何为优化？便是让好的更好，差的变好的过程。

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何为优化？便是让好的更好，差的变好的过程。

对于很多竞价员来说，面对错综复杂的数据时，都会觉得无从下手。

其实数据分析不过就是一个细分的过程，通过将数据进行细分，然后针对每个数据指标进行考核。

例如，通过对某关键词报告的各项指标分析，我们发现xx关键词虽然展现和点击很差，但对话率很好；那我们便可对该词进行适当放量操作，万一是个潜力股呢~

所以~今天，，特地分享了一篇数据分析案例向大家详细讲解，帮助大家更为熟悉地了解“如何进行数据分析”。（附：末尾有小惊喜，你要不要看啊）

现在，让咱进入主题~

下图，是某医疗账户6月份的数据。

从中我们会发现，每天的数据相差无几，很难看出具体是哪部分有问题。

所以，在此兔子教大家一个小方法：利用EXCEL表中数据透视表的功能将某两个时间段对比分析。

比如上图，共14天，那我们便可将6.9-6.15与6.16-6.22两周的数据进行对比分析。

结果如下。

通过数据对比，相比上周，我们会发现消费减少，但展现、点击等并没有减少，反而增加，且总线索量也有所提升，证明流量质量有所提升。但对话率却整体下降0.05%，需要我们重点优化。

明确了问题之后，就需要我们去分析问题，使优化更有方向性。

那如何进行分析？此时维度就显得格外关键。通常，我们可将维度分为三类：

大的维度：计划、单元

细节维度：地区、时段、设备、关键词

相关维度：页面、客服

按常理来说，我们往往都是先看大的维度，再看细节维度，最后有必要的话再分析下相关维度。（具体由实际情况而定）

计划维度

先从整体“计划”这个层级进行分析，然后再一步步细分化。

哪些计划效果好？

哪些计划效果差？

哪些计划需要优化？

从图中，我们可以看出：

1. 移动端的血小板减少、白血转化多，成本低但消费少

2. m-血小板减少性紫癜，转化成本高但点击成本低

3. 血液疾病和手机端的骨髓异常综合征，没有转化且消费多

以此确定优化方案：

1. 手机端的血小板减少计划加词，白血计划优化创意或对有转化且低均价的进行提价

2. 对m-血小板减少性紫癜控制流量，根据搜索词对部分进行收匹配

3. 血液疾病计划暂停

4. m-骨髓异常综合征高消费无转化的关键词降价处理

地区维度

明确哪些地区转化好？哪些地区转化差？让好的更好或维持原状，差的进一步分析原因，确定优化方案。

从图中，我们可看出：

1. 湖北地区转化好，转化成本也较低

2. 贵州虽然消费不多，但是没有转化

以此确定优化方案：

1. 湖北地区可增加出价系数0.1

2. 贵州地区降低出价系数0.2

时段维度

从图中，我们可看出：

1. 15点、14点、19点、22点转化率高，成本低

2. 10点、12点、16点、20点消费高，没有转化

以此确定优化方案：

1. 14点、19点、22点增加出价系数0.1

2. 10点、12点、16点、20点降低出价系数0.1

关键词维度

（6.9-6.22有转化的关键词）

从上图，我们可看出：

1. 有转化的关键词基本集中在意向高的治疗词，意向低的病种、症状、疑问

以此确定优化方案：

1. 对“怎么治”进行放匹配操作，对“好治吗”进行创意优化

（6.9-6.22无转化的关键词）

从上图，我们可看出：

1. 血小板的减少的“怎么办”单元，血小板减少性紫癜的“危害”“方法”“怎么办”花费多，没有转化

2. 血液疾病的“医院”花费多、没有转化。以此确定优化方案：

1. 对以上消费高但没转化的关键词进行手量操作：“医院”“方法”降价，“危害”“怎么办”收匹配

2. 再结合搜索词对有消费但没有转化的关键词进行收匹配操作

其实，对于数据分析我们之所以觉得难，是因为它繁杂，让人无从下手。而现在，通过对数据的不断细分，分析数据反而是一目了然的事情。

1. 利用营销流程表进行收集数据，按周期将数据进行对比，发现账户目前存在问题

2. 对维度不断细分，并分析各项指标从而确定优化方案