Comments on: 网络营销数据解读（六）——自顶向下，逐步求精 http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/ 不安于当前事务，却倾心于现世光色，对于一切成例与观念皆十分怀疑，却常常为人生远景而凝眸。 Mon, 06 Feb 2012 07:01:13 +0000 hourly 1 http://wordpress.org/?v=3.3.1 By: 互联网产品的数据解读（五）——自顶向下，逐步求精 | 蓦然回首 http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/comment-page-1/#comment-3216 互联网产品的数据解读（五）——自顶向下，逐步求精 | 蓦然回首 Thu, 09 Sep 2010 14:10:47 +0000 http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/#comment-3216 [...] http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/ [...] [...] http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/ [...]

]]> By: 三国杀 http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/comment-page-1/#comment-2658 三国杀 Tue, 18 May 2010 02:37:54 +0000 http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/#comment-2658 学习了。。。。 学习了。。。。

]]> By: 网络营销数据解读系列 « 旺旺淘宝 http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/comment-page-1/#comment-2627 网络营销数据解读系列 « 旺旺淘宝 Sat, 01 May 2010 06:40:15 +0000 http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/#comment-2627 [...] 网络营销数据解读（六）——自顶向下，逐步求精 [...] [...] 网络营销数据解读（六）——自顶向下，逐步求精 [...]

]]> By: 网络营销数据解读（九）——客户族群细分（Segmentation）2-2 » Mars Opinion http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/comment-page-1/#comment-2534 网络营销数据解读（九）——客户族群细分（Segmentation）2-2 » Mars Opinion Wed, 21 Apr 2010 14:07:35 +0000 http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/#comment-2534 [...] 网络营销数据解读（六）——自顶向下，逐步求精 [...] [...] 网络营销数据解读（六）——自顶向下，逐步求精 [...]

]]> By: yymida http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/comment-page-1/#comment-2307 yymida Tue, 23 Feb 2010 06:27:31 +0000 http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/#comment-2307 www.ansiding.com 我都不好意思写，网站实在做的很差，我们都不满意呵呵，很多想法，实施起来却很难。。。 http://www.ansiding.com
我都不好意思写，网站实在做的很差，我们都不满意呵呵，很多想法，实施起来却很难。。。

]]> By: yymida http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/comment-page-1/#comment-2306 yymida Tue, 23 Feb 2010 06:26:01 +0000 http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/#comment-2306 ：）一起加油 我们还是菜鸟呵呵 把你当榜样 ：）一起加油
我们还是菜鸟呵呵
把你当榜样

]]> By: MarsOcean http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/comment-page-1/#comment-2305 MarsOcean Tue, 23 Feb 2010 06:25:29 +0000 http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/#comment-2305 。。。 你强：），我只在3年前用过SAS。最近两年退化了，都在用Excel（加载了了免费的统计学的数据包）。 加油。你公司网址是？ 。。。
你强：），我只在3年前用过SAS。最近两年退化了，都在用Excel（加载了了免费的统计学的数据包）。

加油。你公司网址是？

]]> By: MarsOcean http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/comment-page-1/#comment-2304 MarsOcean Tue, 23 Feb 2010 06:23:24 +0000 http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/#comment-2304 如果关键词太多，你可以以“组”（ft, 不知道现在是不是这样叫）为单位来管理，只有当某“组”的数据异常时才深入进去看词。对于词来说，你也应该有自己的一套内部的分组方法（不同于产品线分组），例如分成“品牌词”，“产品购买词”，“产品详情词”，“类别大词”几种，每种下面再分成几小种（例如”产品购买词“又分成”网购组“，”询价组“，”发票组“，”快递组“），每组下面都是相关的词（例如”LX3数码相机带票价格“就在”发票组“下面），这样子更容易看出哪一类词表现好表现不好，再做优化。 说实在的，我觉得关键词管理将来的趋势应该是自动化管理，也设想过相关算法，不过短期内估计还没有特别好用的工具…… 是否有统计意义……得去翻统计书，很简单的看一下置信区间什么的就好了，自己做个excel模板以后套用就好了。 PS. 1. 我最近2年都没有实际动手操作过关键词竞价（只是指手画脚过……），所以建议仅供参考，希望方法没有过时； 2. 这些事情里面经验和sense都很重要，不是说有个万能公式说数字这样我们就能那样：） 3. 慢慢来，加油。 如果关键词太多，你可以以“组”（ft, 不知道现在是不是这样叫）为单位来管理，只有当某“组”的数据异常时才深入进去看词。对于词来说，你也应该有自己的一套内部的分组方法（不同于产品线分组），例如分成“品牌词”，“产品购买词”，“产品详情词”，“类别大词”几种，每种下面再分成几小种（例如”产品购买词“又分成”网购组“，”询价组“，”发票组“，”快递组“），每组下面都是相关的词（例如”LX3数码相机带票价格“就在”发票组“下面），这样子更容易看出哪一类词表现好表现不好，再做优化。

说实在的，我觉得关键词管理将来的趋势应该是自动化管理，也设想过相关算法，不过短期内估计还没有特别好用的工具……

是否有统计意义……得去翻统计书，很简单的看一下置信区间什么的就好了，自己做个excel模板以后套用就好了。

PS.
1. 我最近2年都没有实际动手操作过关键词竞价（只是指手画脚过……），所以建议仅供参考，希望方法没有过时；
2. 这些事情里面经验和sense都很重要，不是说有个万能公式说数字这样我们就能那样：）
3. 慢慢来，加油。

]]> By: yymida http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/comment-page-1/#comment-2303 yymida Tue, 23 Feb 2010 06:15:43 +0000 http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/#comment-2303 我们已经在准备用SPSS软件了。。。 完全的实证研究了吧，但是我总觉得中间没有这么复杂。。。 我们已经在准备用SPSS软件了。。。
完全的实证研究了吧，但是我总觉得中间没有这么复杂。。。

]]> By: MarsOcean http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/comment-page-1/#comment-2302 MarsOcean Tue, 23 Feb 2010 06:13:21 +0000 http://www.marsopinion.com/2009/12/21/how-to-interprest-online-marketing-data-in-depth/#comment-2302 实验的话过一阵子我会写文章细讲。基本上步骤应该是： 1. 观察 （看数据，看热点图） 2. 分析 （猜测可能的原因，看能否不用通过实验就找到一些结论。例如你把流失率去和同业对比，或者把各个segment的表现数据对比……之类） 3. 提出假设，要根据前面的分析得出一个假设（例如”我觉得我们的页面跳出率高是因为参加活动的按钮显示在了第二屏，消费者没看到“） 4. 实验验证，对照组把按钮依然放第二屏，实验组把按钮放第一屏。 5. 分析试验数据。 总的来讲，开始做的时候可能得耐心一些： 1. 这个东西需要经验积累的：），慢慢来，先从简单的来，很难说有什么万能公式——这也是好事情，否则这个活就很容易被机器取代：） 2. 做实验之前要先有自己的假说论点，否则做实验比较没有目标，发散太广； 3. 先做简单的（比如单变量的对比）、容易实现的实验，有经验了再慢慢做复杂的。上手直接做多变量的是蛮头疼的。。。我现在手头也找不到之前自己做来玩的分析模板，等写到这章节的时候再做一个Excel模板分享出来吧。 实验的话过一阵子我会写文章细讲。基本上步骤应该是：
1. 观察 （看数据，看热点图）
2. 分析 （猜测可能的原因，看能否不用通过实验就找到一些结论。例如你把流失率去和同业对比，或者把各个segment的表现数据对比……之类）
3. 提出假设，要根据前面的分析得出一个假设（例如”我觉得我们的页面跳出率高是因为参加活动的按钮显示在了第二屏，消费者没看到“）
4. 实验验证，对照组把按钮依然放第二屏，实验组把按钮放第一屏。
5. 分析试验数据。

总的来讲，开始做的时候可能得耐心一些：
1. 这个东西需要经验积累的：），慢慢来，先从简单的来，很难说有什么万能公式——这也是好事情，否则这个活就很容易被机器取代：）
2. 做实验之前要先有自己的假说论点，否则做实验比较没有目标，发散太广；
3. 先做简单的（比如单变量的对比）、容易实现的实验，有经验了再慢慢做复杂的。上手直接做多变量的是蛮头疼的。。。我现在手头也找不到之前自己做来玩的分析模板，等写到这章节的时候再做一个Excel模板分享出来吧。

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