以装修行业为例，介绍一些简单的数据细分方法

首先，我们需要获取账户数据。这里不是越详细越好，但我们必须尽可能准确，这样当我们细分数据时就不会出错。当然，如果你使用谷歌Analytics的Linktag功能，并且这个监控只安装在你的网站上，那么你的数据将比其他人更准确；如果你使用昂贵的工具，如omniture，至少在数据方面，你已经领先了很多同行。然而，即使你使用百度统计、53客户服务等基本数据工具，也没关系。虽然数据的准确性会有所不同，但分析的想法是相同的。假设我们只获得了点击、咨询、消费的数据，下一步该怎么办？第一步：细分平台网络推广将有不同的平台，平台的流量质量将直接影响我们的最终效益，但企业往往将网络作为一个单一的渠道进行评估，导致我们在平台的选择和重点上没有目的。以百度为例，他的PC\WAP网盟\移动DSP带来的流量质量也大不相同，所以我们越习惯统一投放的策略，这个时候就越需要细分评估。通过简单的后台数据咨询软件，我们可以整理出以下表格(1-1)。1-1这是一个简单的装饰网站数据，我们通过咨询关键词，咨询源两个属性做透视表，可以清楚地看到百度的咨询比例很大。那么，到这一步，我们会开始按照这个表格调整关键词吗？答案是不！由于平台的意义没有显现出来。流量大的平台咨询自然比较多，但是，他的性价比如何？我们在这里看不到，所以我们需要更多的数据支持来比较不同的平台。通过添加投资数据，我们得到这样一个表：（1-2）（1-2）这里的点击是指有效的咨询，我们可以清楚地看到360和搜狗流量低，但价格也便宜，百度流量大，价格很高。特别是百度的移动终端，价格在一定程度上已经很高了。那么我们是否应该立即控制移动终端的数据呢？下调价格？检查排名？修正关键词？如果不想要效果的小船说翻就翻，需要耐心挖掘。让我们来看看另一组数据。共有951条有效咨询，668条可以统计到平台，占72%。其余来自移动终端的咨询有136条无法统计来源。幸运的是，这个装修网站的移动终端流量只投放了百度移动终端(这里忽略了SEO等自然流量)。然后我们来补正数据。得到以下表格:(1-3)(1-3)可以看出，其实百度的移动端性价比很高，流量大，价格也不高。事实上，我们应该增加这方面的投资，这就是为什么数据的准确性非常重要。他可能会给你带来完全不同的判断结果。当然，如果网站的每个平台都放在移动终端上，数据不准确，不用担心。无法识别的流量可以通过PC流量的比例分配。当然，会有一些误差。接下来的问题是，除了百度的PC端，其他平台的性价比都比这个好。我们应该*哪一个？只是这些数据可能无法让我们立即做出决定。在这种情况下，我们仍然使用旧的方法添加新的参数进行比较。这一次，选择的数据是流量。如何在咨询中添加每个平台的排水情况：（1-4）（1-4）这种依赖是否非常明显？360的市场份额大于搜狗，但排水率较低，咨询率较高。搜狗和手机百度的部分咨询率已经很紧了。因此，我们接下来要做的就显而易见了：增加360部分的投资，优化手机百度和搜狗的流量。（PS:每个人都应该发现，我们似乎故意回避百度PC端的数据，这一块的流量是最大的，为什么不调整这一块呢？其实原因很简单。消费最高的地方，做SEM的时候一定要注意密度最大的地方，需要对多个数据进行比较分析，找出优化方向。因此，下面单独展开数据分析判断的方向。）制定了不同平台的调整策略，那么百度最重要的部分呢？还是一样的，再做一次数据细分。第二步：流量细分首先需要获取流量报告、咨询访问报告等一系列原始数据，然后进行整理。目的很简单。如果可以的话，我希望每个关键词都能准确的消费，点击，咨询，性价比。当然，对于大多数推广来说，这是不可能的，数据太大，只会使我们的管理成本过高。我们能得到的是死数据，但我们面对的客户是活的，我们很难跟踪每个客户，知道他们的想法，所以我们能做的就是通过这些不准确和不完善的数据来分析客户的行为。我们需要做的是建议调整方向，而不是显示每个关键字的价值。然后，让我们从搬砖开始:(2-1)(2-1)数据非常直接，从百度后台整理的关键词消费表，咨询后台整理的访问量表，再做一次拼合。抛开消费，看咨询，效果图的词咨询率为0.9%，区域 装修公司是10.9%，这就是为什么我们把公司的词出到效果图上的词价格超过10倍的直接原因。是不是很直观？如果你在这个时候忙着逐一调整这些高咨询词的排名，那么我们真的在搬砖。因为竞价关键词有匹配模式，可以看到左表的消费词和右表的咨询词是否可以直接合并。那么如何连接这个断层呢？正如我们之前所说，我们只需要一个方向，而不是每个单词。因此，我们对关键词数据进行分类合并。根据业务线、客户购买阶段、搜索意图，合并原则和简单性。你可以去网站看看商品的类别，如果是电子商务网站，那么主页已经帮助你分为大类别，回顾这个装饰网站，我们可以根据客户的搜索意图、价格、设计、渲染、机构等进行划分。如果这些方法不能满足你，那么根据客户的购买阶段：注意商品，开始感兴趣，搜索相关信息，比较产品和价格，咨询购买。在不同的阶段，必须对应不同的关键词，对关键词进行分类，然后对不同类别的数据进行整理：（2-2）（2-2）（注：由于空间的关系，最终的一般类别实际上可以细分更多）。谈谈流量最大的部分-一般类别。一般类是指一旦想到这个产品，我们最常用的词，以装饰为例，就是装饰、家居装饰、装饰等词。这些词很难调整，因为它们将涉及多个购买阶段、产品曝光率、市场覆盖率等问题。如果单价不是特别高，预算不紧，建议保持现状。品牌和公司也是一样的情况，不赘述。抛开这些，可以看出，最大的问题是风格和价格，效果图是性价比最高的词。虽然他的咨询率只有0.9%差，但比单价便宜。然后我们可以得出初步结论，扩大效果图类的关键词流量；限制价格和风格词汇，优化这两类词汇的高消费和低咨询部分；平台（装饰网络、装饰论坛）流量低，扩展空间大，重点改进。调整账户的想法是否清晰？经过几个月的调整，做出相同的数据表进行比较，可以进一步优化和调整账户。总结:数据细分的思路其实很简单:整合现有数据，结合经验进行比较和调整。若当前数据无法得出结论，则添加新的数据维度进行调整。通过不断添加新数据和细分维度，将原来的“整体”分为多个块进行分析和调整。扩展阅读：清晰的思维逻辑很简单，但关键是如何通过各种简单的工具获取自己的数据！对于这些数据，整理和分析需要几个小时。如果你是第一次做这样的分析，你必须花一天时间整理各种数据，以消除各种噪音。之前整理过显示数据、点击率、排名等，最后都被抛弃了。因此，我们需要做大量的实践和努力来掌握关键数据进行分析。那么，上述努力是否已经完成，套用云马叔叔的名言：世界上的生意很难做！这只是优化的第一步，也只提供了数据细分的想法，为我们调整账户铺平了道路。在真正的调整之前，有很多事情我们需要做：有效的咨询数据组合：从咨询到订单，实际上还有一个漫长的过程，只要客户不支付，一切都可能发生，所以收集有效的客户数据已经成为一项艰巨的任务。将关键词的有效性添加到上表中会发生什么，变化有多大。例如，在与销售经理沟通后，我发现效果图中有很多咨询，但有效性很差。也就是说，咨询成本可能很低，但有效咨询的成本很高。因此，在最终结果中，我放弃了这部分单词的扩展。被忽视的指南：每个订单都由多次搜索和咨询组成。除了一些冲动消费的客户外，大多数客户在交易前都有很长的选择购买周期。东西越贵，就越这样。那么，在这个周期中，有多少词被搜索但没有咨询，有多少词帮助了我们的交易呢？这也是之前放弃调整通用和机构类的主要原因之一，这也是为什么谷歌Analytics的Linktag功能在一开始就被提及(跨域跟踪)。那么，我们有没有办法直接用数据来衡量调整前有多少个单词呢？投资回报率的成败：投资回报率非常重要，但不是唯一重要的指数。经验告诉我们，如果我们增加投资，投资回报率将不可避免地减少。与此同时，我们可以占据更多的市场份额。市场份额似乎与投资回报率成为对立面。就像当当一样。com，一个疯狂追求投资回报率的策略让他慢慢淡出人们的视野。京东商城，一个亏损追求市场的策略，让他在电子商务领域占据了一个角落。关系到你站在什么高度看待这个问题，但是对于一个企业来说，ROI就像一只鸟。如果你握得太紧，它就会死，握得太松，它就会飞走。也许只有时间知道答案，但我是胖子C，而不是庞麦郎。成功之路隐藏在正确的数据分析判断中，请注意！是正确的数据分析。 

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