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【探秘】如何使用视频核心指标洞察潜在用户行为数据

译者 黄文博,iCDO翻译志愿者

审校 朱玉雪,iCDO翻译志愿者

本文长度为2048,建议阅读10分钟,请细嚼慢咽噢!

在过去,当营销人员想要分析一个视频的在线营销效果时,往往会受到播放量和浏览量等几个有限维度的限制。现在我们通过对高级维度的分析能够帮助营销人员精准定位一个视频中最吸引人和最惹人烦的视频片段。

有很多公司,像Wistia, Brightcove, Vidyard, VzaarViddler,能够提供深入的视频营销效果分析服务。通过这样的分析服务,我们可以决定视频中哪些地方需要进行编辑、调整、优化或保留,即可为企业带来更多的潜在用户。

在视频领域,营销人员已经使用了这种引入潜在用户的策略,最常见的一些策略包括:

  • 着陆页
  • YouTube, Vimeo 和其他的社交媒体频道
  • 电子邮件广告系列
  • 视频工具
  • 销售工具

虽然这些策略都很棒,但是我们需要从中提取什么样的有用信息才能最终带来更多的潜在用户呢?首先,我们需要看一下我们的关键绩效考核指标(KPI)。

收集数据,解决KPIs问题

视频中最关键的KPI可能就是互动率了,我们不仅仅要简单的知道有多少人看了视频,还要准确的知道实际上有多少人与视频产生了互动。

图中,这个特殊视频的互动率是79%,这表明大多数浏览者全程都在看视频,这真的是太好了!

这些统计数据也很好的表明,用户并没有在视频播放的任何节点流失。这意味着该视频的内容和结构是非常靠谱的。

接下来看一下图,这个视频的互动率是59%,这意味着该视频抓住了一半以上浏览者的注意力,但在重复观看率指标上有一个明显的下降。

热力图和观看趋势

为了更好的理解图2(Figure 2)视频的情况,我们深入研究了一下另一个独特而关键的KPI数据指标——热力图,这个特别的数据维度详细的阐述了观看者的观看习惯。

除此之外,我们能够看到那些浏览者的地理位置和企业信息细节,包含观看者的日期、时间、ip地址、公司和准确的URL。我们可以通过分析这些浏览者的行为趋势来更好的获取目标受众。

了解更多视频指标

除了我们默认的这些KPIs,了解视频加载时间,整体访客,播放率,播放次数和观看时长等额外的支持指标也很重要。

通常这些参数会被CEOs或者更高级别的领导所误解;他们经常过于看中加载和播放次数。

作为一个营销者,很重要的一点是,要向领导清晰的展示出,为什么这些指标会误导他们,即这些指标只是一些表层数字,并不能说明什么样的用户在观看视频,用户为什么要观看视频以及用户是怎样观看视频的。

分析数据

作为营销人员,既然我们已经对唾手可得的指标有了一个基本了解,那么我们当怎样使用这些指标来优化我们的视频和引入更多的潜在用户呢?

互动率的介绍

回到上述例子,我们可以推断,图1中所涉及的整体视频效果是很不错的,但是为了引入潜在用户,我们可能会考虑缩短视频来获得更高的互动率效果。

图2,我们需要做的更多。通过互动率我们可以做出2种推断,要么刚开始的前20s视频内容过于复杂,导致观看者需要重复观看才能明白里面的内容,或者视频刚开始的前20s含有所有关键信息,用户只是与剩余的视频内容互动不多或对剩余视频内容不感兴趣。

接下来,我们需要重新审视视频脚本,考虑究竟是什么原因导致了前20秒的变化,以及在50秒到1分钟之间,到底发生了什么。

评估热力图和观众趋势

根据热图,我们通过细分目标受众,可以研究目标受众与交流渠道之间互动率的准确性。

比如,我们可以导出这些受众的名单,并直接比对他们是否和我们所要投放的内容相关。然后,我们可以基于视频所托管的渠道或方便用户沟通交流的视频URL对受众进行分类,以便更好地了解哪些沟通策略是最有效的。

运用这种方式来细分受众,可以很好的帮助你优化互动率。也许有一些非目标受众的人群正在拉低你的互动率,那是因为视频内容不符合他们的需求。另一方面,你也许最终会发现视频内容与目标受众不匹配,这时就需要重新评估视频信息的结构了。

调查渠道分销和市场推介策略

另外一个主要的因素是你选择哪些频道来有效的沟通或者托管视频。再看图2(Figure 2),也许你有一个20秒的弹出式行动呼吁(CTA)。这表明,在这个节点你的品牌说服力并不足以推动用户继续观看视频,而且你应当考虑要么彻底的移除该行动呼召按钮要么把它放在视频的结尾。

如果它只是一个简单的落地页视频,毫无疑问,你必须回到内容,并确定用户没有参与互动或导致很多用户重复观看视频的原因是什么。你也可以把这些数据与其他工具如KISSmetrics, Google Analytics, Crazy Egg结合分析,或结合内容自动化软件,如Pardot, Hubspot or Marketo更多地了解访问者的人口统计数据和行为。

应用视频优化结果

一旦你想优化或制作新的视频,就可以结合A/B测试服务来评估最初的视频和优化后版本之间的转化率效果。Optimizely, Unbounce, and AB Tasty这些都是很棒的A/B测试工具。

从这个意义上来讲,视频的转化是可以控制的-如果你的转化率是相同的,那么很明显,你所选择的渠道不适合你的特定观众,你可能需要考虑调整你的沟通策略。

然而,在比较视频的优化结果之前,注意重要的一点是,一定要建立KPIs的底线,并且为了收集足够的数据进行再分析,需等待大约6 – 8个月的时间。

结论

视频指标是一个强大的工具,它可以精确定位在线视频需要改进的地方,以及视频的哪个地方是否吸引目标用户。一旦你了解如何准确地分析这些数据,便可以利用这些知识来优化你的视频,使之与目标观众产生共鸣,并最终带来更多的潜在用户以及更好的推动销售业务!

作者简介:

Anish Patel是首席执行官和Revolution Productions的创始人。他来自伦敦,获得曼彻斯特大学软件工程专业的学位。在他的教育背景中,在创建Revolution Productions之前,曾在金融行业。2008年, Anish不断探索新的思路,提供更强大的和详细的分析报告,为客户服务。

译者简介:

黄文博,广告行业产品经理,iCDO翻译志愿者。

审校简介:

朱玉雪,广告人一枚,热衷于研究数据分析、搜索引擎优化、搜索引擎营销、网上名誉管理、APP营销、程序化广告、新媒体营销等领域,iCDO翻译志愿者。

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