信息流投放如何做数据分析,拆解维度细分对比归因找到增长点?

zhuxi
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2020年9月17日09:27:16 评论 676字阅读2分15秒

信息流投放如何做数据分析,拆解维度细分对比归因找到增长点

数据分析我只会四个简单有效的方法,维度拆分法,细分法,对比法,归因法。每个分析法都很简单,即学即用。在做简单的数据分析时,学会excel表格就基本够用了,不需要其他复杂的数据分析工具。
维度拆分法:把影响目标完成的因素挖掘出来,以影响因素作为维度进行数据分析。实战:影响服装购买的因素有价格,地区,天气,款式,年龄,消费能力,品牌,明星代言等多个因素。我要分析价格个因素时就以价格因素为维度,降序成交人数发现哪个价格卖的最多,哪个价格利润最高,哪个价格卖的最少,一目了然!
细分法:把一个大环节细分成几个小的节点,然后进行数据对比。

实战,细分打电话预约到店。

细分成电话拨打,未接,已接,回复不来,答应来,来了,答应来的有事说不来了,答应来的联系不上。
细分未接电话:电话被标广告,被手机软件屏蔽,在忙,不方便接电话的场景,不接陌生电话,信号不好。
优化细分未接电话:开多张手机卡每张每天拨打不超过运营商限定次数,二次拨打时用固定电话号码避免被标记广告推销,开本地卡,换时间再打,先发送短信再打电话,加微信联系。
每一个节点都能细分成多个小节点,在监测工具追踪不到的情况下,人工记录统计好每个节点数据,根据数据优化每个细节点,每个细节点提升一点,就能大幅度提升预约到店率。天下难事,必做于易;天下大事,必做于细!
对比法:环比,同比,同维度降序数据发现异常数值。
归因法:数据找到原因,数据就是行为的结果,从数据倒推原因。在归因法使用时多数人仅仅只是挖掘了一个为什么,而高手往往会深挖多个为什么,直到发现本质。

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  • 文本由 发表于 2020年9月17日09:27:16
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