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網路營銷包括的東西太多了，有競價推廣、軟文推廣、社群推廣、廣告推廣、郵箱推廣等營銷方式，以下這篇文章是關於SEM方面的數據分析過程，其他渠道的數據分析也可以參考分析思路。

競價推廣簡稱SEM，主要有百度、搜狗、360、神馬等競價平台。今天以百度SEM為例，跟大家聊聊競價需要關注的數據問題！

競價員們都常見的幾個問題：

1、競爭激烈，關鍵詞越來越貴，不做又不行，到底該怎麼辦？大部分人選擇優化關鍵詞，同時也多了項大工程：關鍵詞投放分析。

2、數據量大，工作效率低，數據結果不能及時呈現。除了關鍵詞分析，還有單次點擊價格、轉化價格、ROI等數據都要分析，數據量超級大，有時候一個Excel表可能需要十幾分鐘才能打開，心好累~哪有那麼多時間分析、處理數據啊。

3、數據分散，需要看多個平台的數據。先不說競價有多個後台數據，還有頁面行為（PV、UV等）、轉化（銷售簽單、註冊轉化等）等數據，這麼多難道要一一分析嘛，簡直要跪了~

4、重複進行分析工作，費時又費力。每周都要重複做一次分析，然後把數據呈現給老闆，寶寶心裡苦！

5、開發數據分析系統投入太大。有人會說你們幹嘛不自己開發一個數據系統，說的好簡單啊，開發投入多大呀！

......

可能還有各種數據問題，競價人心裡苦啊~~~作為一名互聯網公司的競價人員，今天想跟大家分享一下我們公司是怎麼高效、快速處理、分析競價數據的！

1、接入所有數據（沒數據怎麼分析）

BDP個人版提供了豐富的數據源介面，可以整合我們公司所有的數據平台，包括推廣後台、百度統計、美恰、夥伴雲、資料庫等，用最常用的百度推廣的數據接入來舉例（BDP提供了不同的介面，若推廣量較小，建議連接百度搜索推廣小戶），具體的接入方式如圖所示：

step1：點擊數據源—網路營銷—百度推廣

step2：輸入對應的賬號信息即可

PS：許可權代碼可以登錄百度商業開發者中心通過賬號密碼登錄進去查看。

2、數據整合、處理

有了百度推廣的後台數據後，就需要與註冊/轉化等數據結合了，接入各個平台數據後，可以打通從關鍵詞展示—點擊—諮詢/註冊—轉化等一系列的鏈條。根據自己公司的實際情況選擇接入的數據，通過合表功能完成表關聯、表聚合和表追加等操作，組合成一張網路營銷分析全鏈條數據表。

3、數據分析（需要分析哪些數據呢）

• ?點擊率：展現—點擊
• ?抵達率：點擊—訪問
• 轉化率：訪問—轉化
• 千次展現成本：展現—消費
• 平均點擊價格：點擊—消費
• 轉化成本：轉化—消費
• 投入產出比（ROI）：消費—成交金額

這是最常見、最基本、最重要的競價數據指標了，當然每個公司要結合實際情況加一些自定義的數據指標，但是以上7個指標一定要重要關注。

（競價數據關係，網上都能找到這張圖片）

4、數據可視化圖表呈現

一切準備工作就緒，在BDP就可以通過拖拽分析將你所需要的數據維度全方位的展現在儀錶盤中，在這裡我用一些示例數據給大家呈現一些基本的維度。這樣第一次做好分析圖表後，每天只需要定時觀察儀錶盤上數據的變化就行了，不需要再重複分析，終於可以花更多的時間豐富創意文案、調整價格等工作上，讓每一分錢都花的有價值，爭取帶來更多的轉化效果，這也是我們競價人的目標和使命啦！

總之，BDP解決大部分的數據問題，幫我至少減少50%的人工整理、分析數據的時間，當然其他競價工作還是要靠自己嘛，通過數據分析、發現問題，比如轉化低可能是因為落地頁不好、客服沒溝通好等因素，這些問題肯定是要自己去處理，數據是能及時告訴你問題，讓你不斷調整，不斷提高效率和業績！！！

具體請參考競價數據分析模板~~

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首先。。。需要至少會用 UTM。。。如果百度競價 還可以用 自定義通配符。。。。如果這個都不會。。。就先不要分析了。。。。

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謝邀。

學會利用數據工具對網站數據進行搜集和分析。

工具：cnzz、百度站長工具、百度統計工具等等。

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明確三個點，受眾特徵，目標行為，營銷行為。

受眾特徵：你的目標客戶是男是女，用啥瀏覽器，國家，語言，etc目標行為：跳出，pv，購買，點擊，下載，瀏覽，互動， 一個是分析客戶實際的行為，一個是分析你期望的行為。營銷行為：你做了哪些營銷行為帶來了訪客，他們各自的表現如何。懂上面三個你就懂了現在的狀況，以及未來的方向。

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記得看過一篇《seo知識：網路營銷必備工具之「站長工具」》啟發挺大，好像是「北華信息seo學堂」這個號寫的

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　首先、要有一個好的框架，跟蓋房子一樣，好的分析肯定是有基礎有層次，有基礎堅實，並且層次明了才能讓閱讀者一目了然，架構清晰、主次分明才能讓別人容易讀懂，這樣才讓人有讀下去的慾望。

　　第二、每個分析都有結論，而且結論一定要明確，如果沒有明確的結論那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意義，因為你本來就是要去尋找或者印證一個結論才會去做分析的，所以千萬不要忘本舍果。

　　第三、分析結論不要太多要精，如果可以的話一個分析一個最重要的結論就好了，很多時候分析就是發現問題，如果一個一個分析能發現一個重大問題，就達到目的 了，不要事事求多，寧要仙桃一口，不要爛杏一筐，精簡的結論也容易讓閱者接受，減少重要閱者(通常是事務繁多的領導，沒有太多時間看那麼多)的閱讀心理門檻，如果別人看到問題太多，結論太繁，不讀下去，一百個結論也等於0。

　　第四、分析結論一定要基於緊密嚴禁的數據分析推導過程，不要有猜測性的結論，太主觀的東西會沒有說服力，如果一個結論連你自己都沒有肯定的把握就不要拿出來誤導別人了。

　　第五、好的分析要有很強的可讀性，這裡是指易讀度，每個人都有自己的閱讀習慣和思維方式，寫東西你總會按照自己的思維邏輯來寫，你自己覺得很明白，那是因 為整個分析過程是你做的，別人不一定如此了解，要知道閱者往往只會花10分鐘以內的時間來閱讀，所以要考慮你的分析閱讀者是誰?他們最關心什麼?你必須站在讀者的角度去寫分析。

　　第六、數據分析報告盡量圖表化，這其實是第四點的補充，用圖表代替大量堆砌的數字會有助於人們更形象更直觀地看清楚問題和結論，當然，圖表也不要太多，過多的圖表一樣會讓人無所適從。

　　第七、好的分析報告一定要有邏輯性，通常要遵照：1、發現問題–2、總結問題原因–3、解決問題，這樣一個流程，邏輯性強的分析報告也容易讓人接受;

　　第八、好的分析一定是出自於了解的基礎上的，做數據分析本身一定要非常了解你所分析的產品的，如果你連分析的對象基本特性都不了解，分析出來的結論肯定是空中樓閣了，無根之木如何叫人信服?

　　第九、好的分析一定要基於可靠的數據源，其實很多時候收集數據會佔據更多的時間，包括規劃定義數據、協調數據上報、讓開發人員提取正確的數據或者建立良好的數據體系平台，最後才在收集的正確數據基礎上做分析，既然一切都是為了找到正確的結論，那麼就要保證收集到的數據的正確性，否則一切都將變成為了誤導別人的努力。

　　第十、好的分析報告一定要有解決方案和建議方案，你既然很努力地去了解了產品並在了解的基礎上做了深入的分析，那麼這個過程就決定了你可能比別人都更清楚 發現問題及問題產生的原因，那麼在這個基礎之上基於你的知識和了解，做出的建議和結論想必也會更有意義，而且你的老闆也肯定不希望你只是個會發現問題的人，請你的那份工資更多的是為了讓你解決問題的。

　　第十一、不要害怕或迴避「不良結論」，分析就是為了發現問題，並為解決問題提供決策依據的，發現問題也是你的價值所在，相信你的老闆請你來，不是光讓你來唱讚歌的，他要的也不是一個粉飾太平的工具，發現問題，在推廣缺陷和問題造成重大失誤前解決它就是你的分析的價值所在了。

　　第十二、不要創造太多難懂的名詞，如果你的老闆在看你的分析花10分鐘要叫你三次過去來解釋名詞，那麼你寫出來的價值又在哪裡呢，還不如你直接過去說算了，當然如果無可避免地要寫一些名詞，最好要有讓人易懂的「名詞解釋」。

　　第十三、最後，要感謝那些為你的這份分析報告付出努力做出貢獻的人，包括那些為你上報或提取數據的人，那些在網路營銷過程中作出支持和幫助的人(如果分析的是你自己負責的網站)，肯定和尊重夥伴們的工作才會贏得更多的支持和幫助，而且我想你也不是只做一鎚子買賣，懂得感謝和分享成果的人才能成為一個有素養和受人尊敬的人。

　　當你掌握了這幾個要點，你根據自己所在的行業做出相應的數據分析，你就會發現你還有很多的地方需要去完善，哪裡做的比較好繼續去做，哪裡做的不好及時的進行調整。網路營銷結果，變與不變就在那麼一瞬間，所以注重網路營銷數據分析，能夠起到事半功倍之效果。

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重點是關注數據分析能給營銷帶來的實際成效。即便越來越多的公司及組織正在嘗試以數據導向的方式來運作，但他們中的很多仍不能真正做到將數據分析與商業成果關聯起來，微碼鄧白氏認為任何時候我們做數據分析都應該從商業問題出發，並且找到準確的商業分析所必需的背景情況。

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這麼好的問題，我只能說樓上的全是水貨，都不知道放點心思到這個問題上的。既然這樣，鄙人不才，也確實沒有才，因為我掏的是別人的乾貨（羞愧捂臉）但我還是義正言辭的說一句，我是帶有誠意來回答題主這個問題的。————————————————我認為答案應該是這樣的————————————————

簡而言之，數據分析一共分四步，第一步確立目標，第二步獲取數據，第三步建模分析，第四步分析結果。

決策者在制定決策方案的時候心中肯定有不少疑問以及不敢確定的地方，這就對了，把這些問題記錄下來，這就完成了第一步。確立目標的關鍵在於這個問題對決策是有用的，不要找一個完全搭不上邊的問題。

那是因為你沒把篩選考慮進去，獲取數據當然簡單啊，後台導出或者寫個代碼截取一下就要多少有多少。但是這些數據是不是全部都有用呢？例如我要了解20歲以下的網民近一個月內的在百度搜索哪個關鍵詞最多，你給我的數據如果包含40、50歲這部分網民的或者時間是一年前的就沒有什麼用了。所以獲取數據的關鍵在篩選。

建模分析就是根據問題，給你的數據分權重，常見做法是用戶畫像。用戶畫像具體包括標籤和權重兩個重要部分，例如個人信息下，性別、年齡、地域等是一類標籤，興趣偏好下，運動、娛樂、品牌等是另一類標籤，所有的標籤組合起來可以區分每一個用戶，那企業可以根據自身需求，給這些標籤定權重，例如性別較年齡重要，那性別的權重就大些。通過建模來分析數據，可以很好的了解到目標群體的偏好、消費習慣，這個結果就可以初步納入產品或服務的改進方案裡面去了。

最後就是分析結果了，這裡又有人不解了，結果都出來了，還用什麼分析呢？我只能說真是蠢啊！你菜做好了就直接捧著鍋吃嗎？那得盛出來是吧，那用什麼盛又是一件值得講究的事情了，這就是為什麼同一道菜，你在餐館吃永遠比你在家吃高大上，因為人家不僅盤子好看，還會擺盤。道理我們懂了，現在我們繞回來說數據分析。現在結果是出來了，那我們針對這個結果應該制定什麼樣的方案來改進，根據這個結果來預測以後的發展趨勢，又應該做一些什麼營銷活動來吸引眼球，這是非常重要的，如果最後一步壞了事，就等於功虧一簣了。

截取自網站的營銷數據如何分析（上）網站的營銷數據如何分析（下）

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如果使用G3雲推廣系統，可以直接在電腦系統端和手機APP端直接查看到訪問量數據，及數據訪問來源和，每個關鍵詞有多少訪問量，從而來精準分析下一步的關鍵詞布局重點方向，以便話費更少的時間和費用獲取最大的流量。

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上海九鯊生物科技有限公司 受眾特徵，目標行為，營銷行為。 樓上寫的很不錯 基本就是這個三個點了 找准人群 ，切入人群，慢慢擴大，裂變，就是這個的樣子的吧 有興趣的話也可以點擊網站學習學習

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