第二阶段

24-25：数据分析之乱序与倒序

什么是数据分析？

围绕着分析目的（或者kpi），确定你要分析的问题？

进行数据的整理！

收集数据——发现问题——确实问题——解决问题：

1 乱序分析法

比如：质量度

乱序分析法

2、效果导向的优化思维

26-27 账户效果为导向分析与流程分析

抵达率：一定要细分，要分维度，甚至要细分到关键词

先开源，后节流

提高转化，而不是一味的收量（先开源，再节流）

28：数据分析流程与目标确定

首先：不是通过数据发现问题，而是确定目的来进行数据佐证！

每日营销流程表必做：消费 展现 点击  抵达  对话  线索

数据分析之数据透视表：

维度分析：地区

时段：

数据分析：是帮助我们进行流量控制的

29-30：数据如何发现问题？

对关键词进行URL进行编码：半角问号（英文）如：(?1&ly=bd)

导出数据：商务通，53客服（推荐）。商桥的安全性最好的

转化数据，不可能百分百统计到（10中有1个属正常）

不同的转化统计：管理之 基本转化设置

加粉：用事件转化

31：数据分析解决方法

放量：转化成本低，转化率高

收量：有点击量，但无转化

优先降阶：点击数量多，均价高，无转化

怎么发现数据的问题

我们的问题会有很多 ，但要分析的实际上是：是发现核心的问题

把问题列出来，找到最重要的问题

32-33 竞价数据分析与案例

尽可能的把所有问题罗列出来

跟效果最接近数据，是核心数据

1 通过数据，发现问题

2 罗列问题，以数据做依据，并一一做排除

3 发现核心问题（发现问题并不难，但核心问题却不一样）——通过变化与对比，发现问题

数据分析优化：

1 确定优化的方向 

34-35：数据之多维度分析

如何发现问题？

：通过数据间的对比

优化账户的时候：

两类账户： 1 有转化数据 

                  2 无具体转化数据 — 先从方向上进行控制

要有控制数据的能力

1 想好做完操作之后，要记录一下未来数据可能变化的方向（预期的效果与方向）

然后通过数据验证操作的对与错！

总结：你的操作

1 营销流程表如何制作

36-37 有点击无对话问题

38-39 数据分析之多维度分析

适合中大型账户

40-41 数据分析之案例实操

数据分析后面的意义：

三波：移动  二波：Pc

42-43：如何统计数据与数据总结

营销流程表

有点击无对话：