在最近工作中，笔者监测的项目数据涵盖9个城市，每个市场的特性在不断去周总结和月总结中，获得一些心得，在这里写下来，希望能给到sem伙伴更多思考。

数据分析其实是个非常大的课题，当你觉得它不够大时，说明还没了解数据分析的核心。所以轻易不敢写分析类的文章，因为太烧脑，也太怕误导读者的逻辑和思路，但觉得哪怕这篇文章启发到一个人，那也是非常温暖的，于是战战兢兢写下了下面的文字。

以下内容，主要针对操盘多个项目的伙伴和想往管理多个项目方向发展的伙伴。

数据分析包括三个板块，数据制作、数据分析和数据复盘。

先说第一个板块：数据制作。

一、数据制作

就两个字，准确。

怎么达到准确，尤其是后端的转化数，需要我们从每笔订单，每个客户的源头追溯到尽头，比如客户名字、接待客服名称、客户到店时间、客户访问着陆页、访问时间、关键词、搜索词、来源账户、渠道、计划、负责人等等。

以上只是罗列，有需要的还可以继续细化，这是个很有意思的工作，跟账户的消费量没多大关系，少到几十块，多到几万块，都非常有用。以上这个表格结合账户后台展点销，其实就组成了制作所有数据的数据源。

这一系列的数据理清之后，对整个数据的追踪就非常清晰，随时都能根据时段、周期和效果词做实时调整，非常快、准、狠！

表格规范：为了方便用表格拉透视，完全不要用合并单元格。

下面说第二个板块: 数据分析。

二、数据分析

1、横向分析（针对项目个体差异的横向分析）

周期：一周。

维度1：渠道、产品、词性、时段、地域。

维度2：项目间的对比，团队之间的对比。

分析方式：

1）渠道是个大头，一般情况下，出问题的渠道多数是百度，这样要看百度渠道；产品类型投放的情况，对比标准包括各个产品类型消费占比、咨询订单率、订单成本、对话成本等等，跟其他项目做纵向比较会更加明确方向。

以上是渠道-产品类型的横向对比。

2）咨询订单率低跟网络部的主要关联点：地域+词性+时段的对比，除了词性在明处，客服人员能一眼就知道哪些关键词好，哪些关键词不好外，另外2个点需要我们能做周期性数据评估，提高他们的转化。

如下图所示:

第二周, 白班消费占比是所有项目里最少的，但成本还不高，说明白班这块就是个可提升的点。

所以在第三周，白班消费增加之后，整体订单就有明显提升。

2、纵向分析（时间轴上的纵向分析）

周期：先分周，后分月，如果分周看不到任何变化，需要分月去对比，甚至要追溯到上一年的同一个月份，这样参考性更好，尤其是季节性变化比较明显的项目。

维度：渠道、业务类型、词性、时段、地域。

分析方式：

如下图所示：

某项目的好词（这里指品牌词+效果词的总和）在整个对话关键词的占比，在2019年12月有28%，2020年4月剩19%，粗看下好像是词性差了导致对话下单率下降，究其原因是总对话量提高之后，好词占比被稀释。所以用好词数量的绝对值才能作为对比的参考，而不能直接用百分比来评估。

最后我们分析发现，环比2019年12月的前2周，2020年4月前2周少了224条对话,如果按9%的对话订单率，就少了20个订单。

这样好词消费比例调整之后，带动整体好词对话量的提升，在第三周订单量也有明显提升。

这里插句老板不喜欢听的话，所有数据分析的前提是：钱砸下去之后才能开始数据分析！

所以准备创业单干的伙伴，请带着这种心思去仔细做数据复盘，再小的复盘都是在减少自己日后投资打水漂的风险。如果用老板的钱，涨自己的经验，这是不是非常小得意的事？

另外，涉及到渠道，这里说的渠道是指百度、搜狗、神马、360等；小渠道的波动无非几个，人和市场。如果同一周期内不同市场的项目，订单量都在上涨，订单成本都在下降，个别项目订单下滑，而且其他月份都稳定，那需要评估下负责人的问题了，这样也是一个跟员工沟通的绝佳机会。

3、交叉分析

找共性：每个项目数据的绝对值，因为消费量、市场流量等没有可比性，所以对话量、订单量也没有可比性，所以通过成本和比率来评估，就有很强的参考性。

应用到单个项目的话，百度和搜狗不一样，如果咨询订单率差别比较大，就需要对比各个产品类型的点击对话率、咨询订单率、词性占比等等，作为相应的参考。

找问题：比如某项目的百度订单比较差，要纵向对比下每个月的订单情况，了解相应的市场潜力，另外也需要横向对比各个项目的地域、时段、词性、咨询订单率、对话成本等的差异，也能找到问题的症结。

下面来说第三个板块：数据复盘。

三、数据复盘

1.什么是复盘？

复盘思维是一种思考和管理的工具，是一种持续性、连贯性、递进式的旋转向上的动作。这有些拗口，是实践上升到理论之后的一种总结。

2.为什么要复盘？

1）知道“坑儿”在哪儿，避免重复犯错。这是第一层次的目标“事”的因素。这个大家都知道，不用多说。

2）知道团队的强弱项，分工更趋合理。复盘的第二层次的目标，在于了解团队中的每个人，并且磨合和合理分工。

这个就针对管理这块，了解每个人的综合能力，有的人账户操作能力比较强，做事也非常细心，适合做更多的战术执行方面工作，有的人比较喜欢跟数字打交道，善于思考，对数据的洞察力比较敏锐，适合去分析数据，还有的人做事很严谨，有始有终，就适合做总结类、计划类的工作。

在发现以上团队特性之后，落实到具体业务，进行数据分析和调整之前，就可以做合理分工，谁来做数据分析，谁来操盘执行，谁来做复盘总结，哪些调整是负向的，哪些调整是正向的，为什么会选择调整那块，是基于什么样的考虑和目的，这些就是第二个层次“人”的因素。

3）知道“敌我”双方的实力，磨练心理战术。这里说的“敌我”，不是真实的敌人和自己，而是事情本身的正反两面。心理上的成长和锤炼，是复盘第三层次的目标，也是个人和团队在这其中获得的巨大收获。

这是心理层面了，如果这件事处理得很完美，当然让自己倍增成就感。如果处理得不尽人意，需要考虑下在这件事上，你收获到了什么：比如同事的信任，自己全力以赴的状态，损失比想象中的小，提高了自己的协调能力和与人沟通的能力，数据分析方面重要的经验等等。以上是第三个层次-“心”的因素。

4）知道“更好的可能性”在哪儿，胜在细节。“更好的可能性”，是复盘讲求的终极目标。

比如在对话量骤降这件事上，我们可能会选择提高点击量、提高展现量、优化着陆页等等，最终我们选择提高点击量；通过哪些方式达成呢，又有很多选项，比如增加账户、新增关键词、优化创意、提高出价等等。

可能我们又选择了一个或多个方式来达到提高点击量的目的，最后也提高了对话量。

我们可以思考下，有没有更好的可能性，比如在费用不变的情况下，优化着陆页是不是也能达到目的呢，这是需要思考的问题。

如果思考清楚了，你又更有心的话，做好文字和图表归档，以后遇到同样的问题，你能帮到自己也能帮到别人。

这是第四个层次“脑”的因素。

数据分析告一段落，以上是对4月的总结，这只是茫茫数据分析海洋中的“冰山一角”。感谢你读到最后，还有更多探讨，可以文末留言交流。

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