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听说，大家都一直被数据分析所折磨。
数据分析是个什么鬼？
我怎么感觉这个数据哪哪都有问题？
天呐，我到底该先分析哪一项数据？很痛苦有没有！哈哈…不过，今天的文章可能会让你更痛苦。
为了帮助大家逃离数据分析的魔怔，今天就给大家带来了一篇“如何分析数据”的案例文章。下图是某账户的营销数据。从你的角度看，你会觉得是哪里出了问题？
分析好之后，你便可以带着自己的答案看下去。确定目的一般情况下，我们进行数据分析是为了什么？
降低成本，增加对话、增加流量质量…等等。但其实，最终我们都可以归结为一个目的：增加转化。那我们在分析时，便可以基于这个目的来出发。
发现问题既然明确了目的，是增加转化，那便可先从结果出发。
从图中我们可以看出它的线索是逐步上升，但线索成本并没有下降。
那…从结果分析来看，我们的获客成本是较高的。分析、确定问题线索成本高，要么是因为我们的均价高，要么就是因为我们的对话率低。
但从对话率来看，它的数据我们可以接受，说明流量质量没问题；点击率略微下降，均价居高不下，所以导致对话成本也是处于一个较高的状态。
那，由此可以确定：对话成本高从而导致了一个线索成本的问题。
分解问题确定了问题，我们就要分解问题。建议像这种情况，我们可以在草稿或电脑上罗列出一个思维导图。
对话成本高，我们可以从两点来解决：
1.降低对话成本
2. 增加对话量
降低对话成本降低对话成本，要么降低整体点击均价从而降低成本，要么提高对话率，以量取胜。
降低整体点击均价：
我们可通过筛掉那些均价高、转化低的词来达到这一目的。
提高对话率：对话率往往和一个流量质量、转化引导有关系。
那我们便可通过对以下四点进行分析，从而找到自身影响对话的一个薄弱之处。
抵达分析承载分析转化能力分析流量质量分析增加对话量增加对话量，不过就是一个增加流量质量和流量数量的问题。
这就需要我们在增加流量数量的同时，筛选出垃圾流量。
同样，我们可以通过分词来达到这一目的。
我们最初的目的是增加转化，那么便可先筛选出转化较好的词，然后进行分类。
均价高转化好：
先加词，拓量之后优化创意，来控制流量。
均价低转化好：
利用提价和放匹配相结合。
操作执行当确定好方案之后，我们便可以根据这个优化方案进行执行。
那根据上面的操作，我们基本可以分为三步：
1.降低整体点击均价
2. 提高对话率
3. 增加对话量
那么，问题来了，我们应该先操作哪一步？
是123还是321，再或者213、231…
在数据分析中，先操作哪个或后操作哪个都有可能带来巨大的变化。
比如：当我们先进行降价处理时，那就有可能导致钱花不出去，这就需要我们先放量在收量。
所以，各位看官，关于上述的操作执行顺序，你怎么看呢？
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