賬戶數據的統計分析是競價最重要和核心的階段。在此階段，許多競價人員已經迷失和困惑。我應該如何統計數據？如何分析數據？如何根據數據調整賬戶？

通常，賬戶后臺的數據給人一種多種多樣的感覺。“多”意味著數據量太大；“雜項”是指數據的復雜性。

從分析醫療賬戶數據開始，本文將討論您在賬戶日常管理中必須做的幾個數據:

一、各推廣平臺匯總數據

(圖1)

“展示量”是指在推廣平臺上的曝光率

“點擊量”是網站的流量

“消費”是指投入的促銷費用

“點擊率”=點擊/顯示

“平均點擊價格”是指一次點擊支付的平均成本。

“轉化”是指投入消費帶來的回報

“轉換成本”=總消耗/轉換

評論:這些數據不僅是給你自己的，也是給領導的。它是評估賬戶促銷效果、記錄賬戶每日總消費和投資回報的匯總數據，是每天必須完成的數據。

二，每個推廣賬戶的疾病分類和轉化數據

(圖二)

備注:如果您為帳戶中的計劃和單位標記了疾病類別，這些數據很容易實現。一種疾病每天花費多少？點擊了多少次？多少錢？

當領導這樣問你時，你不僅應該考慮統計這些數據，這些數據不是讓領導看到的，而是在分析客戶時你真正需要認真對待的數據。

三，每個推廣賬戶的疾病區域轉化數據

(圖三)

備注:如果您的賬戶是全國性推廣，每周一次統計每個推廣區域的分布情況是非常必要的。

作為一名精致競價促銷專家，上級將每月支付一筆總促銷費。你會預先把這些推廣費分成推廣區嗎？甲區會分配多少？b區的劃分費用是多少？每個地區每種疾病的成本是多少？以后你應該根據地區數據跟蹤這些數據，做出反饋和調整。

雖然數據統計很復雜，但如果你有學習的精神競價，這些數據統計是不可能的。當然，您還會發現更多有價值的數據，這也是我們競價的精髓之一。

帳戶中的數據匯總是第一個數據(圖1)；我們知道推廣平臺的總消耗量。但是總消耗量是如何產生的，所以我們分解了第一個數據，并計算了二數據(圖二)。

因為第一個數據只能看到整體數據，不能滿足我們對數據的深層需求。現在讓我們來談談數據分析，但前提是我們必須先對數據進行統計，然后才能有能力進行分析。我們用(圖二)疾病數據的“消耗和轉化”來深入分析和思考要點。

(圖二)

[數據分析要點

一、高消費高轉化疾病分析方向

1、高消費和高疾病轉化為什么會消費這么多？哪些單詞正在被消耗？成本在控制范圍內嗎？

2、高消費和疾病的高轉化是這些詞產生的轉化嗎？我們能讓這些被轉化的詞繼續被轉化嗎？讓高消耗和高轉化疾病繼續保持高轉化？

3.高消耗的疾病是我們提倡的嗎？(領導人一直強調，我們必須加大對我們倡導的疾病的宣傳力度，因為這些疾病帶來高額利潤)。

4.高消耗、高轉化的疾病是否包含一些不轉化的消耗關鍵字？我們是否能找出消耗高但沒有轉化的詞，并很好地調整它們；讓高消耗和高轉化的疾病成本更低。

二，高消費低轉化疾病分析方向

1.為什么有這么多高消耗、低轉化的疾病？哪些單詞在消耗？為什么這些消費詞匯沒有被改變？我如何不用轉換就能調整這些高成本的單詞？

2、高消費和低疾病轉化是這些詞產生的轉化嗎？我們能讓這些被轉化的詞繼續被轉化嗎？高消耗、低轉化疾病的成本能在正常范圍內嗎？

3、高消耗和低轉化的疾病是我們的主要疾病？我們是否考慮降低高消耗低轉化疾病的成本？可以降低整體數據成本？

三，低消耗高轉化疾病分析方向

1、低消耗和疾病的高轉化是這些詞產生的轉化嗎？為什么消費這些疾病會產生如此多的轉變？

2、低消費和高轉化的疾病是否會進一步增加這類疾病的擴張，讓這些低消費和高轉化的疾病能夠帶來更多的轉化？

四，低消耗低轉化疾病分析方向

1、低消耗和低轉化的疾病轉化成本是否在正常范圍內？哪些單詞在消耗？產生轉變的詞是什么？

2、低消耗和低轉化的疾病在接下來我們如何做好優化和調整工作，才能讓這類疾病發揮最大的價值？我們必須深思熟慮，計劃和總結所有這些。

以上，我們分別通過四方向點進行了深入的分析和思考。分析的總方向是告訴我們為什么有這么多疾病需要消費。轉化的疾病如何繼續轉化？我們應該如何優化和管理這些疾病？最簡單明了的觀點。

通過以上一系列的數據統計分析后，您是否仍然覺得難以進行競價數據統計分析

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