数据分析难，上天难。

编辑写了很多关于数据分析的文章，但从来没有系统地写过《数据分析方法》。

那么，让我们今天写一下系统。您可以根据自己的情况选择最适合您的方法。

比重分析法

是指计算某一维度占总维度数的比例，以确定投放方向或投放效果。

公式：比例=一定尺寸值/总量X 100%

做信息流广告时如何做数据分析？数据分析可以分析不同维度的数据，优化我们的转化成本，提高投资回报率

如果是甲方信息流数据分析，首先要考虑的是公司最终的ROI，会以转化成本和传播漏斗的形式进行分析。

首先，我们进行数据分析的前提是需要更多的数据积累

这里的数据分析需要一定的数据积累才能更全面有效。

无跑量或低转化数据，分析无用。

开始运行数据，如果展会前期不好，一定要及时调整，因为影响广告数据模型，后期很难优化。不要害怕烧钱进行测试。没有投资回报。

这些常见的数据漏斗决定了我们的转化成本和投资回报率效应

这里分享一下常见的展示点淘汰数据漏斗如何分析

主要看消费量、展示量、点击次数、点击率、转化量、转化率等数据

数据漏斗优化分析：

较少的展示

展示次数很好理解。它是广告被曝光的次数。展示次数导致了一个称为 CPM（每千次展示费用）的概念。目前主流媒体的信息流 使用CPM来衡量一个广告的竞争力。每千次展示费用越高，广告竞争力越高，反之亦然。

1.bid：检查出价是否过低（优化出价），预算

优化：适当提高出价，参考具体出价建议，增加账户每日预算。

2.：判断投放设置是否太窄（优化定位）

优化：在没有成交量的情况下，适当放开方向性条件。详情请参阅估计曝光量。可以设置预算透明度测试，选择流量大的资源（不推荐联盟流量）

3.创意：（文案/图片/视频），判断创意是否吸引人、无关紧要，素材是否复制（优化创意）

优化：添加新思路，注意素材相关性和吸引力，改变不同风格的素材避免重复，图文素材选择多样，视频使用横竖版

4. ：上面没有问题；查看代理账号是否开通，不同行业媒体流量分布变化，账号资质问题。

优化：与代理商或渠道反馈，账号是否有问题，更改账号测试或发邮件至总部处理！

点击率

先看点击率。 信息流广告的CTR是系统的预估机制，即媒体会在投放广告前提前预估CTR。根据我们之前的优化经验，它主要有广告创意的吸引力、创意内容和产品的相关性以及图片素材的清晰度三个因素。点击率低意味着曝光量大，点击量少，少点击数不点击。

1.材料层面：

1. 产品相关性

2.文案表达不清楚

3.画质太差，没有亮点

给我一​​个栗子。

下图展示了一组营销​​数据。通过计算，我们可以清楚地了解每个区域：

每个区域的成本是多少？每个地区的转化情况如何？

以北京为例，它的转化率低于消费，说明整体转化率不好，那么我们需要思考：

转化率低有什么问题？北京目前的消费比例是否符合我目前的推广策略？

在河北，转化率高于消费，证明该地区转化率非常好。然后我们需要思考：

我需要在这方面加钱吗？

通过分析各个指标所占的比例，可以清楚地了解各个地区的情况。

这是比重分析法。

注意：此方法更适合多产品多区域推广的账号。

反向方法

后向推理方法是竞价推广中常用的方法，但在制定战略目标时使用的较多。

即：根据历史数据，推断交易的过程——线索——对话——点击——逆向展示推理。

比如，如果这个月的目标线索数量是50，参考线索率是50%，那么我们需要100个对话才能完成；如果100个会话，则需要4000次点击才能通过反向推送完成会话；如果点击率是 5%，那么我们至少需要 200,000 或更多的展览才能完成设定的目标。

蒙牛的牛根生曾经说过：只修改手段，不修改目标。并且通过对各个维度的分割，当目标没有达到时，我们可以清楚地知道应该优化哪个部分。

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