数据驱动营销
2017-04-16 13:27:38 0 举报AI智能生成
数据分析
作者其他创作
大纲/内容
数据驱动的互联网营销和产品的基础知识<br>
成本上升是流量运营的永恒问题<br>
优质资源稀缺性<br>
用户只对利益忠诚<br>
收集什么数据<br>
客户的可辨识性<br>
pc：cookie<br>
web：cookie<br>
app：各种id<br>
如何跨平台识别<br>
第三方：talking data<br>
构建用户行为数据<br>
点击前：展现入口<br>
曝光<br>
原始欲望型
工具
doubleclick
sizmek
<br>apenx
秒针系统
click点击
点击率
post click<br>
衡量指标
visit\pv\sistor
跳出率、停留时间、访问深度
转化数、转化率
<br>跳出：站内到站外的跳出程度
退出：站内离开网站的页面：离开/总浏览量 <br>看一个页面有多少流失
跳出：80以上 <br>坏 <br>60~80：一般 <br>40~60：比较好 <br>20~40：牛逼<br>
停留时间：45s及格
访问深度：1.5
post-buy<br>
回访率
重复购买率
流失率
生命周期价值
数据分析方法
细分
其他方法：转化、趋势预测、归因、分类
基于数据效果分析与优化
流量渠道数据的收集（标记流量）
统计工具：数量大的相对准确一些
用标签linktag区分不同广告位（渠道细分）
归因分析
SEM优化最佳实践方法
抓大放小<br>
二八原则：寻找优质关键词
区隔对比
花费对比转化 <br>总花费x%,占比转化y%，对比投放产出比
四象限区分对比：转化指标 <br>花费指标
过程分解
展现数量
CTR<br>
点击数量
达到率<br>
访问数量
转化率
咨询数量
转化数量
词间相关性
数据相关性
关键词之间的关系
灰色领域：作弊与作弊识别
虚假流量：
不同来源渠道量对比
通过流量细分，分析来源时间及渠道
地区分析
热力图
正常点击比较分散
按IP分析
用户承接和转化分析与优化
平均转化：高于2.5%~3%
转化分析漏斗
见光死
漏洞<br>
催化剂
分析思维
着陆页
流量
子主题
页面质量
着陆页速度
流量新旧程度
A/B测试：1w流量测一周
看转化
看互动
看不同页面行为数据
优化着陆页
一个来源一个着陆页
视频提升转化
提示
产品场景和服务场景
信任和证言
一个页面一个目的
转化主进程
转化漏斗
不同页面进行数据对比<br>
关注于四象限产品分析
流量解读
<br>看转化
roi、收入
图片、文案投放数据测试
engangement:参与度（跳出率、停留率、访问深度）--气泡图
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