#核心解析：如何评估与分析营销渠道的「流量爆发力」

流量爆发力指营销渠道能根据营销需求，迅速增加广告曝光和引流的能力。流量爆发主要应用在大型促销或关键性活动节点上，且通常需要按照小时级别的粒度进行流量控制。

例如双 11 或 6.18 大促当天的销售爆发，依赖于前期流量的蓄积和释放。这对营销渠道的流量控制能力要求非常高。

#流量爆发力强的核心特征

流量爆发力最突出的要求是在大促活动巅峰时刻（例如双 11 的 0 点）立即放量，且流量的增长是指数级甚至双指数级的。大多数渠道都不具备流量爆发能力，或者即使具备一定的爆发能力，也无法精确到特定时间点爆发。

流量爆发力强的特征主要体现在以下两个方面：

• 时间控制的精准度：时间粒度越细，控制力越强，越能满足特定时间点爆量的需求。一般而言，流量爆发力的时间粒度至少要控制在小时级别，因为大多数促销活动都是以整点小时进行控制（例如 8 点抢购、0 点巅峰等）；如果到天级别，则很可能无法满足特定“巅峰活动”的按小时的流量节奏要求。
• 企业站点的流量骤增能力：流量骤增意味着流量首先要到达企业站点上，并且要求流量的增长必须是瞬时爆发，而不能是缓慢爬升的。

#哪些营销渠道的流量爆发力更强？

从时间可控性与流量爆发强度两个维度，我们将各流量渠道的流量爆发力进行对比，如图 3-4 所示（得分最低为 1 分，最高为 5 分）：

图 3-4 主要流量渠道爆发力因素对比

#时间可控性对比

• 表现优异：硬广告、信息流和 SEM 在时间可控性上最好。硬广告可通过排期、程序化投放等方式精确控制时间；信息流和 SEM 则可以根据投放的账户设置，精确控制上下线时间以及投放人群规模。
• 表现较差：社群、MCN 以及 CPS 在时间可控性上较差，很难控制流量释放的时机；会员、SEO 以及直接输入几乎无法对用户形成主动性释放流量的触达机会。

#流量爆发强度对比

• 表现优异：硬广告由于面向大众传播的特点，其流量爆发强度是最高的；信息流和 SEM 可通过人群定向的缩放以及账户设置来增加流量爆发，但强度要弱于硬广告。需要注意的是，SEM 本身具有搜索流量天花板，在需要海量流量的情况下会遇到瓶颈，从而失去进一步引流的能力。
• 表现较差：社群、MCN、CPS、会员、SEO、直接输入都不是侧重于瞬时引流的渠道，因此谈不上流量爆发。

💡 核心结论 综合来看，流量爆发力最强的三个渠道依次是：硬广告、信息流和 SEM。

#实战指南：如何通过数据分析爆发力强的渠道

#通过时段趋势分析爆发时间节点

通过数据统计特征发掘爆发力强的渠道，只需要按照小时或分钟，统计各个渠道的会话数或 UV 的增长趋势即可。图 3-5 显示了三个渠道在某天内按小时的流量趋势（数据见附件 Excel “第 3 章”中的“3-3_1”）。

图 3-5 不同渠道按小时流量趋势

图中的流量爆发时间（按照业务需求）集中在 8 到 11 点（图中①），以及 20 点到 23 点（图中②）两个时间段，峰值点在 10 点和 21 点。从趋势图中可以看出：渠道 1 在①时段内爆发最强，渠道 3 在②时段内爆发最强。虽然二者都具有较强的爆发力，但在爆发时间节点上存在差异。

#结合数据的“量”与“率”计算爆发指数

通过数据分析爆发力，需要兼顾数据量级和变化量级两个维度。

例如 A 渠道 UV 从 100 增长到 200，B 渠道的 UV 从 10,000 增长到 15,000。如果只计算变化率，A 渠道（100%）会远好于 B 渠道（50%），容易让人误以为 A 渠道爆发力高于 B 渠道。显而易见，这种结论没有考虑变化量级的影响。

为了降低计算量，我们只计算图 3-5 中两个集中爆发时间段内各个渠道的爆发指数。具体步骤如下（图 3-6、图 3-7、图 3-8 数据见附件 Excel “第 3 章”中的“3-3_1”和“3-3_2”）：

1. 计算时段变化量：用后一个时间点的数据减去前一个时间点。在 Excel 中的处理方式如图 3-6 中的①。按照同样的逻辑，可以计算渠道 2 和渠道 3 的变化值。
2. 计算时段变化率：用变化量除以上个时段的值，如图 3-6 中的②。按照同样的逻辑，可以计算渠道 2 和渠道 3 的变化率。

图 3-6 时段数据差分计算

3. 数据标准化：如果要考虑多个指标的加权计算，必须保持指标在相同的值范围区间内才有意义。图 3-6 中，变化量区间可能是以几十为单位，而变化率则以百分比为主。这里使用带有自定义区间的 Max-Min 标准化方法，将二者放到相同区间内。
   • 由于只需计算两个时间段的爆发信息，先将 8-11 点、20-23 点的数据过滤出来。
   • 求出各个列的最大和最小值（图 3-7 中的①）。
   • 通过 Max-Min 计算公式计算标准化后的值（图 3-7 中的②）。这里没有对标准化后的最小值 0 进行二次缩放，原因是后续应用中不做权重计算求和，因此可以忽略该影响；如果需要做权重计算，则需要再进行二次缩放。

图 3-7 对差分后的数据进行标准化处理

4. 计算爆发指数：完成标准化处理后，直接将二者相加得到爆发指数。得到的结果会综合渠道自身的变化量和变化率，相对于单一值的判断更客观（如图 3-8 所示）。

图 3-8 计算各渠道爆发指数

#计算所有渠道的综合爆发指数和排名

如果需要将所有渠道综合起来评估，整体逻辑一致，只需要在前期将原始渠道变化量和变化率放到同一列计算即可（图 3-9、图 3-10 和图 3-11 的数据见附件 Excel “第 3 章”中的“3-3_3”）。

第一步：计算综合爆发指数

• 先将所有渠道数据整理为两列，按渠道和时段追加渠道 2 和渠道 3 的数据到后续行记录。
• 计算得到标准化渠道变化量和标准化渠道变化率（公式如图 3-9 中“Max-Min 标准化公式示例”）。
• 将标准化渠道变化量和标准化渠道变化率相加，得出爆发指数。

图 3-9 计算所有渠道综合爆发排名

第二步：通过数据透视表汇总各渠道综合排名

选中上述计算得到的所有数据，点击“插入”-“数据透视表”，新建透视表（如图 3-10）。

图 3-10 新建透视表

在新建的透视表中，从右侧的“数据透视表字段”中将“渠道”拖入“行”区域内，将“爆发指数”拖入“值”区域内。“值”区域默认使用求和的方法计算所有时段的总爆发指数（如果不是，请手动设置为求和）。

由此得到三个渠道的总爆发指数。可以看出，渠道 3 的爆发指数要略高于渠道 1 和渠道 2。

图 3-11 在数据透视表中计算总爆发指数

💡 核心提示 该方法在营销渠道众多的场景下非常适用。当面对几十甚至上百个渠道数据时，人工无法通过“肉眼”观察直接找到爆发力强的渠道；且如果要兼顾“变化量”和“变化率”两个维度，人工观察的方式几乎很难实施，必须依赖数据化计算。

#知识拓展：如何评估未投放渠道的流量爆发力

基于已有的投放结果比较容易判断营销渠道的流量爆发力，但在面对新的、未曾投放的渠道时，如何判断其是否存在爆发力并得出预期？这里提供三个思路供参考：

• 基于行业内资源的投放预估：即使自身没有投放，营销管理者可利用自身在营销圈子中的资源，了解其他企业投放时的大体效果，并将其作为自身投放的初步判断依据。
• 基于渠道相似度的预估：基于新渠道与已有渠道的相似程度，大概预估爆发情况。例如，新渠道与已有的 A、B、C 三个渠道最相似，这三个渠道的爆发指数分别为 2.3、1.8、3.7，则可取均值大体了解新渠道的爆发力情况。
• 基于测试性的投放预估：有些渠道允许在正式合作之前进行测试性的投放，企业可在此期间内快速摸底了解流量的爆发情况。