数据分析
乃是成熟的 SEMer 不可或缺的技能，其数据分析能力更是评判竞价人员能力高低的关键指标。本文所阐述的数据分析三部曲主要适用于教育培训行业（面授 SKU），同时对多数需线下成交的业务也具备一定的借鉴意义。
对于教育行业面授 SKU 而言，竞价投放数据总体上可划分成三个部分，其一为竞价后台推广数据，其二是网站在线对话数据，其三为市场业务数据，这三部分紧密相连，缺一不可。
第一部曲：明晰各环节涉及的 KPI
1、竞价后台数据
每日或至少每周下载并剖析关键词报告是竞价人员的例行工作，竞价后台数据完全能够在关键词报告中汇总获取。需留意的是，您登录网站后台所见的数据包含了自然流量的数据，故而应以关键词报告的数据为准。主要的数据包含以下几种：
1）总展现
我们所投放的竞价广告展示的累计次数。对展现数产生最为关键影响的要素是关键词的数量与质量。
2）总点击
用户点击我们广告链接的累计次数。总点击数由总展现数和点击率共同决定，其规模总数直接决定了我们整个推广账户的整体层级。
3）点击率
点击数除以展现数，即 CT R（Click-Through-Rate）。该指标反映用户对广告内容的认同程度，是推广端最为关键的指标。影响点击率的因素包括位置、质量度、标题、描述和出价。
4）总消费
即我们在本期竞价推广中所支出的总成本。
5）点击均价
总消费除以总点击。竞价的计费模式为 CPC 付费，点击均价体现了我们为每次点击所付出的成本。竞价后台的数据由竞价人员能够直接掌控，竞价人员需对竞价账户的表现直接担责。
2、在线对话数据
1）在线对话数
访客访问我们的网站，并通过在线聊天工具（例如企业 QQ/商务通/乐语等）与客服进行对话的累计次数，在此最好仅统计有效的对话，判断标准为访客至少发言过一次。
2）对话发起率
在线对话数除以总点击。该指标反映了愿意和客服对话的访客数与所有可能进入网站的访客数的比例，网页的宣传点、美观度、网页打开速度以及网站内容和竞价广告的匹配程度等因素都会对这个指标产生影响。
3）客户名片数
客户名片指的是访客的联系方式，我们可将每个客户名片都视作一个潜在的成交机会，是竞价工作的重要成果。具体由三部分构成，其一为访客直接拨打的电话数，其二为访客的有效留言数，其三为在线客服向访客索要到的名片数，其中第三部分可能占据 70%以上。其中，第一部分主要受着陆页水平影响，第二部分主要受客服在线状态影响，第三部分则主要受在线对话数和客服的在线对话能力影响，我们能够用客户名片数除以在线对话数这个指标来反映客服的在线对话能力。
4）客户名片成本
总消费除以客户名片数。该指标反映的是我们每获取一个潜在的成交机会所需支出的成本。
5）网页转化率
客户名片数除以总点击。该指标反映的是总的点击数量中转化为最终成交机会的比例，受两方面因素影响，一是推广着陆页的制作水平，二是客服的在线对话能力。
在客服人员接待能力基本不变的前提下，网页转化率的高低能够展现出不同版本着陆页的不同效果，通常也是网站设计人员评估网页效能的重要指标。
在线对话数据关系到竞价人员的实际工作成果，是竞价人员必须予以关注的，在线对话数据的表现情况与着陆页的制作水平以及在线客服人员的工作能力紧密相关，如果竞价人员本身不负责具体的着陆页设计以及客服管理，跨部门的沟通和反馈就显得极为重要！
3、市场业务数据
1）业务成交数
即所有访客中最终达成交易的总人数。倘若我们的营销推广除了竞价还有其他方式，那么务必注意剔除来源于其他推广渠道的成交数量，如此才能真实反映出我们进行竞价的实际成效。
2）销售转化率
业务成交数除以客户名片数。该指标反映的是总的成交机会中最终完成交易的比例，销售转化率极为精准地衡量了业务团队的销售能力。竞价人员应当明确统计和分析这个数据，因为业务表现不佳不一定是竞价人员的问题，销售团队的销售能力也是极为重要的影响因素。
3）平均成交成本
总消费除以业务成交数。该指标反映的是我们每获取一个意向客户所需支出的成本。通常公司总会设定一个平均成交的红线，超出此红线，竞价人员就必须从各个环节查找问题。
4）总营收
业务成交数乘以产品单价。即在所有成交机会中最终完成交易的流水总额。同样，要精确衡量竞价为我们带来的流水总额，一定要在总营业额的流水中剔除与竞价无关的部分。
5）ROI
总营收除以总消费。即投入产出比，此前我们曾提及竞价的核心思想是 ROI 管理，竞价的所有操作都指向 ROI 指标，通常情况下 ROI 指标自然是越高越好，不过正如我们前面所讲，过高的 ROI 也往往表明我们的竞价仍有拓展的空间，合理的 ROI 与行业的差异有很大关联，具体也要依据您所在的公司的要求而定。
市场业务数据主要受销售团队影响，竞价工作相当于市场销售工作的前期铺垫，显然，竞价人员要了解自身工作的最终效果必须关注市场业务端的数据。
以上我们仅剖析了在竞价过程中所涉及的一些具体指标，相信大家也注意到，指标与指标之间存在一定的数理关联，那各个指标之间具体是如何相互作用和联系的？接下来我们将进一步阐释。
第二部曲：通过数据拆解剖析问题根源
在第一部分中，我们已经阐明了竞价各个主要环节的 KPI，但我们如何从公司业务的角度来分析这些数据呢？例如老板说，这个月市场费用投入不少，营收却大幅下降，究竟是何原因？要回答这类问题，就需要充分发挥利用数据分析查找问题所在的能力。
1、分析对比环比数据
首先我们需要对两个月的业务数据进行分析，“这个月市场费用没少花，营收下降这么严重”这是一个典型的投入产出比的问题。实际上，老板们通常都会关注这个问题，且这句话中很明显，对比的是环比的数据，即这个月和上个月存在差异。因此我们首先要分别计算出上个月和这个月的 ROI 值。
2、以 ROI 为核心进行数据拆解
通过之前的分析我们了解到竞价的数据之间存在一定的数理关系，其中最为重要的 ROI 指标可以进行如下拆解。
因为 ROI=总营收/总消费；
总营收=业务成交数×产品均价
总消费=点击均价×总点击=n1×p1+n2×p2+…nn×pn
(注：n1 是关键词 1 的点击量，p1 是关键词 1 的价格，以此类推)
所以 ROI=(业务成交数×产品均价)/(点击均价×总点击)
又因 业务成交数=客户名片数×销售转化率
客户名片数=总点击×网页转化率
总点击=总展现×点击率
推出 ROI=（总展现×点击率×网页转化率×销售转化率×产品均价）/
∑（n1×p1+n2×p2+…nn×pn）
3、数据拆解说明
很明显，以上这个公式基本上将我们之前所分析到的核心数据都涵盖进来了，实际上如有必要还能够对其做进一步的细分。比如我们在线上邀请留下联系方式的客户进行线下交易，客户应邀到达公司现场的比例我们可以定义为“邀约到访率”，所有到达现场的客户最终完成交易的比例我们可以定义为“到访交易率”，而邀约到访率×到访交易率=销售转化率，这样我们就能够多做一步拆解，数据拆解的环节数量与公司业务的环节数量密切相关，这里我们就不再展开。
4、分析非竞价因素
将 ROI 拆解之后，此时我们就能够通过对比这个月和上个月各个指标的数据来分析到底是哪些环节出现了问题，比如如果其他的数据几乎没有变化，但是本月的销售转化率下降了或者产品单价下降了或者网页转化率下降了，如果销售团队或者产品定价或页面管理不归竞价人员负责，那严格来讲，公司效益不佳就不应归咎于竞价人员的工作。
5、分析竞价因素
但如果其他指标未变，而竞价因素比如点击率大幅下降呢？此时我们知晓，点击率下降，会导致总点击下降，进而导致在线对话数下降，接着导致访客名片数下降，最后致使总成交人数下降，总成交人数下降，总营收就会下降，ROI 指标自然就不理想了，所以点击率就是影响营收减少的主要原因。
那接着我们分析，影响点击率的主要因素有哪些呢，此前我们已经提及，影响点击率的因素包含位置、质量度、标题、描述和出价等，没办法，只能有规模有组织地逐一排查，根据关键词分类，从重点计划重点单元重点关键词开始，系统排查！不要觉得繁琐，这是竞价人员的职业素养所在，也是竞价人员的价值体现。
第三部曲：细致分析，理清影响因素权重
在教育培训行业，许多从事 SEM 工作的朋友还承担了不少其他相关工作，有的分管了着陆页策划，有的还分管销售业务，为了确切地了解各个环节可能存在的问题，细致的数据分析能力必然是必备的。
1、多因素分析
倘若在之前的竞价分析中发现存在两个或者多个方面的问题，那该如何处理？比如我们发现本月访客名片数大幅减少，经分析原因有两个，一是网页转化率下降，二是总点击也下降了。我们知道网页转化率和着陆页设计以及在线客服接待能力紧密相关，而总点击自然是由竞价人员负责，多个因素均有影响，如果是由不同的人员负责，谁应重点优化？
2、公式分析
很显然，上述这个问题要求我们明确各方所应承担的责任大小，并给出一个确切的数值。根据公式：访客名片数=总点击×网页转化率，首先我们需要计算出访客名片数、总点击以及网页转化率这三个指标的环比增长率。环比增长率=（本周期数据 – 上周期数据）/上周期数据，在此我们假设总点击的环比增长率为 X，网页转化率的环比增长率为 Y，访客名片数的环比增长率为 Z（XYZ 可为正也可为负）。
3、影响系数分析
接着我们需要计算 X 和 Y 值分别对 Z 增长率的影响系数，依据数学知识，我们可知在 1 + Z = (X + 1)(Y + 1)的情况下：
X 对 Z 的影响系数 = X ／（X + Y）
Y 对 Z 的影响系数 = Y ／（X + Y）
4、具体影响分析
我们已经知晓总点击数和网页转化率的环比变化，各自对名片转化率环比变化的影响系数，接下来我们只要将上个步骤中得到的两个值分别乘以名片数量减少的绝对值，就能够了解点击数的减少和网页转化率的减少分别导致了多少访客名片的减少，从而哪个环节应当重点优化这个问题就得以解决，同样的分析方法也适用于竞价数据中的其他公式。
有的朋友会认为这样做过于较真，似乎完全没有必要，其实并非如此，实际上不少公司对竞价等相关人员的绩效考核已经开始引入类似以上这样影响系数的指标，竞价本身就注重数据的准确性，在数据分析这个环节，我们做得更细致和深入一些，对于理性思维的培养也是大有裨益的哦。
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