今日は、データ分析のケーススタディを皆さんと共有したいと思います。諺にあるように、練習すれば完璧になります。読者の皆さん、通りかかったら見逃さないでくださいね〜 分析の目的を決定するデータ分析の目的は、アカウントのパフォーマンスを向上させることです。したがって、分析の前に、現在の病気が何であるかを明確にする必要があります。 目的を持って分析しましょう! 週次データを例にとると、下の図はマーケティングプロセス チャートを使用して 6 月 18 日から 6 月 22 日まで収集されたデータを示しています。何が問題だと思いますか? インプレッションが減り、クリック数も減っているのでしょうか?実際、そのような分析は間違っています。 特定の日のデータの変化に基づいて最適化しないでください。 読者の皆様、上記の文章を心に留めておいてください。 1 日のデータは代表的ではないからです。分析を行う際には、同じサイクルの前期間との比較分析を行うことをお勧めします。 6.18~6.22のデータと6.11~6.15のデータを比較することができます。上記の 2 週間のデータは、Excel のピボット テーブル機能を使用して要約および比較できます。 下記の通りです。 比較すると、問題を見つけるのが簡単になります。 グラフから、先週と比較して、インプレッション数は7,535増加し、リード数は3増加し、コンバージョンコストは673.29元減少しましたが、リードコストは15.57元増加したことがわかります。 全体的に見ると、コンバージョン率は低下傾向にあります。 病気の種類を明確にした後、さらに分析する必要があります。計画、期間、地域、キーワードの4つの側面から分析し、アカウント最適化の方向性を決定できます。 最適化の方向性を明確にする図から、「 2018 PC Night 」、「サウナ室、ブランドワード、競合ワード-PC 」はいずれも消費はあるがコンバージョンがないことがわかります。 最適化計画: 表示率やクリック率は非常に低く、データも少なすぎて参考になりません。 次のステップは、これらの計画を拡大し、変換ステータスを確認することです。 上の図から次のことがわかります。
最適化計画:
図から次のことがわかります。
最適化計画:
上の図からわかるように、
最適化計画:
以上が上記事例の基本的な分析です。
著者: 、 Qinggua Media より出版許可を得ています。出典: (ID: ) |
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