【干货】如何用数据驱动产品增长？一文讲透推广数据分析的逻辑！
通过数据分析，我们可以实时跟踪推广活动的效果，及时发现数据异常，快速调整推广策略，避免资源的浪费。
二
推广数据分析如何做？
如何才能将推广效果分析明白？一个非常实用的方法就是从全渠道 → 各渠道 → 单品维度逐层拆解推广效果。
01
明确推广目标
首先，在开始数据分析之前，必须明确推广目标。例如，是提升品牌知名度、增加产品销量，还是提高用户留存率？
目标不同，关注的数据指标和分析方法也会有所不同。以电商广告推广为例，其核心目标是提高用户的点击率和转化率。
02
聚合推广数据指标
对推广效果分析的关键是站在最顶层，聚合所有渠道的推广数据，建立一个“全渠道投放看板”。
要看的关键指标包括：
投放总费用（按日/周/月）
总曝光、总点击、点击率（CTR）
总订单数、总GMV、转化率（CVR）
平均点击成本（CPC）、平均获客成本（CAC）
每元广告费带来的收入（ROAS）
投放总费用（按日/周/月）
总曝光、总点击、点击率（CTR）
总订单数、总GMV、转化率（CVR）
平均点击成本（CPC）、平均获客成本（CAC）
每元广告费带来的收入（ROAS）
对推广数据指标进行分析的目的是明确整体推广回报情况，判断整体策略是否“赚钱”，并初步筛选出“高效渠道”和“拖后腿渠道”。
03
找准分析方法
具体推荐以下四种分析方法：
1. 用户行为分析法：通过分析用户在平台上的行为，可以了解用户的偏好和需求。
例如，某电商平台通过AI技术分析用户的浏览行为和购买记录，发现用户对护肤类产品的关注度较高，且更倾向于通过视频教程了解产品。
2. 关键词分析法：关键词是广告投放的核心。通过分析关键词的点击量、点击率和转化率，可以优化关键词策略。
例如，品牌词通常点击率高但点击量较低，而竞品词的点击量较高时，可能需要优化品牌策略。
例如，高点击低转化的活动可能需要优化广告创意或落地页。
4. A/B 测试：通过对比不同版本的广告或页面，评估哪种方案更有效。
例如，某电商平台通过A/B测试发现，个性化推荐广告的点击率比普通广告提高了50%，转化率提升了35%。
04
拆解分析并得出结论
不同商品对广告投放的响应力不同，因此需要通过合适的方法对关键指标维度进行拆解分析。如：
找出“高转化高回报”的爆品（可以重点投放）
找出“点击高但不转化”的品（可能需要调整定价/卖点/落地页）
找出“低点击”的产品（可能选品方向就不对）
找出“高转化高回报”的爆品（可以重点投放）
找出“点击高但不转化”的品（可能需要调整定价/卖点/落地页）
找出“低点击”的产品（可能选品方向就不对）
举个例子：
你投放一个新款T恤在抖音，CPC只有0.9元，CVR却不到0.5%，ROAS只有0.6。这说明——虽然流量便宜，但用户根本不买单，那就需要马上优化卖点、主图、落地页。
总的来说，推广数据不是越细越复杂才有用，而是要看得清、下得了判断、改得了策略。
数据分析是一个持续的过程，建议在每次推广活动结束后，都进行复盘总结，找出成功经验和不足之处。
数据分析能力现在已成为各行各业不可或缺的一项重要技能，尤其是运营或者产品，只有拥有数据思维，能进行数据分析，才能 不断优化推广策略，才能真正实现产品增长，在激烈的市场竞争中脱颖而出。CDA数据分析师重视数据分析思维的训练和技能的提升，CDA认证小程序里有数据分析的各类知识干货，还有测试题，帮助你快速提升职业技能。
世界经济论坛发布的《未来就业报告》，预测了未来五年内增长最快的十大岗位，其中就包括了数据分析师和科学家、数字化转型人员。
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为什么选择这门课程？
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2. 强大师资，专业引领
师资团队汇聚学界、实务界的专家讲师、企业资深分析师和行业大牛，代表着国内数据分析培训的顶尖水平。他们不仅拥有深厚的理论知识，还具备丰富的实战经验，能将晦涩的理论知识融入实际案例中讲解，让你轻松理解。在学习过程中，以问题为导向，引导你深度思考，提升解决复杂问题的能力，培养敏锐的数据思维和扎实的数据素养。
3. 技能全覆盖，职场无缝对接
课程内容紧密贴合行业需求，渐进式地涵盖了数据分析所需的各类工具及编程语言，如Excel、SQL、Python、PowerBI等。通过大量实际案例和行业数据，带你深入学习常用分析技能，确保你学完就能在零售、电商、金融等多行业多场景中独立完成数据分析工作。同时，课程还从职场综合能力要求出发，为你提供职业规划指导，帮助你选择适合自己的职业发展路线，快速提升岗位匹配度，实现从校园或原岗位到数据分析岗位的无缝对接。
讲师团队
与智者同行，与高人为伍，让大师成为你的私人智库。在这个快速变化的世界中，与智者同行、与高人为伍，成为了我们追求成长和智慧的捷径。智者以他们的深厚学识和独特见解，为我们指明前行的方向；高人则以其卓越的能力和非凡的成就，激励我们不断超越自我。
课程内容介绍
基础夯实阶段
工具与思维预备：预习阶段提供Excel、数据库、PowerBI等工具的预习视频，帮你提前熟悉工具操作。业务前台人员数据思维训练营则培养你的数据思维，为后续学习打下坚实基础。
Excel数据分析进阶：深入学习表格结构数据的处理技巧，掌握各类指标的应用、设计与分析，学会运用帕累托分析法、四象限分析法等业务分析方法，以及价值模型、漏斗模型等业务模型。
业财融合与财务数据分析：了解业务和财务的紧密联系，熟悉三大财务报表指标，学会资产负债分析、利润分析和杜邦分析，完成财务分析报告。
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Excel数据分析进阶：深入学习表格结构数据的处理技巧，掌握各类指标的应用、设计与分析，学会运用帕累托分析法、四象限分析法等业务分析方法，以及价值模型、漏斗模型等业务模型。
业财融合与财务数据分析：了解业务和财务的紧密联系，熟悉三大财务报表指标，学会资产负债分析、利润分析和杜邦分析，完成财务分析报告。
统计学与多维数据分析：系统学习统计学基础，涵盖描述性统计、统计分布、推断性统计等知识，学会运用ABtest分析运营方案。
数据库与数据管理：深入学习SQL数据库，掌握数据定义、操作、查询语言，学会单表和多表查询，运用各种函数解决实际问题。
Python编程与应用：从Python编程基础学起，掌握数据类型、语法规则、控制流语句和自定义函数。深入学习Numpy数组分析、Pandas数表分析和数据清洗。
统计学与多维数据分析：系统学习统计学基础，涵盖描述性统计、统计分布、推断性统计等知识，学会运用ABtest分析运营方案。
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Python编程与应用：从Python编程基础学起，掌握数据类型、语法规则、控制流语句和自定义函数。深入学习Numpy数组分析、Pandas数表分析和数据清洗。
数据挖掘与机器学习：学习数据挖掘基础内容，掌握相关分析、线性回归、逻辑回归等统计建模方法，了解模型评估和正则化技术。
深度学习与人工智能：探索深度学习之神经网络、AIGC生成式人工智能路线图，了解编码器、迁移学习和Transformer架构，掌握GPT技术架构与训练方法。
数据挖掘与机器学习：学习数据挖掘基础内容，掌握相关分析、线性回归、逻辑回归等统计建模方法，了解模型评估和正则化技术。
深度学习与人工智能：探索深度学习之神经网络、AIGC生成式人工智能路线图，了解编码器、迁移学习和Transformer架构，掌握GPT技术架构与训练方法。
大型项目实战：参与跨国企业完整数据分析实战案例，在项目现场专家的评审与1V1指导下，进行探索性实操，制作分析报告。
精准营销数据分析全流程实战：以实战案例为依托，全流程掌握精准营销数据分析方法，提升解决实际业务问题的能力。
职业发展与就业服务：数据分析师职业规划课帮助你明确职业目标，提升职场沟通力和团队协作力。面试技巧一对一辅导为你量身定制面试策略，修改简历，增加面试成功率。
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适合谁学习？
应届毕业生：专业冷门面临就业压力、缺乏经验没有明确规划、技能缺失导致职场竞争力低的应届毕业生，CDA数据分析脱产就业班为你提供系统学习和实践的机会，掌握热门技能，在就业市场中脱颖而出。
在职提升和转岗人群：对于工作任务繁重，希望提高工作效率的财务、市场等人员，以及竞争压力大，想要突破职业瓶颈的产品、运营等人员，还有面临行业挑战，期望提升战略思维的决策、管理人员，学习数据分析技能能为你的职业发展注入新的活力，开启新的职业篇章。
转行数据分析人群：自学难度大的零基础人员、升职加薪困难想要跳槽大幅涨薪的人员，以及所在行业不景气，渴望进入新兴数据行业的人员，该课程是你快速入门和实现职业转型的最佳选择。
CDA报考人群：无论是报名参加CDA Level I、Level II还是Level III等级考试的考生，课程内容紧密围绕CDA考试大纲，帮助你高效备考，顺利拿证，提升在数据分析领域的专业认可度。
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