数据分析小白秒变高手!手把手教你数据分析全流程,附案例~| SEM托管

听说,大家都一直被数据分析所折磨。

▲ 数据分析是个什么鬼?

▲ 我怎么感觉这个数据哪哪都有问题?

▲ 天呐,我到底该先分析哪一项数据?

很痛苦有没有!

哈哈…不过,今天的文章可能会让你更痛苦。

小编为了帮助大家逃离数据分析的魔怔,今天就给大家带来了一篇“如何分析数据”的案例文章。

下图是某账户的营销数据。从你的角度看,你会觉得是哪里出了问题?

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分析好之后,你便可以带着自己的答案看下去。

确定目的

一般情况下,我们进行数据分析是为了什么?

降低成本,增加对话、增加流量质量…等等。

但其实,最终我们都可以归结为一个目的:增加转化。

那我们在分析时,便可以基于这个目的来出发。

发现问题

既然明确了目的,是增加转化,那便可先从结果出发。

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从图中我们可以看出它的线索是逐步上升,但线索成本并没有下降。

…从结果分析来看,我们的获客成本是较高的。

分析、确定问题

线索成本高,要么是因为我们的均价高,要么就是因为我们的对话率低。

但从对话率来看,它的数据我们可以接受,说明流量质量没问题;点击率略微下降,均价居高不下,所以导致对话成本也是处于一个较高的状态。

那,由此可以确定:对话成本高从而导致了一个线索成本的问题。

分解问题

确定了问题,我们就要分解问题。

建议像这种情况,我们可以在草稿或电脑上罗列出一个思维导图。

对话成本高,我们可以从两点来解决:

1. 降低对话成本

2. 增加对话量

降低对话成本

降低对话成本,要么降低整体点击均价从而降低成本,要么提高对话率,以量取胜。

降低整体点击均价:我们可通过筛掉那些均价高、转化低的词来达到这一目的。

提高对话率:对话率往往和一个流量质量、转化引导有关系。那我们便可通过对以下四点进行分析,从而找到自身影响对话的一个薄弱之处。

抵达分析

承载分析

转化能力分析

流量质量分析

增加对话量

增加对话量,不过就是一个增加流量质量和流量数量的问题。

这就需要我们在增加流量数量的同时,筛选出垃圾流量。同样,我们可以通过分词来达到这一目的。

我们最初的目的是增加转化,那么便可先筛选出转化较好的词,然后进行分类。

均价高转化好:先加词,拓量之后优化创意,来控制流量。

均价低转化好:利用提价和放匹配相结合。

操作执行

当确定好方案之后,我们便可以根据这个优化方案进行执行。

那根据上面的操作,我们基本可以分为三步:

1. 降低整体点击均价

2. 提高对话率0

3. 增加对话量

那么,问题来了,我们应该先操作哪一步?

123还是321,再或者213231

在数据分析中,先操作哪个或后操作哪个都有可能带来巨大的变化。

比如:当我们先进行降价处理时,那就有可能导致钱花不出去,这就需要我们先放量再收量。

所以,各位看官,关于上述的操作执行顺序,你怎么看呢?

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