如何衡量企业品牌推广的效果?

科牛 2021年1月29日11:05:02
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1 前言

品牌推广的手段非常多样,不只是常见的应用市场和信息流。其中多数的手段,做不到用户级别的追踪,例如:品牌发布会、PR 稿(商业性质的推广性文章)、楼宇广告等。如果这时候老板让你算 ROI(投资回报率),就头疼了。

而 ROI 之外的指标,在时效性、可靠性上也都有种种局限。

接下来,就从企业品牌推广的目标开始,讨论这些 (不完美) 的衡量方法。

2 什么是企业品牌推广

声明:以下所说的品牌推广,不特指需要烧钱的那种。

2.1 品牌 v.s. 效果

我们习惯把品牌与效果推广对比,虽然两者是相关的、或相互配合的。

首先,它们的目标不同:

  • 品牌:建立好感,把观众转化成客户(现在买)、或潜在客户(以后买)。
  • 效果:把观众转化成客户(现在买)。

通俗一点,品牌是“让别人喜欢”,效果是“让别人购买”。

喜欢不也是为了购买吗?

没错,但因为优化的目标不同,引起了很多的差异:

如何衡量企业品牌推广的效果?

你可能会问,“建立好印象”与“刺激消费欲”不是一回事吗?

其实刺激消费是有些技巧的,例如:激进促销、贩卖焦虑,而从品牌角度,这些技巧未必能建立好感。

关于好感,一个有趣的原理是 Mere Exposure Effect,意思是:只要经常对用户曝光,不需要做过多的劝说,就能增进好感。因此媒体都比较追求曝光量,可惜这里的门道太多。

好感能带来更长期的效果,帮助建立护城河。例如:芒格提到过,麦片行业中各家产品都差不多,但却都能有可观的盈利,就是品牌认知的作用。

2.2 品效合一?

品牌和效果不是完全对立的,原因:

1、有些手段一箭双雕,例如:高质量的软文或视频广告,制造传播同时带来转化。

2、系统的推广计划,需要二者的配合,其中:品牌建立认知、效果承接转化。

但前面提到过,品牌不限手段,而其中能兼顾品效的只是少数。一味宣扬“品效合一”,反而可能给品牌活动套上短期 ROI 的枷锁,在申请预算时遭遇降维打击。

因为回报的周期不同,建议管理者对品效分别考核。至于考核啥,就是下面的内容。

3. 有哪些衡量方法

前面提到的知名度和美誉度,可以分别理解成“认知”和“好感”。量化的方法有两类,一类及时性较高,但并不直接,只是“旁敲侧击”;另一类看起来合理,但有调研成本,反馈速度慢。

3.1 浏览与互动

常作为多媒体运营的过程指标,例如:一篇公众号文章,浏览 xxx 万,点赞 xx 万,涨粉 x 万。

这些数字看着舒服,但不能作为最终结果:

  • 首先,你可能总是在取悦同一群人,知名度并没有变化。
  • 其次,单纯的浏览量也不能代表好感。一些媒体的曝光产业链很完善,数字太容易被粉饰。

3.2 第三方指数

如何衡量企业品牌推广的效果?

另一种思路,是在推广后观察“百度指数”,“微信指数”,“微指数”的变化,似乎有点权威了吧?

但这也有局限:

  • 指数本质上与曝光量有关,这又回到了上一组指标的问题,因而不能判断是否扩大了认知,好感就更别提了。
  • 算法不透明、数据源也有局限,可能制造冤案。例如:做了一场好的宣传,但微信抓取不到,看微信指数干啥呢?

3.3 提及率

虽然媒体已经普遍数字化,但市场调研并不落伍。对于衡量品牌,甚至不可取代。

提及率是一个知名度指标。在调查中,询问每个用户:“你知道的某类产品有哪些?”,

那么:

提及率 = 提及品牌的用户数 / 总回答用户数

如果同类的知名品牌较多,就要更关注第一提及率:

第一提及率 = 首位提及品牌的用户数 / ...

使用提及率,尤其要注意样本选取:

  • 样本是否有代表性?前后多次调研的抽样方法是否一致?
  • 样本量是否足够?看过一些 PPT 只用几百个样本,这样省钱是不对的。

衡量了知名度,下面是美誉度指标,分别介绍 NPS 和满意度。

3.4 NPS

Net Promoter Score 又称净推荐值,是衡量用户对产品的推荐程度。

在调查中,询问每个用户:“你有多可能向别人推荐我们的产品?”根据 0~10 分的回答,把用户分为推荐者 (9~10 分),被动接受者 (7~8) 分,诋毁者 (0~6) 分。那么:

NPS = (9~10 分占比) - (0~6 分占比)

如何衡量企业品牌推广的效果?

 

从统计学角度,NPS 不是个好指标。原因是方差太大,得到稳定结果需的样本量也大。

NPS 可视为多个取值为 {-1, 0, 1} 独立随机变量的均值,通过模拟发现:即使调查对象有上千人,NPS 也不稳定。如果把它作为 KPI,就真的要发生冤案了。

个人认为,这个指标实在是太教学式了,不理解当初是怎么流行起来的。

NPS 更大的意义不在于得分,而是通过分析中立和诋毁者的反馈,收集痛点和建议。

3.5 满意度

与 NPS 相比,满意度更简单实用,只要询问满意得分,例如 1~5 分,计算均值即可。

或者,统计超过某个分数的用户占比,例如:统计 4~5 分的占比,称为 Top2Box。

这时,每个样本可视为取值 {0, 1} 的样本的均值,相比 NPS 的 {-1, 0, 1},通常的方差较小,对样本量的要求更低。

满意度最常见的坑,是幸存者偏差。

例如:在产品中以可选的方式收集反馈,就很容易犯错。

如果用可选的方式收集 NPS,就真没救了!

4 不能量化的,就不值得做吗?

即便有了上面的方法,品牌的作用仍然不那么直接。缺乏精细的数据支撑,怎么做决策呢?

对于习惯数据驱动的业务,尤其困难。我见过一些品牌方案,在申请预算时,试图 PK 效果投放,后果可想而知。

站在决策者的角度,我也觉得很难选择 (尤其是钱少的时候)。一方面需要有长期主义的投资视角,同时对市场有足够的洞察,判断投入规模和时机。

但不能因为看不见就否定它,不能因为“数据驱动”就不做正确的事。

有些道理是朴实的,不需要 KPI 来证明。

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  • 版权声明 本文源自 灰猫大人 , 整理 发表于 2021年1月29日11:05:02
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