电商怎么做数据分析 数据分析的基本步骤

如何高效找到问题并优化竞价账户效果？

对于账户效果下降的难题，很多竞价员都在寻找解决方案。有言云：“数据分析乃解”。的确，这句话在很大程度上道出了问题的关键。

数据分析不仅能帮助我们迅速锁定问题所在，明确优化方向，还能指引我们找到流量控制的策略。

数据分析并非易事，许多竞价员感到无从下手。

为了避免陷入分析的迷雾中，今天就来和大家分享一下如何进行数据分析。

一、明确分析目标

为什么要进行这次数据分析？是为了降低成本、提升转化率，还是寻找更多的流量来源？这些都是我们需要首先明确的问题。

数据分析的目标通常可以分为：

• 解决当前问题：例如，账户在近期出现效果不佳的情况，如成本上升、转化量下降等，我们需要找出并解决这些问题。
• 流量控制依据：精细化地管理预算，决定哪部分流量需要增加或减少，以及哪些需求值得进一步拓展。
• 确定优化方向：在面对问题或希望提升线索量时，我们需要通过数据分析来明确账户优化的方向。

[注意]：在设定目标时，建议一次只设定一个主要目标，例如以降低成本为主要目标，而不是期望通过一次分析解决所有问题。

二、数据收集与整理

进行数据分析自然离不开数据。但数据的收集并非简单地将所有账户数据堆砌在一起，而是需要有针对性地收集与目标相关的数据。

例如，若要优化点击率，可以查阅最近的创意报告。

收集完数据后，还需进行细致的整理，去除无用字段，计算出所需的各项成本和比率。

三、深入分析数据

我们需要探究问题出现的原因，分析这些数据的潜在影响因素，并结合账户实际情况选择合适的优化方式。

以一个账户为例，我们可以这样分析：首先观察线索和成本，若线索少导致成本高，则进一步分析点击量和点击价格等因素。

四、调整与实施

基于上述分析，设定明确的优化提升目标。这是很多人容易忽略的环节。调整账户时需有清晰的目标和策略。

例如，若要提升展现量，不是盲目操作，而是先确定目标，如提升到5000或10000等，再据此采取相应的手段和方法。

五、观察与验证

观察数据变化以验证调整是否有效。如果账户效果如预期提升，则继续沿用此思路；若出现偏差，则需进行复盘与二次调整。

总体而言，数据分析的核心目的无非是提高竞价效果，从而获得更多转化。