大家先明确一个问题，这篇文章为什么要讲数据的分析法，而不是直接上手操作呢，数据分析大家都不陌生，人员永远的话题，竞价新手一直头疼的问题，举几个常见的问题例如：好多竞价人员在做数据分析的时候比较盲目，不知道该如何下手，没什么思路，即使竞价老手也会遇到这种问题，尤其数据较多情况较复杂的时候会更加混乱，想必大家都懂数据分析的痛。
首先，明确数据分析，数据分析是什么？有人可能会说：数据分析就是围绕KPI来做账户；数据分析就是优化数据，降低信息成本；找出问题；分析人群、分析账户，调整方向、策略、控制流量，提高转化、解决问题，目的是多挣钱。
通过对上面的问题进行排序，我们发现数据分析就是分析人群、分析账户、分析投放策略、调整策略、控制流量等，最后提高转化多成交。也就是发现问题，解决问题的过程。
下面为大家分享一下数据的分析思路，该方法分为四个部分，下面为大家讲解第一部分。
一、常用的数据分析思路
我们现在来看下我们常用的分析思路。
第一、“随缘”分析法：日常看数据我们都用到过这种分析方法，发现什么样的问题，就根据这个问题进行解决。但是这种分析方法是有局限性，不能站在全局上来思考问题，所以可能只是解决一部分问题，没有抓住要点，但是日常还是可以使用的。
这种分析方法最忌讳的就是胡思乱想，一会想到质量度低、一会想到消费太高，一会想到对话不稳定，这样会导致你完全没有思路，非常的混乱就像纠结的鱼线，想想头都炸了。应该先发现什么问题先解决，不要考虑太多，比如你刚开始发现质量度低的这个问题，那好，那我们就先解决这个问题，下面给大家用导图的方式举几个最常见问题的分析方法。
例一：质量度低
大家看这个导图可以发现，影响质量度的三个关键点，预估点击率、业务相关性、着陆页体验，所以要是出现质量度低先一一进行检查，然后确定是哪里出了问题，具体怎么检查呢，可以参考导图中，这三个关键点的影响因素已经列在上面了，发现问题就按对应的问题解决就可以了。
质量度影响因素
百度关键词质量度，会有一个评分，上面也会有相关的评分，所以大家可以做一个参考。
质量度网页提醒
例二：对话转信息率低
发现这个问题该怎么解决，大家也是可以参考下面的导图，影响对话转信息率低的关键因素分为四种，对话关键词不精准、页面相关性、网络因素、客服转化。例如你推竞价培训，但是进来的人是搜索seo进到页面，这肯定是不精准的，其余就不多说了，很明显的问题，想来大家都可以自己进行判断。查找原因解决就可以了。这就是随缘法，遇到问题及时解决就可以了。
对话转信息率低影响因素
第二、目标反推法：我们想要什么样的目标效果，根据目标分解我们的任务。比如目前我们需要更多成交，那么要更多成交我们需要做哪些事情。
例如我们想要50个信息量，按照每个行业的百分比进行计算发现（每个行业的比例不一样，大家可以根据经验自己进行换算，如果不知道自己行业的大概百分比，可以请教前辈），需要77个咨询客户，那需要77个咨询客户就需要833个进入网站，要833个进入网站就需要925个点击，925个点击需要18500个客户看见我们，这个就是目标反推法。
导图后面的是影响因素，大家可以自行根据导图对自己的账户设定一个周期目标，然后调整每个阶段的客观影响因素，由于文章有限，反推法大家只能根据导图操作，有兴趣的朋友可以加入狼训的公开课学习更多。
十四种原欲：好奇、家庭、地位、荣誉、社交、声望、权威、食、色、仇恨、娱乐、自我。
人性的弱点：贪婪、懒惰、虚荣、人性……
第三、维度分析法：时间（最好能分时段）、地域、产品、设备、购买阶段、无对话有消费、有对话无转化、有信息高消费、核心信息关键词、长尾信息关键词。
第四、营销流程分析法：根据营销漏斗，把握各环节转化率，哪个环节出现问题，优化哪个问题。
根据营销漏斗从上往下推一下，可以列出数据，检查下看看哪个部分的转化率比较低，然后进行调整。下面为大家举例子：
营销漏斗数据流程
通过计算后可以看出来你的数据转化百分比，要是过于低可以针对该部分进行调整。
以上四种方法也是必会的数据分析思维方法。
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