在正面写下:

数据分析是数据收集、数据整理和数据拆分以获得转换信息的过程。目的是为了解决问题或者寻找增长点。数据本身是不值钱的，这个值是通过拆分来调整大小的基础。

整个过程涉及三个关键词:规模、指标、方法。

措施

面对一堆繁杂的数据，静静的看着电脑屏幕，呆住。你经历过吗？数据分析无非就是细分。截面只是不同大小的切口。这里涉及到两点:灰尘和通路。

减少维度

数据可以被拆解成更多的维度，我们无法分析每一个维度，我们要分析所有尺寸的大致味道。永远记住数据分析是解决问题的方法。对于一些相关的数据维度，可以选择可以合并的大小。你什么意思？

比如点击率=爆量/点击。点击费率计算维度，只分析展示量，然后点击两个维度的量。人们可以通过计算维度的维度来分析另外两个维度。我们只关心有用的维度，直接指定无关的数据维度。

获得

永远记住:数据分析是为了解决问题。在忽略期间，无用的尺寸，可以同时计算的尺寸。如果当前维度仍然不清楚，我们需要将数据增加到更多的指标大小，以便全面解释我们的问题。

比如我们在测试中经常会遇到横幅的实际投放过程:测试结果没有变化，比如调整或者换材料。多变量影响中还可以加入另一个维度指标:首屏点击率A. a =首屏按比例衡量地板质量*点击率。

根据分析维度，SEM的数量可以分为渠道、设备、地理位置、时间、节目、关键词、楼层、客服八个维度。

1、指标

粒度分析有判断质量的标准。什么是好？什么不好？这里说两个方面:控制和指标。正所谓对比无差异，单个数字没有意义。使用数据分析与平均值或以前的数字进行比较。从安置的角度:最终指标肯定会考虑公司的最终利润。

为什么要完成它？因为不同企业考虑的东西不一样，所以对于企业的初始任期更重要。而且这是一个更偏向的指标:切换成本+切换量+切换。但对于后期公司来说，其更为苛刻的品牌和市场口碑，以及指标的建立都是基于:成本不夸张，展会+市场反馈+衡量指标更为重要。

前8个主要数据大小下回复SEM:大部分指标是这三个:转化成本、转化、转化率。可能很好很差，但是做的很好:花钱容易，但是穷。更多！

2.方法

数据分析方法现阶段尚不明确。下面有一些个人经验在这里分享一下SEM数据分析方法。

1)28分析

SEM账户里，20%的关键词花了80%的钱。找到这20%的话来改变成本，把成本变成好时光，有好花，有坏花或者没有消费目的来调整优化。抓住重点去花更多更有效率的东西。

2)四象限分析

选择任意两个维度来执行四象限部门，维度从您想要的信息中选取。比如选择点击率+转化成本。对于四个象限，分为高成本、高点击率、低成本、低点击率、低点击率成本。

这四个象限的目的是分析:大方向判断是基于当前用户搜索习惯的影响。个人建议也转化为四象限。有很多钱可以花在低转换成本上。

调整可以是:扩词+提高出价+增加投放时间+建立新方案。你是不是想知道每个象限对应的词，这是想知道个人数据的水平。

组合:28分析和四季度分析是确定SEM账户表现的较大规模。方向控制住了，剩下的就是细节了。常见的方法有:营销漏斗、事件跟踪、A/BTEST。

营销漏斗:基于行业种植流程的划分，如贷款SEM putt，分为:展示、点击、到达、浏览、提交表单或调用。每一个链接的数据都是和行业数据或者过去的数据进行对比，最主要的问题是链接。只要能发现问题，就能解决问题！

事件跟踪:作者有两个目的，优化页面，判断不同流量的表现。使用第三方工具完成事件设置，点击“数字”，转换到判断指标优化页面。利用不同流量来源的事件热图表现来判断预算分配是否合理。使用A/b测试证明成本和转换的调整不正确。

简而言之:首先从大尺度方向分析SEM数据，分析细节尺寸，最后分析相关尺寸。数据交集和数据分段是个人水平测量线。路漫漫其修远兮，必有起有落。祝你好运！

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