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如果刚接到一个账户,数据分析是关键,下面我分型一下数据分析的详细步骤:
数据分类
厚昌学院认为数据一般可分为三类:账户数据、各种率和各种成本。
账户数据指【消费、展现、点击、抵达、线索等】
各种率指通过账户数据所算出的【点击率、线索率、对话率等】;
各种成本指通过账户数据所算出的【点击成本、线索成本、对话成本等】。
而数据分析也是基于这三类数据进行优化。
所以,建议先利用EXCEL表去搜集这三类数据。
2.明确优化方向
当我们整理出来这些数据后,我们就需要对这些数据进行分析。
账户目前存在的问题是什么?
然后根据问题确定下一步的优化方向。
3.确定优化方案
我们的目标是增量操作:要么增加展现,要么增加点击。
但不同的方向优化方案也会不同。所以各位看官:
你觉得哪个优化方向,给账户带来的效果更大?
如果不确定可以用假设法
增加点击
增加展现
4.操作执行
可以思考一下
增加展现的操作方法有哪些?
没错,加词、放匹配、删否词、提价。
确定方法后,就需要我们去搜集相应的数据进行执行操作。现在就需要我们去下载关键词报告、搜索词报告等数据了。
以上就是:初接手账户,所需进行的数据分析流程哦。
2019-10-31
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主要有以下几个方面的内容:
一新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成,后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成;
二产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成;
三是公司数据制定和标准建设、各部门数据打通,数据化管理等工作需要数据分析师完成;
四是数据情报和数据预测为高层服务。
从以上四个方面看商业分析能力和业务知识能力就显得尤为重要,这个时候是考验分析师的业务理解能力及通过数据为企业解决实际问题的能力了。比如分析师的分析流程、分析思维、分析技能、展示说服能力。可以考虑进这方面专业的公司,或者运气好碰到有经验的老师带你一段时间,像我运气不错刚进了决明就碰到了老师带我,进步的很快,所以现在基本把这一套搞得很熟练了。
一新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成,后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成;
二产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成;
三是公司数据制定和标准建设、各部门数据打通,数据化管理等工作需要数据分析师完成;
四是数据情报和数据预测为高层服务。
从以上四个方面看商业分析能力和业务知识能力就显得尤为重要,这个时候是考验分析师的业务理解能力及通过数据为企业解决实际问题的能力了。比如分析师的分析流程、分析思维、分析技能、展示说服能力。可以考虑进这方面专业的公司,或者运气好碰到有经验的老师带你一段时间,像我运气不错刚进了决明就碰到了老师带我,进步的很快,所以现在基本把这一套搞得很熟练了。
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