2019年/第55篇
看到這個標題，大家估計是蒙圈的，我來解釋一波。我想表達的是：我們一直在很用心的分析數據，結果是很用心的做數據，至於分析就差錢人意了。無奈這個標題太長了，寫了個不倫不類的。
我相信好多人都有過這樣的經歷，花了一個小時做好一份數據，成就感十足，感覺全世界都是我的。可分析只用了一分鐘。分析結果，降低效果差的，效果好的保持投放～
明明我自己很努力了，結果為什麼總是這樣呢？
怎麼才是有效的分析數據？
先講點我們標題所提到的數據分析假象。
案例：
我們有個規定每日分析一個成本高的病種，要求深度分析，這個是背景。
某同事，下班前給我發了個截圖。
大體意思是
病種A有五個計劃，一共消費10000元，到診1個。裡面有各個計劃的展現點擊消費以及預約預約詞到診詞數據。
分析結果:降低沒有預約詞根出價，多添加預約詞根的賬戶關鍵詞。
從看到這個截圖開始我就一直在想，這個數據能反應出什麼問題。能反應出沒有預約詞根的詞不好嗎？能反應出預約詞根就一定好嗎？答案都是否定的。
這個只是七天的數據，他推廣的這個賬戶中現在分析的這個病種不是主投病種，推廣時間上個推廣力度上都相對薄弱。憑藉這個數據是不能提高或者降低某類型詞的，也就是說數據量太小不足以證明什麼。調整投放方向更談不上了。
一、證據不足。
二、分析太粗糙。
一個病種裡面包含詞性是比較多的。這個病種有多少詞性，每種詞性的具體數據如何。
另外整體數據反應出很嚴重的問題1.對話數據問題不大。2.預約到診數據跟不上。
是什麼原因導致的？詞性不好，外地多，掉線多，頁面轉化能力不好，客服能力欠佳還是創意引導不好？
分析太草率了！
寫於4月23日晚～
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