根據結果調整策略
Posted: Tue Dec 17, 2024 5:13 am
指標分析只有轉化為改善未來活動的具體行動才有價值。每份時事通訊都是一個學習和調整的機會。
範例：假設測試較短的主題行後開 希腊手机号码格式 啟率有所提高。這表明短台詞對觀眾來說更有效。將這一教訓融入未來的所有活動中。
良好做法：
持續測試：不斷執行 A/B 測試以驗證假設。
活動後調查：直接詢問使用者希望收到哪種類型的內容。
記錄學習成果：記錄所實施的變更及其影響，以建立良好實踐的儲存庫。
測量時事通訊指標時出現錯誤
測量時事通訊指標時出現錯誤
有些常見錯誤可能會扭曲數據或導致我們得出錯誤的結論，這些錯誤會影響我們評估活動成功與否的能力，但也會限制我們優化活動的能力。讓我們更深入地了解衡量指標時最常見的錯誤以及如何避免這些錯誤。
1. 只關註一個指標
優先考慮單一指標是許多專業人士犯的錯誤，無論是開啟率還是點擊率，而不考慮更大的情況。儘管這些指標很有用，但它們並沒有提供評估活動有效性所需的所有資訊。
範例：假設一份時事通訊的開啟率為 40%，這看起來非常好。然而，在分析點擊率時，您發現只有不到 1% 的用戶與連結進行了互動。在這種情況下，僅僅關注開啟率會讓我們相信該活動是成功的，但實際上它沒有達到其目標。
解決方案：一起評估指標以獲得更全面的績效視圖。例如：
開啟率：表示有多少使用者最初對電子郵件感興趣。
點擊率：反映了對內容的真實興趣。
轉換率：顯示內容是否達到其最終目的。
透過組合這些指標，您可以確定需要改進的特定領域，例如主題行、設計或號召性用語。
2. 忽略指標的上下文
另一個錯誤是在分析指標時不考慮生成指標的背景。活動類型、行業、一年中的時間甚至發送的日期和時間等因素都會極大地影響結果。
例如：與同一家公司經常達到 30% 的新聞通訊相比，20% 的開啟率可能被認為較低。但是，在分析上下文後，您可能會發現這是一封在假期發送的電子郵件或主題不太相關的電子郵件。
解決方案：
內部比較：將結果與公司內的類似活動進行比較，以確定模式和趨勢。
行業基準：查閱研究或外部參考資料，以評估您的行銷活動與行業平均值相比的表現。
提示：請記住，並非所有指標在所有行銷活動中都具有相同的權重。例如，資訊通訊可能會優先考慮開啟率，而促銷活動則需要專注於轉換率。
3. 不維護更新的資料庫
過時或分段不良的資料庫是指標不可靠的主要原因。不活躍的聯絡人、無效的電子郵件地址或未細分的清單可能會增加跳出率等指標或降低開啟率，從而扭曲實際的行銷活動結果。
例如：如果您向包含許多不活躍聯絡人的清單發送新聞通訊，則開啟率將被人為地降低，從而使行銷活動看起來不如實際有效。這可能會導致您改變實際有效的策略。
解決方案：
定期資料庫清理：刪除不活動的聯絡人或退回的電子郵件地址。
精確定位：根據行為、人口統計或興趣將您的清單分為特定群組，以發送更多相關內容。
重新啟動不活躍用戶：在刪除它們之前，請嘗試重新啟動策略，例如個人化電子郵件或調查。
4. 分析中不考慮時間
另一個常見錯誤是在分析指標時沒有考慮時間因素。許多指標（例如開啟率和點擊率）可能會在行銷活動發送後的幾天內發生變化。
範例：您在發送新聞通訊後立即對其結果進行分析，得出開啟率為 15% 的結論。然而，一週後的分析可能表明，由於一些用戶延遲打開郵件，該比率上升至 25%。
解決方案：
定義分析週期：設定評估結果的標準時間，例如出貨後 3 或 7 天。
使用自動化工具：Mailchimp 或 HubSpot 等平台即時更新指標，讓您能夠長期監控效能。
範例：假設測試較短的主題行後開 希腊手机号码格式 啟率有所提高。這表明短台詞對觀眾來說更有效。將這一教訓融入未來的所有活動中。
良好做法：
持續測試：不斷執行 A/B 測試以驗證假設。
活動後調查：直接詢問使用者希望收到哪種類型的內容。
記錄學習成果：記錄所實施的變更及其影響，以建立良好實踐的儲存庫。
測量時事通訊指標時出現錯誤
測量時事通訊指標時出現錯誤
有些常見錯誤可能會扭曲數據或導致我們得出錯誤的結論，這些錯誤會影響我們評估活動成功與否的能力，但也會限制我們優化活動的能力。讓我們更深入地了解衡量指標時最常見的錯誤以及如何避免這些錯誤。
1. 只關註一個指標
優先考慮單一指標是許多專業人士犯的錯誤，無論是開啟率還是點擊率，而不考慮更大的情況。儘管這些指標很有用，但它們並沒有提供評估活動有效性所需的所有資訊。
範例：假設一份時事通訊的開啟率為 40%，這看起來非常好。然而，在分析點擊率時，您發現只有不到 1% 的用戶與連結進行了互動。在這種情況下，僅僅關注開啟率會讓我們相信該活動是成功的，但實際上它沒有達到其目標。
解決方案：一起評估指標以獲得更全面的績效視圖。例如：
開啟率：表示有多少使用者最初對電子郵件感興趣。
點擊率：反映了對內容的真實興趣。
轉換率：顯示內容是否達到其最終目的。
透過組合這些指標，您可以確定需要改進的特定領域，例如主題行、設計或號召性用語。
2. 忽略指標的上下文
另一個錯誤是在分析指標時不考慮生成指標的背景。活動類型、行業、一年中的時間甚至發送的日期和時間等因素都會極大地影響結果。
例如：與同一家公司經常達到 30% 的新聞通訊相比，20% 的開啟率可能被認為較低。但是，在分析上下文後，您可能會發現這是一封在假期發送的電子郵件或主題不太相關的電子郵件。
解決方案：
內部比較：將結果與公司內的類似活動進行比較，以確定模式和趨勢。
行業基準：查閱研究或外部參考資料，以評估您的行銷活動與行業平均值相比的表現。
提示：請記住，並非所有指標在所有行銷活動中都具有相同的權重。例如，資訊通訊可能會優先考慮開啟率，而促銷活動則需要專注於轉換率。
3. 不維護更新的資料庫
過時或分段不良的資料庫是指標不可靠的主要原因。不活躍的聯絡人、無效的電子郵件地址或未細分的清單可能會增加跳出率等指標或降低開啟率，從而扭曲實際的行銷活動結果。
例如：如果您向包含許多不活躍聯絡人的清單發送新聞通訊，則開啟率將被人為地降低，從而使行銷活動看起來不如實際有效。這可能會導致您改變實際有效的策略。
解決方案：
定期資料庫清理：刪除不活動的聯絡人或退回的電子郵件地址。
精確定位：根據行為、人口統計或興趣將您的清單分為特定群組，以發送更多相關內容。
重新啟動不活躍用戶：在刪除它們之前，請嘗試重新啟動策略，例如個人化電子郵件或調查。
4. 分析中不考慮時間
另一個常見錯誤是在分析指標時沒有考慮時間因素。許多指標（例如開啟率和點擊率）可能會在行銷活動發送後的幾天內發生變化。
範例：您在發送新聞通訊後立即對其結果進行分析，得出開啟率為 15% 的結論。然而，一週後的分析可能表明，由於一些用戶延遲打開郵件，該比率上升至 25%。
解決方案：
定義分析週期：設定評估結果的標準時間，例如出貨後 3 或 7 天。
使用自動化工具：Mailchimp 或 HubSpot 等平台即時更新指標，讓您能夠長期監控效能。