3个方面做好数据分析广告投放数据分析怎么做( 二 )

但他可能没有告诉你，后续的退货率高达25% 。退货率可以说是一个关键指标，卖出去很重要，但最重要的是用户接受并支付。忽略关键背景，只告诉你销售额，这样的数据是没有实际意义的。
所以，在我们看见某个指标非常好或非常差时，不要急着下定论，搞清楚关键背景信息，才能够正确解读信息，做出正确决定。
4、乱搞因果关系
昨天给大家分享的文章中，吸尘器以地毯作为关键词，结果投放效果不好，这就是因为因果关系不成立。
我们在进行数据解读时，往往只看到数据与数据的表面的联系，而没有探究事物之间的本质联系，以至于将因果关系和相关关系混淆，做出错误的投放决定。
所以，我们在进行广告投放时，单纯地认定影响购买行为的是某个因素是错误的，我们要了解影响目标客户的各个相关因素，找到最根本的因素，针对性的做出创意设计，才能够使广告信息更精准的投放给用户。
5、以局部论整体
我们已经说过了，影响数据的因素非常多，但在进行数据分析时，往往看见一个或几个变量后，就认为造成数据变化的原因在这一个或几个方面，这样的做法得出的结果通常是片面的。
对于投放效果的评估，我们要从多个因素进行考虑。
从对产品产生兴趣，到对产品进行信息搜集，再到对产品品牌进行比较，最后产生购买，中间我们需要经过很多步骤，也会看到很多的产品广告信息，并受到这些信息的影响，但我们并没有为这些信息买单。那么，这些信息就没有存在的价值了吗？
当然不是。我们一开始想要买这个产品就是受到了其中一则广告的影响，也是在各种广告信息的共同影响下，最终才会产生购买行为的。也就是说，我们的购买决策并不止受到最后一个广告的影响，媒介与媒介之间是有交互关系的。
做过电商投放的朋友应该会有这样的经验，一些ROI不高的广告，我们觉得没什么用，去掉可以省些广告费，结果发现原来ROI好的几个广告渠道突然就不好了。这是因为在用户转化过程中，不同的渠道广告分别扮演者不同的角色。
有的广告是为了打造品牌知名度，有的品牌是为了强化用户的品牌认知度，有的是为了促进销售，不同的广告有不同的投放需求。
片面的评价某个渠道的投放效果不好，是不符合消费者的行为规律的。
所以，在进行数据评估时，需要从多方面进行思考，看着这个广告是否是触发用户产生购买行为的某个因素，如果经过分析后，发现确实无法带来任何帮助，再考虑是否取消投放，不要单纯以转化率作为评估标准，草率决定。
结合以上几种情况，这里分析3个数据分析的建议，希望能够给各位朋友带来帮助。
1、切勿预设立场
在进行数据解读时，不预设立场是最基本的要求。
当我们在进行数据解读时预设了立场，我们就有可能只统计自己想统计的，用来证明自己的观点，而无法进行更全面的数据分析。
比如：当我们认为开红色小轿车的是女性时，我们看见红色小轿车时就会关注司机是不是女性。在看见司机是女性时，我们会不自觉地更加坚定自己的想法。
但是，数据分析并不是用数据证明自己的既有观点，而是从数据中找到KPI突破的方向和关键点。
所以，在进行数据分析时，一定要保持中立态度，保持严谨的行为习惯，客观地对数据进行评价分析，洞察工作中存在的问题。
2、从营销角度看数据
在进行数据分析时，我们要从营销角度看待数据分析的作用。

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