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發布時間:2020-12-31 08:15  
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幾個常見的數據分析誤區:
轉發閱讀數等于宣傳效果好 別再信轉發評論閱讀數了,假如,A內容轉發2000,帶來了20個流量,0轉化。而B內容轉發20,帶來了200個流量,50個轉化。宣傳的目的是后的轉化效果,而不是看起來好看。要以終轉化情況來判斷效果。把數據分析等同于大數據 用行業數據給自己的具體業務做依據其實并沒有什么鳥用,和你的具體業務相關的數據才有意義。投放維度不以數據做依據 像微博粉絲通、競價廣告等,都能選擇地域和興趣維度等,不能腦補選擇,而應該以數據作為依據。沒頭蒼蠅一樣選擇推廣渠道 什么推廣渠道都做過,都效果不理想,因為根本不知道每一個具體的工作,到底是帶來了盈利還是看不見的虧損,因為沒有有效數據反饋。本屆大會以"創新驅動、造福人類——攜手共建網絡空間命運共同體"為主題,大會設置有16場論壇、20個議題,涉及互聯網經濟、互聯網創新、互聯網文化、互聯網治理、互聯網國際合作等前沿熱點話題。產品調整靠腦補,不看用戶行為 數據會告訴你用戶在你的網站上是怎樣流動的,調整產品和優化流程才有依據。
總之:數據思維不等于看數字,解讀出對你業務的指導數據才有效有用,關注和自己具體有關的數據 ,數據分析工作目標應該是后的轉化率。要建立自己業務的數據監測和收集方式,比較常用的有GA,真實的數據能指導產品和營銷的調整與優化,還能挖掘不斷的新的機會。第三是把前面所有因素進行綜合,那個市場的消費狀況如何和消費傾向如何,定出適合的格價和功能,有針對性的銷售。