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作者:巨人電商

超全!信息流數據分析方法集錦,有了它還愁轉化嗎?

POST TIME:2021-08-20

數據分析,難,難于上青天。

關于數據分析,小編曾寫過很多,但從沒系統化寫過“數據分析方法”。

所以,今天就系統寫一下,大家可根據自身情況選擇最適合自身的方法。

指通過計算某個維度所占維度總量的比例,從而去判斷投放方向或投放效果。

公式:比重=某維度數值 / 總量 X 100%

舉個栗子。

如下圖,是一套營銷數據,從中通過計算,我們可以清楚地了解到每個地區:

  • 每個地區花了多少錢?
  • 每個地區轉化是多少?

以北京地區為例,它的轉化低于消費,說明整體轉化并不好,那我們就需要思考:

  • 轉化不好是哪出了問題?
  • 目前北京的消費比例符合我的目前推廣策略嗎?

而河北地區,轉化高于消費,證明該地區轉化很好,那我們就需要思考:

  • 該地區需要加錢嗎?

通過對各個指標的占比進行分析,我們可以清楚地了解到每個地區的情況。

這便是比重分析法。

注:該方法較為適合多產品、多地區推廣的賬戶。

倒推法,是競價推廣中常用的一種方法,但更多被應用于戰略目標的制定。

即:根據歷史數據,將成交—線索—對話—點擊—展現倒著進行推理的過程。

比如:本月目標線索量為50,參考線索率為50%,那么我們就需要100次對話才能完成;如果100次對話,那么通過倒推就需要4000次點擊才能完成對話;如果點擊率為5%,那么我們就至少需要20萬以上的展現才能完成既定目標。

蒙牛的牛根生曾說過:只修改手段,不修改目標。而通過各個維度的細分化,當完不成目標時我們可以明確知道應該主要對哪部分進行優化。

關鍵詞是競價推廣之根本,那么便可通過對關鍵詞進行系統化分類,從而有針對性地進行優化。

通常,主要分為以下四類:

像這類詞,大都集中在品牌詞等,且它屬于優質詞的一類,針對較為優秀的詞可以進行放量操作

例如:加詞、提價、放匹配等等。

像這類詞,主要集中在產品詞和行業大詞。

點擊成本高,往往說明點擊流量多且雜,這類情況建議有條件地放量操作,即:獲取流量的同時,去控制流量的質量。

主要操作有:

  • 加詞、
  • 優化賬戶結構(使賬戶流量結構更精準)
  • 優化創意(利用創意篩選部分雜質流量)

這種情況,往往都是沒有集中詞性,通??筛鶕韵聝牲c來進行判斷下一步的操作:

  • 均價高還是低?
  • 流量大還是???

若流量很大,均價很低,往往通過優化頁面來進行;若均價很高,流量一般,便是進行降價操作;若是因為流量意向低,建議進行收匹配操作。

像這種情況,大多數都為“只點擊一次就產生了對話”,我們就以為是優質詞,便進行放量操作,但也有可能是意外。

所以,像上述這種情況,應保守放量,等明確情況后在進行大肆放量操作。

指通過每天羅列、收集賬戶中核心指標數據【消費、展現、點擊、抵達、對話、線索、成交】,然后根據核心數據算出一些輔助數據,像【點擊率、對話率、點擊成本】等,通過將不同周期的數據進行對比,從而發現病種。

比如下圖是整理的一個營銷流程表。其中,每天的數據變動一目了然,但如果想要分析,又會覺得太過復雜。

所以,便可將數據按照日期分為兩個周期,將兩個周期進行對比分析。

再看下圖,是數據對比后的截圖。我們可以輕易看出6.16-6.22與6.9-6.15之間的數據變動,發現其問題。

指針對不同維度間的數據進行分析,從而確定優化方向。

單一維度主要可分為:產品維度、時段維度、設備維度、地區維度、關鍵詞維度。

以時段維度為例。

我們可將某計劃里的時段數據進行分析,從而確定哪個時段轉化較好,哪個時段轉化較差;然后根據數據修改推廣方向。

像下圖,可看出15點、14點、19點轉化高,那我們便可在這段時間內加大投放力度。

很多時候,我們之所以數據分析難,是因為我們根本不知道怎么做。

而通過對上述數據分析方法的了解,可幫助我們大幅度提升數據分析的效率,明確優化方向。

作者:小兔子 ,授權青瓜傳媒發布。

來源:厚昌學院(ID:semlianmeng)

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