3个方面做好数据分析 广告投放数据分析怎么做( 三 )


在信息流广告的转化效果不好时,不要一味地从展现量,点击量上找问题,要学会识别当下这个广告行为有效的前提是什么 。
举个例子:一个皮鞋代工厂的老板,以销售为目的进行信息流广告投放,中间对信息流广告进行了数次优化,投入几万块钱,但最后的结果却非常惨淡 。
从投放来看,这个老板已经把能做的都做到了,但就是没什么长进 。
而从营销角度来看,我们就可以找到原因了 。
皮鞋行业属于一个产能整体过剩的行业,而这个老板所投放的信息流广告只是将产品铺到消费者面前,这种方法在生产力落后的时代,自然效果不错,但现在这个商家的竞争者已经将自己的产品提前铺到客户面前了,论先来后到也是买他们的 。所以,这个时候,单纯的铺货是无法达到销售目的的,只有经过调研分析,找到新的品类分化方向,抢占市场,才能够实现大量的用户转化 。
3、保持对数据的敏感
在数据既定的情况下,分析者对数据的解读能力是影响数据发挥作用的主要因素 。
所以,在进行数据分析时,分析者一定要对数据变化敏感,更要对数据变化背后的原因敏感 。
比如:我们经常会看见一些APP在初期对用户提供非常大的补贴,但有的APP越做越大,有的却逐渐销声匿迹 。同样的做法,不同的结果,造成这种情况的原因是什么呢?
如果只看推广初期的转化分析,并不会有什么收获,因为结果是一样的 。但如果对用户初次使用后的行为进行深度挖掘,我们会发现,凡是做大的APP,他的用户都会自发转介绍,主动为APP引流;而做的差的机会没有这种情况,或者效果很差 。
所以,在进行数据分析时,我们要保持敏感的好奇心,多问几个为什么:
为什么产生这种结果?落地页为什么这样设计?为什么和预期相差这么多?造成这种结果的原因是什么?……
只有比别人更快、更准确的找到突破点,才能更合理的运用这些信息,对接下来的营销推广活动进行指导,促进更高效的市场渗透 。


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