在这个互联网时代，我们把大部分的营销场景都设置在了互联网上。

在互联网上做营销，我们需要有互联网营销思维，它可以帮助我们理清互联网营销的方向、目标、策划、执行等方面的问题。

同样，作为广告优化师在做分析时，也需要有数据分析思维。

数据分析思维可以有效地帮助我们优化账户，同时也能提高我们的工作效率。

对于广告优化师来说，后台操作已经熟悉得不能再熟悉了。但是在操作的时候，我们应该明白：

账户有什么问题？

操作的目的是为了什么？

为什么要这么操作？

操作完之后会带来什么结果？
大多数的竞价员在日常的工作中，频繁地调整后台，比如：否词、加价、降价、调匹配模式等等，而只有少部分的人知道自己为什么这么做，这么做会带来什么效果。

这就是为什么很多竞价员工作了很多年，却成为不了一名真正的广告优化师，仅仅只是一个后台操作员的原因。

而这个问题出现，就在于我们做数据分析时没有一个正确的数据分析思维。
什么是数据分析思维？

以下我将从5个方面来讲解：

发现问题

分析问题

制定方案

执行方案

复盘

首先，来看一组优化之前的广告投放数据：

发现问题

看完上图的数据，我们一目了然地发现：



问题1：

广州、重庆、郑州、西安的线索量很少，数值分别为：40、20、4、6，并且平均线索成本都偏高。

问题2：

成都的平均线索成本是六个城市中最低的，但是线索量也只有70个，虽然比上面四个城市稍微高一些，但是相对于深圳的211个线索量还是偏低的。


2
分析问题

经过初步的观察，我们发现了上述问题，但这么看，仅仅只是看到了表面。

数据分析思维中，最为重要的一点就是：透过现象看本质，解决本质问题，才能有效地优化广告效果。

从表面上看，由于广州、重庆、郑州、西安线索量偏少，造成了平均线索成本偏高，但是我们要清楚线索量偏少的本质原因是什么？

▶ 广州

我们先对比一下深圳和广州的数据：   

从以上数据我们发现，广州的线索率仅仅只有60.6%，正常值应该在80%以上。

通常来说，线索率偏低的原因跟客服的业务能力有关，所以查看了一下商桥会话记录，发现广州的受众人群和深圳的受众人群有所差异。

同样的话术，深圳的咨询能得到线索甚至是成交，而广州的咨询却不行，这就是问题所在。

广州的展现量、点击量大约是深圳的1/3，但是咨询量却只有深圳的1/4，这样就造成了广州的咨询率只有4.85%。

根据咨询率偏低的问题，我们深入分析发现落地页制作得并不好，并且落地页在广州地区转化能力偏差。

为了提高广州的咨询率，我们可以单独制作符合广州人群的落地页进行转化，线索率方面我们可以通过对客服人员的话术培训。

按照目前广州66个咨询，如果线索率能达到深圳的80.5%能有53个线索，成本能降到￥368.83。

▶ 重庆

重庆其实和广州差不多，本质问题都是咨询率偏低，只有4.15%。

假如咨询率能提高至深圳的7.03%，那么咨询量将提高1.66倍，咨询成本将降至￥165.81。

▶ 成都

成都的线索量少的问题，我们从中分析：

线索量=咨询量×线索率

咨询量=点击量×咨询率

点击量=展现量×点击率

根据公式可知：线索量与线索率、咨询率、点击率、展现量有关。

从上面的数据我们会发现，成都的线索率为所有城市最高的87.5%，咨询率为10.10%，点击率为2.92%，都属较好的数值。

但是成都的展现量只有深圳的23%，所以本质问题是成都的展现量偏低。

在效果较好的情况下，我们可以尝试进行拓量，带来更多转化。

▶ 郑州和西安

最后，我们分析一下郑州和西安的线索量少的原因，发现这两个城市的消费加起来仅仅只比重庆高一些。

两个城市的流量是比较少的，所以还需要进一步地拓量，这样才有足够的数据去支撑我们分析原因，只有充足的数据才能正确分析出问题所在 。

这五个城市的问题看似都是线索量偏低，但实际分析出来，各有各的不同，这也就是我们所说的透过现象看本质，本质问题才是我们需要解决的问题。

不要看到问题就立即对后台进行一顿操作，这是竞价员普遍存在的问题，盲目操作有时只会越调越糟糕。

3
制定方案

根据上述问题分析，我们开始制定具体的优化方案：



在制定优化方案的时候，我们要明确知道优化方案的目的性，并且需要将目标量化，设定KPI（关键绩效指标），有助于我们后期复盘检验效果。


4
执行方案

之后我们按照方案进行操作，在这里就不过多地赘述了。但要注意的是，在执行之前，我们要定一个检验效果的时间周期。

在这个周期内，如果效果甚微，就执行下一个方案，在整个方案执行完之后，我们就开始进行复盘。

操作记录

我们在操作后台的时候，要做操作前的记录，清楚自己操作了什么。

这样能避免操作错误，并且在出现问题时可以找到原因，还能清晰地看出做了哪些操作，操作完有没有效果。

这是一个严谨的广告优化师需要做的，也能避免很多不必要的麻烦。

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复盘
回顾目标：方案的KPI是什么？

效果对比：实现了这个KPI吗？

分析原因：为什么没有实现？

总结优化：之后需要怎么调整？

回顾我们做了什么？从中明白问题的本质。

复盘是自我剖析的一个过程，我们需要对关键事件进行回顾，深入分析重点环节出现的问题。

比如：为什么没有达到预想中的效果？是不是操作有问题？是不是方向错误了？需要怎么解决？

复盘的时候需要不断地反问自己，从回顾中找出答案，明白问题所在。

复盘可以有效地避免以后犯同样的错误，把经验变成自身的能力，并且提高工作效率。

这是一个合格的优化师必备的技能，也是一种不断提升自我的方式。
贯穿整个数据分析思维的宗旨是：深入理解行动的本质目的性。千万不要为了优化而优化，而是为了提升广告效果而进行数据分析和优化广告！