在现代企业运营中，评估和优化营销效果是非常关键的一环。无论是新媒体运营、SEO、SEM还是其他网络营销方式,都可以通过数据分析来量化工作成果,从而进一步优化改进。

本文将从0到1为您介绍如何搭建一个简单易用的网络营销评价模型,帮助企业运营人员更好地评估和优化自身的营销效果。首先我们会对主流的网络营销方式及其评价指标进行梳理,然后根据企业需求对指标进行筛选与加权,最终形成一个完整的评价模型。

网络营销方式及评价指标

网络营销方式根据用户从搜索、感兴趣到购买、分享的行为过程进行划分,包括但不限于:

搜索引擎营销

• 新闻营销(PR)

• 微博营销

• 微信营销

• 社会化媒体营销(知乎、头条等)

对应的评价指标有:

SEO评价指标

| 指标 | 说明 |

| --- | --- |

| 关键词排名 | 绝对数值 |

| 关键词搜索量 | 绝对数值 |

| 网站权重 | 相对数值 |

SEM评价指标

| 指标 | 说明 |

| --- | --- |

| 点击量 | 绝对数值 |

| 转化率 | 相对数值 |

| 广告费用 | 绝对数值 |

微博评价指标

| 指标 | 说明 |

| --- | --- |

| 粉丝数 | 绝对数值 |

| 阅读量 | 绝对数值 |

| 转发量 | 绝对数值 |

微信评价指标

| 指标 | 说明 |

| --- | --- |

| 阅读量 | 绝对数值 |

| 互动量 | 绝对数值 |

| 转发量 | 绝对数值 |

新闻营销评价指标

| 指标 | 说明 |

| --- | --- |

| 曝光量 | 绝对数值 |

| 转发量 | 绝对数值 |

| 评论量 | 绝对数值 |

头条号效果评价指标

| 指标 | 说明 |

| --- | --- |

| 阅读量 | 绝对数值 |

| 互动量 | 绝对数值 |

| 涨粉量 | 绝对数值 |

指标筛选与加权

不同企业对网络营销的侧重点会有所不同,因此需要根据自身需求对上述指标进行筛选与加权。可以采用德尔菲法进行专家咨询与指标体系构建,最终形成如下指标权重模型:

评价模型示例

将筛选后的指标纳入层次模型结构,并根据各指标的重要程度进行赋权,最终形成如下评价模型:

通过这个模型,企业就可以将实际数据代入,得到一个综合的营销效果评分。观察这个评分的变化,就可以洞察企业不同时期的营销效果,并据此做出相应的优化调整。