面对电脑的满屏数据，抓耳挠腮，两眼无神，推了推眼镜，决定再挣扎一番，一段时间过后，发现然并卵，渐渐地眼皮犯困，伴随着长长一个哈欠，一阵浓郁的困意袭来……

入门小白，望着手头的一滩数据，数据分析不知道如何下手！其实信息流数据，——信息流如何分析？说难也难，说不难也简单。

1.相关的概念理解，这是基础。所谓“巧妇难为无米之炊”；

2.把握“底层逻辑”，这是方法论。建立起信息流分析大厦的框架后，再向其中添砖加瓦。

3.其他的buff加成，关乎工具和效率。是在1&2的PDCA中不断的优化，所以对于小白，关键还是1和2。

相关概念理解

虽然数据指标有这么多，但并不是每一个数据都有用，我们要根据自身的要求选取对应的数据：

用户数据其中包括：

用户数据：DAU、WAU、MAU

新增数据：新增人数、新增率

留存数据：留存人数、留存率

行为数据其中包括：

访问：展示量、千次展现成本、PV、UV、访问深度、有效播放数

点击：点击数、点击率、点击单价

转化：转化数、转化率、转化成本

转化数据其中包括：

总量：GMV、累计活跃时长

人均：ARPU、ARPPU、人均活跃时长

人数：付费人数、活跃人数

频次：付费率、付费次数、留存率

……

数据指标，无穷无尽，我们只需要了解和使用我们真正需要的数据；基于平台，我们技术手段可以获取到的有效数据。

相关底层逻辑

当我们对了各项指标了有了基础的认识和选取之后，接下来就要进入到数据分析阶段。数据分析是信息流各项环节中最后一步，也是最重要的一环，但是很多优化师并不了解信息流数据怎么分析，所以推广效果往往不见起色。

息流数据怎么分析，本质要深入行业的本质。

传统营销的阶段环节（其实这也是信息流的框架）：用户1拉新—2活跃—3留存—4转化。举个传统地推方式的例子：100个地推传单→40个接受传单并认真阅读（转化率40%）→10个到店（转化率25%）→2个购买（转化率20%）。

大火的短视频也好、PC端网站也好，或者其他形式：H5页面、互动营销小游戏等等技术载体，信息流实际上是加快了传播的效率，让信息熵更迅捷、更全面、更简洁，本质还是上述内容。

所以，我们在分析信息流，要将相关概念分类，立于行业本质，对数据进行分类，再进行分析。比如：传统的多少DM单到人手中，就是用户接触媒介，在抖音上叫分发基数量，在pc端网站，就是多少自然流量；比如DM单有多少人认真阅读，在抖音上是完播率，在pc端网站就是页面停留时间达到多少。这就是不变的底层逻辑，而信息技术只不过让分析标准更加多元和复杂。

当然，实际信息流分析要复杂的多，比如pc端可能存在技术流的黑帽之流信息流数据，抖音也不单是完播率，还得看点赞、转发、评论。总而言之，单纯用1拉新—2活跃—3留存—4转化是不足以概况日益复杂和多元化的框架的。但是，我们基于营销转化这一点，从此脉络出发（其他点也行，重要是逻辑自恰），建立自己的一套算法去分析信息流，是非常有意义的！

逻辑的不同，也造就了Seoer的多元生态和能力高低。

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