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網絡廣告投放數據分析的7大經典思路

發布時間:2017-10-19 13:33:00   發布者: yolanda    文章來源: 上海天擎

網絡廣告投放之后,往往會在后臺看到一些數據報表,其中包括點擊率、當天成本花費、余額等數據。如何分析這些數據,指導下一步投放計劃?

數據分析的思路很重要。

1. 分解思路

做網絡廣告投放的數據分析,首先就是學會“分解”。所有的數據都可以層層向下分解,找出更多的“子數據”,通過對子數據的挖掘和優化,逐個擊破,往往就能找到方向,提升“關鍵指標”。

2. 追蹤思路

一般存在問題的賬戶,其問題都是追蹤出來的,很少能一次就看出來的。所有的數據積累和沉淀后,分析才能發現問題,單一的數字沒有任何意義。比如一個店鋪今天的流量是好還是不好,進步還是退步了,不知道。只有放到近1周,近1個月,甚至是近1年的數據中,組成線性的趨勢去研究,才能找到“問題”。

3. 結合思路

因為所有的核心數據在一段時間內,具備偶然性和關聯性的。單獨追蹤一個數據的會比較“片面”,無法得出正確結論。哪怕多個維度結合了來分析數據,結論依然可能會不準確。通常來說,轉化率和流量是負相關的,流量暴漲,轉化率就會下降;轉化率上升,客單價就會下降。(大型促銷活動除外)

4. 對比思路

選擇“合適的”對比對象。可以是與自己品牌定位相似的店鋪,也可以是同行業中做的比較好的店鋪。最具有可比性的還是跟自己“同層級”店鋪。通過對比,才能發現自己差距到底在哪,找到優化的正確方向。

5. 節點思路

節點思路是為了避免節日等元素,影響數值的準確性。在數據分析時需要將大的營銷事件作為節點單獨標記,數據剔除出來單獨進行分析。以免數據由于節日營銷而“失真”,影響對店鋪日常運營優化方向的判斷。

6. 錨點思路

有點類似于A/B測試,錨點是在做業務數據分析中,當存在多個因素影響一個數據指標時,只留一個因素做變量,其他因子保持不變,然后測試這個因子對于最終指標影響的程度。

7. 行為標記思路

將大動作的優化,大的項目上線及時標注在數據報表中。以便在后面通過數據檢驗是否是有效。因為大部分的優化導致的結果,都是“滯后”的。一個大的優化動作,很可能在1個月后才能體現出來效果,甚至是半年后才會有效果。

以上7種思路是數據分析基礎,下面將落實到具體每個網絡廣告投放的優化,可以快速的找到核心問題,進而找到解決方法。



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