愛采購競價誤區1：最后一刻才想起數據分析

很多時候，我們的上級更關注結果，而不會去監督我們的過程。

所以，經常會出現說：明天把某數據結論/某PPT給我，但我們手頭什么都沒準備的情況。

如果這時候你才想起來去提數和分析，很可能為時已晚。

一是工作量太大，短時間很難做出。

二是很多數據都要事先經過埋點、提數、整理得來。

如果一個業務已經跑了一年，你才想去找一開始的數據，那基本是不可能的。

豐采網建議：

從項目一開始，就有目的性的搭建數據體系，跟蹤關鍵指標，提前埋點，復驗。

愛采購競價誤區2：重數據不重分析，重工具不重業務

雖然數據分析的基礎是數據，但最終目的是通過數據結論指導業務。

很多數據分析師都把自己干成了一個“取數”、“跑數”的，給業務部門打工，從不深入分析。

這樣的數據分析師，有很大的風險被被新人，還有形形色色的被提數工具淘汰！

豐采網建議：

針對數據異常或業務瓶頸，通過埋點-提數-ABtest 等定位問題，通過多種的分析方法進行分析，并提出改進建議。

在了解業務架構后，逐漸學會通過數據建模、競品調研等，預測產品的走勢、完善整個業務線。

愛采購競價誤區3：沒有分析邏輯，忽略多種變量

分析具體問題的時候，經常是頭痛醫頭腳痛醫腳。

比如需要提升轉化率，就只看GMV，GMV上去了，就以為萬事大吉。

但其實瀏覽UV、頁面漏斗、交易數據這些都是核心指標，還要關注渠道匹配度、流量質量、產品功能等，要不然隱藏的問題依舊沒有解決。

豐采網建議：

從宏觀到微觀逐個排查，抓住問題關鍵，得出的結論和方案才更精準、高效。

同時，提升自己對于業務的認知度，逐步形成自己的一套完整分析方法論。

愛采購競價誤區4：過度依賴數據

數據能帶給我們精準的統計，及時的反饋，但也會限制我們的靈感和創意。

如果你分析馬車的數據，可能最終的結論是用戶需要一輛更快的馬車。

但事實上，這個需求最后是由汽車來完成的。

豐采網建議：

所以，我們不光要關注過去的結果，更要把目光放長遠，學會從產品、需求、業務的維度構思問題。

既要腳踏實地，又要仰望星空。

愛采購競價誤區5：數據分析不需要學

近兩年開始，隨著數據工具的迭代、數據分析理論的完善，各大廠已經形成了一套完整的數據分析工作方法，對數據分析的要求也逐步提升。

這樣意味著，同樣是分析數據，別人能挖掘到第五層，能指導業務。

而你只能挖掘到第一層、第二層，只能簡單的得出“上升了”、“下降了”。

豐采網建議：

僅做數據分析的工具就有十幾種，系統的分析方法有七種以上，業務模型更有幾十種居多，作為初學者、底層打工人，想要提升自己，最好的就是多學習