个指标。
出于前面讨论的原因,访问量和电子邮件订阅者不是这里最好的指标(尽管它们可能是年轻博客的唯一选择)。
相反,如果可能的话,我们更愿意关注合格潜在客户或实际销售额。
合格的潜在客户对每个企业来说都不同。例如,它可能是一个网络研讨会的参与者。
注册并参加网络研讨会的人显然对您所涵盖的主题感兴趣,很可能是潜在客户。这足以使他们合格。
这个指标很有用,因为您拥有的与会者越多,您应该做的销售就越多。与访问量不同,访问量越多并不总是意味着更好,合格的潜在客户与销售的相关性很好。
因此,我们的第一个指标是网络研讨会的与会者数量。
但这还不够。这并不能告诉我们整个情况。
网络研讨会的参与者数量可能会增加,但这并不意味着内容营销取得了成功。
相反,可能大部分结果都是您过去的工作造成的,与您当前的内容营销策略无关。
或者可能是您通过其他渠道比如内容之外的方式更有效地促销网络研讨会。
因此,我们需要其他指标。
第一个指标是按来源划分您的网络研讨会注册。您想知道每个注册最初着陆的内容。
来自您最近内容的注册将告诉您您当前的策略是否真正产生了结果。
一旦您拥有至少几个月的这些数据,您将清楚地了解哪些内容推动了访问者通过销售漏斗。
那么您的推广策略如何呢?
您需要一些标准化注册的指标。毕竟,如果您创建的新弹出窗口的效果是旧选择的两倍,这并不意味着您的新内容是两倍有效。
因此,这一组中的最后一个指标必须是缩放。
在完全实施新的策略以获得更多的网络研讨会注册之前,对其与旧的策略进行分割测试。
一旦您有足够的样本量,您将获得以下结果:
根据这些结果,几乎可以确定新策略更好。
但是,改进范围从177%到323%不等。
理想情况下,持续运行测试直到范围更小,但通常平均数是最好的选择。
总的来说,您有几个选择:
- 采用最差情况(只改进了177%)
- 采用平均数(250%)
- 采用最佳情况(改进了323%)
您也可以进行组合。
根据每个选择,您通过将这些数字除以100(将百分比转换为小数)获得一个缩放因子:
- 177%变成1.7
- 250%变成2.5
- 323%变成3.23
然后,您需要将先前的网络研讨会潜在客户数量乘以您选择的数字。
例如,假设这些是您的原始结果,并且您在四月份实施了新的更有效的策略:
二月 | 三月 | 四月 | 五月 | |
网络研讨会潜在客户 | 100 | 120 | 325 | 360 |
经过2.5倍调整后 | 250 | 300 | 325 | 360 |
请注意,通过将它们乘以缩放因子,您调整了使用旧的无效方法的月份的值。
现在您可以进行公平比较。
在这种情况下,2.5倍的调整显示了网络研讨会潜在客户数量的稳定增长。
在考虑可能影响我们原始度量标准的所有因素之后,我们现在有一组可以用来确定我们的假设内容营销策略是否有效的度量标准:
- 网络研讨会潜在客户数量(原始度量标准)
- 研讨会潜在客户来源
- 基于推广方法的缩放因子(可能不止一个)
如何创建自己的度量标准集:我们知道这并不是一件容易的事情,但通过实践,它会变得更容易。
为了简化事情,让我们将这个过程分解为一个步骤。
逐步进行,就不会很难。
现在,当你需要基于你的度量标准做出决策或得出结论时,你可以对其的正确性有信心。
3. 你不能衡量一切
有些事情很容易衡量…
但有些事情非常困难。
通常,像客户数量、浏览量或收入这样的定量指标是很容易衡量的。
但对于客户满意度之类的定性指标呢?或者如果你想衡量你的内容产生了多大的影响。
你不能只是打开google analytics并找到一个客户满意度的度量标准。
那么,你该怎么办?
你唯一的选择就是找到最能代表你想要量化的东西的度量标准。它并不完美,但它为你的决策提供了一些具体的依据。
寻找次佳选择:我们已经在某种程度上讨论过这个问题。当你无法直接衡量某些东西时,你会找到其他与你主要关注点相关的度量标准。
例如,你可能无法直接衡量销售额。销售可能需要一段时间才会发生,而你想确保你在正确的轨道上。
因此,你测量下一个最好的选择:有资格的潜在客户。
这些可能是研讨会参与者,就像我们之前提到的,或者他们可能是电子邮件订阅者。
你需要小心处理这个问题,因为它们必须是有资格的潜在客户。一个随机的电子邮件地址或者用户因为想要一个免费奖品而提交的电子邮件地址都不算有资格。
然而,如果他们请求演示或者在没有任何奖励的情况下选择加入,他们很可能是潜在客户。
之所以这个区别如此重要,是因为有资格的潜在客户将对应收入。你有越多有资格的潜在客户,你就会相对线性地赚取更多的收入。
然而,无资格的潜在客户可能与收入有关,也可能与收入无关。很难确定额外的潜在客户会给你带来多少钱。
这里的要点是找到与你的目标紧密相关的度量标准。
这适用于定量(如收入)和定性方面。
考虑客户满意度。有哪些与之相关的度量标准?以下是一些可能性:
- 向客户提供的调查结果
- 回头客比例
- 投诉率或投诉数量
这些都不是完美的解决方案,但如果综合考虑它们,你将会对你的客户是否满意有一个相当好的了解。
要注意样本偏差:这种方法的最大问题之一是你有样本偏差。
例如,那些经历过非常负面或非常积极体验的客户最有可能填写你的调查问卷。
虽然听到他们的声音很好,但你也希望听到其他客户的声音。你的普通客户可以说是最重要的一个。
很多描述你的业务的定性方面的指标都会存在样本偏差。
以回头客比例为例。
购买其他产品的客户可能非常满意。然而,只因为有人没从你这里购买并不意味着他们不满意。
此外,有人可能不太满意但仍然会再次购买,因为其他原因,比如价格或其他选择的缺乏。
这对你意味着什么?
这意味着这些指标都不是完美的。综合考虑多个因素将有助于给你提供一个更准确的画面,但即使如此还是不够。
了解你的样本偏差是解决这个问题的唯一有效方法。
例如,当涉及到调查结果时,最重要的是那些并不特别负面或积极的调查结果。每一个这样的调查结果很可能代表了其他几个没有填写调查问卷的客户。
同样,对极其积极或负面的调查结果要给予较少的权重,因为你听到了更多这些类型客户的声音。
考虑一下你的样本可能存在的问题,并强调那些没有为你提供太多信息的领域。
4. 指标可以被操控,所以请确保你知道如何追踪它们
用指标评估工作绩效可能是一件非常危险的事情。
最明显的例子可以在快餐店和零售店中找到。
经理和员工被告知要达到某些定额,例如食品送达时间或销售数量,否则他们将面临惩罚甚至被解雇。
当你采取这种方法时,你不应该对员工愿意以任何方式操控指标感到震惊。
他们会推迟计时器或创建虚假账户(稍后取消)来满足这些定额(是的,这种事情确实发生过)。
虽然你可能不会对你的团队采取这种方法,但也许你会给那些达到某个绩效指标的人加薪、晋升或其他奖励。
指标被认为是跟踪员工绩效的一种方式。
但它们往往容易被操控。
好消息是,如果你选择了有用的指标(来自第一部分),你正在跟踪较难操控的指标。
但要考虑虚荣指标,如社交分享或流量。
如果你告诉一名作家或社交媒体经理在每篇文章上获得一定数量的社交分享,许多人会创建虚假的twitter账户并安排它们分享每篇文章10次以上。
当然,这不会给你带来真实的流量,但在他们的指标上看起来很好。
对于流量也是如此。尽管它们完全无用,但很容易花几分钱购买数百个垃圾浏览量。在fiverr上有很多这样的交易:
最好的解决办法是选择难以操纵的指标,比如利润,并不仅仅根据指标来评判你的团队成员。指标应该主要用作反馈,指导你如何投入精力。
然而,如果你决定将指标纳入绩效评估中,你应该知道如何准确跟踪它们。
例如,如果你正在关注社交分享,你必须明确某种期望。你可以说,每个社交账户只有一个社交分享计入指标,并且该账户需要至少有50个关注者。
你必须创建一个简单的跟踪系统来跟踪这样的事情。
对于浏览量,你可能只计算那些不会跳出或来自某些国家的浏览量。如果你怀疑虚假浏览可能是一个问题,你可能不想计算来自印度等国家的流量,因为这些国家经常被用作视图机器人ip地址。
5. 指标并不总是准确的,但很容易被误解
指标很重要,但必须正确记录和解释,否则你会犯大错误。
所有的营销人员和企业主都应该至少基本了解统计学。
最重要的是,你需要理解诸如方差之类的概念。
方差衡量结果与平均预期结果之间的偏差程度。
例如,你可能使用特定的电子邮件推广模板,并跟踪它为你的内容生成的回链数量。
假设你在发送的前100封电子邮件中获得了五个回链。
这是否意味着从现在开始,你每发送100封电子邮件就会获得五个回链?
完全不是这样。
根据方差的大小,有时你可能只会获得一个回链,而有时你可能会获得十个回链。
想象一下,第一次你发送100封电子邮件,知道你会根据链接指标来评判结果,结果却只得到了一个回链。如果你立刻对结果进行评判,你会说这个电子邮件模板很糟糕。
但是随着你发送越来越多的电子邮件,你的链接百分比将上升到平均预期值。
换句话说,在解释结果之前,你需要有一个有效的样本量;否则,它们毫无意义。
当你学习入门统计学课程时,你会了解方差、样本量和其他相关概念。
这里的主要观点是首先学习基本统计学知识,然后确保你的指标准确无误。
结论
你应该很少根据直觉做出关于你的业务或营销的决策。
指标给你信心做决策,因为你知道你有数字支持你。
然而,选择正确的指标,知道如何正确跟踪和理解它们是至关重要的。如果不这样做,你会得出错误的结论,对你的营销和业务都是不利的。
我们向你展示了指标可能欺骗你的五种主要方式,以及避免根据它们做出错误决策的方法。