数据分析是优化竞价账户的一个工具,可以帮助SEMer更清晰地找到账户优化思路。 通常它的作用主要就两点: 1. 通过对“各项数据的多少以及变化”进行分析,发现推广中存在的问题。 比如下图,某账户3月份营销流程统计表。从图中可以看出展现是在不断下降的,从而导致钱花不出去;同时随着点击的下降,有效对话也是在不断下降。 那此时我们就可以基本确定问题:展现低。 2. 结合数据分析发现的问题,通过数据进行验证,并相应地优化。 比如上述,我们已经基本确定了问题的方向。 那没展现是因为质量度太低还是出价低?此时,我们就可以通过相应数据进行排查、验证。 比如质量度,那我们就可以从点击率、创意等几点进行排查。 万事万物都是有一定方法可循的,尤其是针对数据,无论再怎么变化都不过是:展现、承载、转化这三点的问题。 在此呢~小编向大家分享4个数据分析思维的方法,来帮助大家更好地优化账户。 乱序分析法何为乱序分析法?简单来说就是:将账户中繁乱复杂的问题进行汇总、罗列、、整理、分析、优化。 一般情况下,竞价账户中不可能每次只出现一个问题,比如:只是点击低或展现低,这是不可能发生的一个现象。 竞价,它是一个连环效应,往往都是一连串的问题。 比如钱花不出去,因为展现低,展现低就可能造成点击低,点击低也就意味着有效对话的减少。 通常,它的分析步骤如下: 1. 罗列问题将账户中存在的问题进行罗列。 举个栗子。 在此呢,小编罗列几个账户中常见的问题,作为目前账户中主要存在的问题,将其罗列。 如下:钱花不出去、账户乱、客户不精准、展现低恶点严重、抵达率低、跳出率高、转化率低、消费词较为集中、转化时段不稳定、转化成本高 在此,我们可以先思考下:如果现在让你优化,你会怎么做? 2. 分类汇总将繁乱复杂的问题进行汇总、整理。 举个栗子。 对于上述小编所罗列的问题,你们有想到解决方法吗?或者说你会怎么解决? 对于大多数人可能会选择逐个分析,但这样不仅浪费时间且不能解决任何问题。 所以,为什么不选择将有关联的问题进行联系,汇总整理呢? 所以此时,我们就可以按照第二个步骤进行操作,汇总、整理。 下图是小编已经整理好的,红色字体是新加的。 从图中我们可以看出:看似是账户中都所存在的问题,但大都是蝴蝶效应,它们之间都存在一定的联系。 所以,这就是第二步骤汇总、整理的作用! 3. 划分优先级明确问题根源,哪个问题需要最先解决。 举个栗子。 此时,我们可根据上述我们所整理的问题,将问题进行排序。 比如:我们可先控制恶点,避免成本进一步浪费;然后优化页面后,便可去优化展现,其次流量、消费词等。 根据问题罗列出一个先后顺序。 4. 确定问题确定最先需要解决的问题。 以上,便是乱序分析法的整个流程。通过思维导图将问题进行整理,让我们的思维更加清晰! 逻辑分析何为逻辑分析?简而言之就是:确定某个问题后,顺着这个问题的逻辑一直追问为什么的过程。 关于逻辑分析,我将其认为是乱序分析的升级版。在此,我先举个栗子。 比如点击率下降怎么办?现在让我们顺着这条逻辑来走: 1. 点击率下降,那什么因素会影响点击率下降? 竞争对手优化创意、排名下降、展现样式发生变化、质量度下降 2. 明确了影响因素,那是哪个问题导致的? 分析竞争对手、查看排名、查看展现样式、分析质量度。经查,发现是排名低导致点击率下降。 3. 明确了解决原因,那我们应该怎么解决? 排名低一般可以提价或优化创意等。 所以,通过逻辑分析方法的解决,是不是发现在整个过程中解决的问题很顺畅,且有理有据,并非主观意识。 对于大多数人而言,在发现问题时,都只是在寻找操作方法,而不是先明确问题源头。 一个问题的产生因素是多样的,我们只有对症下药才可快速解决! 通常情况下,逻辑分析步骤如下: 1. 明确目的 先确定一个需要解决的问题,明确思考动机,然后顺着这条逻辑走下去。 2. 诱因分析 明确导致这个问题的发生都有哪些因素。 3. 深入分析 通过数据去分析哪个问题是导致问题发生的关键。 逻辑分析可以帮助我们透过问题看本质。而且它不仅仅可以应用到竞价数据分析上,日常工作的解决也是没问题的。 假如厚昌学院为了提高知名度,要策划一个活动,你会怎么做? 如果按照逻辑分析法那便是:厚昌学院的目标用户是谁?—他们有什么特征?—他们对什么感兴趣?—我要采取什么样的活动形式?—如何激励他们来参加?—活动的推广形式是什么?… 而不是简单粗暴地直接去确定活动动机、活动预算、活动推广形式。 以上便是小编分享的两个数据分析思维的方法。 当然,小编还有两个没有分析: 倒序分析法:从问题结果出发,逆向去分析问题。 倒推法:以效果为导向进行分析问题。(很适合那些完不成KPI的人) |