信息流廣告優化不會數據分析怎麼辦？答案在這裡……

在信息流廣告投放的日常中，我們每天會面對各種各樣的數據，經常有小夥伴問我，廣告投放應該分析哪些數據指標？如何去分析？哪些數據是有用的，哪些數據是關鍵指標。毫無頭緒、思路。不知道數據分析該如何下手，今天我們來聊聊數據分析的幾大思路：

1.分解思路

做互聯網運營的數據分析，首先就是學會「分解」。將數據分解，將問題分解。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，往往能逐個擊破，找到方向，提升最後的「關鍵指標」。很多時候我們找不到努力的方向，往往是分解的能力還不夠，只盯著最後大的成交額指標不放，不去挖掘這個指標下面的相關因素，而這些因素就是所謂的細節，做好了，就成為「極致」。

分解思路還有一個好處是可以幫助運營更好的分工，進行組織架構的優化調整。使員工更專業，更聚焦到某一塊業務上，從而培養出一個細分職能的專家，當每個細分職能都有專家時，又會反應在運營細節的完美上。

2. 追蹤思路

運營的問題，是追蹤出來的，不是一次就看出來的。所有的數據都是靠積累和沉澱才能發現問題，單一的數字沒有任何意義，只能稱為 「數值」。比如一個店鋪今天的流量是2000，轉化率1.5%，成交額3000，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」，這個時候的數據才是有意義的。

所以，無論到哪一個階段的店鋪，都要養成一個每日積累數據的習慣，我們知道淘寶後台會有成熟的數據產品，會給你看一個趨勢和歷史數據，但這個遠遠不夠，需要把所有數據都摘錄到自己的資料庫中，結合不同數據維度去綜合分析問題，建立追蹤機制，也就是下面講的「結合思路」。中型以上的電商都會有一套自己的數據管理模式，對重點指標進行監控，以保證及時定位到問題作出相應決策。

3. 結合思路

單獨追蹤一個數據的會比較「片面」，得出結論甚至是錯誤的。因為所有電商的核心數據在一段時間內，具備偶然性和關聯性的。

偶然性是指：可能某一天，轉化率突然降低，比日常要低很多，這個是非常可能發生的。於是，所有人都驚慌失措，找到轉化率相關的因素，看產品詳情頁的設計，產品的價格，找客服聊天記錄，「優化了」整整1天詳情頁的設計，使產品價格更低了，售前客服被整頓了。最後發現一切照舊，還浪費了1天時間做了很多無用的工作。

關聯性是指：大部分指標都是具有關聯性，正相關或者負相關，轉化率突然的降低，最後發現是在昨天流量突然暴漲，再看看流量來源，大部分來自於推廣流量，不精準，但人多。

所以，追蹤數據一定是多個維度一起看的，一般來說，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）

但是，追蹤了數據，多個維度結合了來分析數據，結論依然可能會不準確，原因在於，這2個思路都是在和「自己比」，我們還需要進行「與其他人對比」。這就是下面介紹的「對比思路」。

4. 對比思路

對比就是和其他人比。這個其他人一定要選擇「合適的」。可以是與自己品牌定位相似的店鋪數據，也可以是同行業中做的比較好的店鋪數據。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。

實際案例，之前做微波爐產品，銷售量一直不如競爭品牌—格蘭仕，然後去分析數據發現流量差很多。於是加大了展示類（鑽石展位，CPM）和競價類（直通車，CPC）廣告的投入，卻發現收效甚微，甚至犧牲了大部分利潤。最後我們拿著同類型的一個產品，做了深度對比分析，發現流量來源中，自然搜索相差比較大，才發現是品牌認知的問題。於是推動品牌商著重於對產品品牌的打造。

5. 節點思路

節點思路就是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。在日常運營中，營銷活動對數據影響還是非常大的，尤其是突然參加了淘寶官方的活動，比如聚划算等，會讓某幾天的流量，轉化率，成交額飆升，這個時候我們再將這些數據插入到日常運營數據分析中，就會引起「失真」，影響對店鋪日常運營優化方向的判斷。

在信息流廣告投放裡面，有些人覺得數據不重要、有些人覺得數據很重要。我認為數據分析是一個必不可少的環節，在廣告投放裡面：曝光、點擊率、點擊量、出價、轉化等都是關鍵指標；每一項數據都很重要。以上的這幾種思路是數據分析基礎，有了這樣的分析思路，無論做哪一塊內容，都將快速的找到核心問題，進而再找到解決問題的方法。這些分析思路適用於互聯網運營，很多都可以套用。

作者：星星

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