如果您是 PPC（按点击付费）经理，了解如何正确分析您的活动数据对于成功至关重要。在当今的在线营销世界中，数据是新的黄金。
如果不分析什么是相关的和不相关的，以及如何将其应用到您的业务中，您可能会错过通过营销实现增长的巨大机会。然而，哪些指标很重要以及如何分析它们是一个难题。
在这篇博客中，您将看到有两种分析方法，一种是简单的，专注于单一维度进行分析，另一种是深入的，涉及不同角度的分析。关于跟踪 PPC 指标，您会了解哪种方法最适合您的广告系列。这样，您就可以不断提高广告系列的转化率。让我们开始吧：
理解分析
剑桥哲学词典将分析描述为“将概念、命题、语言复合体或事实分解成简单或最终成分的过程”。
分析是一项可以说“有改进空间”的活动。在进行分析时，分析师总是面临要包括什么和不包括什么的问题。换句话说，没有沉没太多时间，什么才够呢？
在进行分析时，您需要采用系统的方法。分析获取原始数据并以一种能为管理者和主要利益相关者提供洞察力的方式呈现。这样，他们的业务才能表现得更好。
分析与分析
分析被定义为将整体划分为部分或组件，而分析是一种逻辑分析方法，主要是计算性的。数据分析，除了分析数据，还包括数据收集、存储和组织，以及用于完成所有这些工作的工具和技术。分析是针对已经存在的事物进行的，因此它着眼于过去和现在，而分析也涵盖了未来。
成功还是失败？
分析成功与分析不成功的区别是什么？让我们看一个例子。如果分析一个店铺的销售数据，一个产品有1000件，全部卖出去，就可以认为是一个非常热销，对店铺有利的产品。但如果同样的产品为商店带来负投资回报，那么这将被视为商店的损失。
如果我们从另一个维度来看，我们可能会发现该产品可能需要很长时间才能完全售罄。因此，从一个角度看的成功故事从另一个角度看可能是一场彻底的灾难。那么我们如何定义成功和失败，或者换句话说，我们如何进行分析以确保我们从正确的角度看待它？我们将在后续部分中解决这个问题。
分析类型
企业需要及时提取数据，但您首先需要有明确的目标才能知道您在寻找什么。了解不同的分析类型可以帮助您在组织中获得指路明灯，从而更有效地进行分析。
需要牢记四大类分析。它们涵盖了从运营到规划再到业务持续改进的方方面面。他们互相支持，不会取代对方。每一个都对您业务的特定部分特别有用：
1- 描述性分析
在这种类型的分析中，企业评估内部或现场发生的事情。经理和主管经常使用它来跟踪他们的团队、流程和其他感兴趣的领域。
本质上，描述性分析提供了业务当前状态的快照。你可以看到你以前有过什么样的成功或失败，并从中吸取教训以促进未来的发展。
描述性分析也被称为高级分析的商业智能。它涉及历史原始数据的收集、收集，然后将其呈现给决策者，以便他们将其应用于业务目标。
这包括表现良好的产品销售、消费者行为和地理区域。这可以以页面浏览量、喜欢和其他数字 PPC 指标的形式出现。
2- 诊断分析
Gartner 将描述性分析描述为“一种高级分析形式，它检查数据或内容以回答问题——为什么会发生？” 因此，描述性分析关注的是什么，而诊断分析关注的是如何做。
一种技术是进行数据向下钻取。向下钻取不需要复杂的分析，而是处理基本聚合并向下钻取到更小的级别。这些通常由仪表板中使用的交互式可视化执行。
诊断分析也称为“根本原因分析”，因为它过去常常更深入地查看数据以了解事件和行为的原因。因此，挖掘出不同数据实体之间的隐藏关系。
现代工具不仅提供描述性分析，还尝试提供诊断分析。包含领域专家的机器学习团队有助于改进诊断并提供比手动提取的更深入的相关性。
3- 预测分析
市场竞争促使企业思考未来，并对未来发生的事件做出决策。这些决定基于预测。
这都是关于估计未来发生事件的可能性。这些预测系统基于通过提取和分析业务过去的趋势和行为从历史数据中提取的预测模型。
模型中包含的元素或变量提供单独的输入以给出累积模型分数，然后根据模型预测范围对其进行评级，以确定是否可能发生某事。
预测分析用于商业和各个领域，如雨水和洪水预测系统、健康监测系统、运动和游戏等。但是，我们必须记住，分析系统不是未来的出纳员。Lithium Technologies 的 Michael Wu 博士解释说：
“预测分析的目的不是告诉你未来会发生什么。它不能那样做。没有分析可以做到这一点。预测分析只能预测未来可能发生的事情，因为所有预测分析本质上都是概率性的。”
4- 规范分析
最后一位分析之王更为复杂。它有时会使用混合数据（结构化和非结构化数据）并利用机器学习的力量来做出决策并生成结果。从这里，它提供了关于应该采取什么行动来最大化业务目标的见解。
由于其复杂性和资源消耗，它通常用于大型企业。例如，它用于供应链流程以优化交货时间。如果您有一些在线商店，并希望根据您以前的数据和预测分析来保持合理的产品价格和利润，这种规范分析可以帮助您做到这一点，它会根据包括客户需求在内的多种因素自动建议您的价格和可用性，产品变化最畅销的项目等。
深度分析
数据是任何企业做出明智决策的源泉。随着数据量的增加，工作量和复杂性也随之增加。这就是大数据或深度分析如此有用的原因。它采用这些非结构化数据并将其转化为您可以充分利用的东西。
深度分析究竟是什么？
深度分析使用详细的流程、数据挖掘和组织技术来查看大型数据集并使其有意义，并绕过复杂性。它可以从粒度级别获取日常数据并对其进行推断，以便您可以从更高的角度了解它如何影响业务。它是当今营销界商业智能的核心部分。
深度分析涉及随着时间的推移变得成熟的反馈过程。一些深度数据分析是简单的聚合，而另一些则需要多次处理循环才能最终获得一些有意义的智能数据。
深度分析的问题在于每条数据都是不同的，因此需要在提取有用信息所需的技术和算法方面进行不同的处理。
例如，将人口、收入和教育这两个属性聚类，提供基于这些属性的地理分布，并且在人口普查数据方面是有意义的。同时，血型和血糖水平的聚类可能无法为儿科医生提供特定疾病的有用信息。他们可能必须将这些属性中的每一个与其他一些属性进行聚类，或者聚类可能对他们根本不起作用。
深度分析与传统分析有何不同
传统分析具有预定义的算法。AI（人工智能）引入了可以改变和适应新数据的智能算法。它几乎可以像人类一样处理数据。
通过大量输入，它开始学习。从这里开始，它将不同程度地赋予特定 PPC 指标和其他数据点权重。系统设计有多个层次。这些层创建了一种模式，作为深度分析的支柱。然后算法开始处理这些数据以多次传递数据并每次都得出新的见解和联系。
与传统分析不同，深度分析不限于单个数据点或维度。而且它不受传统算法的狭隘指令的限制。学习和改进的能力使得对此类数据的分析更加强大和有用。
该模型经过训练，并自我塑造以找到您最初创建它所针对的数据类型。每一层都为前一层进行训练。从本质上讲，您拥有一个虚拟机，它总是在模式识别方面变得越来越聪明并不断发展。
这些较新的算法不必遵循线性模式。他们可以找到隐藏的数据，而且是自动完成的，减少了进一步工程的需要。与技术专家合作时，让他们知道您希望包含的功能类型。如果从一开始就融入其中，那么实现您所追求的数据洞察类型就容易得多。
为什么我们需要深度分析？
我们今天处理的数据种类已经远远超出了过去的 PPC 指标。在您处理千兆字节之前，今天有 PB 级甚至 EB 级的数据。人类不可能自己分析这个。但是深度分析可以毫无问题地探索数百层。
通过迁移学习，数据科学家不需要从头开始开发深度学习网络。大多数应用程序利用现有的经过训练的模型，然后根据领域和数据对其进行调整。这是继承知识的另一个方面，可以减少达到所需系统和应用程序的时间。
最重要的方面是深度分析使组织能够处理包含大量维度和度量的大型数据集。这种处理大量特征的能力是将深度分析从传统分析甚至表面机器学习分析中提升出来的原因。当它应用于大量非结构化或文本数据时，这会变得更加有益。
今天的营销人员面临着数据点的轰炸，这使得评估投资回报变得非常困难。当营销经理为不同领域的众多客户开展多项活动时，问题就变得复杂了。
由深度分析系统支持的营销经理获得非常深入的分析预测和处方，从而节省时间并提高客户的投资回报率（投资回报率）。
PPC 指标：PPC 营销活动的主要分析
您可以根据四个主要目标来分析活动：
- 品牌意识——这一阶段旨在将品牌介绍给尽可能广泛的受众。
- 潜在客户参与——此阶段的目标是与尽可能多的潜在客户进行沟通。
- 客户转换——此阶段的目标是转换/实现尽可能多的转换目标。
- 保留——此阶段的目标是通过品牌和客户忠诚度计划保留尽可能多的客户。
1- 品牌意识
有了品牌知名度，主要重点是宣传您的品牌。您希望您的广告展示给尽可能多的潜在客户。您正在查看的 PPC 指标将是浏览量、展示次数和潜在的点击次数。
如果您在您的市场中相对不为人知，那么这可能是一个可靠的入门计划。通常，您在市场上失败并不是因为您的产品质量差，而是因为没有人了解您。
请记住，品牌知名度需要一些前期投资。有时，人们需要不止一次看到您的广告才会感兴趣或相信您是合法的。
由于时间和前期成本的原因，通常是较大的品牌或预算充足的品牌会针对这些活动进行宣传。尽管如此，如果您精打细算，就可以在不花太多钱的情况下以较小的预算获得知名度。
2- 潜在客户参与
虽然品牌知名度是为了更广为人知，但下一步是潜在客户参与：实际参与。也许您已经在市场上获得了一些认可。或者，根据您的 PPC 指标，您发现您的广告正在被观看和点击，但现在是进一步参与的时候了。
此阶段的 PPC 指标通常是点击次数、浏览量、注册表单和其他可跟踪的活动，代表对您的产品或服务的兴趣。潜在客户参与对于某些采取多个步骤或接触点的销售周期至关重要。
例如，一家商业咨询机构更有可能在整个过程中关注更小的步骤——比如填写表格、阅读文章、安排电话、请求报价等等。另一方面，销售运动鞋的品牌可能会转而关注转化率：
3-客户转化
最终，PPC 指标可以充当“虚荣指标”（那些不会以有意义的方式推动业务结果的指标），而无需附加到转换。幸运的是，现代工具允许您跟踪从将客户带到您身边的渠道到中间步骤再到销售的转化。
客户转化可能是潜在客户，但通常我们谈论的是销售。这种类型的活动方法只对尽快产生收入感兴趣。其他一切都推动了这一目标。
当然，要增加转化率，您可以在此过程中优化漏斗的每个步骤，包括销售页面和购买号召性用语 (CTA)。您可能想要推迟纯粹以转化为导向的活动的原因是，如果您的产品有更长的销售周期。
4- 保留
一旦您将潜在客户转化为客户，您的工作就没有完成。跟踪 PPC 指标是很好的，这些指标可以显示人们随着时间的推移登录应用程序、重新购买或访问您的网站的频率。这让您了解人们在销售点后与您的业务的互动程度。
PPC 营销的真正利润通常来自后端。换句话说，第一次购买应该可以帮助您在营销成本上实现收支平衡，但最终，同一客户未来的购买会增加收入。
原因是您只支付了一次营销价格，但却获得了多次销售。如果您真的想发展长期业务，请不要忽视将保留作为 PPC 指标分析的核心方面。
随着每个阶段的过去，分析变得更加复杂，因为还需要使用当前正在进行的阶段来评估先前的阶段。这使得分析师的工作更加困难。而过度简化会导致灾难性的后果。需要有一个平衡。
包起来
从 PPC 活动中获得正确的结果并不容易。这需要大量的分析技巧和营销头脑。然而，那些能够做好这件事的团队和管理者将看到他们的在线品牌取得非凡的增长。
PPC 指标的关键是确保您经常查看正确的内容，而不过分。然后，您可以在不损失效率的情况下实现有效性的平衡。
查看上面的分析提示，然后选择一些可以立即帮助您开展特定业务的提示。如果你每天都应用这些原则，随着时间的推移，你可以看到更好的转化率、更低的成本，并且会在你的 PPC 活动中变得更加清晰。