SDX年會筆記–2016數據分析趨勢

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2016數據分析趨勢

數據分析:用分析結果來優化以下三點所產生的價值

  1. 媒體投放成效
  2. 網站內容
  3. 產品/公司

價值來自於應用

  1. 輔助決策:針對哪一種族群投放、如何投放
  2. 增加效率
  3. 節省成本
  4. 提高業績

Google Analytics Premium => USD $150,000/

GAP與GA free差異點:

  • 資料層級
  • 可以了解消費者如何使用網站
  • 某個瀏覽器在網站上過往歷程
  • 使用者歷程的測量與歸因:客製化行銷與減少重覆歸因cut cost

網站分析師:正確的判斷哪裡出問題並進行優化

  • Garbage in, garbage out
  • 沒有Goal, 就不會有感覺 -> 所有網站都有存在的目的
  • 每個網站都不同,沒有真正可以當作Benchmark的標準
  • EC goal => order conversion, shopping cart abandon rate, member contribution
  • 有Goal才有優化 => 問題是什麼?(從大到小)

Ex. 交易量減少-> 造訪來源結構 -> 廣告

  • 跟自己比,不要跟別人比 -> 計算基準是什麼?
  • 訂單轉換率 -> 各造訪來源的轉換率 -> Landing Page的轉換率

廣告優化:CTR, CPC, CPM => Bounce, Duration, leads, order

Cookie Quality:有哪些Cookie可以使用?這些網站特徵是什麼?
Cookie Pool:pool不夠大不能跑retargeting、搭配look like使用

 

Ex. 要做Mobile App是否符合企業發展方向?是否符合消費者使用習慣?

Q1. mobile APP commerce的定位?
Q2. APP與Web的差異?
Q3. APP要做多少業績?

 

分析的資料來源:DB、App tracking、Member Data

從User Flow的角度出發,設計數據分析流程

 

結論

  1. 透過DMP投放廣告
  2. 網站個人化

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