賬戶數據統計分析作為競價中最為重要最為核心的一階段工作，很多競價員曾經在這一階段中迷失過，困惑過。到底我該怎么去統計數據?怎么去分析數據?怎么去根據數據來調整賬戶?這無疑來說是成為很多競價人員心中最為頭疼，最為棘手的事情了。

　　通常賬戶后臺中的數據是給人感覺多又雜。 “多”指的是數據量過于龐大;“雜”指的是數據過于復雜性。

　　一個賬戶在日常管理中你少不了要做的這幾份數據：

　　一、各個推廣平臺的匯總數據

　　“展現量”指的是在推廣平臺上曝光量

　　“點擊量”就是給網站帶來的流量

　　“消費”指投入的推廣費用

　　“點擊率”=點擊/展現

　　“點擊均價”指點擊一次所支付的平均費用

　　“轉化”指投入的消費所帶來的回報

　　“轉化成本”=總消費/轉化

　　點評：這份數據不止是要做著給自己看，領導更要看，這是份評估賬戶推廣效果的一份匯總數據，記錄著賬戶中每日的總消費以及投資回報率，是每日必做的一份數據。

　　二、每個推廣賬戶的病種分類轉化數據

　　點評：如果你對賬戶中的計劃和單元進行了一個病種標注，那這份數據是很容易實現出來的。某個病種每天消費多少?點擊多少?轉化多少?當領導這樣問你的時候，你不要才想著去統計這份數據，這份數據不是做給領導看的，而是自己在分析賬戶時，真正需要去認真看待的一份數據。

　　三、每個推廣賬戶的病種地區轉化數據

　　點評：如果你賬戶是全國推廣，是很有必要每周將各個推廣地區的投放情況進行一次數據統計的。作為一名精細化競價推廣專員，每月上級給出一個總的推廣費用，你是否會將這些推廣費用事先劃分到各個推廣地區去，a地區劃分多少費用投放?b地區劃分多少費用投放?以及每個地區所投放的病種分別劃分多少費用投放?以及后期你要根據一份地區數據來跟蹤好這些數據，做好反饋和調整。

　　數據統計雖然復雜，但是如果你對競價有這種專研琢磨的精神，這些數據統計都不在話下，當然你還會挖掘統計到更有價值的數據，這也是我們做競價的精髓之一。

　　從賬戶一個匯總的數據也就是第一份數據;一個推廣平臺總的消費，我們知道了;但是這個總的消費是怎么來的，于是我們將第一份數據進行了分解統計也就是統計出了第二份數據。

　　因為第一份數據只能看出一個總體的數據，不能滿足我們對數據的深度需求。下面我們就來說說數據分析，但前提是我們要把數據統計出來，后面才能有路勁去分析。我們以病種數據的“消費和轉化”去深度分析和思考要點。

                     

　　數據分析思路要點

　　一、高消費高轉化病種分析方向

　　1.高消費高轉化的病種為什么消費那么多?分別是那些詞在消費?成本是否在可控范圍之內?

　　2.高消費高轉化的病種分別是那些詞產生轉化?我們能否讓這些產生轉化的詞繼續保留轉化下去?讓高消費高轉化的病種繼續保持高轉化?

　　3.高消費的病種是不是我們主推的病種?(領導一直強調我們主推的病種一定要去加大推，因為這樣的病種帶來的利潤很高)。

　　4.高消費高轉化的病種里面是否包括一部分有消費無轉化的關鍵詞?我們是否找出高消費無轉化的詞做好調整;讓高消費高轉化的病種成本更低。

　　二、高消費低轉化病種分析方向

　　1.高消費低轉化的病種為什么消費那么多?是那些詞在消費?為什么這些消費的詞沒有產生轉化?我要怎么去調整好這些高消費無轉化的詞?

　　2.高消費低轉化的病種是那些詞產生轉化?我們能否讓這些產生轉化的詞繼續保留轉化下去?讓高消費低轉化的病種成本能夠在正常的范圍之內?

　　3.以及高消費低轉化的病種是不是我們主推的病種?我們是否考慮將高消費低轉化的病種轉化成本先壓低下去?能讓一個總體的數據成本能更低些?

　　三、低消費高轉化病種分析方向

　　1.低消費高轉化的病種分別是那些詞產生轉化?為什么這類病種消費這么點就能產生這么多轉化?

　　2.低消費高轉化的病種我們是否將這類病種進一步加大擴展投放，讓這些低消費高轉化的病種能帶來更多轉化?

　　四、低消費低轉化病種分析方向

　　1.低消費低轉化的病種轉化成本是否在正常范圍之類?又分別是那些詞在消費?產生轉化的詞又是那些?

　　2.低消費低轉化的病種在接下來我們該怎么去做好優化和調整工作，能讓這類病種發揮出最大的存在價值?這些我們都要去深度思考和規劃總結。

　　上面我們分別通過四個方向點進行了深度分析和思考。總的分析方向就是告訴我們，有消費的病種為什么消費那么多?有轉化的病種怎么讓這些病種繼續保留轉化?以及我們該怎么對這些病種做好優化及管理工作?最簡單明了的幾點。

　　通過以上一系列數據統計分析之后，你還會覺得做競價數據統計分析還是件很難的事情嗎?