主题演讲：如何提升市场的投资回报率——Mediav的CEO杨炯纬.doc

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1、个人收集整理勿做商业用途MediavCEO杨炯纬:如何提升市场的投资回报率接下来进入实战性的问题—-营销.我们请到了来自上海Mediav的CEO杨炯纬先生，他演讲的题目是“如何提升市场的投资回报率”.昨天亿玛总裁柯细兴推广了三种最有效的方法，同时做了规划的阶段，还回答了派友的问题，希望获得五千万销售额应该投多少钱等问题,最后派友的心理预期是四五百万，想下获得五千万销售额.达到这种程度,是非常有难度的，我想杨炯纬先生可能能够帮助我们,CPS是我们非常受欢迎的一种方式，我们总是先获得订单先收钱,回头再分给他们，这是风险最低的一种方式。下面欢迎杨炯纬先生！杨炯

2、纬：大家经常讲网络营销的营销CPS，似乎是把网络广告当成一个渠道，最初它可能真的是一个广告，当我们真的能够做到1:10或者1：5的时候，我们能够花一块钱在赚五块钱。我们现在不知道有没有在门户上投，现在的ROI是多少？1：1。5，甚至1：1都有，你花一块钱的广告才拿回来一块钱的订单。我们通常在关注ROI的时候，1：1的时候,我们在想什么呢?我的点击率是多少？转化率是多少?最后形成多少订单?0.2%、0。3％的点击率，转化率又是多少?到最后我们的订单转化率是万分之一。我们再看媒体的投放管理，以门户为例,34%左右是网购人群,有的人都会包一年的时间，67%是浪

3、费的,剩下的是网购人群。剩下的网购人群中有多少是你的目标消费者？我们在投放的层面上浪费了90%。我们重新思考，我们投的还是广告吗？90％都是浪费的，它还是渠道吗？我们提出了这样的疑问.按照常规的方式投放的话，绝大多数的费用是浪费的,我们怎么办?价格还会涨吗?现在已经涨价了,特别是大家喜欢投的导航网址站，恨不得一个月、两个月涨一次。新浪等门户在过去三年终受业顶部的价格。现在电商在门户上投广告还享受了一个电商折，电商拿到的价钱比普通其他行业的组还要便宜一半以上，这个电商折在什么情况下能够享受到？有一些广告组是包全年的，我们还要和其他的电商竞争,和广告组竞争。

4、一些人点了广告，看了广告，到你这儿买东西，怎么样能够把它的百分比提的更高呢实际上,有99.4%的人是点了广告，但是他没有来买东西，这些人是不是没有价值？对于这群人怎么样跟踪？他们在犹豫什么？只有45％的订单用户在订单前只点一个广告。大部分人都要点很多广告,看更多的广告之后才会买东西。对于这群人，如何提升？这是我们更需要考虑的问题。你了解他吗？几乎天天来，就是不下单.在过去的20多天里，在不同的网站曾经某一个电商广告组660次，点了73次广告到达网站85次，一单没下.大家想想，我们在这个人花了多少钱？另外一种人，连续几日下了多个订单，但是很少出现在广告中。

5、这个人为什么会连续下单？最早是怎么知道我的？如果你想做五百万的销售收入，但是你只希望投50万的话，建议你做搜索引擎。我们跟踪每个订单的渠道,我们发现70％的订单来自于搜索引擎，大家敢不敢说只搜索引擎，其他的不做？如果只做搜索引擎的时候，会不会搜索量下降?因为大部分的搜索是搜索品牌词或者商城的名字,他怎么知道你的？真正的ROI.传统行业，广告费占到企业预算的比例不超过2—5%，Google/Facebook几乎没有做广告推广，某电商客户近三年的广告投放和ROI变化全站ROI的持续增长，广告ROI几乎无变化。个人收集整理勿做商业用途广告ROI和全站的ROI是

6、什么关系?我们提出一个想法,我们花了一百块钱拿到了这个人150块钱的第一单，我们自然希望他在未来的一段时间你能够产生第二个、第三个订单。为此，我们自然而然的想到去跟踪他第二个、第三个订单的历史,会不会在两个月之后产生订单。实际上,真正的数据告诉我们,事情并不简单,会非常复杂,但产生第二个订单的时候，第一个订单和第二个订单已经发生了非常广告和搜索的问题,可能在新浪上看了没有点，可能在某个地方点了也没有做，最后某一天过来直接过来买了东西.作为网络营销的供应商，我们必须思考一个问题，我们希望帮助广告组建立和思考一个更长期的营销回报体系,你现在投广告1:1到底能

7、不能赚回来?还是我们只是赌一把，如果这个人不能重新回到我们的网站下第二个订单，那就赌输了,如果这个人能够经常回到我们网站,那就赌赢了。那么，这个赌输和赌赢，到底细分在哪里？这是我们需要思考的。当我们基于这个话题去思考的时候,我们开始跟踪整个用户的行为，我们陷入的一个困惑。我们会发现,这个用户在很多的网站产生了很多点击、产生了很多搜索，我们通常是看他最后一次点击是在哪里，就算是这个媒体带来的效果,但是这是片面的.我们现在正在做一个实验，是我们把给我们客户投放广告的人群一分为二，一部分的人既让他看到门户的广告又看门户上的广告，一部分人永远不能看到广告只看到搜

8、索引擎的广告，这个实验很意思，但是没有结论。总结。小概率实践的订单转化率，我们如