產品推廣數據分析

A. B2B平台推廣哪些數據是可以分析的，怎麼可以看到推廣的效果

數據分析對於B2B平台上的企業來說最深層地可以起到的作用有：

1. 細分客戶群體，對群體進行量身定製，提供服務。

2. 模擬現實環境，挖掘新需求，提高投資回報率。

3. 加強部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條效率。

4. 降低服務成本，發現隱藏途徑進行產品和推廣的創新。

由此可以推算出，在b2b平台推廣可以進行分析的數據的方式又（附帶需要分析的數據）：

1——RFM模型

R(Recency-近度）：代表客戶最近的活躍時間距離數據採集點的時間距離。

F(Frequency-頻度）：代表客戶過去某段時間內的活躍頻率。

M（Monetary-額度）：表示客戶每次消費金額的多少，可以用最近一次消費金額，也可以用過去的平均消費金額，根據分析的目的不同，可以有不同的標識方法。

RFM的分析工具有很多，可以使用SPSS或者SAS進行建模分析，然後深度挖掘。IBM SPSS還有個Modeler，有專門的RFM挖掘演算法供使用。

2——

R越大，表示客戶越久未發生交易，R越小，表示客戶越近有交易發生。R越大則客戶越可能會「沉睡」，流失的可能性越大。在這部分客戶中，可能有些優質客戶，值得公司通過一定的營銷手段進行激活。

F越大，則表示客戶同本公司的交易越頻繁，不僅僅給公司帶來人氣，也帶來穩定的現金流，是非常忠誠的客戶；F越小，則表示客戶不夠活躍，且可能是競爭對手的常客。針對F較小、且消費額較大的客戶，需要推出一定的競爭策略，將這批客戶從競爭對手中爭取過來。

在RFM模型之中的M中，按照一般來講，單次交易金額較大的客戶，支付能力強，價格敏感度低，是較為優質的客戶，而每次交易金額很小的客戶，可能在支付能力和支付意願上較低。當然，也不是絕對的。

3——

以用戶思維為指導，使用數據分析為利器，規劃系統的運行效率與管理鏈條，改變傳統供應鏈弊端，推陳出新，不斷以優質的服務和強大的技術實力不斷進步。

4——

在進行推廣的時候，透過數據分析我們可以得知每種推廣方式產生的效率情況。可以套用運營核心KPI的計算公式：

DAU=總用戶*轉化率。

點擊用戶=展示用戶*轉化率。

在計算公式里，各個地方的分子分母要弄得很清楚，把運營環節的漏斗模型，每個漏鬥上的數據都弄清楚。KPI清楚了，KPI計算公式也清楚了。這個公式也就可以用來衡量推廣的效果了

B. 如何做SEM推廣數據分析

http://wenku..com/view/c9f40847b9f3f90f77c61b83
這是嘉華教育集團關於SEM數據分析的文檔，希望對你有一定幫助，數據分析是門需要容差能力較強的活，沒有固定的套路。根據不同的業務需要摸索合適的分析維度和方法

C. 營銷數據分析的作用

1．對用戶個體特徵與行為的分析
只有積累足夠的用戶數據，才能分析出用戶的喜好與購買習慣等，甚至做到「比用戶更了解用戶自己」。這是大數據營銷的前提與出發點，也是最核心的價值。無論如何，那些過去將「一切以客戶為中心」作為口號的企業可以想想，過去你們真的能及時全面地了解客戶的需求與所想嗎？或許只有大數據時代這個問題的答案才會更明確。如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特徵，以及他們對產品的期待，那麼你的產品一定投其所好。例如，Netflix在近投拍《紙牌屋》之前，即通過大數據分析知道了潛在觀眾他們最喜歡的導演與演員，結果果然捕獲了觀眾的心。又比如，《小時代》在預告片投放後，從微博上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90後女性，因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。
2．數據分析是保證廣告與營銷信息的精準推送
過去多年精準廣告與營銷總在被許多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛濫。究其原因主要就是過去名義上的精準廣告與營銷並不怎麼精準，因為其缺少用戶特徵數據以及詳細准確的分析。而現在的RTB廣告等應用則向我們展示了比以前更好的精準性，而其背後靠的是大數據支撐。面對日新月異的新媒體，特別是社會化媒體，企業想要做到品牌傳播的有效性就要通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶，激活社會化資產價值，特別是對潛在用戶進行多個維度的畫像，此時大數據分析可以精準了解活躍粉絲的互動內容，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，從而有效地篩選目標群體做到精準營銷。
3．數據分析才能實現對競爭對手的有效監測
競爭對手在干什麼是許多企業想了解的，即使對方不會告訴你，但你卻可以通過大數據監測分析得知。通過大數據分析找准方向，例如，可以進行傳播趨勢分析、內容特徵分析、互動用戶分析、正負情緒分類、口碑品類分析、產品屬性分布等，也可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢。基於大數據的分析與預測，對於企業家提供洞察新市場與把握經濟走向都是極大的支持。例如，阿里巴巴從大量交易數據中更早地發現了國際金融危機的到來，從而做好防犯。
4．數據分析可以監測品牌危機以及提供化解危機的支持
新媒體時代，品牌危機使許多企業談虎色變，然而大數據可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中，最需要的是跟蹤危機傳播趨勢，識別重要參與人員，方便快速應對。通過大數據可以採集負面信息內容以便及時啟動危機跟蹤和報警，按照社群的社會屬性分析，聚類事件過程中的觀點，識別關鍵人物及傳播路徑，進而可以保護企業、產品的聲譽，即抓住源頭和關鍵節點，快速有效地處理品牌危機。
5．大數據分析可以有效地改善商品用戶體驗
改善商品用戶體驗，關鍵在於要真正了解用戶及他們所使用的你的產品的狀況與感受。例如，在大數據時代或許你正駕駛的汽車可提前救你一命，因為只要通過遍布全車的感測器收集車輛運行信息，就在你的汽車關鍵部件發生問題之前，會提前向你或4S店預警，這決不僅僅是節省幾個金錢，而且對保護生命大有裨益。事實上，美國的UPS快遞公司早在10年前就利用基於大數據的預測性分析系統來檢測全美UPS快遞公司60000輛車輛的實時車況，以便及時地進行防禦性修理。

D. 百度推廣哪些數據最重要怎麼分析這些數據。

本文將從3個角度入手，分別是：總體分析、關鍵詞分析、地域分析。其中分析的主要指標有：點擊率、咨詢轉化率、線索轉化率、投入產出比、平均點擊價格等。

一、總體分析

【總體分析】包括競價（賬戶）數據分析、咨詢數據分析、線索數據分析。觀察各項指標的變化趨勢，可以看出近期的推廣效果，並做出對應的優化策略。

1、競價數據分析

part1 | 展示量完成情況

從上圖可以看出有些省份轉化率高，ROI低這是為什麼呢？比如湖北省，由於在湖北區域的推廣中投入了大量的成本，雖然線索轉化很好，但是本身線索量少，整體成交量也不多，收入就不會太多，所以ROI就變得較低。

地域推廣需要結合上述三個指標綜合來看，最終確定公司重點投放的區域。另外，地域推廣要考慮的因素有很多，不同產品推廣策略就有所不同，比如「大閘蟹」這個詞，在大連、青島等地可能需要20元排到第一頁，但是在北京等地10元就能排在第一頁。還有結合地方習俗和稱呼，比如產品是餛飩，四川叫炒手，北方叫餛飩，福建叫扁食，廣東叫雲吞，所以，地域推廣需要「對症下葯」！

以上就是根據競價推廣數據列出的分析思路和指標，可能每個行業指標不太一樣，但大體上是可以參考的。在BDP個人版中可對接四大競價、網路統計、在線客服等第三方平台數據，通過拖拽就能快速搭建競價數據報表模板，每天數據定時、自動更新，用實時數據指導競價優化，實現花最少的錢得到最好的推廣效果喲~

數據可視化分析工具：BDP個人版

E. 推廣的產品做數據分析的時候,我們會經常分析哪些數據

咨詢記錄 · 回答於2022-01-04

F. 數據分析: 讓營銷推廣更加的精準

數據分析: 讓營銷推廣更加的精準

談起數據分析，一定有不少人覺得做數據分析是一頂很簡單的收集工作而已，對於不少站長來說這可以是一頂重要的項目工程，無論是網站運營還是產品經理要學會數據分析能力，網站的運營沒有實質的數據做不好完善工作，而產品想做好月度、年度的計劃更不能少了數據的借鑒，網站的運營及產品運營不能憑空而談，紙上談兵，都是不實際的東西，要有實實在在的數據說話，第一：數據能更好地完善網站及產品並做好下一步計劃;第二：向你上級匯報工作。

從事網路推廣工作的就更不能缺少數據分析的能力，只要懂了數據分析能力，在做推廣時，就更加的有目標性，不會盲目去推廣無用的工作量，讓網路推廣更加簡單，一定要打破傳統的論理知識的指導，以實踐為主，讓愛好學習的同學用實踐來證明自己的能力，網路推廣基礎是執行力，通過有效的執行力來讓網路推廣更加的簡單，而數據分析正是讓推廣更加簡單的橋梁。

以下是論壇數據收集發帖量達3000以上的地方性論壇，論壇數據對於網路推廣者無疑是個重要的數據，可以這么說只要有人氣的社區都適合網路推廣者的宣傳，不過要有針對性，否則弄巧反掘。而分析論壇的數據都要有方向性的收集及分析，大家都要有目的去收集自己想要的數據並作了詳細的分析。

執行力

網路推廣的執行力是最基本的能力，無論是做任何事情，沒有去執行力憑空而談都是浮雲，收集論壇數據的首要任務就是靠執行力去收集發帖量3000+的地方性論壇，全國有能達到這個標準的論壇有很多，但需要去收集卻是一件困難的事情，方法很重要，有的人可能收集到的數量與其他人有差異，這可能是收集方法的問題，多作思考再執行更加重要，更能掌握時間的節奏，把事情做得更加完美，有始有終，把握事情的完成節點。

分析數據

在收集的過程中，大部分都是邊收集邊作了分析，再思考一下，並不是發帖量3000+的論壇就是想要收集的論壇，有不少剛起步的論壇都是以自主形式利用軟體或網站的後台採集數據達到一定的發帖量來吸引用戶，不過這也是論壇運營必經的之路，除非你有了龐大的用戶集體，若不做一步的話，論壇是很難發展起來，所以在收集時大部分人都注意到這個問題，所以在收集到的論壇數據都是達到要求，並沒有渾水摸魚。可能沒有注意到這個問題，雖說收集發帖量達3000+是一個門檻，但在3000左右的論壇也有相當的多，運營也比部分3000+以上的論壇發展更好，要懂得如何去分析輕重問題，最終學習到知識的都是自己 ，而數據最終所有權也是自己的並能方便日後工作及分析，做事情時也應多思考一步。

懂得積累

不斷在過程中吸取更多的經驗，積累越多，知識庫就越豐富。人脈的積累也很重要，學會主動的出擊。

以上是小編為大家分享的關於數據分析: 讓營銷推廣更加的精準的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

G. 產品運營中的數據分析該怎麼做

產品運營中的數據分析該怎麼做

移動互聯網產品發展過程是一個證偽的過程，根據設想的用戶需求開發產品或服務，只有在市場中才能驗證最初的假設是否成立，進而不斷的優化和調整，而這一切要依賴於統計分析產生的量化數據。

統計分析的發展也隨移動應用的發展走向個性化和精細化，個性化可以滿足不同垂直領域的特定需求，更具適用性。而精細化則是加強了分析的深度和細度，能夠更微觀的看到問題。同時在社交網路大規模發展的今天，社會化的統計變得尤為重要。

移動應用統計分析到底能為開發者解決什麼問題呢？首先是讓開發者知道宏觀數據，然後是細致的App功能分析，更重要的是精準定位用戶和了解其需求。讓開發者不僅要知道產品運營的基本狀況和使用狀況，更要了解到用戶到底是誰，發現用戶深入的需求，進而提供個性化的服務。

移動開發者們常問：「統計分析平台,可以幫助我們實現什麼?」這是很難一言以蔽之的問題，以使用友盟統計分析平台的經驗，在此分享三個最重要的功能和益處：

1.1 快速打造數據運營的框架

其實每一個公司都應該有一個基於自己的數據運營的系統，來幫助相關部門隨時查看產品或者業務的進展.由於部門和公司的角色不同，對數據的需求既有區別又有共通。比如一個做移動應用的公司，所有人都會關注新用戶的增長，有多少用戶是活躍用戶等，這些都是跟產品的發展息息相關。藉助統計分析平台，開發者可以快速建立一個清晰的基礎數據展示。比如新增用戶，活躍用戶，設備，地域，聯網方式等。

1.2 用數據推動產品迭代和市場推廣

基礎的數據運營框架對公司產品的整體發展狀況會有一個很好的展現，但是我們應該關注更加細節的部分。比如誰在用我們的產品？他們是否喜歡？他們是如何使用的？市場推廣帶來的用戶是否充分的使用了我們的產品？哪些渠道帶來的用戶質量更高…….我們都應該用數據來回答這些問題。產品設計人員可以有針對性的對產品使用情況進行統計分析，了解用戶對不同功能的使用，行為特徵和使用反饋。這樣可以為產品的改進提供很好的方向。市場推廣人員也不應該僅僅關注「什麼渠道帶來了多少用戶」，更應該關注的是哪一個渠道帶來的用戶質量更高一些，ROI更理想。

1.3 產品盈利推手

產品盈利是創業者的最終目的。無論一款產品是否已經探討出一個成熟的商業模式，我們都應該藉助數據讓產品的盈利有一個更好進程。在產品貨幣化的路上，數據可以幫助創業者完成兩件事：一，發現產品盈利的關鍵路徑；二，優化現有的盈利模式。

移動應用統計分析平台能夠為開發者提供數據幫助了解用戶的使用行為，並根據用戶行為優化產品，可以概括為如下幾方面：

首先可以讓開發者了解到應用的基本數據，如新增用戶、活躍用戶、啟動次數、留存用戶等，對用戶的規模和質量有一個清晰的認識；

其次是一些詳細的用戶使用數據，如使用時長、使用頻率、使用間隔、頁面訪問等，幫助開發者了解用戶的使用習慣，深入認識用戶群體；

再次可以通過自定義事件收集自定義信息，如推廣信息點擊情況、查看的商品類別、付款行為觸發等，來收集開發者所關心的用戶行為；

然後還可以獲得用戶的終端信息，如設備、運營商、聯網方式等，對用戶的終端有所了解，在適配及排查問題方面為開發者節約成本；

最後通過對各個渠道的數據分析，把控不同渠道的用戶質量，為渠道推廣提供參考依據。

移動應用運營可以重點關注如下指標：

3.1 新增用戶、活躍用戶、啟動次數

這些指標是KPI的主要評估標准；關注這些指標的每日趨勢，您可以了解到應用每天發展是否正常、是否符合預期。

3.2 留存用戶、留存率

留存用戶和留存率是評定一個應用用戶質量的重要標准，用戶留存率越高，說明應用越吸引用戶。開發者在查看留存率時，可以關注留存率在一段時間內的變化趨勢，並可以通過對比不同應用版本、不同分發渠道的用戶留存率來評估版本和渠道質量或定位應用某些指標值下降的原因。

3.3 自定義事件、漏斗模型、頁面訪問路徑

自定義事件是開發者為了達到收集某些數據的目的而設定的，比如推廣鏈接的點擊、去購物車結算的行為等，通過統計這些自定義行為的數據，獲得更有針對性的信息。

漏斗模型是多個自定義事件按照一定順序依次觸發的流程中的量化轉化模型。我們可以通過漏斗對應用中的一些關鍵路徑進行分析，如注冊流程、購物流程等，把控應用中的關鍵行為信息。

頁面訪問路徑展示了用戶是按照什麼順序訪問了哪些頁面，各頁面的使用狀況如何及頁面之間是如何跳轉的，能夠幫助開發者了解各頁面之間的跳轉是否合理，主要流程是否容易被用戶觸發等。

以美麗說為例，美麗說客戶端用戶的主要使用路徑是：打開客戶端→ 瀏覽最熱最新→ 查看點擊單品→點擊去淘寶。利用友盟統計平台的漏斗模型發現，用戶在點擊查看單品，及點擊去淘寶這兩步轉化率不理想。經過分析發現，美麗說 App 中點擊去往淘寶的按鈕上的文字是「去購買」，這樣的文字讓用戶壓力大，於是嘗試將文字改成「查看詳情」，暗示用戶點擊後有更多有利於購買決策的信息，且不一定要購買。修改上線後，點擊去淘寶的通過率提升了50%，從10%上升到15%。

3.4 其他指標

在日常運營中，開發者關注以上指標就能獲得大部分所需要的信息。但其實還有很多其他指標如使用時長、使用頻率、終端屬性、地域等，能幫助您獲得更多用戶使用行為的數據，為您升級版本時的終端適配提供依據、推廣時針對不同用戶群體的推送提供數據支持等。

以上是小編為大家分享的關於產品運營中的數據分析該怎麼做的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

H. 廣告投放前數據分析的要分析些什麼

通常，廣告投放前的數據分析可以分為兩步走。第一步：描述目標群體內。比如，目標群體是18～容25歲，上網購物的年輕女性。第二步：描述此群體的網路活動軌跡。也就是說，知道目標客戶群上什麼網站、做什麼事、在什麼時間地點能夠找到他非常重要。實際上，論覆蓋面，網路營銷還遠遠趕不上傳統媒體。2009年底中國的互聯網普及率為28.9%，而同期中國電視的普及率卻已經超過80%，但是，仍舊有很多有遠見的企業選擇網路營銷。其中的一個重要原因是，網路營銷的全過程都可以被追蹤到，通過數據分析可以隨時調整投放方式。而這么強大的數據分析方式通常都是來自於第三方的數據分析工具，例如TopBox(智投分析)。

I. 對一個互聯網產品做數據分析包含了對哪些數據進行分析

1、網站流量
2、訂單數據
3、用戶數據
4、推廣數據
5、APP渠道數據
6、營銷活動數據