數據分析大家都不陌生，競價人員永遠的話題，競價新手一直頭疼的問題，舉幾個常見的問題例如：好多競價人員在做數據分析的時候比較盲目，不知道該如何下手，沒什么思路，即使競價老手也會遇到這種問題，尤其數據較多情況較復雜的時候會更加混亂，想必大家都懂數據分析的痛。

首先，明確數據分析，數據分析是什么?有人可能會說：數據分析就是圍繞KPI來做賬戶;數據分析就是優化數據，降低信息成本;找出問題;分析人群、分析賬戶，調整方向、策略、控制流量，提高轉化、解決問題，目的是多掙錢。通過對上面的問題進行排序，我們發現數據分析就是分析人群、分析賬戶、分析投放策略、調整策略、控制流量等，更后提高轉化多成交。也就是發現問題，解決問題的過程。下面SEM競價公司曼朗為大家分享一下數據的分析思路。

第一、“隨緣”分析法：日常看數據我們都用到過這種分析方法，發現什么樣的問題，就根據這個問題進行解決。但是這種分析方法是有局限性，不能站在全局上來思考問題，所以可能只是解決一部分問題，沒有抓住要點，但是日常還是可以使用的。

這種分析方法更忌諱的就是胡思亂想，一會想到質量度低、一會想到消費太高，一會想到對話不穩定，這樣會導致你完全沒有思路，非常的混亂就像糾結的魚線，想想頭都炸了。應該先發現什么問題先解決，不要考慮太多，比如你剛開始發現質量度低的這個問題。

第二、目標反推法：我們想要什么樣的目標效果，根據目標分解我們的任務。比如目前我們需要更多成交，那么要更多成交我們需要做哪些事情。

第三、維度分析法：時間(更好能分時段)、地域、產品、設備、購買階段、無對話有消費、有對話無轉化、有信息高消費、核心信息關鍵詞、長尾信息關鍵詞。

第四、營銷流程分析法：根據營銷漏斗，把握各環節轉化率，哪個環節出現問題，優化哪個問題。根據營銷漏斗從上往下推一下，可以列出數據，檢查下看看哪個部分的轉化率比較低，然后進行調整。

通過計算后可以看出來你的數據轉化百分比，要是過于低可以針對該部分進行調整。以上四種方法也是必會的數據分析思維方法。內容僅供參考，希望對您的學習有所幫助。