SEMer,数据分析必须掌握的五个经典方法,你了解几个?

  数据分析在启动时,必须要有非常明确的目的,你要非常清楚自己是为了一个什么问题来进行这次数据分析,因为这个目的,可能会伴随一次或多次针对它的测试动作。

  明确了目的,就要开始收集数据。选数据这件事儿,其实后半段不难,但前半段不太容易做,涉及到选择对象,选择时间跨度等等一些琐碎的问题,根据分析的可行性和分析的范围来统计数据,然后对数据进行整理和补充。

  切记不能带着结论去凑数据,也不能一脸懵比不知道数据想要和你谈什么。数据分析这件事情,其实就是讲究客观中立,从数据中自然推导出结论。

  带着数据告诉你的结论,反过来再去看待最初的问题。根据问题和结论罗列出各种解决方案,并通过行动去验证这个结论是否正确。

  比如:本月目标线索量为50,参考线索率为50%,那么我们就需要100次对话才能完成;100次对话,参考对话率为2.5%,那么就需要4000次点击才能完成对话;如果点击率为5%,那么我们就至少需要8万以上的展现才能完成既定目标。

  蒙牛的牛根生曾说过:只修改手段,不修改目标。而通过各个维度的细分化,当完不成目标时我们可以明确知道应该主要对哪部分进行优化。

  指通过每天罗列、收集账户中核心指标数据【消费、展现、点击、抵达、对话、线索、成交】,然后根据核心数据算出一些辅助数据,像【点击率、对话率、点击成本】等,通过将不同周期的数据进行对比,从而发现病种。

  比如下图是整理的一个营销流程表。其中,每天的数据变动一目了然,但如果想要分析,又会觉得太过复杂。

  再看下图,是数据对比后的截图。我们可以轻易看出6.16-6.22与6.9-6.15之间的数据变动,发现其问题。

  我们可将某计划里的时段数据进行分析,从而确定哪个时段转化较好,哪个时段转化较差;然后根据数据修改推广方向。

  点击成本高,往往说明点击流量多且杂,这类情况建议有条件地放量操作,即:获取流量的同时,去控制流量的质量。

  若流量很大,均价很低,往往通过优化页面来进行;若均价很高,流量一般,便是进行降价操作;若是因为流量意向低,建议进行收匹配操作。

  像这种情况,大多数都为“只点击一次就产生了对话”,我们就以为是优质词,便进行放量操作,但也有可能是意外。

  一次成功的数据分析,要能够为你带来结论、假设和行动项。就是能帮你认识到现阶段的状况,提出下阶段的可能性,梳理接下来要着手做的事情。如果你没有从数据中得到这些,那证明你这次数据分析没有意义,是做了白工。

  一切以效果为导向。行动造就数据,数据引导行动。如此循环往复,不断发现问题又解决问题,从问题中来最终又回到问题中去,这才是数据分析的意义。

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