B2B 产品方法论(四):数据运用的姿势?甜蜜流量背后的陷阱?

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内容经营别只看总流量,时时更新数据库,才能找到规律和算法,作出分析归纳,以及预测。本文为大家介绍了Medium 后台、脸书甜蜜流量背后的陷阱以及数据运用的正确姿势。

大纲:

  • JANDI 的行销运营数据架构
  • Medium 后台数据的判读法
  • 社群网站(脸书)导流量是个“甜蜜的陷阱”
  • 建置智慧型的数据资料库(Airtable)
  • 在 utm 应用,我认为很可惜的地方
  • 结论:数据人的误区

前言

这应该是 B2B 行销运营方法论的最后一篇了(没意外的话XD),而这篇的主角是“数据”

数据在网路时代是不可或缺的宝藏,有了数据我们可以“寻找规律”、“建立算法”,甚至做到“预测”。

尤瓦尔‧赫拉利在《未来简史》中也有提到一个观点:“在未来世界,只有 1% 的人掌握算法,而其他 99% 的人只能提供数据。”

这一篇,我来试着和各位分享,我这些年怎么运用数据,又从数据中发现了什么。

JANDI 的產品營銷运营数据架构

B2B 产品方法论(四):数据运用的姿势?Medium 后台、脸书甜蜜流量背后的陷阱?

Medium 为长期培养自然流量;Facebook 短线操作重即时互动;
共同的目的都是达成转换率(官网注册);运用 Airtable 做数据管理

由于我们是以 Inbound Marketing 为策略,采用“内容包围”的方式,让潜在用户在寻找解决方案时,会优先找到我们的产品服务,并且满足他们的评估需求。

关于我们为何采用 Inbound Marketing? 请看方法论第二篇:《B2B 产品方法论(二)》。

好的,那么就一项一项分别来讲吧!

Medium 后台数据的判读法

B2B 产品方法论(四):数据运用的姿势?Medium 后台、脸书甜蜜流量背后的陷阱?

这是在我们 JANDI Medium Publication 后台数据

我们在官方部落格的“内容分类”和“定位”为:

  • 团队直击(最新消息、关于“人”的内容):生产力是围绕着人的,我们团队要“以身作则”,轻松合作、快乐工作,巩固品牌印象。
  • 企业用户故事(行业案例):在网路上搜寻该“企业名”时,出现该篇文章,除了让想了解这企业的人认识该企业,也得知他们的工作方法(使用 JANDI),让同行的竞争者,或者朋友,间接得知“原来还有这方法提升工作效率”。
  • 产品功能介绍(最新消息,关于“产品”的内容):这部分内容的重点在于“服务既有用户”,让我们的用户知道产品的使用方法、新功能,还有哪些可能的小技巧,类似 Help Center。
  • 办公室生产力(生产力软文):透过各种和办公室工作、职场生产力、效率相关的议题,做出“内容包围”,只要想增进自己工作效能的人,就有机会透过关键字找到我们的内容,间接介绍到产品。

然而,这四个分类的内容数据表现就有所不同,接下来我会用 3 篇“同类别内容”,其中有一篇当作对比,来简单说明。

社群网站(脸书)导流量是个“甜蜜的陷阱

先来看第一个种类:“企业用户故事(行业案例)”

我们会和有使用 JANDI 企业来个访谈,一方面把他的故事写出来,另一方面也让更多人知道他们的工作模式。

因此,抢占 Google 搜寻的第一页为首要目的。

我们可以看到下面三篇内容的数据:

B2B 产品方法论(四):数据运用的姿势?Medium 后台、脸书甜蜜流量背后的陷阱?

左边两篇是我负责撰写的用户故事 XD,谢谢这两个单位让我采访~

可以从上方数据得知,最右边的“文案的美”,在 facebook 的流量比较多,有几个可能:

  1. 该公司在网路社群的讨论度比较高,所以在粉专发布时,较容易传播
  2. 关键字优化有问题

通常放文章上线后超过一个月,就大概能知道这篇文章是否有达成目标——“长期培养,自然流量曝光”。(只要去 Google 无痕搜寻试试看一开始想打的关键字)然而,脸书的“短期”流量虽然会冲高该篇文章的“总浏览量”,但这是个“甜蜜的陷阱”

B2B 产品方法论(四):数据运用的姿势?Medium 后台、脸书甜蜜流量背后的陷阱?

皆为 Google 浏览器的无痕搜寻下的结果(我很少用 Chrome 都用 Safari 居多)

可以从上面看到,前两篇文章已经抢占了 Google 搜寻结果的文章类第一名,而“文案的美”却在第二页的中下方。我们都知道,通常在第二页的被看到的机率是大幅度下降的,也因此有了上面的流量数据。

再来看看另一个种类:“办公室生产力(生产力软文)”

B2B 产品方法论(四):数据运用的姿势?Medium 后台、脸书甜蜜流量背后的陷阱?

一样左边两篇是我撰写的内容,大家有兴趣可以搜寻来看 XD

这三篇都是超过 300 天的内容,所以如果一开始推广得当(社群网站、关键字、内容优质使得阅读者扩散)的话,应该都已经抢占了一开始设定的关键字。

然而,如果我们每周更新一次文章流量的数据(我建议是每周一次,最少两周一次…如果人力真的吃紧的话,后面谈到 Airtable 会讲),我们会发现——“第三篇”这种吃“脸书流量”(会冲到 2K 是因为这篇有下广告)的内容,如果在广告结束后,自然流量还没有起来的话,90% 这篇文章的流量就卡在这边,死了。

这篇文章,确实从广告结束后,总浏览量就是 2k 多,即便多放在网路上 300 天,这段时间内,没有人继续阅读,除非这篇文章是打“短线策略”,不然可以算是失败的内容。

不过,这篇失败不要紧,毕竟没有人能够 100% 成功的,重要的是从中学取经验啊!

建置智慧型的数据资料库(Airtable)

我将三个内容种类“产品介绍”、“用户故事”、“生产力”由上往下撷取一部分出来(类别的文章总数在标签旁的 “Count”,没想到我们这两年来,已经快要 200 篇拉,大家好拼啊啊啊)。

按照“总流量”由上往下排序,我们可以发现什么端倪?

另外发现我负责撰写的内容,无论是总流量还是自然流量比例都算表现最好的:

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Airtable 作为我们内容数据资料库,用于记录检视、比较分析非常方便

A. 这 4200 来自于粉专下广告的流量,过了那段广告期,就没在成长了。(每个月更新数据时,facebook 流量是停滞的)

当然,这类产品比较文,是可以“定期发布在社群网站上”曝光,但它们的自然流量却是稳定成长的,这已经达成 Inbound Marketing 策略的目的了。

「别只单看总流量,就认为这篇文章没问题,因为里面,很可能参杂了甜蜜的脸书广告流量。」

B. 很明显的,这一篇就是没有在脸书上投放广告,但最后却因为关键字与内容表现不错,后来因为自然流量持续增长。

C. LINE 相关的文章,一直是我们的核心关键字。因为我们的潜在用户不是使用 Slack 的企业,而是那些用 LINE 沟通协作,常常出问题,却不知道怎么办,或者还没意识到未来危机的企业。

另外,也可以从此发现,即便没有下广告(因为这些中小企业,很可能都不常在社群网站上,看搜寻的量即可推断),自然流量依然不绝。

B2B 产品方法论(四):数据运用的姿势?Medium 后台、脸书甜蜜流量背后的陷阱?

简单说明:为什么 Airtable 适合作为数据分析的资料库?

虽然没有接 Airtable 的业配,但好东西必须和想要增进工作效能的朋友分享,以免大家还继续用 Google Sheet 这种很不智慧的线上表格,欢迎这边进一步了解,这篇不是 Airtable 介绍文,所以不多说明了:点此使用 Airtable

在 utm 应用,我认为很可惜的地方

我们公司自己有一套追踪系统,也就是我们没有用 GA,但核心的运作逻辑依然是 utm 的应用。

UTM 的全名是 Urchin Tracking Module是 Google Analytics 提供给分析人员可以自订写入的连结标记。

简单来说,UTM 是让原网址后面会产生一段“参数”,凡是点击这段 UTM 网址的流量都会被记录,包括“用户从哪来”“用户点进之后做了什么行为”,方便我们事后检视与分析。

B2B 产品方法论(四):数据运用的姿势?Medium 后台、脸书甜蜜流量背后的陷阱?

这是我们追踪系统后台的数据呈现,分为点击到注册页面(total)、注册(register)、确认信件点开(confirmation email)、确认注册(register confirm)

我们在 Medium Publication 的每一篇文章文末都会有个 CTA(Call to Action),点击后会到 JANDI 的注册页面:

B2B 产品方法论(四):数据运用的姿势?Medium 后台、脸书甜蜜流量背后的陷阱?

JANDI 的【会员注册】页面,填写完毕后会收到一封确认邮件

但其实,我更希望应该是点击后先到“产品资讯”页面,再给读者与潜在用户满足“评估点”,而非直接叫他注册(这样一来对于生产力软文的 CTA 来说太过强硬):

B2B 产品方法论(四):数据运用的姿势?Medium 后台、脸书甜蜜流量背后的陷阱?

JANDI 的【产品资讯】页面是一页式网页,介绍产品和服务特点

然而,我们台湾的团队主要负责运营&客服,在产品上(这个 utm 设置算是追踪系统,也就是被算在产品的一环…)能给的提案建议虽然也是有,但很难直接影响。

这是我觉得十分可惜的部分,无法实际做 A/B Test 去测试到底是直接【注册】页面好,还是先让潜在用户到【产品资讯】页面,而这部分的设置会直接影响到“转换率”。

结论:数据人的误区

  1.  B2B 建议以 Inbound Marketing 策略为主,也就是自然流量为王,长期经营为主,建立品牌意识与满足用户的决策评估;别被短线操作的“社群网站”的甜蜜流量给骗了,那些都是砸广告钱出来的阿。
  2.  掌握历史数据,进行交叉分析。首先要建立资料库,拆解寻找规律(分类),加入时间因子做为参考,最后才能反向预测。
  3.  不夸大偶然事件,不用单一类型的数据看全局,避免用结论推论原因。
  4.  UTM 除了追踪用户来源与行为之外,请尽量多测试几组【到达页面】,寻找最优的转换率。
  5.  数据人必须跨部门协调,换位思考,深度挖掘用户的行为和系统性的问题,找出最优解法,共同执行关键任务。

这是我在 JANDI(跨国 B2B 新创)2 年经验分享的系列文最后一篇,谢谢你看到了最后!

 

作者:侯智薫,微信ID:raymondhou0917,領英:www.linkedin.com/in/hou-raymond

本文由 @侯智薫 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

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