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数据有时也是会骗人 —— 浅谈PPC账户数据分析

数据分析没有固定的方法,很多情况下都是随机应变,根据实际情况确定分析方法。然而,无论是哪种情况下的数据分析,都有一些共同点。分享中总结了笔者的一些体会与感想,最后以几个例子具体介绍了一下。具体内容如下,希望能对大家有所帮助。

 

数据分析的重要性

但凡是盈利性企业,在市场营销中肯定少不了数据分析的工作,至少要算一下投资回报率吧。再细分到网络营销电子商务这一块儿,我们也经常说“用数据来说话”。付费搜索这一块儿,我们每天都接触到大量的数据,账户里面直接可以看到的数据有点击次数、点击率、转换次数和转换率(如果安装了转换跟踪的话),除此之外,企业关注的还有ROI, 也就是投资回报率。这些数据为企业提供了很多信息,但是企业可以从中挖掘出多少信息,这些信息能为企业带来多少价值,这就要看数据分析做的有多深入、多精 准了。说了这么多,笔者只是想强调数据分析的重要性,扭转大家对数据分析的看法。以后可以在工作中尝试着做一些数据分析,看看它能对企业带来多少帮助。

 

数据分析的需求

一般来说,在实际工作中需要做数据分析的情况主要有两种:

 

1. 常规性的数据统计

比如每天的费用统计,每周的转换分析,或者新上的广告语的效果跟踪,企业通常会为这 种常规性的数据分析根据实际情况确定一个周期,每隔一段时间就做一次分析,目的是监控账户的运行是否正常。比如转换一旦出现下降的苗头,便可以及时发现, 及时调整账户,避免在造大的损失之后才发现已经来不及弥补了。

 

2. 暂时性的数据分析

这种分析是在发现问题或者要分析某种现象的时候,为了分析问题的原因,提出解决方案而做的数据分析。比如在账户建立初期,表现还不稳定的时候,我们经常需要做类似的数据分析。

 

数据分析的注意事项

1. 数据分析要有目标性

确定了数据分析的目标,才能进行下一步的工作。后面的工作都是围绕达到分析目标而展 开的。这一点听上去很简单,很多新手却很容易忽略它。没有了目标,便可能被淹没在海量的数据中,找不着北了。另外需要注意的是,数据分析不是被动去做表 格,而是一种主动的行为。新手刚开始做表格的时候比较容易陷入被动的局面,告诉他需要做一个什么样的表格,表格需要哪几项数据,他就去把数据罗列出来,按 公式计算出来。这样没有融入自己的思考在里面,很容易使数据分析变为一种枯燥无聊的任务,也会影响数据分析结果的深度和准确性。

 

2. 采集样本真实可靠,具有普遍性

样本是数据分析的基础,如果样本不够可靠,就会影响数据分析的结论,导致错误的决 策。所以采集样本的时候一定要注意一点。举个例子,笔者在为沙特这个国家按时段投放广告之前,做过一个沙特时段表现的数据分析。采集样本的时候,数据的时 间段应该选择的长一点,样本足够大,才能尽量减小特殊情况带来的误差。另外,避开节假日或特殊月份。当时有一个月份是沙特的开斋节,如此重大的节日很可能 会对搜索和流量造成一定的影响。所以选择数据时间段的时候,笔者没有选择这个月份。

 

3. 影响因素很多,一定要考虑周全

一个现象的发生,是多个因素综合作用的结果,而这些因素又会彼此作用影响。因此在数 据分析的过程中,一定要把各种影响因素考虑周全,并且理清各种因素之间的相互联系,才能对数据作出准确的判断。否则,数据分析过程中的逻辑分析就容易走入 死胡同。比如在刚才讲到的沙特案例中,笔者在分析中考虑了6个维度:点击次数、展示次数、展示次数份额、错失的点击次数(预算)、错失的点击次数(评级)和评级排名。

 

4. 数据有时候也会骗人

分析数据时,一定要跟实际情况想结合。得出的结论,也要到现实中求证一下,如果可以 的话。理论和现实总是有一定的差距。如果不能求证的话,就用实验来验证。因此即使是在充分的数据分析之后做出的结论,下一步的优化一般也比较谨慎,不敢大 规模的实施,而是先在一个广告系列中实验一下,如果结果与我们的预期相符,才可以进行大规模的应用。笔者在书中看到过这样一个案例:有人开了一家珠宝店。 数据显示“订婚”一 词在一月、四月、八月的搜索量会有上升,那么可以认为二月份为淡季,(因为二月的搜索量处于低谷),没有必要投入太多的广告费用。但是销售方面反映,二月 份的销量还不错,与搜索量并没有呈现出完全的正比关系。所以,店主还是会努力争取二月份的市场,不管数据分析是怎么显示的。

 

前面说了不少理论,都是笔者做数据分析以来的真实感受和总结。做过数据分析后,相信都有同感。

 

 

作者:佚名

本文来源:www.ppcren.com

原文链接:http://www.ppcren.com/2012/ppc-data-analytics/