數據分析小白秒變高手！手把手教你數據分析全流程，附案例~

聽說，大家都一直被數據分析所折磨。
▲ 數據分析是個什么鬼？
▲ 我怎么感覺這個數據哪哪都有問題？
▲ 天吶，我到底該先分析哪一項數據？
很痛苦有沒有！
哈哈...不過，今天的文章可能會讓你更痛苦。
為了幫助大家逃離數據分析的魔怔，今天就給大家帶來了一篇“如何分析數據”的案例文章。
下圖是某賬戶的營銷數據。從你的角度看，你會覺得是哪里出了問題？

分析好之后，你便可以帶著自己的答案看下去。
確定目的
一般情況下，我們進行數據分析是為了什么？
降低成本，增加對話、增加流量質量...等等。
但其實，最終我們都可以歸結為一個目的：增加轉化。
那我們在分析時，便可以基于這個目的來出發。

發現問題
既然明確了目的，是增加轉化，那便可先從結果出發。
從圖中我們可以看出它的線索是逐步上升，但線索成本并沒有下降。
那...從結果分析來看，我們的獲客成本是較高的。
分析、確定問題
線索成本高，要么是因為我們的均價高，要么就是因為我們的對話率低。
但從對話率來看，它的數據我們可以接受，說明流量質量沒問題；點擊率略微下降，均價居高不下，所以導致對話成本也是處于一個較高的狀態。
那，由此可以確定：對話成本高從而導致了一個線索成本的問題。
分解問題
確定了問題，我們就要分解問題。
建議像這種情況，我們可以在草稿或電腦上羅列出一個思維導圖。
對話成本高，我們可以從兩點來解決：
1. 降低對話成本
2. 增加對話量
降低對話成本
降低對話成本，要么降低整體點擊均價從而降低成本，要么提高對話率，以量取勝。
降低整體點擊均價：我們可通過篩掉那些均價高、轉化低的詞來達到這一目的。
提高對話率：對話率往往和一個流量質量、轉化引導有關系。那我們便可通過對以下四點進行分析，從而找到自身影響對話的一個薄弱之處。
抵達分析
承載分析
轉化能力分析
流量質量分析
增加對話量
增加對話量，不過就是一個增加流量質量和流量數量的問題。
這就需要我們在增加流量數量的同時，篩選出垃圾流量。同樣，我們可以通過分詞來達到這一目的。
我們最初的目的是增加轉化，那么便可先篩選出轉化較好的詞，然后進行分類。
均價高轉化好：先加詞，拓量之后優化創意，來控制流量。
均價低轉化好：利用提價和放匹配相結合。
操作執行
當確定好方案之后，我們便可以根據這個優化方案進行執行。
那根據上面的操作，我們基本可以分為三步：
1. 降低整體點擊均價
2. 提高對話率
3. 增加對話量
那么，問題來了，我們應該先操作哪一步？
是123還是321，再或者213、231...
在數據分析中，先操作哪個或后操作哪個都有可能帶來巨大的變化。
比如：當我們先進行降價處理時，那就有可能導致錢花不出去，這就需要我們先放量在收量。
所以，各位看官，關于上述的操作執行順序，你怎么看呢？