洞燭先機的adwords數據分析 - 謝易蒨 | iSearch 電商高峰會
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人工智慧時代的電商行銷展望 - iSearch 2017 電商高峰會 數據不是萬能，而是你賦予數據什麼目的？釐清數據分析目的，挑選對自己有用的數據是第一步。 收集到的各方數據都有交互運用的可能性，搜尋行銷收集到的資料可以將數據交互運用後，提高再行銷的成效，但不能忽略的是所有數據都有時效性，每個人每段時間的行為興趣並不會完全相同。 總結來說數據分析原則可從宏觀到微觀逐漸限縮，從整體經濟環境的了解、競品的分析到自有數據的分析，並謹記，行銷沒有永遠的標準答案，而是由市場決定成效！
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- 4. Adwords 可用數據參考 Adwords 數據收集細分 Adwords 數據分析原則 Adwords 數據建立思考 Adwords 數據投放原則
- 7. 第三方數據 Google 圖片廣告行為受眾 • 主題定位 • 興趣行為 • 內文比對 資料較全面、數據量大 Google 影片廣告行為受眾 • 主題定位 • 興趣行為 • 內文比對 • 人生重要階段(畢業、搬家、 結婚)
- 11. 增加進站量 瞭解短波行銷活動成效 提高銷售利潤 瞭解目前最有競爭力的產品 提升重點產品銷量 瞭解使用者遺失的原因 釐清數據分析目的
- 12. 數據目的 數據名稱 數據來源 數據週期 數據數量 初次觀看影片 網站再行銷 完成轉換族群 搜尋產品族群 加入購物車族群 數據收集資料庫
- 13. Adwords 數據收集細分
- 15. 套房租屋族群 有小孩的族群 喜歡北歐風格的族群 新婚夫婦 競爭品牌 多媒體廣告 - 依據族群 有長者的家庭 家居產業
- 16. 分類頁 購物車 產品頁 結帳頁 - 依據到達頁面
- 20. Adwords 數據投放原則
- 22. 累積目標的數據資料充足
- 23. 目標轉換的數據量每日落差不能太大
- 24. 投放目標的時間要更夠長
- 25. 給予適合的預算與出價
- 27. Adwords 數據分析原則
- 30. 目的 Adwords GA分析 品牌知名 曝光量、點擊率 品牌搜尋量、跳出率 流量增加 點擊數、點擊成本 不重複使用者、停留時間 增加轉換 轉換數、單次轉換成本 訂單金額、投資回報率(ROI) 交叉分析工具觀看維度