衡量网络营销效果的三种方法
网络营销的效果衡量与分析指标
网络营销的效果衡量与分析指标随着互联网技术的快速发展和普及，网络营销已经成为了企业进行市场宣传、提高知名度和拓展客户群的重要方式。
然而，网络营销对于很多企业来说还是一个相对陌生的领域，因此，在进行网络营销活动的同时，如何对于营销效果进行衡量和分析显得尤为重要。
首先，我们需要关注的是网络营销活动中传达的信息是否能够达到受众的效果。
为了衡量营销活动传播效果，我们可以基于以下指标进行分析：1. 点击率点击率是指广告或者其他信息被点击的次数与展示量之比。
通过点击率的指标，我们可以判断营销信息是否被用户察觉，是否被点击。
并根据不同的营销方案，可以对比不同时间段的点击率，对比不同广告效果的点击率，最终得出最优方案。
2. 转化率营销活动的最终目的是能够转化为实际的销售业绩，因此转化率是我们需要重点考虑的指标。
通过转化率的指标，我们可以了解到广告最终被购买的情况、浏览者加入购物车的情况，了解到各种类型的广告或者宣传信息被访问后对于用户行为的影响。
3. 社交媒体的影响随着社交媒体的发展和广泛使用，越来越多的企业选择在社交媒体平台上进行营销活动。
同时，社交媒体也成为最佳的反馈平台之一。
企业可以通过一些社交媒体数据跟踪工具，例如：Google Analytics 根据一系列平台自身的数据统计、分析，获取营销宣传活动在社交媒体平台的影响力，了解用户的行为、用户的反馈意见等信息。
4. 受众数量通过分析受众数量指标不仅可以了解到自己的品牌知名度，而且可以将不同的营销手段分析，例如新推出的宣传广告我企业关注专业领域，分析新样式的公共广告对于受众的影响程度。
其次，对于不同形式的营销手段，需要采用不同的衡量效果指标。
1. 微信营销与朋友圈针对于微信商家，进行微信朋友圈推广可以获得更好的效果。
数据显示，微信推广中，朋友圈分享、打赏方式比较受欢迎。
因此，朋友圈推广的效果指标有：微信号里面的粉丝人数、粉丝与本号的互动情况、使用微信时，粉丝的行为数据指标。
网络营销的关键指标
网络营销的关键指标随着网络的兴起，越来越多的企业开始利用网络进行营销。
网络营销是一种相对新型的营销方式，通过在互联网上推销产品和服务，让消费者了解并购买自己的产品和服务。
网络营销是一种非常有效的销售方法，但是如何判断网络营销的效果是否良好呢？这就需要我们关注网络营销的关键指标。
一、访问量访问量是衡量网络营销效果的重要指标。
访问量越高，说明网站受欢迎程度越高，在同类网站中排名也越靠前。
信息流推广、搜索引擎优化、关键词广告等手段都能够帮助企业提升网站访问量。
但是，仅仅提高访问量并不能保证获取了更多的客户。
访问量仅仅是网络营销效果的一个基准而已。
二、转化率转化率是网络营销的另一个关键指标。
转化率是指通过各种营销方式获得的流量中，有多少成功转化为了真正的消费者。
例如，通过一篇互联网广告获得了1000个访问量，但是只有10个人成功购买，此时的转化率就是1%。
提高转化率一直是网络营销者努力的方向。
只有让流量成功转化为真正的订单，才能够给企业带来真正的经济效益。
三、UVUV（Unique Visitor）是指网站中不同访问者数量的统计值。
通常来说，UV越高，说明网站的知名度和影响力越大。
企业需要根据自己的情况来制定合理的UV增长计划，比如定期发布有价值的内容，或者通过社交媒体进行推广等。
四、ROIROI（Return on Investment）是指网络营销所创造的投资收益率。
ROI越高，说明企业的用钱更明智，创造了更多的经济效益。
计算ROI的公式是（获得的利润-所花费的成本）/所花费的成本。
ROI是网络营销效果最直接的衡量指标之一。
五、客户TR客户TR（Transaction Rate）也是一个非常重要的指标。
它是指网站流量中能够成交的比例。
例如，一个网站每1000个访问量可以成交10单，那么它的客户TR就是1%。
提高客户TR需要企业从不同方面入手，如改善网站购物体验、增加用户粘性等。
六、客户RP客户RP是客户的平均购买额度。
网络营销策略效果评估鉴定方法
网络营销策略效果评估鉴定方法网络营销是企业利用互联网技术和网络平台，通过在线渠道推广和销售产品或服务的营销活动。
在实施网络营销策略后，评估和鉴定其效果是非常重要的，可以帮助企业了解当前策略的运行情况，及时调整和优化活动方案，从而提高营销效果和ROI（投资回报率）。
下面将介绍一些常见的网络营销策略效果评估鉴定方法。
一、网站流量分析网站流量分析是评估网络营销活动效果的重要手段之一。
通过工具如Google Analytics等，可以获得网站的浏览量、访问来源、访问时长、转化率等数据指标。
通过分析这些数据，可以了解到访者的兴趣、行为习惯，从而调整网站内容和用户体验，提升转化率和留存率。
二、搜索引擎排名和关键词分析搜索引擎排名和关键词分析是评估网络营销活动的重要方法之一。
通过监控关键词在搜索引擎中的排名变化，可以了解到目标用户对关键词的搜索行为，优化网站的关键词策略。
同时，还可以通过分析关键词的搜索热度、竞争情况等，来优化网站的SEO（搜索引擎优化）策略，提升网站在搜索引擎中的曝光度和流量。
三、社交媒体数据分析社交媒体是现代网络营销的重要渠道之一，通过对社交媒体数据的分析，可以评估网络营销活动的效果。
可以监测社交媒体账号的粉丝数、互动量、评论数等，了解用户对活动的反馈和参与程度。
同时还可以通过社交媒体的舆情监测，了解用户的意见、声誉和情感指数等，并根据这些数据来优化活动方案。
四、电子邮件营销数据分析电子邮件营销是企业向目标客户发送营销信息的一种常见方式，通过对电子邮件营销数据的分析，可以评估网络营销活动的效果。
可以监测邮件的送达率、打开率、点击率等数据指标，了解用户对邮件的反应和参与程度。
同时可以进行A/B测试，对比不同邮件主题、内容和发送时间的效果，优化邮件营销策略，提高用户的参与和转化率。
五、ROI（投资回报率）分析ROI（投资回报率）是评估网络营销活动效果的重要指标之一，可以衡量活动带来的收益和投入的成本比例。
网络营销的个关键指标如何评估营销效果
网络营销的个关键指标如何评估营销效果在数字化时代，网络营销成为了企业推广产品和服务的重要手段。
然而，对于网络营销的效果评估却是一个关键的挑战。
本文将介绍几个关键指标，帮助企业准确评估网络营销的效果。
一、流量与曝光流量和曝光是评估网络营销效果的首要指标之一。
流量指的是网站或者社交媒体平台上的访问量。
而曝光则是指广告在用户屏幕上显示的次数。
企业可以通过Google Analytics等工具来跟踪流量，了解访问者的来源和行为路径。
同时，通过广告投放平台提供的数据，可以了解广告曝光的次数和展示量。
二、点击率与转化率点击率和转化率是用来评估营销活动的关键指标之一。
点击率指的是广告或者链接被用户点击的比例。
点击率高可能意味着广告吸引了用户的注意力，但并不代表用户购买了产品或者服务。
因此，转化率就显得尤为重要。
转化率指的是访问者通过网络营销活动进行购买、订阅或其他行动的比例。
企业可以通过搭建专门的购买页面，通过代码追踪功能，追踪转化率并进行评估。
三、回访率与留存率回访率指的是用户多次访问同一网站或者社交媒体平台的比例。
留存率则是指用户在一定时间内继续使用某个应用或者网站的比例。
回访率和留存率可以表示用户对于产品或者服务的关注程度和忠诚度。
通过用户行为分析工具，企业可以得知用户在网站上花费的时间、访问深度等指标，从而评估回访率和留存率。
四、社交媒体参与度社交媒体成为了企业进行网络营销的重要渠道之一。
对于社交媒体的参与度评估是了解用户对于品牌关注程度的重要指标。
参与度包括点赞、评论、转发等互动行为。
通过收集这些互动数据，企业可以了解受众对于产品或者服务的态度，并针对用户的需求进行更精准的营销。
五、草根反馈与口碑传播网络营销除了企业自身的行为和数据分析外，还需要关注草根反馈和口碑传播。
草根反馈是指用户的评论、评价、投诉等对于产品或者服务的直接反馈。
企业可以通过社交媒体的监测工具，了解用户对于品牌的态度和意见，并进行相应的调整。
网络营销的效果评估方法
网络营销的效果评估方法随着互联网技术的快速发展和普及，越来越多的企业开始通过网络进行推广和销售，网络营销已经成为了企业推广产品和品牌的重要手段。
网络营销的形式多样，有搜索引擎营销、社交媒体营销、内容营销等。
但是，如何评估网络营销的效果，成为了企业需要面对的问题。
下面，本文将介绍网络营销的效果评估方法。
一、流量评估网站流量是一个网站在特定时间段内被访问的次数，是评估网站访问量的一种指标。
而流量的增加也代表着网站的知名度和用户粘性的提高。
通过对网站的流量统计分析，可以了解不同渠道的访问量、浏览量、转化率等指标，为网络营销的调整和优化提供依据。
流量评估方法可以通过访客来源分析、搜索引擎关键词统计、页面浏览量和跳出率等来进行。
二、用户行为评估用户行为是指用户在访问公司网站时的行为习惯和操作习惯。
通过分析用户行为，可以了解用户习惯和喜好，为企业提供更为精准的广告投放和定位策略。
用户行为评估方法可以通过网站统计分析工具进行，如Google Analytics，这款免费的统计工具提供了网页浏览量、页面停留时间、跳出率、受访页面源、入口链接、转化率等多项数据分析，为企业提供更为全面的用户行为信息。
三、搜索引擎排名评估搜索引擎排名是指在搜索引擎上某一个特定关键词的搜索结果中，一个网站所在的排名位置。
随着搜索引擎的普及，越来越多的用户通过搜索引擎查询商品信息和服务信息。
而优质的搜索引擎排名，可以帮助企业提高知名度、扩大市场份额，从而带来更多的用户流量和销售额。
搜索引擎排名评估方法可以通过网站的搜索引擎优化技术来进行，如优化网站的结构、关键词识别、友情链接、页面内容等来提高网站的排名。
四、转化率评估转化率是指通过网络营销活动吸引到用户后，用户在网站上实际转化成销售、咨询等有效行为的概率。
网络营销最终的目的就是通过各种手段来提高转化率。
转化率评估方法可以通过网站统计工具进行，如设置转化测量目标、优化转化路径分析、优化页面设计等手段来提高转化率。
网络营销的效果测量与分析
网络营销的效果测量与分析网络营销是一种新兴的营销方式，随着互联网的普及，越来越多的企业选择使用网络来进行推广和销售。
然而，在大量投入资金、物力和人力之后，企业想必希望得到一个明确的答案：网络营销的效果如何？在这篇文章中，我们将探讨网络营销的效果测量与分析。
为什么需要测量网络营销的效果？测量网络营销的效果非常重要，因为只有这样才能知道你的营销计划是否成功。
如果你不测量效果，就不知道你的投资是否能够带来回报，也就无法制定有效的策略和计划。
测量效果能够帮助企业评估营销计划的效能，评估目标的完成程度，并且发现和解决问题。
通过测量效果，企业可以不断优化营销计划，提高销售量和盈利能力。
网络营销的效果测量指标网络营销的效果可以通过多种指标进行测量，具体应根据企业的营销目标和实际情况而定。
下面列出了一些常见的测量指标。
1. 浏览量（Pageviews）：指的是访问网站的总次数，也就是网站的页面浏览量。
这是一项关键指标，能够测量网站的流量，反映出网站的受欢迎程度。
2. 独立访客数（Unique Visitors）：指的是访问网站的独立个体数量，每个访问者仅被计算一次。
这是一个关键指标，用于测量网站的独立用户数量。
3. 页面转化率（Page Conversion Rate）：指的是网站页面的访问次数与转化次数之比。
这个指标能够测量网站的转化效果，例如，购买商品或提交询问表单。
4. 社交媒体参与度（Social Media Engagement）：指的是社交媒体平台上用户与企业互动的程度。
这个指标能够测量企业与消费者之间的互动和关系质量。
5. 点击率（Click-Through Rate）：指的是广告页面上广告被点击的次数，与广告页面的展示次数之比。
这是一个重要的指标，能够测量广告的可见度和吸引力。
这些指标只是网络营销效果测量指标之一，企业应该通过综合评估来选择适合自己的指标体系。
网络营销效果分析测量效果只是开始，还需要对数据进行分析，找出成功原因，了解消费者需求，推动改进和优化。
网络营销的效果跟踪和分析方法
网络营销的效果跟踪和分析方法随着互联网的快速发展，网络营销成为了各个企业推广和销售产品的重要手段。
然而，对于许多企业来说，知道如何进行网络营销可能并不困难，但如何跟踪和分析网络营销的效果却是一个挑战。
本文将介绍几种常用的网络营销效果跟踪和分析方法，并探讨其优缺点。
一、网站流量统计网站流量统计是追踪和分析网络营销效果的基本方法之一。
通过使用网站分析工具，如Google Analytics等，我们可以获得网站的访问量、访客来源、页面浏览量等数据。
这些数据可以帮助我们了解用户对网站的兴趣和行为，进而评估我们的网络营销活动是否取得了预期的效果。
然而，网站流量统计也存在一些限制。
首先，它只能提供与网站有关的数据，无法直接反映营销活动在其他平台上的表现。
其次，由于流量统计工具使用的是Cookie技术，部分用户可能会禁用Cookie，从而导致数据的不准确性。
因此，在进行分析时，我们需要对数据进行合理的解释和判断。
二、转化率分析转化率分析是评估网络营销效果的重要手段之一。
通过跟踪用户在网站上的行为，我们可以了解用户是如何从访问者转化为购买者的，从而评估出我们的转化率。
常见的转化率包括注册转化率、支付转化率等。
为了进行转化率分析，我们需要设定明确的转化目标，并通过网站分析工具来追踪用户的行为。
通过分析转化率，我们可以评估不同营销活动的效果，发现并改进转化率较低的环节。
然而，转化率分析的局限性在于，它只能反映网站上的转化情况，并未考虑到潜在客户在其他平台上的行为。
同时，转化率本身也可能受到一些因素的影响，如产品质量、价格等。
三、社交媒体分析随着社交媒体的普及，通过社交媒体进行网络营销已经成为了许多企业的常见选择。
因此，社交媒体分析也逐渐成为了一种重要的网络营销效果跟踪和分析方法。
通过使用社交媒体分析工具，如社交媒体监测软件、社交媒体数据分析平台等，我们可以追踪和分析用户在社交媒体上的行为，如关注数量、转发数量、评论数量等。
互联网营销的效果评估与管理
互联网营销的效果评估与管理随着互联网的普及，各种行业都开始重视互联网营销的重要性。
互联网营销可以帮助企业更有效地吸引潜在客户、提高品牌知名度和销售额等多种目标。
而在实施互联网营销的过程中，如何评估和管理其效果，也成为了许多企业关注的问题。
一、互联网营销效果评估的方法1. 网站流量网站流量是评估互联网营销效果的重要指标之一。
通过统计网站的访问量、访客来源、访问时长等数据，可以了解企业网站的受欢迎程度和访问质量，进而作出一系列优化和调整。
2. 转化率转化率是指通过企业的营销活动促使客户采取某种行动的比例。
比如说，客户浏览网站后下单或注册等。
转化率的高低反映了企业的营销策略是否得当，是否吸引了目标受众。
3. 社交媒体影响力社交媒体在互联网营销中发挥着越来越重要的作用。
通过分析企业在社交媒体上的粉丝数量、互动度等指标，可以评估企业的品牌影响力和社交媒体营销的效果。
4. 搜索引擎排名搜索引擎排名也是评估互联网营销效果的重要指标之一。
排名越靠前，相应的曝光率和受众数量就越高。
因此，企业可以通过一些SEO技巧优化自己在搜索引擎上的排名。
二、互联网营销效果管理的方法1. 数据分析数据分析是互联网营销效果管理的核心。
企业需要通过各种工具和技术分析并汇总各类数据，如网站流量、转化率、社交媒体互动数据等，以便作出科学的决策。
数据分析可以指导企业明确目标、优化策略和调整方向。
2. 营销策略的动态调整互联网营销中，越来越多的企业开始倡导“快速试错”、“敏捷开发”的理念。
这要求企业能够及时调整和优化自己的营销策略，根据不断变化的市场环境和受众需求不断优化营销方案。
3. 多渠道营销互联网营销的渠道越来越多元化，企业需要同时在多个渠道上展开营销活动。
这需要企业有能力并且善于在不同渠道上展开营销，如在搜索引擎广告、社交媒体、电商平台等渠道上同时开展营销活动，以达到最大化的推广效果。
4. 用户体验优化用户体验是互联网营销效果管理的重要组成部分。
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衡量网络营销效果的三种方法在之前的《网络营销效果衡量的核心指标》连载中，介绍了什么是Engagement，Engagement包含哪些指标，如何定义这些指标，以及如何通过技术方式监测到这些指标。
这期将问题更深入，探讨Engagement的适用性问题。
由于Engagement的灵活性，它至少在三个领域具有极高的研究价值。
其一，它对于衡量总体（宏观）效果的达成有帮助；其二，在确知流量质量的情况下，它能衡量网站对用户的影响程度（即一般我们所称的网站的质量）；其三，在确知网站质量的情况下，它能衡量网站流量的质量。
这三个问题，几乎就是我们进行营销分析的核心领域。
我们先来看第一个问题:如何通过Engagement指标衡量总体（宏观）效果的达成？Engagement衡量总体效果的三种方法Engagement衡量宏观效果的方法，是基于这样的一种假设：大量用户看似混沌的各种行为，实际上均反映了网站对用户的影响（吸引）程度。
用户行为的量和度越大，表明网站对用户的影响越强烈。
这么说不难理解。
同样的两个新闻站，A站平均每个用户访问看10条新闻，B站只有5条，很明显A站对用户的吸引程度更大。
Engagement本质上即是用于描述各种用户混沌行为，因此Engagement的数量和强度，与网站影响用户的能力是等同的。
那么如何衡量Engagement的数量和强度呢？通常有三种简单的方法衡量宏观Engagement。
第一种方法，是观察全局性的Engagement指标，这些指标既可以是标准指标，也可以是自定义指标。
第二种方法，是把单个的Engagement指标按照自定义的重要程度加权汇总起来，形成Engagement Index加以衡量。
第三种方法，则是按照用户行为与营销目标之间的数学关系定义各个指标的重要程度，然后再加权汇总成Engagement Index。
只要对用户的行为监测得当，三种方法操作起来都不会有什么困难。
方法一：全局性Engagement指标的分析第一种方法，观察全局性的Engagement指标，最常见的便是观察Bounce Rate、PV/V或者Time on Site。
关于Bounce Rate，大家的问题最多。
几乎在所有的课堂上，当我讲解Bounce Rate相关知识的时候，就会有同学提问：Bounce Rate到底多高算好？我可以简单地答复，如果你的Bounce Rate没有超过65%，那么还真是值得庆贺。
但这样的答案并不是我喜欢的，如果京东的Bounce Rate是65%，那么他们一定会痛苦得顿足捶胸。
不过，若是在营销活动中，网站的Bounce Rate真的高于80%，那我们该得出什么样的结论呢？结论A：该死，这真是一次全然失败的活动，流量糟透了，网站也稀烂。
结论B：网站是成功的，但是流量存在极大的问题。
结论C：流量肯定没问题，但网站很糟糕。
这三个结论，哪一个会是正确的？答案是，都有可能。
不过，在具体的情况下一定只有一个可能性。
我们如何判断Bounce Rate高，到底说明了哪种情况？我的方法很简单——按照流量来源细分Bounce Rate，然后判断到底是流量出了问题，还是网站出了问题。
解决这个问题我将引入参照系的概念，即流量中可以作为参照系的标准流量来源。
我们都知道，网站流量来源多种多样，其中质量最好的流量是自然搜索流量（Organic）。
或许你会失望，问为什么不是Direct（直接流量），原因是Direct并非真正的直接流量，而是对于这个网站分析工具而言所有无法判断来历的流量，因此Direct可能杂糅了很多流量，这些流量的质量几乎可以肯定不如自然搜索流量。
为什么Organic是质量最好的？其实很简单，Organic流量不是作弊流量，而且反映了真正的用户访问需要。
如果一个网站没有什么Organic流量，那么流量质量第二好的流量是付费搜索引擎流量。
这两种流量可以作为我们衡量Bounce Rate的参照系。
现在，我们来观看下面的几种情况，又会分别得出什么结论：情况A：Organic流量的Bounce Rate不错，只有40%左右，但网站整体的Bounce Rate是80%。
情况B：Organic流量的Bounce Rate和网站整体的Bounce Rate几乎一样高，都高达80%。
相信看到这两种情况，读者心中已经有数了。
A情况，说明网站对那些真正有兴趣的用户的吸引力还是不错的，40%的Bounce Rate水准不错，但网站仍然有高达80%的Bounce Rate，说明其他流量很可能并非你希望获取的人群。
B情况，如果连Organic流量都有极不理想的Bounce Rate，那么说明这个网站真心做得差点意思。
流量参照系给了我们一个很明确判断到底是流量还是网站出问题的方法，但使用这个方法有一个前提，就是Organic的流量不能太少，如果Organic流量很少，可做替换的流量是Paid Search。
但如果没有什么Paid Search的流量，那就找那些你认为质量可靠的流量来源。
不过，无论参照系流量的表现如何，一次营销活动，如果整体的Bounce Rate高于80%，就肯定不是一个特别理想的状况，要么是流量或者网站存在问题，要么是存在营销费用的浪费。
PV/V和Time on Site相对Bounce Rate而言，更难有benchmark。
不过，就我看来，几乎可以确定一个网站的PV/V和Time on Site越高，说明营销受众受到网站影响的程度越深。
过去我曾经认为有一些网站PV/V或者Time on Site太大是不好的，比如政府的服务类网站，太高的PV/V或者Time on Site说明了人们或许没有找到要找的内容。
但追踪了很多的网站后，我发现国人的耐心其实非常有限，若是一个网站不容易找到他们需要的内容，即使是重要的网站，他们也会转而求助于百度，而不会在这个体验糟糕的网站中疯狂追寻。
平均PV/V大于3，或者平均Time on Site大于2分钟，才能说明网站本身对用户有起码的吸引力。
观察全局性的时候，自定义的Engagement指标在这里则更加常用。
例如，在一次促销活动中把用户点击促销商品的点击数量（或者打开促销商品详情页面的次数）作为一个全局性的Engagement来看待，并将最终达成的实际数量与预先设定的目标进行比较，从而观察营销的效果是否达成。
这样的方法很快捷，但也很粗放。
如果Bounce Rate高于90%，但很幸运的，促销商品的点击数量却超过了预先设定目标的两倍，那么这次营销活动到底是好还是不好呢？单个看待指标，总会碰到一些让人难受的取舍问题，而且总是难以真正照顾全面。
这时我们就必须要考虑其他的新方法。
方法二：单个Engagement指标的加权汇总第二种方法，把单个的Engagement指标按照自定义的重要程度加权汇总起来，弥补了第一种方法的部分不足，毕竟，宏观的Engagement是由具体的一个一个的Engagement指标综合而成的结果。
这个方法有三个步骤：首先，列出所有的Engagement的具体指标，然后根据你心目中的每个指标的重要程度，给各个指标指定一个权重，最后把每个指标乘以权重，加总起来。
加总起来的值，即Engagement Index。
不同类型的营销选用的具体指标和权重的安排肯定不一样。
第二种方法比第一种方法全面，但是权重的分配很主观，而且一些常用的全局指标，比如Bounce Rate、PV/V或者Time on Site，反而不能囊括进入，不得不成为两套并列的衡量。
后者不是大问题，但是自作主张的权重分配似乎很容易被老板和客户challenge。
不过，事实上，这种方法是目前采用最多的方法，因为它相对简单，而且对于一个广告主而言，固定一些常见行为的权重值有很多好处，它很明确地指明了营销活动应该努力的方向，而且也有助于campaign 不同阶段或者相似campaign之间的横向比较。
方法三：转化关系核定下的Engagement指标的加权汇总第三种方法，对第二种方法做了一些改进，它基于这样一个思想：在营销活动中，用户看似混沌的各种行为，实际上与最终达成（如转化）的终极目标有相当确定的比例关系。
尽管对各类营销活动以及各个网站而言，这些比例关系并无相同的值，但对于一个确定的活动或网站，这些比例却相对稳定。
例如，对于很多电子商务网站而言，除非是品类结构发生大的变动，否则它们的“购物车到实际购买之间的转化概率”是比较稳定的，比如在40%的基准上左右浮动。
那些不需要销售商品的品牌推广营销，其实也适用这种关系，因为这些营销几乎都以明确希望用户采取行动（例如申请试用、分享给朋友等）作为最终目的，这些具体的行动与电子商务网站的购买行为其实并无本质的差别。
现在，我们假设一个电子商务网站有如下的转化规律：每100个新注册用户会产生4个订单；每100个IPV会产生（对应）18个订单；每100次把商品放入购物车会产生20个订单……我们可以得到下面的一个表格(表1)。
为了后面的计算关系，我们把每个Engagement指标都变成1为基准，我们可以得到一系列比例关系，有了这个对应关系，我们可以很容易地给转化发生之前的所有重要事件定义Engagement的权重。
如果我们以1个转化为100分计算，按照各个不同行为的实际值，计算出各指标的Engagement Index完全轻而易举(表2)。
第三种方法相对于第二种方法看起来更为科学一些，Google Analytics的Page Value的设置也是类似于这种方法。
但这种方法并不能说是现实的完全真实的反馈，它还是存在一定的问题。
由于此方法基于所有的行为都对最终的转化有直接的贡献作用的假设而设立，但转化必然是一个过程，在转化过程的不同阶段用户的不同行为之间其实有相互的关系（正面的促进或者负面的干扰），而这个方法并未把这些情况涵盖在内。
有意思的是，对于这个方法，你会发现——由于网站内部的转化也是一步一步发生的，不同过程对最终转化的价值并不一定一样，因此似乎也完全适用于Attribution Modeling的方式，采用不同的modeling（如线性、递减或是中间高两边低）方式，对用户不同行为的赋权值也就不一样，你完全也可以采用Attribution Modeling模型的思想根据实际情况去为不同的Engagement指标赋权，这样可以更接近于你期望的业务实际。
不过操作难度看起来相当不乐观。
尽管三种方法都并非100%对用户的Engagement真实程度再现（可是完全再现真实只是理想状态），但对于我们期望的定量化的Engagement却是很有帮助的。
对于一次营销campaign，利用这些方法能够告诉我们从过程的角度看，是否它沿着我们预期的路线在前进。