情報流通促進のためのデータ分析はどのように行うのでしょうか？これら 4 つの落とし穴を避けましょう!

入札業務に携わる場合、いくつかの落とし穴に陥ることなくプロの入札者に成長するにはどうすればよいでしょうか?

しかし、それが落とし穴だとわかっているのなら、なぜそれを避けないのでしょうか?

入札者としては、悪質なクリックが大きな落とし穴であることはご存知かと思いますが、 「データ分析」にも落とし穴があることをご存知でしょうか？

しかし、それを落とし穴と呼ぶよりは、誤解と言った方が良いでしょう。

データ分析を適切に行うことで、その後の最適化作業の効率が向上します。また、データ分析におけるこれらの誤解を避けることで、データ分析の効率が向上します。

それでは～本文が始まりますので、ご着席ください。

数日前、弊社のカスタマーサービス部門と入札部門が再び争いになりました。

カスタマー サービス部門:集めたトラフィックがあまりにもひどいです。長時間チャットした後、ただ「ありがとう」と言って、何も残さずに去っていきます。意図のレベルが低すぎます。時間と労力の無駄です。

入札部門:カスタマーサービスはチャットのみです。入札プロモーションの最終的な目標は、ユーザー同士が会話を交わし、購入意欲を生み出すことです。さらに、会話がまったくなければユーザーをコンバージョンさせることは不可能です。では、どうやってコンバージョンについて語ればよいのでしょうか?

一方はトラフィックの意図の低さについて不満を言い、もう一方は会話をするには十分だと考えており、依然としてうるさいです。

読者の皆様、カスタマーサービスと入札のどちらが正しくて、どちらが間違っていると思いますか?

まず、自分自身に質問をする必要があります。データを分析してアカウントを最適化するとき、最終的な目標は会話を増やすことですか?それとも変換ですか?

明らかに効果なので、セリフだけを最適化しないようにしましょう。

入札者と顧客サービスは互いに補完し合います。アカウントを最適化することは、会話を増やすことだけではなく、コンバージョンを達成することにもつながります。意図しないトラフィックはカスタマー サービスの時間を無駄にするだけであり、コンバージョンには何のメリットもありません。

したがって、入札促進においては、次のことを明確に定義できなければなりません。

• どのような単語を習得したいのでしょうか?

たとえば、私の目標は、第 1 段階のキーワードで大量のトラフィックと多数の会話を通じて潜在顧客を育成および選別することであるため、カスタマー サービス スタッフはそれを面倒だと感じるべきではありません。結局のところ、第 1 段階のキーワードのユーザーは意図レベルが低く、製品に関する質問が多いにもかかわらず、トラフィックは依然として膨大です。

アカウント内の特定の単語が突然 3 つのトラフィックを引き付け、それらすべてが会話を生み出すとします。

それで、この言葉をどのように扱いますか?

大容量ですか？価格を上げますか? Rabbit はこの操作に問題はないとしか言​​えませんが、より良い解決策は、控えめに音量を上げることです。

 注意:特定の日のデータだけをデータ分析の基礎として使用しないでください。

ある日のデータには、ある程度のランダム性があります。

たとえば、私が 3 階に立ってコインを投げ、10 回投げるたびに表が出る場合、3 階からコインを投げたときに表が出る可能性は 100% だと言えますか?

明らかにそうではありません。テストの基準が極めて低く、参照値がないからです。しかし、それを 10,000 回、あるいは 1 億回投げると、結果は異なります。

したがって、データ分析は、1 日のデータに基づいて判断するのではなく、大規模なトラフィック ベースに基づいて行う必要があります。

2 番目の誤解を見たとき、私たちは、データ分析には特定のデータベースが必要であり、そうでなければ意味がないと述べました。それで、

「データ分析にはどのくらいの期間を要しますか？」

ほとんどの人は1か月か2週間を選択すると思います。実際のところ、分析に十分な期間をかけることは何も悪いことではありませんが、アカウントは絶えず調整されており、データに基づいてタイムリーに開発方向を修正する必要があります。

たとえば、あるキーワードの現在の入札額は 10 元ですが、平均価格は 15 元なので、システムに問題があると考える人もいます。

クリック価格が入札額よりも高くなるのはなぜですか?しかし、履歴操作を検索すると、このキーワードの入札額は 1 週間前に 20 だったことがわかります。

したがって、1 か月のサイクルは少し長く、2 週間はかろうじて許容できる程度であり、最適なのは 1 週間のサイクルであり、これにより、最終調整後の効果の計算も容易になります。

入札の場合、ページの直帰率と滞在時間は、ページがユーザーに人気があるかどうかを測る重要な基準となります。

しかし、ユーザーの滞在時間が長いということは、そのページのコンテンツがユーザーにとって魅力的であることを意味するわけではなく、ユーザーが単にページを閉じるのを忘れている可能性もあります。

したがって、ページ滞在時間を盲目的に信じることはお勧めできません。

入札プロモーションの最終的な目標は対話とコンバージョンであるため、ページの完成度を実際に測る基準はユーザーのコンバージョン率です。

したがって、データを完全に信じたり、データに完全に依存したりすべきではありません。データは、アカウントを最適化するための手段にすぎません。

通常、データ分析では、データ分析のプロセスと手法に重点を置き、これらの小さな側面を無視することがあります。

著者: Little Bunny 、 Qinggua Media より出版許可。

出典:後昌学院 (ID: semlianmeng )