产品推广数据分析

A. B2B平台推广哪些数据是可以分析的，怎么可以看到推广的效果

数据分析对于B2B平台上的企业来说最深层地可以起到的作用有：

1. 细分客户群体，对群体进行量身定制，提供服务。

2. 模拟现实环境，挖掘新需求，提高投资回报率。

3. 加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条效率。

4. 降低服务成本，发现隐藏途径进行产品和推广的创新。

由此可以推算出，在b2b平台推广可以进行分析的数据的方式又（附带需要分析的数据）：

1——RFM模型

R(Recency-近度）：代表客户最近的活跃时间距离数据采集点的时间距离。

F(Frequency-频度）：代表客户过去某段时间内的活跃频率。

M（Monetary-额度）：表示客户每次消费金额的多少，可以用最近一次消费金额，也可以用过去的平均消费金额，根据分析的目的不同，可以有不同的标识方法。

RFM的分析工具有很多，可以使用SPSS或者SAS进行建模分析，然后深度挖掘。IBM SPSS还有个Modeler，有专门的RFM挖掘算法供使用。

2——

R越大，表示客户越久未发生交易，R越小，表示客户越近有交易发生。R越大则客户越可能会“沉睡”，流失的可能性越大。在这部分客户中，可能有些优质客户，值得公司通过一定的营销手段进行激活。

F越大，则表示客户同本公司的交易越频繁，不仅仅给公司带来人气，也带来稳定的现金流，是非常忠诚的客户；F越小，则表示客户不够活跃，且可能是竞争对手的常客。针对F较小、且消费额较大的客户，需要推出一定的竞争策略，将这批客户从竞争对手中争取过来。

在RFM模型之中的M中，按照一般来讲，单次交易金额较大的客户，支付能力强，价格敏感度低，是较为优质的客户，而每次交易金额很小的客户，可能在支付能力和支付意愿上较低。当然，也不是绝对的。

3——

以用户思维为指导，使用数据分析为利器，规划系统的运行效率与管理链条，改变传统供应链弊端，推陈出新，不断以优质的服务和强大的技术实力不断进步。

4——

在进行推广的时候，透过数据分析我们可以得知每种推广方式产生的效率情况。可以套用运营核心KPI的计算公式：

DAU=总用户*转化率。

点击用户=展示用户*转化率。

在计算公式里，各个地方的分子分母要弄得很清楚，把运营环节的漏斗模型，每个漏斗上的数据都弄清楚。KPI清楚了，KPI计算公式也清楚了。这个公式也就可以用来衡量推广的效果了

B. 如何做SEM推广数据分析

http://wenku..com/view/c9f40847b9f3f90f77c61b83
这是嘉华教育集团关于SEM数据分析的文档，希望对你有一定帮助，数据分析是门需要容差能力较强的活，没有固定的套路。根据不同的业务需要摸索合适的分析维度和方法

C. 营销数据分析的作用

1．对用户个体特征与行为的分析
只有积累足够的用户数据，才能分析出用户的喜好与购买习惯等，甚至做到“比用户更了解用户自己”。这是大数据营销的前提与出发点，也是最核心的价值。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才会更明确。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品一定投其所好。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众他们最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
2．数据分析是保证广告与营销信息的精准推送
过去多年精准广告与营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因主要就是过去名义上的精准广告与营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据以及详细准确的分析。而现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。面对日新月异的新媒体，特别是社会化媒体，企业想要做到品牌传播的有效性就要通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，特别是对潜在用户进行多个维度的画像，此时大数据分析可以精准了解活跃粉丝的互动内容，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，从而有效地筛选目标群体做到精准营销。
3．数据分析才能实现对竞争对手的有效监测
竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。通过大数据分析找准方向，例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，也可以通过监测掌握竞争对手传播态势。基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来，从而做好防犯。
4．数据分析可以监测品牌危机以及提供化解危机的支持
新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。通过大数据可以采集负面信息内容以便及时启动危机跟踪和报警，按照社群的社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，即抓住源头和关键节点，快速有效地处理品牌危机。
5．大数据分析可以有效地改善商品用户体验
改善商品用户体验，关键在于要真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况与感受。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命，因为只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，就在你的汽车关键部件发生问题之前，会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省几个金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在10年前就利用基于大数据的预测性分析系统来检测全美UPS快递公司60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理。

D. 百度推广哪些数据最重要怎么分析这些数据。

本文将从3个角度入手，分别是：总体分析、关键词分析、地域分析。其中分析的主要指标有：点击率、咨询转化率、线索转化率、投入产出比、平均点击价格等。

一、总体分析

【总体分析】包括竞价（账户）数据分析、咨询数据分析、线索数据分析。观察各项指标的变化趋势，可以看出近期的推广效果，并做出对应的优化策略。

1、竞价数据分析

part1 | 展示量完成情况

从上图可以看出有些省份转化率高，ROI低这是为什么呢？比如湖北省，由于在湖北区域的推广中投入了大量的成本，虽然线索转化很好，但是本身线索量少，整体成交量也不多，收入就不会太多，所以ROI就变得较低。

地域推广需要结合上述三个指标综合来看，最终确定公司重点投放的区域。另外，地域推广要考虑的因素有很多，不同产品推广策略就有所不同，比如“大闸蟹”这个词，在大连、青岛等地可能需要20元排到第一页，但是在北京等地10元就能排在第一页。还有结合地方习俗和称呼，比如产品是馄饨，四川叫炒手，北方叫馄饨，福建叫扁食，广东叫云吞，所以，地域推广需要“对症下药”！

以上就是根据竞价推广数据列出的分析思路和指标，可能每个行业指标不太一样，但大体上是可以参考的。在BDP个人版中可对接四大竞价、网络统计、在线客服等第三方平台数据，通过拖拽就能快速搭建竞价数据报表模板，每天数据定时、自动更新，用实时数据指导竞价优化，实现花最少的钱得到最好的推广效果哟~

数据可视化分析工具：BDP个人版

E. 推广的产品做数据分析的时候,我们会经常分析哪些数据

咨询记录 · 回答于2022-01-04

F. 数据分析: 让营销推广更加的精准

数据分析: 让营销推广更加的精准

谈起数据分析，一定有不少人觉得做数据分析是一顶很简单的收集工作而已，对于不少站长来说这可以是一顶重要的项目工程，无论是网站运营还是产品经理要学会数据分析能力，网站的运营没有实质的数据做不好完善工作，而产品想做好月度、年度的计划更不能少了数据的借鉴，网站的运营及产品运营不能凭空而谈，纸上谈兵，都是不实际的东西，要有实实在在的数据说话，第一：数据能更好地完善网站及产品并做好下一步计划;第二：向你上级汇报工作。

从事网络推广工作的就更不能缺少数据分析的能力，只要懂了数据分析能力，在做推广时，就更加的有目标性，不会盲目去推广无用的工作量，让网络推广更加简单，一定要打破传统的论理知识的指导，以实践为主，让爱好学习的同学用实践来证明自己的能力，网络推广基础是执行力，通过有效的执行力来让网络推广更加的简单，而数据分析正是让推广更加简单的桥梁。

以下是论坛数据收集发帖量达3000以上的地方性论坛，论坛数据对于网络推广者无疑是个重要的数据，可以这么说只要有人气的社区都适合网络推广者的宣传，不过要有针对性，否则弄巧反掘。而分析论坛的数据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数据并作了详细的分析。

执行力

网络推广的执行力是最基本的能力，无论是做任何事情，没有去执行力凭空而谈都是浮云，收集论坛数据的首要任务就是靠执行力去收集发帖量3000+的地方性论坛，全国有能达到这个标准的论坛有很多，但需要去收集却是一件困难的事情，方法很重要，有的人可能收集到的数量与其他人有差异，这可能是收集方法的问题，多作思考再执行更加重要，更能掌握时间的节奏，把事情做得更加完美，有始有终，把握事情的完成节点。

分析数据

在收集的过程中，大部分都是边收集边作了分析，再思考一下，并不是发帖量3000+的论坛就是想要收集的论坛，有不少刚起步的论坛都是以自主形式利用软件或网站的后台采集数据达到一定的发帖量来吸引用户，不过这也是论坛运营必经的之路，除非你有了庞大的用户集体，若不做一步的话，论坛是很难发展起来，所以在收集时大部分人都注意到这个问题，所以在收集到的论坛数据都是达到要求，并没有浑水摸鱼。可能没有注意到这个问题，虽说收集发帖量达3000+是一个门槛，但在3000左右的论坛也有相当的多，运营也比部分3000+以上的论坛发展更好，要懂得如何去分析轻重问题，最终学习到知识的都是自己 ，而数据最终所有权也是自己的并能方便日后工作及分析，做事情时也应多思考一步。

懂得积累

不断在过程中吸取更多的经验，积累越多，知识库就越丰富。人脉的积累也很重要，学会主动的出击。

以上是小编为大家分享的关于数据分析: 让营销推广更加的精准的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

G. 产品运营中的数据分析该怎么做

产品运营中的数据分析该怎么做

移动互联网产品发展过程是一个证伪的过程，根据设想的用户需求开发产品或服务，只有在市场中才能验证最初的假设是否成立，进而不断的优化和调整，而这一切要依赖于统计分析产生的量化数据。

统计分析的发展也随移动应用的发展走向个性化和精细化，个性化可以满足不同垂直领域的特定需求，更具适用性。而精细化则是加强了分析的深度和细度，能够更微观的看到问题。同时在社交网络大规模发展的今天，社会化的统计变得尤为重要。

移动应用统计分析到底能为开发者解决什么问题呢？首先是让开发者知道宏观数据，然后是细致的App功能分析，更重要的是精准定位用户和了解其需求。让开发者不仅要知道产品运营的基本状况和使用状况，更要了解到用户到底是谁，发现用户深入的需求，进而提供个性化的服务。

移动开发者们常问：“统计分析平台,可以帮助我们实现什么?”这是很难一言以蔽之的问题，以使用友盟统计分析平台的经验，在此分享三个最重要的功能和益处：

1.1 快速打造数据运营的框架

其实每一个公司都应该有一个基于自己的数据运营的系统，来帮助相关部门随时查看产品或者业务的进展.由于部门和公司的角色不同，对数据的需求既有区别又有共通。比如一个做移动应用的公司，所有人都会关注新用户的增长，有多少用户是活跃用户等，这些都是跟产品的发展息息相关。借助统计分析平台，开发者可以快速建立一个清晰的基础数据展示。比如新增用户，活跃用户，设备，地域，联网方式等。

1.2 用数据推动产品迭代和市场推广

基础的数据运营框架对公司产品的整体发展状况会有一个很好的展现，但是我们应该关注更加细节的部分。比如谁在用我们的产品？他们是否喜欢？他们是如何使用的？市场推广带来的用户是否充分的使用了我们的产品？哪些渠道带来的用户质量更高…….我们都应该用数据来回答这些问题。产品设计人员可以有针对性的对产品使用情况进行统计分析，了解用户对不同功能的使用，行为特征和使用反馈。这样可以为产品的改进提供很好的方向。市场推广人员也不应该仅仅关注“什么渠道带来了多少用户”，更应该关注的是哪一个渠道带来的用户质量更高一些，ROI更理想。

1.3 产品盈利推手

产品盈利是创业者的最终目的。无论一款产品是否已经探讨出一个成熟的商业模式，我们都应该借助数据让产品的盈利有一个更好进程。在产品货币化的路上，数据可以帮助创业者完成两件事：一，发现产品盈利的关键路径；二，优化现有的盈利模式。

移动应用统计分析平台能够为开发者提供数据帮助了解用户的使用行为，并根据用户行为优化产品，可以概括为如下几方面：

首先可以让开发者了解到应用的基本数据，如新增用户、活跃用户、启动次数、留存用户等，对用户的规模和质量有一个清晰的认识；

其次是一些详细的用户使用数据，如使用时长、使用频率、使用间隔、页面访问等，帮助开发者了解用户的使用习惯，深入认识用户群体；

再次可以通过自定义事件收集自定义信息，如推广信息点击情况、查看的商品类别、付款行为触发等，来收集开发者所关心的用户行为；

然后还可以获得用户的终端信息，如设备、运营商、联网方式等，对用户的终端有所了解，在适配及排查问题方面为开发者节约成本；

最后通过对各个渠道的数据分析，把控不同渠道的用户质量，为渠道推广提供参考依据。

移动应用运营可以重点关注如下指标：

3.1 新增用户、活跃用户、启动次数

这些指标是KPI的主要评估标准；关注这些指标的每日趋势，您可以了解到应用每天发展是否正常、是否符合预期。

3.2 留存用户、留存率

留存用户和留存率是评定一个应用用户质量的重要标准，用户留存率越高，说明应用越吸引用户。开发者在查看留存率时，可以关注留存率在一段时间内的变化趋势，并可以通过对比不同应用版本、不同分发渠道的用户留存率来评估版本和渠道质量或定位应用某些指标值下降的原因。

3.3 自定义事件、漏斗模型、页面访问路径

自定义事件是开发者为了达到收集某些数据的目的而设定的，比如推广链接的点击、去购物车结算的行为等，通过统计这些自定义行为的数据，获得更有针对性的信息。

漏斗模型是多个自定义事件按照一定顺序依次触发的流程中的量化转化模型。我们可以通过漏斗对应用中的一些关键路径进行分析，如注册流程、购物流程等，把控应用中的关键行为信息。

页面访问路径展示了用户是按照什么顺序访问了哪些页面，各页面的使用状况如何及页面之间是如何跳转的，能够帮助开发者了解各页面之间的跳转是否合理，主要流程是否容易被用户触发等。

以美丽说为例，美丽说客户端用户的主要使用路径是：打开客户端→ 浏览最热最新→ 查看点击单品→点击去淘宝。利用友盟统计平台的漏斗模型发现，用户在点击查看单品，及点击去淘宝这两步转化率不理想。经过分析发现，美丽说 App 中点击去往淘宝的按钮上的文字是“去购买”，这样的文字让用户压力大，于是尝试将文字改成“查看详情”，暗示用户点击后有更多有利于购买决策的信息，且不一定要购买。修改上线后，点击去淘宝的通过率提升了50%，从10%上升到15%。

3.4 其他指标

在日常运营中，开发者关注以上指标就能获得大部分所需要的信息。但其实还有很多其他指标如使用时长、使用频率、终端属性、地域等，能帮助您获得更多用户使用行为的数据，为您升级版本时的终端适配提供依据、推广时针对不同用户群体的推送提供数据支持等。

以上是小编为大家分享的关于产品运营中的数据分析该怎么做的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

H. 广告投放前数据分析的要分析些什么

通常，广告投放前的数据分析可以分为两步走。第一步：描述目标群体内。比如，目标群体是18～容25岁，上网购物的年轻女性。第二步：描述此群体的网络活动轨迹。也就是说，知道目标客户群上什么网站、做什么事、在什么时间地点能够找到他非常重要。实际上，论覆盖面，网络营销还远远赶不上传统媒体。2009年底中国的互联网普及率为28.9%，而同期中国电视的普及率却已经超过80%，但是，仍旧有很多有远见的企业选择网络营销。其中的一个重要原因是，网络营销的全过程都可以被追踪到，通过数据分析可以随时调整投放方式。而这么强大的数据分析方式通常都是来自于第三方的数据分析工具，例如TopBox(智投分析)。

I. 对一个互联网产品做数据分析包含了对哪些数据进行分析

1、网站流量
2、订单数据
3、用户数据
4、推广数据
5、APP渠道数据
6、营销活动数据