竞价员必看！数据分析的三种思维方式

最近老是看到有朋友在竞价交流群里吐槽：

老说数据分析，到底该怎么去分析数据呢？

其实，数据分析是我们竞价员不可逃避的一点，也是令很多竞价员头痛的一点。

那数据分析真的有这么难吗？

其实也没有啦，今天就给大家分享一下赵阳老师所讲的竞价数据分析的三种思维模式，让你能够更从容地进行数据分析。

确定目标

在正式分享三种思维模式之前，我们必须知道数据分析不是打开数据表格直接进行分析就可以了。

数据分析的第一步永远不是观察数据，而是确定目标，也就是你想通过数据分析达到怎样的目的，是想要降成本、还是想提升转化、还是有别的目的呢？

一定要有一个明确的目标，没有目标的数据分析是没有意义的，往往分析了半天也找不到原因，所以趁早打住，不要浪费时间！

基于这个基础，我们接下来要分享的三种思维模式都会带着一个目标进行解释。

乱序分析

我们现在的推广成本比较高，那我们的目的就是降低推广成本的问题。

我们需要把所有的能降低推广成本的操作列举出来：

降价、无转化计划控制预算、减少时段、控制产品、提高页面质量、页面与关键词匹配度、降低高成本的时段/地域/设备、更改匹配方式、ocpc降低出价/提高出价、提高信息有效率、拓展高转化相关词、删掉浅意向词……

然后，我们可以发现这些操作其实是可以归属到三个方向的：

降均价：降价、更改匹配方式、ocpc降低出价/提高出价

控制预算：减少时段、控制产品、降低高成本的时段/地域/设备、无转化计划控制预算

提转化：提高页面质量、拓展高转化相关词、提高信息有效率、页面与关键词匹配度

在我们进行分类之后，需要在这三个方向的基础上继续添加可操作的行为，比如提转化，还可以去增加转化噱头。

重点来了，我们在进行分类后就可以清晰地根据需要调节的内容有相应的操作，例如我们的成本高吗？我们预算合适吗？我们的转化少吗？

如果我们的成本不高，那么对应的我们就不需要去有降成本的操作，我们需要再去其它方面找问题。

乱序思维的分析流程：

确定一个具体的问题→罗列操作细节→问题分类汇总→完善汇总问题→分析自己的账户数据→确定优化方向→制定优化计划→执行优化方案→总结推广数据→确定一个具体的问题→……

没错，这是一个闭环。

当你面对一件比较陌生的事情，比如这个事情没有操作过，怕自己的疏忽漏掉了一些东西，那么你就可以使用乱序分析，事无巨细地能够把所有事情都做到。

除了在竞价中可以使用外，在工作中也是可以用到的，比如当领导让你做一个方案，你就可以用乱序分析，这样的工作不会出现大的纰漏，只不过效率会稍微低一点。

逻辑分析

还是用推广成本比较高为例，我们的目的依旧是降低推广成本。

我们用逻辑分析就会从消费、转化量两个方面分析，是消费增加了、还是转化量下降了。如果我们已经判断出转化量下降了，那么我们就不会再去看消费，把消费暂时放到一边。

转化量问题需要从两方面找原因：

1. 点击量：点击量的多少与展现、点击率是有直接关系的。

2. 转化率：转化率的高低和页面评分、关键词相关度是有直接关系的。

这里就需要大家用到问题排除法，用排除法去找到最根本的原因。

重点来了！大家使用问题排除法的时候一定要掌握两个核心数据对比的方法。

1. 细分

因为我们的展现也好、点击率也罢都不是一个汇总的数据，所以我们一定要学会细分，细分到方向、计划、单元。

赵阳老师金句：细分是确定问题。

如果你对这件事情已经熟悉了，那么就可以使用逻辑思维，快速确定问题、解决问题。

2. 对比

对比需要进行同比和环比，同比是指今年8月份的数据和去年8月份的数据做对比，环比则是今年8月份的数据和今年七月份的数据做对比。一同比、一环比就能够明显地看出来问题出在哪里了。

赵阳老师金句：对比是要排除问题。

逆向分析

这里还是用推广成本比较高为例。

我们的推广成本比较高，那结果就是在本周内需要完成控制某产品的转化成本从280降到240。

经过分析，我们发现转化率提升1%，就可以让成本降下来，那我们就开始思考怎么能提升转化率。

1. 增加优质流量

上传账户←写创意←关键词←关键词拓词←需求分析

我们还要计划好什么时间段完成什么工作，这样我们每天干什么事情就一目了然。

2. 提升页面转化率

逆向思维就是以结果为导向，这个思维方式不仅可以用于竞价数据分析中，也是非常适合运用到我们的工作中的哟！

如果你想制定工作计划、想要高效地完成某件事情，那我们就可以使用逆向分析，确定目标，然后去分解工作。

最后聊一些题外话：

这三种思维模式不仅仅可以运用在我们的竞价数据分析工作中，也是可以利用在工作、生活的方方面面，比如如何完成一个计划、如何策划一个方案，甚至是如何找到一个对象等等等等，这些都是可以通过这三个方法一步步分解出来你做什么工作能完成这个目标。

以上就是今天给大家分享的全部内容了，希望能够帮助到大家更好地进行数据分析，更好地完成工作！

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