我们在做推广的时候（特别是搜索引擎竞价等），会不会遇到这样的情况：推广账户已经优化一段时间了，数据、质量度、账户结构相对稳定。领导希望我们的账户更进一步，可是面对一个成熟的账户，除了加词，更新创意，检查排名这些基础维护，我们还能做些什么呢？下面以装修行业为例，介绍一些简单的数据细分方法，可以对我们调整账户做出一些帮助。
首先我们需要获取账户的数据，这里并不是越详细越好，但是一定要尽量精准，以便我们对数据进行细分的时候，不会出现错误。当然，如果你会用Google Analytics的Link Tag功能，并且刚好你的网站也安装了这个监控，那么你的数据，会比别人精确的多；如果你在用Omniture这种价格昂贵的工具当然更好了，至少在数据上，你已经领先同行一大截了。不过，即使你使用的是百度统计、53客服这样的基础数据工具，也没有关系，虽然数据的精确性上会有区别，但是分析的思路是一样的。那么假设我们只获取了点击、咨询、消费的数据，接下来要做什么呢？
第一步：细分平台
网络推广会有不同的平台，平台的流量质量会直接影响我们的最后获益情况，但是企业往往会把网络作为一个单一的渠道进行评估，导致我们在平台的选择和侧重上，毫无目的。及时是同一个平台，以百度为例，他的PCWAP网盟移动DSP所带来的流量质量也天差地别，所以我们越是习惯了统一投放的策略，这个时候越需要做出细分的评估。
通过简单的咨询软件的后台数据，我们可以整理出如下表格（1-1）。
1-1
这是一个简单的装修类网站的数据，我们通过咨询关键词、咨询来源2个属性做了透视表格，可以明显看到，百度的咨询占比非常大。那么，是不是到这一步，我们就要开始按这个表格调整关键词了呢？答案是NO！因为平台的意义并没有显现出来。流量大的平台咨询自然比较多，可是，他的性价比如何呢？从这里我们并看不到，所以，接下来我们需要更多的数据支持，对不同平台进行对比。
通过加入投入数据，我们得到了这样的表格：（1-2）
（1-2）
这里的点击，指的是有效咨询，所一我们可以很明显看到，360和搜狗流量低，但是价格也便宜，百度的流量大，价格却很高。尤其是百度的移动端，价格已经高的一定程度了。那我们是不是应该马上控制移动端的数据呢。下调价格？检查排名？修正关键词？如果不想效果的小船说翻就翻，你需要再耐心点挖掘。
让我们来看另一组数据，53总共有951条有效咨询，能统计到平台的有668条，占比为72%，剩下无法统计来源的咨询中，有136条来自移动端。而幸运的是，这个装修网站移动端流量只投放了百度移动端（在这里将SEO等自然流量忽略）。那么我们将数据进行一下补正。得到下面的表格：（1-3）
（1-3）
可以看到，实际上，百度的移动端性价比是非常高的，流量大，价格也不高。实际上我们应该加大这块的投入，这也就是之前说的，为什么数据的精确性很重要。他有可能会给你带来完全不同的判断结果。当然，如果网站每个平台都投放了移动端，数据不精准也不用担心，完全可以通过PC端流量占比，把无法识别的流量进行分配，当然这样会有一定误差。接下来问题来了，除了百度的PC端，其他的平台，性价比都比这个好，我们要重点加大哪一块呢？只是这些数据也许没有办法让我们马上做出决定，既然如此，我们还是用老办法，加入新的参数进行对比。
这一次，选择的数据是流量，把每个平台引流的情况加入咨询会如何呢：（1-4）
（1-4）
这样依赖是不是非常明显呢，360的市场占比大于搜狗，但是引流却更低，且咨询率更高。而搜狗和手机百度部分咨询率已经非常吃紧了。所以接下来我们要做的事情就很明显了：加大360部分的投入，优化手机百度和搜狗部分的流量。
（PS:大家应该发现了，我们似乎刻意回避了对百度PC端的数据，这块的流量是最大的，为什么反而没有针对这块的调整呢？其实原因很简单，消费最高的地方，一定是在做SEM的时候关注密度最大的地方，需要多个数据对比分析找出优化方向。所以在下面单独展开数据分析判断方向。）
制定了针对不同的平台的调整策略，那么最重要的百度部分呢？还是一样，再做一次数据细分。
第二步：流量的细分
首先我们需要获取流量报告，咨询访问报告等等一系列的原始数据，然后进行整理。目的很简单，如果可以的话，我希望能精确到每一个关键词，它消费了多少、带来了多少点击、多少咨询、性价比如何。当然，对于大多数推广来说，这是不可能的，数据过于庞大，只会让我们的管理成本过高。我们能获取的是死的数据，但是我们所面对的客户是活的，我们很难去追踪到每一个客户，知道他们的想法，所以我们能做的，是透过这些不精准、不完善的数据，去分析客户的行为。我们要做的是调整方向的建议，而不是每一个关键词的价值展现。
那么，让我们从搬砖开始：（2-1）
（2-1）
数据很直接，从百度后台整理的关键词消费表，咨询后台整理的访问量表，和咨询量表，再做一下拼合。抛开消费，看咨询，效果图的词咨询率是0.9%，地域+装修公司是10.9%，这就是为什么我们会把公司的词出到效果图的词10倍以上价格的直接原因。很直观是不是？如果这个时候，你就忙着把这些高咨询的词拿去一个一个调排名，那我们就真的在搬砖了。
由于竞价的关键词是有匹配模式的，所以，可以看到左边表格的消费词和右边表格的咨询词是么有办法直接合并的。那么这个断层要怎么衔接上呢？
之前我们就有说过，我们只需要一个方向，而不是每一个词。所以，我们把关键词数据进行分类合并。合并的原则和简单，根据业务线、客户的购买阶段、搜索意图进行合并。你可以去网站上看看商品的类别，如果是电商网站，那么首页已经帮你分好大类了，回头来看这个装修网站，我们可以按客户的搜索意图来分，价格、设计、效果图、机构等等。如果这些方法都不能满足你，那么就按照客户的购买阶段来分：注意到商品、开始感兴趣、搜索相关资料、对比产品和价格、咨询购买。不同的阶段，一定对应不同的关键词，把关键词分类，然后把不同类别的数据进行整理：（2-2）
（2-2）
（注：由于篇幅的关系，最后的通用类，其实还可以细分的更多）
说一下流量最大的部分-通用类。通用类指一旦想到这个商品，我们最常用的词汇，以装修为例，就是装修、家庭装修、装饰装修这样的词。这些词的调整难度较大，因为会涉及到多个购买阶段，产品曝光量，市场覆盖率等问题，如果单价上不是特别高，预算不吃紧，建议维持现状。品牌和公司类也是相同的情况，不做赘述。
抛开这些，可以看到，问题最大的是风格和价格类，效果图类则是性价比最高的词，虽然他的咨询率只有可怜的0.9%，但是胜在单价便宜。那么我们可以得到初步的结论，扩展效果图类的关键词流量；对价格、风格类的词做限制，针对这2类词，提取高消费低咨询的部分做优化处理；平台类（装修网、装修论坛）流量偏低，扩展空间较大，要重点提升。
是不是一下调整账户的思路就清晰起来了呢？等调整以后几个月，做出相同的数据表格来进行对比，就能进一步优化和调整账户了。
总结：
数据细分的思路其实很简单：整合已有的数据，结合经验来进行对比、调整。如果目前的数据不能得出结论，就加入新的数据维度进行调整。通过不断加入新的数据，细分维度，把原有的一个“整体”分成多块进行分析、调整。
扩展阅读：
思路逻辑清晰是简单的，但关键是如何通过各种简单的工具来得到自己的数据！就这些数据，就够花上整整几个小时来整理和分析了，如果你是第一次做这样的分析，得先花上一天来整理各种各样的数据，排除各种噪音。之前有整理过展现数据，点击率、排名情况等，最后都被舍弃了。所以，能抓住重点数据进行分析，也需要我们做很多的实践和付出。
那么，上面的努力是不是就大功告成了呢，套用云马叔叔的名言：天下的生意都是难做的！
这只是优化的第一步，也只是提供了大家一个数据细分的思路，为我们调整账户做好铺垫。在真正调整之前，还有很多我们需要做的事：
从咨询到成单，其实还有一个很漫长的过程，只要客户没掏钱，什么都有可能发生，所以，收集有效客户的数据，就成为一个艰巨的任务。把关键词有效性加入到上面的表格里会怎么样呢，有多大的变化。举例来说，和销售的经理沟通后，发现效果图的咨询很多，但是有效性非常差，也就是，咨询成本也许很低，有效咨询成本却非常高，所以，最后的结果，我放弃了这部分词的扩展。
被忽略的引导词：
每一次成单，都是有多次的搜索、咨询组成的，除开一些冲动型消费的客户，绝大部分客户在成交之前，都有很长的选择购买周期，越贵的东西越是如此。那么在这个周期内，有多少词被搜索过但是没有咨询，有多少词对我们的成交做了助攻呢？这也是为什么在之前会放弃调整通用类和机构类的一个主要原因，这也是为什么开篇会提到Google Analytics的Link Tag功能（一个跨域追踪的方式），那么，在调整之前，有多少词我们是么有办法用数据直接衡量的呢？
ROI的成与败：
ROI很重要，但不是唯一重要的指数，经验告诉我们，如果我们的投入加大，那么ROI必然会降低，同时我们能占领更多的市场份额，似乎市场份额和ROI成为了对立面。就如同当当网，一个疯狂追求ROI的策略，让他慢慢从人们视野中淡出，京东商城，一个亏本追求市场的策略，让他稳稳占据电商领域一角。关乎的是你站到什么样的高度去看待这个问题，但是对于一个企业而言，ROI就像一只鸟，你握的太紧，它就死了，握的太松，它就飞走了。也许只有时间才知道答案，但我是胖子C，而不是庞麦郎。
