公私域联动布局已成为企业新的营销趋势，如何在公域+私域的多个渠道和千百种投放策略中找到最有效的组合，对企业来说是一大考验。制定最佳渠道投放策略的前提是对各渠道投放ROI了如指掌，而现实中企业往往面临以下困难： 1、流量重复计算、刷量渠道识别难，如何真实衡量各渠道ROI？企业在线上多平台投放广告，每个平台都有自己的流量转化计算规则，不同平台的用户转化数据汇总到企业内部往往会出现重复计算的情况。比如，一个用户同时浏览了百度和抖音的广告，并成功注册为了企业会员，汇总到企业的数据则是百度和抖音各转化了一次，企业需要为这两次转化进行付费，但该用户究竟由哪个平台的广告转化而来，则无法衡量。另一方面，广告投放渠道带来的流量质量参差不齐，而广告平台只支持核心转化事件回传，只凭这一点很难判断是否是虚假流量。依赖各广告平台自身的流量统计逻辑，让真实衡量各渠道ROI成为一大难题，也让企业投放成本增加，无法达到降本增效的目的。 2、多渠道数据汇总难，数据分析如何总揽全局？线上公域渠道：企业在每个投放平台可能有几十甚至上百个账号，进行数据分析时需要在不同平台和账号之间频繁切换，导致跨平台跨账号的汇总分析工作量大。线下和私域渠道：企业同样会在门店、地推等销售体系和私域渠道进行推广，企业往往缺少类似“投放平台”的技术支撑，遇到取数难、汇总耗时长等问题。而线上+线下、公域+私域的多渠道组合让数据汇总分析难上加难，业务人员无法总揽全局，则很难总结提炼出最优投放组合，导致工作效率低。 3、业务人员分析能力不足，广告运营策略优化难，如何把控居高不下的成本？很多传统企业缺少专业的分析人员，面对繁杂的数据，既不知道如何分类、下钻，也不具备解读数据的能力。无法从数据中得到足够多的信息和结论，会导致运营策略优化难，造成数据浪费和运营成本浪费。在最新版本中，GrowingIO分析云针对客户以上痛点推出了新的应用——渠道价值分析。该应用可以让一线市场投放或活动运营人员实时监测官网或小程序等自有平台的渠道流量大小和质量情况，既可用于分析平台引流情况，也可在特定的拉新、促销季等重要活动期，分析付费广告或者自有渠道的流量情况。该应用产品能力如下： 1、计算线上各渠道真实ROI、识别刷量渠道，找到最佳投放平台 在当今竞争激烈的市场环境中，渠道价值分析应用成为企业提升营销效率和效果的关键工具。这种应用通过自动归因最近30天的流量转化，并预设了如转化率、留存率等关键指标，帮助企业精确评估和优化各渠道的表现。 首先，渠道质量排名功能允许业务人员根据设定的转化和留存标准，一键生成整体数据概览和渠道质量排名。这一功能不仅简化了数据分析过程，还使业务人员能够快速识别出表现最佳的渠道，从而调整付费投放策略，确保资源的有效利用。 其次，渠道价值分析应用支持多渠道数据的整合与管理。通过全域OneID识别技术，该应用能够跨渠道追踪用户行为，实现不同线上和线下渠道数据的无缝对接。这不仅方便了数据的汇总和分析，也使得地推活动的数据透明化，便于KPI考核和效果评估。 此外，渠道质量分析工具对非专业分析师也非常友好，提供了开箱即用、秒级计算的能力。业务人员只需输入日期范围，即可获得全面的报告。报告中涵盖了渠道优劣、集中度、转化留存分析等多个维度，为决策提供全面的支持。同时，该工具还支持下钻至每个渠道的名称、来源、内容、媒介和关键字等五个维度，帮助找到最有效的投放组合。 在实际应用中，例如通过关键词优化的案例，展示了如何通过深入分析单个关键词的表现来优化整个广告计划的效果。通过这种方法，企业可以更细致地了解流量的来源和转化路径，进而针对性地进行优化，提高广告投资回报率。 综上所述，渠道价值分析应用不仅提高了企业的运营效率，还通过智能化的工具和方法，帮助企业实现了精细化管理和成本控制，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。 优化广告投放策略是一个复杂的过程，需要深入理解数据背后的含义。在实际操作中，我们可以通过渠道价值分析应用来识别和优化关键字的表现。首先，在应用内圈选出“AAA”这个关键字，并根据需求下钻至该关键字所属的上一层级即“广告单元”。这一步骤是关键，因为它将帮助我们确定关键字在特定渠道的价值。 接下来，设置完成后，该应用可以帮助客户自动识别这个关键字在所有账户或渠道内的表现并进行排名。这样业务人员可以依据表现好的账户或渠道进行优化，从而降低广告运营成本并提高有效转化率。 以UTM参数为基础，结合GrowingIO的数据采集、IDMapping、自动归因算法，渠道价值分析可适用于公域广告投放、私域自有渠道活动营销等多个业务场景的获客质量分析、渠道价值分析。通过这种方式，我们可以帮助企业优化运营策略，找到最佳投放渠道组合，配合GrowingIO增长分析（UBA）使用，实现广告运营价值最大化。 展望未来，GrowingIO将继续推出更多贴合业务场景、门槛低的分析应用。这些应用将以简单易用的分析工具帮助企业建立数据文化，从而实现更好的增长。