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3个方面做好数据分析 广告投放数据分析怎么做( 二 )


我们在解读数据的时候 ， 往往只看到数据与数据之间的表面联系 ， 而没有探究事物之间的本质联系 ， 以至于把因果关系和相关性混淆 ， 做出错误的决策 。
因此 ， 在做广告时 ， 简单地假设某个因素在影响购买行为是错误的 。我们要了解影响目标客户的所有相关因素 ， 找出最根本的因素 ， 有针对性地进行创意设计 ， 这样广告信息才能更准确地传递给用户 。
5 。从局部谈整体
我们已经说过 ， 影响数据的因素很多 ， 但是我们在分析数据的时候 ， 往往在看到一个或几个变量之后 ， 认为数据变化的原因在于某一个或几个方面 ， 这种方法得出的结果通常是片面的 。
对于投放效果的评价 ， 要考虑很多因素 。
从对产品感兴趣 ， 到收集关于产品的信息 ， 再到对比产品品牌 ， 最后购买产品 ， 我们需要经历很多步骤 ， 也会看到很多产品广告信息 ， 并被这些信息所影响 ， 但我们并没有为这些信息付费 。那么 ， 这些信息一文不值吗？
当然不是 。当我们最初想购买这款产品的时候 ， 是被其中一个广告所影响 ， 也是在各种广告信息的共同影响下 ， 最终有了购买行为 。也就是说 ， 我们的购买决策并不仅仅受最后一个广告的影响 ， 而是存在媒介与媒介的互动关系 。
做过电商送货的朋友应该都有这样的经历 。我们认为一些低投资回报率的广告毫无用处 。去掉它们可以节省一些广告费 。结果发现几个ROI很好的广告渠道突然变坏了 。这是因为在用户转化的过程中 ， 不同的渠道广告发挥的作用不同 。
有些广告是为了建立品牌认知 ， 有些品牌是为了加强用户的品牌认知 ， 有些是为了促进销售 ， 不同的广告有不同的投放需求 。
片面评价某个渠道的投放效果不好 ， 不符合消费者的行为规律 。
所以在评估数据的时候 ， 需要从多方面去思考 ， 看这个广告是不是触发用户购买行为的某个因素 。如果经过分析 ， 发现确实不能带来什么帮助 ， 那就考虑要不要取消投放 ， 不要单纯以转化率作为评价标准而草率决定 。
结合以上情况 ， 这里给出三点数据分析建议 ， 希望对你有所帮助 。
1 。切勿预设位置
解读数据时 ， 不预设立场是最基本的要求 。
我们在预设自己在数据解读中的位置时 ， 可能只会统计自己想统计的东西来证明自己的观点 ， 而无法进行更全面的数据分析 。
比如当我们认为红色车的司机是女的 ， 我们看到红色车就会关注司机是不是女的 。当我们看到司机是女的 ， 就会不自觉地强化自己的观念 。
但是 ， 数据分析不是用数据证明你已有的观点 ， 而是从数据中找到KPI突破的方向和重点 。
所以在分析数据的时候 ， 一定要保持中立的态度 ， 保持严谨的行为习惯 ， 客观的评价分析数据 ， 洞察工作中存在的问题 。
2 。从营销的角度来看 ， 数据
在数据分析中 ， 要从营销的角度看数据分析的作用 。
当信息流广告的转化效果不好的时候 ， 不要盲目的从展示量和点击量上找问题 ， 而是要学会识别目前有效的广告行为的前提是什么 。
比如一个皮鞋代工厂的老板 ， 以销售为目的 ， 投放信息流广告 ， 中间多次优化信息流广告 ， 投入几万块钱 ， 最后的结果却很惨淡 。
从发射角度来说 ， 老板已经做了他能做的一切 ， 只是没有任何进展 。
从营销的角度 ， 可以找到原因 。
皮鞋行业属于整体产能过剩的行业 ， 这个老板投放的信息流广告只是把产品放在了消费者面前 。这种方法在生产力落后的时代自然有很好的效果 ， 但是现在这种业务的竞争对手已经把产品提前放在客户面前 ， 他们也是先来后买 。所以这个时候单纯的铺货是达不到销售目的的 。只有经过调查分析 ， 才能找到新的品类差异化方向 ， 抢占市场 ， 才能实现大量的用户转化 。


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