小白:信息流数据怎么分析?高手:重要数据+底层逻辑,才是核心!

面对电脑的满屏数据,抓耳挠腮,两眼无神,推了推眼镜,决定再挣扎一番,一段时间过后,发现然并卵,渐渐地眼皮犯困,伴随着长长一个哈欠,一阵浓郁的困意袭来……

入门小白,望着手头的一滩数据,数据分析不知道如何下手!其实信息流数据,——信息流如何分析?说难也难,说不难也简单。

1.相关的概念理解,这是基础。所谓“巧妇难为无米之炊”;

2.把握“底层逻辑”,这是方法论。建立起信息流分析大厦的框架后,再向其中添砖加瓦。

3.其他的buff加成,关乎工具和效率。是在1&2的PDCA中不断的优化,所以对于小白,关键还是1和2。

相关概念理解

虽然数据指标有这么多,但并不是每一个数据都有用,我们要根据自身的要求选取对应的数据:

用户数据其中包括:

用户数据:DAU、WAU、MAU

新增数据:新增人数、新增率

留存数据:留存人数、留存率

行为数据其中包括:

访问:展示量、千次展现成本、PV、UV、访问深度、有效播放数

点击:点击数、点击率、点击单价

转化:转化数、转化率、转化成本

转化数据其中包括:

总量:GMV、累计活跃时长

人均:ARPU、ARPPU、人均活跃时长

人数:付费人数、活跃人数

频次:付费率、付费次数、留存率

……

数据指标,无穷无尽,我们只需要了解和使用我们真正需要的数据;基于平台,我们技术手段可以获取到的有效数据。

相关底层逻辑

当我们对了各项指标了有了基础的认识和选取之后,接下来就要进入到数据分析阶段。数据分析是信息流各项环节中最后一步,也是最重要的一环,但是很多优化师并不了解信息流数据怎么分析,所以推广效果往往不见起色。

息流数据怎么分析,本质要深入行业的本质。

传统营销的阶段环节(其实这也是信息流的框架):用户1拉新—2活跃—3留存—4转化。举个传统地推方式的例子:100个地推传单→40个接受传单并认真阅读(转化率40%)→10个到店(转化率25%)→2个购买(转化率20%)。

大火的短视频也好、PC端网站也好,或者其他形式:H5页面、互动营销小游戏等等技术载体,信息流实际上是加快了传播的效率,让信息熵更迅捷、更全面、更简洁,本质还是上述内容。

所以,我们在分析信息流,要将相关概念分类,立于行业本质,对数据进行分类,再进行分析。比如:传统的多少DM单到人手中,就是用户接触媒介,在抖音上叫分发基数量,在pc端网站,就是多少自然流量;比如DM单有多少人认真阅读,在抖音上是完播率,在pc端网站就是页面停留时间达到多少。这就是不变的底层逻辑,而信息技术只不过让分析标准更加多元和复杂。

当然,实际信息流分析要复杂的多,比如pc端可能存在技术流的黑帽之流信息流数据,抖音也不单是完播率,还得看点赞、转发、评论。总而言之,单纯用1拉新—2活跃—3留存—4转化是不足以概况日益复杂和多元化的框架的。但是,我们基于营销转化这一点,从此脉络出发(其他点也行,重要是逻辑自恰),建立自己的一套算法去分析信息流,是非常有意义的!

逻辑的不同,也造就了Seoer的多元生态和能力高低。

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