道家强调四个字，叫“道、法、术、器”。“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；“术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水平）；“法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”；“道”是指方向，是指导思想，是战略。那么如何做好数据分析呢，今天云端科技小编推荐一篇关于互联网运营中的十大数据分析方法。

1、细分分析

细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。

细分方法可以分为两类，一类逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。

细分用于解决所有问题。比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

2、对比分析

对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。

常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比。

时间对比有三种：同比，环比，定基比。

例如：本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。

3、漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。

漏斗帮助我们解决两方面的问题：

在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。

在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。

4、同期群分析

同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。

同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单，但却十分直观。同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。

以前留存分析只要用户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚高。

5、聚类分析

聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。

用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是相似，相关页面分组法；来源聚类主要包括渠道，关键词等。

例如：在页面分析中，经常存在带？参数的页面。比如：资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

6、AB测试

增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。

比如：你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。

7、埋点分析

只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。

通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

如：重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。

8、来源分析

流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。

传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。

9、用户分析

用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。

可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。

用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。

10、表单分析

填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。

用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。

以上是常见的数据分析方法，更多应用方法需要根据业务场景灵活应用。

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大数据时代，面对客户的营销和服务都需要转型。为了寻求企业的经营效益，就需要以用户为中心、以大数据为基础、以融合为手段，来实现企业的长久发展。

融合，指的是数据融合。其实每个行业的数据都是一样的，无非就是各种客户数据、交易数据、财务数据、渠道供应链数据、外部数据等等，只不过更具有行业特点罢了。在这里我们主要以电信行业的数据为例，主要包括B域（业务支撑域。包括：计费、账务、客服、决策等系统）、O域（运营支撑域。包括：网管、网优、网元、信令等）、M域（管理支撑域。包括：财务系统、OA系统、工程系统、人力资源等）和互联网域（上网日志等）。这些数据需要打通、融合，作为大数据分析的基础。

大数据，指的是大数据平台+技术+业务。面向业务目标，运用大数据能力引擎提供一系列的分析能力，深度洞察用户。这里的大数据不仅仅是技术、还包括大数据分析、数据可视化和数据开放共享的一切能力。只有运用了这样的能力才能将底层融合的数据资源充分盘活。

用户，指的是某一行业的受众百姓。在电信行业指的是终端用户，在医疗业指的是病人，在政府行业指的是公民……总之大数据时代的营销推广不再仅仅面向企业，更不能“广撒网”，一定要以个体用户为根本去开展精准营销和精细化运营。

所以有了这些支撑思路，自然就有了相应的业务思路：大数据、超细分、微营销和精服务。

大数据融合识别感知，建立以用户为中心的360度标签体系，实现数据、资源的集约化利用；实现敏捷响应的效能管理；甚至实现网络协同服务。

围绕电信运营商提出的“大数据、超细分、微营销、精服务”的战略目标（当然也是口号，哪那么容易做）。以用户为中心、大数据为基础，融合各域数据，建立客户标签体系，充分发挥企业数据的核心资产能力，有效的提升营销效果、挖潜网络效能、保障服务质量、拓展渠道，构建具备“融合性、先进性、灵活性、安全性”能力的大数据平台并转化为核心生产力。

在业务要求方面，大数据应用于：还原客户业务使用场景，实现对客户的深度洞察；超细分应用于：以个体为粒度的超细分，实现对客户的细分与洞察；微营销应用于：精准定位个体客户，最大化提升营销效率；精服务应用于：构建跨部门、统一的业务流程和IT支撑。

在技术要求方面，包括融合性、先进性、灵活性和安全性四个关键要素。融合性是指：前面所介绍的B域、M域、O域和互联网域数据的融合处理；先进性是指：建立多中心的体系架构。比如去IOE的技术架构，引入分布式计算框架，支持系统水平扩展、批处理采用Hadoop、流处理采用Storm、复杂事件处理引擎等等，有效支撑营销模式转变。灵活性是指：统一规划与分开部署、数据与应用解耦、营销一致性和差异化；安全性是指：实现分开部署的运维统一管控，保障B域、O域、M域的数据安全、网络安全以及应用安全。

在建设方向上，主要构建以用户为中心、大数据为基础的大数据平台，构建企业级数据中心、开放的分析中心、融合的运营中心、统一的管控中心。

最后，大数据支撑用户精准营销。

一方面，依托大数据批处理技术，基于数据计算和数据挖掘，沉淀客户画像；

另一方面，依托大数据流处理技术，识别用户行为，生成各类事件（服务使用、位置变更等）；

而且还可以与广告商户的合作，以渠道协同调度为基础，实现广告合作的互联网营销模式。

这就是电信运营商运用大数据支撑用户精准营销的过程，由于从2013年的流量经营到2018年的人工智能，面向用户的精准营销和精细化运营从未停歇过，所以这个过程经历了从口号到实践的艰辛历程。

分析世界讲方案——每天早7点，为您带来精彩的一页。

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　　店铺运营中一切的问题和提升都是有迹可循的，而这些规律和问题我们都可以从各种店铺运营中的数据分析而得出结论。然而数据的分析和总结却是错综复杂的，有市场数据因素影响着我们宝贝的市场表现，最优类目数据，产品数据，竞争对手数据，店铺数据，单品数据等等，还有我们常说的点击，访问，转化等等数据，这些数据在一起的综合终影响到我们销售，整个网络销售平台是人为搭建的，再通过不断的升级和优化达到最公平的规则，给做的好的产品一个好的售卖平台，但是这个背后是一个庞大的数据库的计算和系统的呈现，也许我们不能窥知全部但是了解一些其中比较容易掌握的数据规律跟随正确的趋势方向来优化宝贝和店铺，我们的权重增长和排名提升会更加容易一些。

　　店铺运营就和医生诊断一样，通过看表面的数据表现，分析深层的数据变化得出数据变化的原因找到店铺问题出在哪里，对症下药往往效果会很好。这里只是给大家指明一个方向给大家一些实际的简单的方法，至于能给自己有多大的帮助给自己的店铺带来多少提升就看大家自己的领悟能力和探索精神，是否能举一反三了。

　　分析数据比较繁琐但是需要思路清晰，提取有用的数据，帮助我们找到想对应的解决问题的方法。淘宝店铺一般比较合理的流量比例是：自然流量35-50%丶直接点击流量 15-20%丶直通车流量35-40%丶淘宝客5-10%，其它少到乎略不计;这里没有包含钻展丶硬广丶活动流量，因为这些使用的不多，也没有固定的频率.

　　那我们分析数据的第一步就是要知道分析数据的目的和需要解决的问题，只有明确了问题我们才有准确的分析方向，确保数据分析的准确性，避免无效工作，同时还能确保工作的方向更靠近于发现问题或找出解决方案。那我们就以平时店铺运营中遇到最多的店铺问题来举列分析找到转化率下滑的原因并提出有效的解决方案。

　　店铺转化率下滑，那是什么原因导致店铺转化下滑的呢，那我们需要搜集影响这一结果的所有数据因素的数据，直接影响转化率下滑的如PC和无线端转化率数据，单品流量转化率数据，渠道流量转化率数据，新老顾客数据，活动数据等，间接影响店铺转化率下滑的因素如大盘变化数据，竞品变化数据等等。我们在生意参谋看到的数据往往太过复杂，这就需要我们对所有的数据进行甄别，去掉那些不会影响转化数据的与结果不相关或者不会直接影响到我们找到问题的数据因素，这样就缩小了分析数据的体量大小，会使分析数据变得更加简单有效。

在整理分析数据的时候，我们通常使用对比的分析方法，如今年与去年同期对比，这个月和上个月的环比，今天与昨天的数据对比，通过对比我们知道数据的变化知道引起数据变化的原因。再结合实际运营情况，找出影响数据变化的问题所在。在分析数据时需要注意的是，当第一个数据无法直接表达问题根源的时候，我们需要继续往下解读数据。比如，当我们发现影响店铺转化率下降的原因是手淘搜索流量带来的转化率下降，那我们就需要进一步解读手淘搜索渠道带来的流量在哪款宝贝上的转化率表现下降，甚至是哪个关键词带来的流量转化率下降。

通过层层分析就能找到问题出现的关键点。最后发现问题并且提出解决方案经过前面的分析后，我们可能会发现影响店铺转化率下降的原因是某几个单品在手机端的转化率下降，而下降的原因可能是手机端多了几个负面评价影响了后来顾客的购物决策。从而影响了转化率的数据。如果我们经过数据分析发现确实是由负面评价在手机端影响了转化率，那我们要针对负面评价这一问题提出解决方案。

　　解决负面评价的问题首先我们要了解差评的原因，产品问题要对产品缺陷做出调整和优化，确保在后面销售中不出现同样的问题，如果是服务或其它问题要及时和客户取得联系，争取得到客户的谅解，采纳客户的意见建议，对于买家的损失给予适当的补偿。吸取经验对自身运营服务各方面的提升是很有帮助的。

　　那通过这些数据的整理分析我们解决问题的思路就很清晰了。那对于店铺的提升和店铺的运营是有很大的帮助和提升的。

本文来自老化电商运营，转载请备注出处！

摘要：今天，我们就聊聊从产品和运营的角度，如何通过大数据做转化分析？

在2017年的多次营销文案刷屏事件中，产品和运营人越来越清楚地看到，流量≠转化。而转化率，才是衡量一个产品和一次活动最为核心和关键的数据。因此，转化率是网站最终能否盈利的核心，提升网站转化率，提升销量才是王道。今天，我们就聊聊从产品和运营的角度，如何通过大数据做转化分析？

首先要清楚，转化率究竟是什么？受哪些数据的直接影响？这些数据的影响因素又是哪些？

转化率指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率。简单地以下面这个公式来说明：

以电商平台购物为例，总流量一定的情况下，购买人数越多，转化率越高。

而一个用户一次成功的购买行为依次涉及搜索（曝光）、浏览、加入购物车、结算、支付等多个环节，任何一个环节出现差错，都能让用户立刻放弃这次购买行为。根据有关数据，多数电商的转化率只有0.5%左右，这意味着有99.5%的流量被浪费了。（听着好心痛哦）

那么，怎么才能提升购买人数呢？产品和运营，又能怎样进行操作来提升产品销量呢？

一、基础分析：转化的直接影响者都需要设计

转化分析的基础阶段，主要是转化步骤的分析和转化率趋势的监测。

大家都知道，流量是呈漏斗形状的，把流量变为消费者，大约会经历这么5个步骤。就是这5步，足以滤掉99.5%的潜在用户。另外根据统计，在几个较大的B2C网站中，流量数据在增大，但是客户停留在网站上的时间在减少，在被称为眼球经济的时代，每个网民在电子商务网站停留的时间大约在17分钟。

在这一分析阶段，网站运营和产品人员都应该了解什么数据呢？

这一阶段，网站平台能直接获取的数据多而杂，运营人员在收集数据后，对数据进行分类整理，一般分为以下几类：人口属性，社会属性，行为习惯，兴趣偏好等几个方面。

人口属性，包含年龄，性别，身高，地域，学历，收入和教育社会属性，包括社会职务，婚姻状况，住房车辆，社交关系等等行为习惯，包括运动，休闲旅游，酒店住宿，饮食起居等偏好兴趣偏好，包括购物，游戏，体育，文化等

这一阶段的收集分析为用户画像提供基数。为后期的运营方案，文案策划，渠道规划等提供一定的数据支撑。

二、中阶分析：从不同维度分析转化情况

过去人们认为数据是企业的资源，实质上数据是资产，是可以为销量创造价值的资产。要想更好地提升转化率，需要对不同维度的因素进行考虑，也是对上一阶段数据的细分。例如：访问来源、操作平台、跳出页面、操作系统、浏览器类型等。

本阶段，首先要了解，正在网站上浏览的客户，哪些是明确要来买东西的，哪些只是随便来逛逛的，以及他们从什么入口进入;

其次，没有购买的用户，到底看了多少产品页，多少放进购物车没有付款，多少是一个产品页都没有看的;

第三，多少客户产生了购买行为。

第四，非常重要的是，客户登录网站首页之后，除了有40%的弹出率之外，剩下60%的用户分别从哪些渠道进入到产品页面，这些渠道进入之后付款的比例分别是多少。

最后，多少人将产品加入购物车，是否有召回的可能？

通过对网站平台庞大的数据库进行细分整理，才能发现这背后隐藏的用户行为逻辑，从而实现产品人员从产品角度进行优化，运营人员则负责对活动，专题，商品详情页等进行优化。

例如，之前合作过的一个用户，后台数据显示，很多人都将某一款产品加入购物车，但是都没有付款。为了召回这部分客户，网站即时推送了一条优惠券，最后召回30%的订单。

三、高阶分析：多维度交叉分析，不断优化迭代产品

互联网行业的产品都有一个共识：小步快跑，快速迭代。唯有如此，才能打造出受用户喜爱的产品。

通过上两段的数据收集和分析，网站的工作人员对网站的优势以及存在的问题，心中已经有概念了。在这一阶段，就需要沉下来，从具体的维度和点进行分析和修正。这一阶段，可以说是数据驱动产品和运营决策。

例如，

广告投放哪个渠道的流量更优质？什么样的品牌内容更容易被消费者传播？

网页内容，如何组织安排更符合访客的个性化需求；

老客户如何才能回访网站，反复购买产品；

如何减少支付失败的订单？

四、分析转化的进阶之旅：思维与工具

提升转化率，既需要有数据驱动的意识，也需要熟练掌握一定的数据分析工具。正所谓，工欲善其事必先利其器。

创意派(softpai)在大数据营销领域已经实践多年，全面抓取用户的行为数据，根据企业需要获取页面，产品，用户之间的关系。

企业可以知道用户从哪个落地页进入产品，又是在哪一个转化过程中流失掉，切分维度和用户人群，定位流失原因，为运营决策提供数据支撑，提高产品的转化率。

来源：金融界网站

美国东部时间12月14日，中国领先的互联网消费金融平台360金融于美国纳斯达克交易所正式挂牌上市，股票代码为“QFIN”，IPO发行价定价为16.5美元。招股书显示，此次募集资金主要用于科技研发和人才培养、品牌推广、潜在收购和战略投资等用途，360金融将抢跑互联网巨头系金融科技平台成为赴美IPO第一股。

据了解，360金融徐军在上市当天发布了致全员信，表明公司将跨越里程碑，再创新高。同时，徐军围绕360金融如何抵御寒冬成功上市做出了全面复盘，他指出360金融的核心竞争力在于大数据和人工智能两大方面。

精准定位科技平台 360金融牵手合作伙伴助力普惠金融

业内人士认为，360金融是一家科技公司，延续了360集团互联网和安全科技的基因，创造了卓越的团队和高效的运营架构，是360集团的金融合作伙伴。得益于清晰准确的定位，360金融在三年多的时间里数据证明了自身强大的发展空间。

根据招股书披露，360金融自主研发了基于人工智能的风控全流程技术平台，包括Argus智能风控引擎、宇宙魔方（Cosmic Cube）风险定价引擎，以及Cloud Bank系统。截至2018年9月30日，360金融促成贷款的M3+逾期率为0.6％，由于欺诈造成的亏损率仅为0.2％，充分体现出良好的风控实力。

徐军在致全员信中表示，360金融致力于探索用科技赋能金融行业，从互联网安全延伸探索金融风控反欺诈，从零迈步到先头部队，作为赴美上市的公众公司，更要肩负起更多的责任和挑战，坚守合规经营，携手金融合作伙伴推进金融科技实实在在服务于实体经济。

发力金融科技赛道 赴美上市挑战与机遇并存

在2018中国企业领袖年会上，360创始人周鸿祎曾预判，未来五年万户互联时代将加速发展，核心技术的竞争将会持续发酵，只有在人工智能、大数据领域实现了关键技术突破，才有可能实现降维攻击。

徐军透露，相较于其他拥有互联网背景的金融科技企业，区别在于360金融是一家技术驱动的公司。以长远价值为目标，风物长宜放眼量，相信在资本市场终会体现公司的真实价值。

结合招股书来看，360金融将自身定位成连接借款用户与金融合作伙伴的科技平台，为资金合作方挖掘和推荐优质借款用户，并帮助其为优质借款用户提供定价合理、方便快捷的信贷解决方案。360金融拥有稳健且多元化的资金渠道，主要包括国有银行和区域性银行等传统金融机构。

根据Oliver Wyman公司的分析统计，从2018年Q2促成放款额来看，在有互联网技术巨头支持的线上信贷平台中，360金融的业务规模在中国排名前五，前四名依次是蚂蚁金服、微众银行、京东金融和百度金融。

对此，有行业专家向媒体介绍，360金融成功登陆资本市场，以及上市后的战略部署，对BATJ系金融科技公司的未来上市会产生标杆性示范效应。

大数据时代的来临，使得企业在业务运作的过程中产生的数据量呈现出了爆发式的增长。各行各业都面临着海量数据的分析和处理问题。如何运用大数据技术从海量数据中挖掘出有价值的信息，将是今后企业发展的一个巨大挑战。我们在迎接挑战的同时，也可以了解、学习国内外大数据应用中的经典案例，希望能对我们有所启示。

01 塔吉特（Target）百货孕妇营销分析

最早关于大数据的故事发生在美国第二大超市塔吉特（Target）百货。孕妇对于零售商来说一直是个含金量很高的顾客群体，但是她们一般都会去专门的孕妇商店。人们一提起塔吉特，往往想到的都是日常生活用品，却忽视了塔吉特也有孕妇需要的一切。在美国，出生记录是公开的，等孩子出生了，新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围。如果等到孩子出生再行动就晚了，因此零售商必须赶在孕妇怀孕前期就行动起来。

塔吉特的顾客数据分析部门发现，怀孕的妇女一般会在怀孕第三个月的时候购买很多无香乳液、无添加的化妆品、护肤品等等。几个月后，她们会购买镁、钙、锌等营养补充剂。根据数据分析部门提供的模型，塔吉特制订了全新的广告营销方案，在孕期的每个阶段给客户寄送相应的优惠券。结果，孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。2002年到2010年间，塔吉特的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。大数据的巨大威力轰动了全美。

02 谷歌的意图

如果说有一家科技公司准确定义了“大数据”概念的话，那一定是谷歌。根据搜索研究公司comScore的数据，仅2012年3月一个月的时间，谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。谷歌的体量和规模，使它拥有比其他大多数企业更多的应用大数据的途径。

谷歌搜索引擎本身的设计，就旨在让它能够无缝链接成千上万的服务器。如果出现更多的处理或存储需要，抑或某台服务器崩溃，谷歌的工程师们只要再添加更多的服务器就能轻松搞定。将所有这些数据集合在一起所带来的结果是：企业不仅从最好的技术中获益，同样还可以从最好的信息中获益。下面选择谷歌公司的其中三个亮点。

谷歌意图：谷歌不仅存储了搜索结果中出现的网络连接，还会储存用户搜索关键词的行为，它能够精准地记录下人们进行搜索行为的时间、内容和方式，坐拥人们在谷歌网站进行搜索及经过其网络时所产生的大量机器数据。这些数据能够让谷歌优化广告排序，并将搜索流量转化为盈利模式。谷歌不仅能追踪人们的搜索行为，而且还能够预测出搜索者下一步将要做什么。用户所输入的每一个搜索请求，都会让谷歌知道他在寻找什么，所有人类行为都会在互联网上留下痕迹路径，谷歌占领了一个绝佳的点位来捕捉和分析该路径。换言之，谷歌能在你意识到自己要找什么之前预测出你的意图。这种抓取、存储并对海量人机数据进行分析，然后据此进行预测的能力，就是数据驱动的产品。

03 沃尔玛的“啤酒加尿布”

总部位于美国阿肯色州的世界著名商业零售连锁企业沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统。为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对顾客的购物行为进行了“购物篮分析”。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用NCR数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘，可以很轻松地知道顾客经常一起购买的商品有哪些。一个意外的发现是：“跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！”

这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映了数据内在的规律。沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果进行调查分析。经过大量实际的调查和分析，揭示了隐藏在“尿布与啤酒”背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%-40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。

既然尿布与啤酒一起被购买的机会很多，于是沃尔玛就在其一个个门店将尿布与啤酒摆放在一起，结果是尿布与啤酒的销售量双双增长。

04 中国移动的数据化运营

通过大数据分析，中国移动能够对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。大数据系统可以在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。

客户流失预警：一个客户使用最新款的诺基亚手机，每月准时缴费、平均一年致电客服3次，使用WEP和彩信业务。如果按照传统的数据分析，可能这是一位客户满意度非常高、流失概率非常低的客户。事实上，当搜集了包括微博、社交网络等新型来源的客户数据之后，这位客户的真实情况可能是这样的：客户在国外购买的这款手机，手机中的部分功能在国内无法使用，在某个固定地点手机经常断线，彩信无法使用——他的使用体验极差，正在面临流失风险。这就是中国移动一个大数据分析的应用场景。通过全面获取业务信息，可能颠覆常规分析思路下做出的结论，打破传统数据源的边界，注重社交媒体等新型数据来源，通过各种渠道获取尽可能多的客户反馈信息，并从这些数据中挖掘更多的价值。

数据增值应用：对运营商来说，数据分析在政府服务市场上前景巨大。运营商也可以在交通、应对突发灾害、维稳等工作中使大数据技术发挥更大的作用。运营商处在一个数据交换中心的地位，在掌握用户行为方面具有先天的优势。作为信息技术的又一次变革，大数据的出现正在给技术进步和社会发展带来全新的方向，而谁掌握了这一方向，谁就可能成功。对于运营商来说，在数据处理分析上，需要转型的不仅是技巧和法律问题，更需要转变思维方式，以商业化角度思考大数据营销。

05 阿里信用贷款和淘宝数据魔方

中国最大的电子商务公司阿里巴巴已经在利用大数据技术提供服务：阿里信用贷款与淘宝数据魔方。

每天有数以万计的交易在淘宝上进行。与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量都会被记录。更重要的是，这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。各大中小城市的百货大楼做不到这一点，大大小小的超市做不到这一点，而互联网时代的电商可以做到。

淘宝数据魔方就是淘宝平台上的大数据应用方案。通过这一服务，商家可以了解淘宝平台上的行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等，并可以据此进行生产、库存决策，而与此同时，更多的消费者也能以更优惠的价格买到心仪的宝贝。

而阿里信用贷款则是阿里巴巴通过其掌握的企业交易数据，借助大数据技术自动分析判定是否给予企业贷款，全程不会出现人工干预。截至目前，阿里巴巴已经放贷300多亿元，坏账率约0.3%左右，大大低于商业银行。

电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media在2013年的调查结果显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示，大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来五年内将升至23%左右，成为运营商的一项战略性优势。可见，由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。

电信运营商拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，也会涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，电信运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务，也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。整体来看，电信运营商大数据发展仍处在探索阶段。

大数据在电信行业应用的总体情况

目前国内运营商运用大数据主要有五方面：（1）网络管理和优化，包括基础设施建设优化和网络运营管理和优化；（2）市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；（3）客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；（4）企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；（5）数据商业化指数据对外商业化，单独盈利。

第一方面：网络管理和优化。此方向包括对基础设施建设的优化和网络运营管理及优化。

（1）基础设施建设的优化。如利用大数据实现基站和热点的选址以及资源的分配。运营商可以通过分析话单和信令中用户的流量在时间周期和位置特征方面的分布，对2G、3G的高流量区域设计4G基站和WLAN热点；同时，运营商还可以对建立评估模型对已有基站的效率和成本进行评估，发现基站建设的资源浪费问题，如某些地区为了完成基站建设指标将基站建设在人际罕至的地方等。

（2）网络运营管理及优化。在网络运营层面，运营商可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率。

利用大数据技术实时采集处理网络信令数据，监控网络状况，识别价值小区和业务热点小区，更精准的指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。由于用户群的不同，不同小区对运营商的贡献也不同。运营商可以将小区的数据进行多维度数据综合分析，通过对小区VIP用户分布，收入分布，及相关的分布模型得到不同小区的价值，再和网络质量分析结合起来，两者叠加一起，就有可能发现某个小区价值高，但是网络覆盖需要进一步提升，进而先设定网络优化的优先级，提高投资效率。

德国电信建立预测城市里面的各区域无线资源占用模型，根据预测结果，灵活的提前配置无线资源，如在白天给CBD地区多分配无线资源，在晚上，则给酒吧地区多分配无线资源，使得无线网络的运行效率和利用率更高。

法国电信通过分析发现某段网络上的掉话率持续过高，借助大数据手段诊断出通话中断产生的原因是网络负荷过重造成，并根据分析结果优化网络布局，为客户提供了更好的体验，获得了更多的客户以及业务增长；

第二方面，市场与精准营销。此方向包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐。

（1）客户画像。运营商可以基于客户终端信息、位置信息、通话行为、手机上网行为轨迹等丰富的数据，为每个客户打上人口统计学特征、消费行为、上网行为和兴趣爱好标签，并借助数据挖掘技术（如分类、聚类、RFM等）进行客户分群，完善客户的360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征。

（2）关系链研究。运营商可以通过分析客户通讯录、通话行为、网络社交行以及客户资料等数据，开展交往圈分析。尤其是利用各种联系记录形成社交网络来丰富对用户的洞察，并进一步利用图挖掘的方法来发现各种圈子，发现圈子中的关键人员，以及识别家庭和政企客户；或者分析社交圈子寻找营销机会。如在一个行为同质化圈子里面，如果这个圈子大多数为高流量用户，并在这个圈子中发现异网的用户，我们可以推测该用户也是高流量的情况，便可以通过营销的活动把异网高流量的用户引导到自己的网络上，对其推广4G套餐，提升营销转化率。总之，我们可以利用社交圈子提高营销效率，改进服务，低成本扩大产品的影响力。

（3）精准营销和实时营销。运营商在客户画像的基础上对客户特征的深入理解，建立客户与业务、资费套餐、终端类型、在用网络的精准匹配，并在在推送渠道、推送时机、推送方式上满足客户的需求，实现精准营销。如我们可以利用大数据分析用户的终端偏好和消费能力，预测用户的换机时间尤其是合约机到期时间，并捕捉用户最近的特征事件，从而预测用户购买终端的真正需求，通过短信、呼叫中心、营业厅等多种渠道推送相关的营销信息到用户手中。

（4）个性化推荐。利用客户画像信息、客户终端信息、客户行为习惯偏好等，运营商可以为客户提供定制化的服务，优化产品、流量套餐和定价机制，实现个性化营销和服务，提升客户体验与感知；或者在应用商城实现个性化推荐，在电商平台实现个性化推荐，在社交网络推荐感兴趣的好友。

第三方面，客户关系管理。此方面包括客服中心优化和客户生命周期管理。

（1）客服中心优化。客服中心是运营商和客户接触较为频繁的通道，因此客服中心拥有大量的客户呼叫行为和需求数据。我们可以利用大数据技术可以深入分析客服热线呼入客户的行为特征、选择路径、等候时长，并关联客户历史接触信息、客户套餐消费情况、客户人口统计学特征、客户机型等数据，建立客服热线智能路径模型，预测下次客户呼入的需求、投诉风险以及相应的路径和节点，这样便可缩短客服呼入处理时间，识别投诉风险，有助于提升客服满意度；另外，也可以通过语义分析，对客服热线的问题进行分类，识别热点问题和客户情绪，对于发生量较大且严重的问题，要及时预警相关部门进行优化。

（2）客户关怀与客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户成长、客户成熟、客户衰退和客户离开等五个阶段的管理。在客户获取阶段，我们可以通过算法挖掘和发现高潜客户；在客户成长阶段，通过关联规则等算法进行交叉销售，提升客户人均消费额；在客户成熟期，可以通过大数据方法进行客户分群（RFM、聚类等）并进行精准推荐，同时对不同客户实时忠诚计划；在客户衰退期，需要进行流失预警，提前发现高流失风险客户，并作相应的客户关怀；在客户离开阶段，我们可以通过大数据挖掘高潜回流客户。国内外运营商在客户生命周期管理方面应用的案例都比较多。如SK电讯新成立一家公司SK Planet，专门处理与大数据相关的业务，通过分析用户的使用行为，在用户做出离开决定之前，推出符合用户兴趣的业务，防止用户流失；而T-Mobile通过集成数据综合分析客户流失的原因，在一个季度内将流失率减半。

第四方面，企业运营管理。可以分为业务运营监控和经营分析。

（1）业务运营监控分可以基于大数据分析从网络、业务、用户和业务量、业务质量、终端等多个维度为运营商监控管道和客户运营情况。构建灵活可定制的指标模块，构建QoE/KQI/KPI等指标体系，以及异动智能监控体系，从宏观到微观全方位快速准确地掌控运营及异动原因。

（2）经营分析和市场监测。我们可以通过数据分析对业务和市场经营状况进行总结和分析，主要分为经营日报、周报、月报、季报以及专题分析等。过去，这些报告都是分析师来撰写。在大数据时代，这些经营报告和专题分析报告均可以自动化生成网页或者APP形式，通过机器来完成。数据来源则是企业内部的业务和用户数据，以及通过大数据手段采集的外部社交网络数据、技术和市场数据。分析师转变为报告产品经理，制定报告框架、分析和统计维度，剩下的工作交给机器来完成。?

第五方面，数据商业化。数据商业化指通过企业自身拥有的大数据资产进行对外商业化，获取收益。国内外运营商的数据商业化都处于探索阶段，但相对来说，国外运营商在这方面发展的更快一些。

（1）对外提供营销洞察和精准广告投放。

营销洞察：美国电信运营商Verizon成立了精准营销部门Precision Marketing Division。该部门提供精准营销洞察(Precision Market Insights)，提供商业数据分析服务。如在美国，棒球和篮球比赛是商家最为看中的营销场合，此前在超级碗和NBA的比赛中，Verizon针对观众的来源地进行了精确数据分析，球队得以了解观众对赞助商的喜好等；美国电信运营商Sprint则利用大数据为行业客户提供消费者和市场洞察，包括人口特征、行为特征以及季节性分析等方面。

精准广告投放：Verizon的精准营销部门基于营销洞察还提供精准广告投放服务；AT&T提供Alert业务，当用户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券。

（2）基于大数据监测和决策支撑服务。

客流和选址：西班牙电信于2012年10月成立了动态洞察部门DynamicInsights开展大数据业务，为客户提供数据分析打包服务。该部门与市场研究机构GFK进行合作，在英国、巴西推出了首款产品名为智慧足迹（Smart Steps）。智慧足迹基于完全匿名和聚合的移动网络数据，帮助零售商分析顾客来源和各商铺、展位的人流情况以及消费者特征和消费能力，并将洞察结果面向政企客户提供客流分析和零售店选址服务。

公共事业服务：法国最大的运营商法国电信，其通信解决方案部门Orange Business Services承担了法国很多公共服务项目的IT系统建设，比如它承建了一个法国高速公路数据监测项目，每天都会产生几百万条记录，对这些记录进行分析就能为行驶于高速公路上的车辆提供准确及时的信息，有效提高道路通畅率。

总的来看，电信行业的大数据依然处于探索阶段，未来几年，无论是内部大数据应用还是外部大数据商业化都有很大的成长空间。但电信行业大数据最大的障碍是数据孤岛效应严重，由于国内运营商的区域化运营，电信企业的数据分别存储在各地区分公司，甚至分公司不同业务的数据都有可能没打通。而互联网和大数据则是没有边界。日本最大的移动通信运营商NTT Docomo 2010年以前就开始着手大数据运用的规划，NTT Docomo相对国内运营商有一个很大的优势是全国统一的数据收集、整合形式，因此NTT Docomo可以很轻易拿到全国的系统数据。Docomo不但着重搜集用户本身的年龄、性别、住址等信息，而且制作精细化的表格，要求用户办理业务填写更详细信息。对于国内电信运营商，要真正的利用大数据，数据的统一和整合是最为重要的一步。我们已经看到中国移动已经开始着手准备这方面的工作，相信未来几年，在互联网企业的竞争压力下，中国的电信行业大数据将发展的更快，变革会更彻底。

近日，在36氪举办的“2018商业新生态峰会”上，个推高级副总裁刘宇做了《大数据如何服务用户生命周期的管理与运营》的主题演讲，以用户运营为切入口，详细介绍了数据智能为企业发展增能的方式方法。

有商业的地方就有用户

大数据在商业场景上的应用无处不在，包括APP服务开发、广告决策、城市建设等。

为什么选择用户的生命周期作为切入口？

因为各行各业都会有用户，都会涉及到用户生命周期的管理与运营。企业在与用户互动的过程中，会经历各种各样的阶段，每个阶段都有不同的特点。精细化的运营会让每一个用户都得到更好的服务，从而增加用户黏性，提升企业的运营效率和服务产出。

移动互联网的用户生命周期分为获客、成长、成熟、衰退、流失五个阶段，每个阶段运营的重点都不同：

在这五个阶段里，个推都有相匹配的数据智能服务，为企业提供数据指导，优化运营工作。

获客期-制定质优价廉量足的获客方案

在获客阶段，企业缺的不再是渠道资源，而是缺乏质优价廉量足的获客推广方案。个推提供的数据智能服务能够有效地解决这一问题。

在渠道管理上，数据统计分析能够全方位的展示各种渠道的效果、质量，使得企业管理更高效。

在社交网络上，精准的大数据用户标签使得传播更具针对性。

在精准获客上，数据管理平台（DMP）能够在应用商店、DSP、IN-APP广告位和线下推广等渠道中做出高性价比的组合，快速而高效地拓展新用户。

成长&成熟期-给用户私人定制级的服务体验

在成长、成熟阶段，所有的工作都是以用户为核心，以提升用户留存、活跃为目标。

在用户初次登陆的时候，企业可以借助用户标签更好地了解新用户的喜好，有针对性地为用户推荐感兴趣的内容，延长用户使用时间。

内容运营、活动运营要实现千人千面是一个复杂而漫长的过程。精细化运营的初级阶段，实际上是做分组运营。运营者只有在分组运营的基础上，不断地进行数据归集、迭代、更新，才能实现千人千面。个推数据智能平台为企业提供数据分层聚类的模型，从用户特征的归集，到老用户特征的聚类分析，再推演并更新出用户的分类。相比与初级的分组运营，在运营中使用分层聚类模型，用数据来反映分类，会更加客观、精准。

衰退&流失期-正视用户的离开，不做徒劳的挽留

用户是有流动性的，有新用户来，也会有老用户离开。企业在面对用户的衰退和流失时，依然需要做专业的运营。

当企业发现有用户进入衰退期后，首先，要分析了解用户沉默的原因；然后，通过聚类模型或者是根据用户标签去做临流失之前的唤醒，这个时候需要监控唤醒的转化情况；最后，通过各种尝试发现依然无法唤回用户，别纠缠，不如将有限的成本和精力转投到寻找新的服务价值点上。

在数据智能的视角下，用户的流失也会给企业带来价值。企业需要通过像“个推”这样的第三方数据平台来做卸载用户的数据分析，了解流失用户的成分及流动趋势，深挖流失背后的价值，反向推动运营工作的优化。

有时候用户的衰退及流失潮是出现在整个行业内的。个推数据智能服务中的行业洞察版块，可以帮助企业了解行业总体趋势，从而对自身所处的行业地位有一定的认知，从宏观的角度去寻找问题，再根据问题制定适合的发展策略。

总的来说，数据智能可以帮助企业洞察行业趋势，了解自身优势与不足，明确运营方向，为企业的发展注入科技力量。

个推是一家独立的智能大数据服务商，在大数据服务领域深耕多年，积累了丰富的运营经验，服务涉及互联网、精准营销、金融房产、公共服务以及其他垂直领域。个推一直致力于数据智能的研发创新，不断开拓服务的边界，为企业发展增能。

今天我们谈谈大数据概念理论，首先我们要了解大数据，如今人们都在谈论大数据，感觉不不熟悉大数据都有点时代的落伍。现在阿里巴巴，腾讯等一些大公司都在向着大数据发展，大数据时代是一个时代的象征，也是一个改变人们的生活的一个常态。大数据不只是分析数据的一个时代，更是方便人们选择的一种个数据分析。例如今天我们说看到的产品，大数据会通过分析你的需求，为您推送更好的产品，让你有更多的选择。体现了一个智能化，便捷性，高效性。

浅谈大数据概念及大数据的运行与解析

大数据运行分析

大数据的字面理解意思是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集;大数据是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念。

大数据在运行过程中首先要进行预处理

主要完成对已接收数据的辨析、抓取、分类等操作。

(1)辨析：通过接收输入需求进行辨析产品或数据。

(2)抓取：由于获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取的过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

(3)分类：对于大数据接收的数据，并不都是有价值的，有些数据是我们不关心的内容，还有一些数据是完全错误的干扰项，所以要对数据过滤从而提取出更为有效数据。

首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

大数据人工智能机器是未来的一个发展趋势，现在跟多互联网企业开展大数据人工智能，联想在举办的第三届全球创新科技大会上，作为主办方的联想集团首度公开了其在在人工智能领域的战略布局。此外，在会上联想高级副总裁兼CTO芮勇表示，联想集团目前正在积极研发人工智能模块CAVA，据悉这个模块可以植入到用户的手机中，并能进行人脸识别。

浅谈大数据概念及大数据的运行与解析

首先，想要系统的了解大数据，我们从最基础的三个方面进行解析。

第一是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三是实践，实践是大数据的最终价值体现。我将分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

今天人们在谈论数据的时候，经常将大数据与信息混为一谈。甚至将数据处理等同于信息处理。虽然两者是有共同之处，但还是有细微差别。

信息是对世界人和事等描述，它比数据更加抽象。信息是隐藏在数据背后的规律，需要人类的挖掘和探索才能够发现。例如一个物体的重量，体积的大小等，这些都是可以计算。

从数据到信息到所掌握的知识，我们要清楚的知道概念的范围，这样有利于我们今后学习大数据。从数据到信息，涉及到不同的处理方法，这就涉及到机器学习处理技术。不同的技术处理，可能会得到不同的信息。而从信息到知识，更加体现一个人的概括总结能力，它直接导致了后期的数据的应用场景和使用价值。最后才能到达最高层级就是具有智慧。

对大数据感兴趣的小伙伴们欢迎关注小编，我们一起来学习交流进步。本文由大数据创作者（扣3五路451贰6伍）创作。

李志雄网站运营专家

SEM数据分析是非常重要的一个环节，数据能确定我们如何把推广费用花得更好。在进行SEM数据分析时，常常要用到一些术语和数据指标，作为SEM专员，要了解其基本意义及其应用场景。

常用术语：

常用的术语主要有IP、UV、PV等。

IP，是指当天记录的唯一的IP数，一般以IP地址来统计。具体到SEM推广来说，主要是用来判断该IP是不是存在无效点击。

UV，即UniqueVisitor，访问网站的一台计算机客户端为一个访客。00:00～24:00内相同的客户端只被计算一次。是指当天有多少台计算机访问，一般以cookie来统计。

PV，即PageView，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。是指同一个IP地址被不同的计算机访问过的数量。PV主要用来判断网站访问深度，以及访客的质量。

那么IP、UV、PV究竟怎么区分呢？

举个例子来说，在北京某大学的一个宿舍里，今天有3个人用共享IP地址上网，且都访问了A网站，每个人浏览了10个不同页面。那对于A网站来说，则今天有1个IP数，3个UV数，30个PV数。

平均访问时长的时间长短是网站分析的一个重要指标，通常用于评估网站的用户体验，可以用于指导网站以及页面的改善。平均访问时长越长，说明网站或页面对用户的吸引力越强，能带给用户的有用信息越多，用户越喜爱。反之，对用户的吸引力越差，可用的有用信息越少，也说明网站需要优化或添加有用信息了。

数据指标

对于SEM数据分析来说，常用的数据指标是搜索引擎推广漏斗模型中的数据以及其他的一些数据指标。

搜索引擎推广漏斗模型数据指标

搜索引擎推广漏斗模型主要有展现量、点击量、访问量、咨询量和转化量5个数据指标。

展现量：在用户搜索查询时，如果账户内符合用户搜索需求的关键词被触发，该关键词所对应的创意将出现在搜索结果页，称之为关键词和创意的一次展现。一段时间内获得的展现次数称之为“展现量”（简称“展现”）。

点击量：在企业的推广结果展现时，如果用户对推广结果感兴趣，希望进一步了解企业的产品/服务，可能会点击访问企业的网站。一段时间内推广结果获得的点击次数称之为“点击量”（简称“点击”）。

点击率也是SEM专员常常用到的数据指标。点击率的计算公式为：点击率=点击量/展现量。当点击率过低时首先要检查是否是账户出问题，如账户质量过低，有可能是关键词创意无法吸引用户点击或是排名太靠后，这时可以尝试重新修改创意或出价。

访问量：如果企业的推广链接无误，用户通过点击推广结果，则会到达企业的推广网站。此时产生的数据则称之为“访问量”。网站访问量是指网站流量（traffic），是用来描述访问一个网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标，常用的统计指标包括网站的独立用户数量、总用户数量（含重复访问者）、网页浏览数量、每个用户的页面浏览数量、用户在网站的平均停留时间等。

咨询量：如果用户对网站内展现的内容感兴趣，则会咨询在线客服人员，其产生的咨询数量则称之为“咨询量”。咨询量反映了用户对于产品/服务的关注度，以及在线客服人员的工作情况。

转化量，则代表着最终的转化，是衡量SEM推广好坏的最终标准。

转化率的计算公式为：转化率=转化量/点击量。当转化率过低时要考虑几个因素。首先查看关键词是否符合受众人群搜索习惯和是否够精准，或是推广页面是否够吸引人。分析时可以结合页面访问时长和页面跳出率等其他推广数据，然后根据分析结果做出相应的优化调整。

其他数据指标

除了搜索引擎漏斗模型中常用的这5个数据指标之外，还有其他一些常用的数据指标：

网站抵达率=访问量/点击量。抵达率低说明你的网站体验不好，网站链接可能出现了问题，造成了无法访问或者访问速度慢的问题。如果抵达率偏低，可以考虑三方面原因：一、创意与推广页面主题相关性不大，可通过修改相应创意或落地页URL改善；二、落地页URL打不开或者打开速度太慢，可查看推广URL速度报告解决；三、推广页面用户体验欠佳。

网站跳出率：指某个时间段内，只浏览了一页即离开网站的访问次数占总访问次数的比例。对于某页面的跳出率算法：从这个页面进入网站没有再点击其他页面即离开的次数/所有进入这个页面的次数。对于整个网站跳出率的算法：只浏览一个页面即离开的访问次数/进入网站的总次数。网站跳出率是评价一个网站性能的重要指标，跳出率高，说明网站用户体验做得不好，用户进去就跳出去了，反之如果跳出率较低，说明网站用户体验做得不错，用户能够找到自己需要的内容。而且以后他可能还会再来光顾你的网站，提高了用户黏性。慢慢地就可以积累大量的网站用户。

优化方法：网站跳出率高低决定了这个网站的用户用户黏性如何，在搜索引擎优化中，把网站跳出率作为相对重要的考核标准之一。网站跳出率的优化方式：提升网站的访问速度；关注浏览器的兼容性；网站导航加搜索；增加相关性强的内容；巧妙的锚文本。

平均点击价格计算公式为：消费/点击量，它的调整可以更好地控制推广成本。

ROI（returnoninvestment），即投资回报率，等于利润/投入的百分比。