2021-06-28 11:19发布
首先打开百度推广客户端,下载指定时间的关键词数据复制到Excel表中。
接着导出对话数据和转化数据,把这两个数据关联到关键词表中(关联数据用url进行关联,需要用到两个函数,一个是Countif,用来统计对话、转化次数;一个是Vlookup,把对话、转化数对应到相应的数据源中)。
以下为整理好的数据例图:
收集完数据后,才进入分析阶段.
一般分析数据会从计划层级、关键词层级2个维度来进行分析。
1、计划层级
查看计划报告,是为了从一个较大的角度来观察账户,了解每个计划的转化能力。
所以我们可以直接使用整理好的关键词报表,将其制作成数据透视表,以方便查看各个计划的投放效果。
以下为数据透视表例图:
这样,每个计划的转化能力就一目了然。
如果是预算较小的账户,就可以先暂停转化少或无转化的计划,把预算留给那些转化效果好的计划;
如果账户的预算充裕,就可以针对那些展现少的计划进行放量操作,以观察其实际的转化效果;
如果是多产品(多地区)的账户,就能更直观地看出哪个产品(地区)转化更好,就可以针对该计划加大投放。
这就是从计划的维度来分析数据,单元报告的分析方法与计划大同小异,所以就不再赘述了。
2、关键词层级
关键词分析是数据分析中非常重要的一个指标,无论你是在计划还是单元的维度中发现到了问题,最终的操作都要落实到关键词的层级上。
分析关键词数据时,需要用到上述整理好的关键词报表,制作方法就不再复述,上面已经说得很清楚了,唯一要注意的是,一定要给每个关键词的url加上追踪代码。
通过上图,我们可以很清楚地看到每个关键词的消费、点击、展现、对话、转化数据。这样,就能很容易地判断出每个关键词效果的好与差,接着再用四象限分析法来分析数据就方便多了(分析创意数据与关键词数据大同小异,四象限分析法同样适用)。
先把收集到的数据下载下来,再根据需求筛选出所需要的数据,多方面进行对比分析
客户数据分析是为了帮助更好的进行营销决策的,一般先要从购买的时间、商品、数量、消费数量来评价客户的价值;其次 就 是分析客户的性别、年龄还有地域分布;分析客户的相关收藏和购买 信 息了解客户的消费喜好。Chinapex创略公司提供 专 业的客户数据分析工具APEX NEXUS,企业可以将来自现场和非现场数据源的数据合并成一个360度的客户和受 众 文档,然后以各种不同的方式对该数据进行细分和分析。
怎么做数据分析?
1、得到数据设置好追踪、下载数据2、处理数据数据透视表、Vlookup、Countif、iferror、sum等3、分析数据区分性价比,好的地方多花钱,差的少花或不花钱。
数据分析思考的三个问题:
1、维度:渠道、计划、关键词、客服、时间、设备、页面、地域
2、指标
常见指标:转化成本、转化率、投入产出比、投资回报率
【本表能用的指标】
转化成本(渠道/计划/关键词/时间/设备/地域)
转化率(页面/客服)
【转化率 vs 转化成本】
PC端 100个流量,花费1000元 转化5个
YD端 100个流量,花费5000元 转化8个
与钱有关用成本,与钱无关看转化率。
百度推广后台有数据,可以从网站客服获取客户对话量、成交量、意向值等,推广后台获得展现量、点击量,搜索词,匹配关键词等数据,得出点击率,平均转化费用等数据
主要是一些常用指标数据的同比和环比,比如访客、页面浏览量、跳出率、访问深度、注册转化等,
Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分,它包含数据的基本处理,函数计算,数据透视表和VBA等多模块功能,可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,能够满足大部分人员的数据分析需求,各大公司都会JD里面,明确标明要求熟练掌握Excel。SQL有人...
NumPy:N维数组容器SciPy:科学计算函数库Pandas:表格容器matplotlib:图表绘制scikit-learn: 机器学习相关
每日报表分析市场S量关系图(搞清楚总转的概念)市场推广部门、网络咨询客服部门、咨询师各中心部门,3者互相监督,相辅相成。1、 网咨日控表分析(日期、姓名、53kf弹出量、对话量、小于3条对话量、大于10条对话量)2、单元创意不易过多,同样单元结构可用...
一、每日数据分析没有去公司的第一件事,应该就是查看前一天的账户整体数据,了解昨天的消费情况和账户流量质量,制定当天的优化策略!1.看整体消耗数据图查看整体数据时,最主要的是看指标概况,他反映了昨天数据相对于前天数据的比较,是对昨天优化策略实施...
1.统计基础理工科的学生在本科阶段学习过概率论与数理统计,单从做数据分析的角度已经够用。其他方面,可以根据需要查看相关书籍,随时进行查漏补缺即可。个人推荐《深入浅出统计学》,可以让统计理论的学习有趣又自然。2.数据库知识关系型数据库很重要。在学...
Python代码简洁、可读性强,而且有大量的库和现成的轮子可以用(尤其是数据挖掘)。相比起来Java可能代码更多,但如果要写大项目的话Java效率和可维护性更强一些 。
这两个不一样吧,excel只能做简单的数据处理,python是做后台数据分析,像股票数据等等
数据分析是属于大数据里面的,但是要想学大数据需要先学python语言,大数据课程要学的内容包括python语言和数据分析,所以是需要学大数据的
会写基本的Sql就可以了;建议重点关注select 部分的学习,增删改根本用不上,但是类似于join ,group by这些还是要回的
属于网络营销范畴
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接着导出对话数据和转化数据,把这两个数据关联到关键词表中(关联数据用url进行关联,需要用到两个函数,一个是Countif,用来统计对话、转化次数;一个是Vlookup,把对话、转化数对应到相应的数据源中)。
以下为整理好的数据例图:
收集完数据后,才进入分析阶段.
一般分析数据会从计划层级、关键词层级2个维度来进行分析。
1、计划层级
查看计划报告,是为了从一个较大的角度来观察账户,了解每个计划的转化能力。
所以我们可以直接使用整理好的关键词报表,将其制作成数据透视表,以方便查看各个计划的投放效果。
以下为数据透视表例图:
这样,每个计划的转化能力就一目了然。
如果是预算较小的账户,就可以先暂停转化少或无转化的计划,把预算留给那些转化效果好的计划;
如果账户的预算充裕,就可以针对那些展现少的计划进行放量操作,以观察其实际的转化效果;
如果是多产品(多地区)的账户,就能更直观地看出哪个产品(地区)转化更好,就可以针对该计划加大投放。
这就是从计划的维度来分析数据,单元报告的分析方法与计划大同小异,所以就不再赘述了。
2、关键词层级
关键词分析是数据分析中非常重要的一个指标,无论你是在计划还是单元的维度中发现到了问题,最终的操作都要落实到关键词的层级上。
分析关键词数据时,需要用到上述整理好的关键词报表,制作方法就不再复述,上面已经说得很清楚了,唯一要注意的是,一定要给每个关键词的url加上追踪代码。
通过上图,我们可以很清楚地看到每个关键词的消费、点击、展现、对话、转化数据。这样,就能很容易地判断出每个关键词效果的好与差,接着再用四象限分析法来分析数据就方便多了(分析创意数据与关键词数据大同小异,四象限分析法同样适用)。
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怎么做数据分析?
1、得到数据
设置好追踪、下载数据
2、处理数据
数据透视表、Vlookup、Countif、iferror、sum等
3、分析数据
区分性价比,好的地方多花钱,差的少花或不花钱。
数据分析思考的三个问题:
1、维度:渠道、计划、关键词、客服、时间、设备、页面、地域
2、指标
常见指标:转化成本、转化率、投入产出比、投资回报率
【本表能用的指标】
转化成本(渠道/计划/关键词/时间/设备/地域)
转化率(页面/客服)
【转化率 vs 转化成本】
PC端 100个流量,花费1000元 转化5个
YD端 100个流量,花费5000元 转化8个
与钱有关用成本,与钱无关看转化率。
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数据分析是属于大数据里面的,但是要想学大数据需要先学python语言,大数据课程要学的内容包括python语言和数据分析,所以是需要学大数据的
会写基本的Sql就可以了;建议重点关注select 部分的学习,增删改根本用不上,但是类似于join ,group by这些还是要回的
属于网络营销范畴