广告咖|从这3点进行数据分析，有效提高广告投放效果( 三 )
2、从营销角度看数据
在进行数据分析时 ， 我们要从营销角度看待数据分析的作用 。
在信息流广告的转化效果不好时 ， 不要一味地从展现量 ， 点击量上找问题 ， 要学会识别当下这个广告行为有效的前提是什么 。
举个例子：一个皮鞋代工厂的老板 ， 以销售为目的进行信息流广告投放 ， 中间对信息流广告进行了数次优化 ， 投入几万块钱 ， 但最后的结果却非常惨淡 。
从投放来看 ， 这个老板已经把能做的都做到了 ， 但就是没什么长进 。
而从营销角度来看 ， 我们就可以找到原因了 。
皮鞋行业属于一个产能整体过剩的行业 ， 而这个老板所投放的信息流广告只是将产品铺到消费者面前 ， 这种方法在生产力落后的时代 ， 自然效果不错 ， 但现在这个商家的竞争者已经将自己的产品提前铺到客户面前了 ， 论先来后到也是买他们的 。 所以 ， 这个时候 ， 单纯的铺货是无法达到销售目的的 ， 只有经过调研分析 ， 找到新的品类分化方向 ， 抢占市场 ， 才能够实现大量的用户转化 。
本文插图
3、保持对数据的敏感
在数据既定的情况下 ， 分析者对数据的解读能力是影响数据发挥作用的主要因素 。
所以 ， 在进行数据分析时 ， 分析者一定要对数据变化敏感 ， 更要对数据变化背后的原因敏感 。
比如：我们经常会看见一些APP在初期对用户提供非常大的补贴 ， 但有的APP越做越大 ， 有的却逐渐销声匿迹 。 同样的做法 ， 不同的结果 ， 造成这种情况的原因是什么呢？
如果只看推广初期的转化分析 ， 并不会有什么收获 ， 因为结果是一样的 。 但如果对用户初次使用后的行为进行深度挖掘 ， 我们会发现 ， 凡是做大的APP ， 他的用户都会自发转介绍 ， 主动为APP引流；而做的差的机会没有这种情况 ， 或者效果很差 。
所以 ， 在进行数据分析时 ， 我们要保持敏感的好奇心 ， 多问几个为什么：
为什么产生这种结果？落地页为什么这样设计？为什么和预期相差这么多？造成这种结果的原因是什么？......
只有比别人更快、更准确的找到突破点 ， 才能更合理的运用这些信息 ， 对接下来的营销推广活动进行指导 ， 促进更高效的市场渗透 。
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