如何评估多个推广渠道的优劣？

一直以来很想写这样一篇文章，和大家聊一聊如何评估多个推广渠道的优劣。

今天借此机会，我将以某金融APP的推广为例，抛砖引玉，供大家参考。

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注：与成本一样，变异系数是越小越好，故用1减去Min-max的结果，得到新的评分。

潜力

1）一定要选对标竞品，这样数据才有参考性；

2）对标竞品的日预算数据，大家各显神通吧，可以考虑向代理商、圈内、媒体方打听，不一定要特别精确的数字；

3）日均新安装量对于应用商店来说，非常有价值，因为安装到激活、注册的转化率并无显著差距。这个数据可以从第三方数据服务商，比如QuestMobile等拿到。

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构建数据模型，得出结论

因为潜力这个维度的数据不足，暂时只用前三个维度构建数据模型。

现在涉及附加权重的问题，这里给出三种方案，仅供参考：

下面以ROI导向为例，得出评分模型：

注：综合得分 = 流量得分 + 成本得分 + 稳定得分

结论显而易见，根据ROI导向，综合效果最好的渠道是：应用商店B，其次是应用商店A、信息流A、应用商店D。

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你可能想问

Q：就是评估渠道的效果，量和成本这两个指标不就可以了，需要这么复杂吗？

A：需要，实际投放工作中，很容易因为这样或那样的临时目标，忘了根本的目标，建立一套评分模型，可以更加理性客观地评估效果，当你的思路跑偏时，果断把你拉回来。根据不同的KPI，可以设置不同的权重，希望大家都能建立适合自己的评分模型。

Q：附权时就用了简单的1,2,3，会不会过于拍脑门，不靠谱呢？

A：这个问题我也纠结了很久，后来参考了不少资料，决定还是用最简单的123。先做起来很重要，1比0大很多。

2017年4月19日，哈佛商业评论网站发表了一篇文章，“为复杂决策创造简单规则”（ Creating Simple Rules for Complex Decisions ）。丹尼尔·卡尼曼在《思考，快与慢》这本书里，也专门讲过这个思想。简单来说就是：

1.选择几个你认为对结果有重要影响的因素，不要超过六个。
2.按照比如说满分十分的统一标准，对每个因素打分。
3.把分数简单相加获得总分。

书中最有意思的一个事实是，你使用更复杂的评分办法，或者是计算权重，或者是用什么大数据统计算法，得到的结果并不会比简单方法好很多。

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原标题：如何评估多个推广渠道的优劣？

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