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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~

发布时间:2018-09-14 14:30   次阅读

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。
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?

2.png


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。


1.png

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。
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。
那...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
3. 增加对话量
那么,问题来了,我们应该先操作哪一步?
是123还是321,再或者213、231...
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在收量。
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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