百度AI营销中级认证 | 如何利用AI工具进行数据分析与洞察

如何利用AI工具进行营销数据分析与洞察 百度销售产品运营徐佳鑫 ✓数据分析基础知识 ✓数据分析5大方法+4个应用场景 ✓巧用图表，让你的数据会说话 ✓利用AI数分工具，提效驱动业务增长 目录CONTENT 02 03 04 01 数据洞察要素与呈现 分析方法+使用场景 巧用AI工具提效 了解更多AI数据分析工具 5个方法4个应用场景 洞察必备要素数据基础呈现形式 •广告投放运营中，你是否遇到过以下问题？ 客户近期效果突然变差，不知如何分析? 预算与KPI的压力，有限预算如何在“拓新”和“维稳”之间分配？ •什么是数据分析 深入到数据背后，不仅关注业务描述，还进行业务诊断，提供有针对性的见解和业务预测 从原始数据中提取有意义的信息对数据进行收集、处理、分析，并将分析结果形成可视化报告，把数据转化为信息，助力解决业务问题。 数据：数据（加减乘除）+文字（语音&图像&视频）分析：透过现象看本质的过程 数据分析4大功能：诊断问题、策略制定、描述现状、预测结果 分析报告 目录 03 01 04 02 数据洞察要素与呈现 数据洞察呈现与工具 基础理解 数据分析洞察概念数据分析过程 洞察必备要素数据基础呈现形式 了解更多AI数据分析工具 5个方法4个应用场景 •数据分析方法-趋势分析 从过去的数据中观察出来的，或者是预测出未来发展趋势。eg：对历史数据的回顾,对未来趋势的预测 应用场景 客户4月份复投，运营节奏同往年，根据4月16日前消费趋势，预估4月消费金额可以完成多少？ •数据分析方法-对比分析 通过比较两个或多个事物、来揭示它们之间的相似性和差异性。并用于支持决策、解决问题和 应用场景 制定策略。eg：产品分析市场分析 如下是广告主最新一周4月10日-4月16日数据情况，客户问你本周数据情况怎么样？有提量的空间吗？ 数据为模拟数据，仅供案例参考使用 •对比分析指标口径 •数据分析方法-分解与汇总 应用场景通过将问题分解成更小、更易于管理的子问题，将分解后的数据重新组合，以获得整体视图的过程eg:地理分解按地理位置分解数据，如按国家、地区、城市等 •分解与汇总应用 公司发现有一款线上的销售产品，4月份全国销售额环比下降了30%，怎么定位到影响因素并改善？ •数据分析视角切入-分类分析 根据数据的特征将数据集中的个体或项目分组到不同的类别或组别中。 应用场景 eg：根据消费者特征将市场划分为不同的细分市场 客户分群、产品归类、绩效评价...许多事情都需要有分类的思维。分类后的事物，需要在核心关键指标上能拉开距离横轴和纵轴往往是你运营当中关注的核心指标（不限于二维） 整体投放效果不错，可进一步扩量 •分类分析案例 服务行业年终复盘通过对比各城市的销售额与经营得分，请你帮忙洞察制定25年份各城市运营规划 •分类分析案例 改善措施 每个象限代表不同的产品类型，并对应不同的战略 •黑龙江与山西：可以作为推广标杆式城市的经营方式。 •吉林、广西、陕西：经营得分不达标，可能存在卫生、服务、售后等待提升的地方。 •重庆、江西、新疆：经营得分高，探索市场是否还有很大空间 •海南、安徽等城市：需要重点关注的地方，双双不达标 •数据分析视角切入-统计学描述与相关分析 描述是对数据集进行总结和解释，来描述趋势、分布和离散程度。相关分析帮助理解变量之间的关系，识别变量之间的潜在联系。eg：分析消费者行为偏好分析。 应用场景 均值：如计算平均收入 中位数：在收入分布不均的情况下，中位数收入比均值收入更能代表普通工人的收入水平 众数：众数可以表示最常见的年龄或收入水平，不受异常值影响 最大值：估计潜在的最大损失，接受的上限值 最小值：估计潜在的最小损失或回报，接受的下限值 •相关分析案例 现象：可以看到80%的问题集中在前面4项(价格贵/分量少/等位时间长/味道差） 措施：初步进行质量改进可以着重关注前面4项就好。 •广告投放中的二八法则（帕累托法则） 现象：滚动计算找到消费占比80%的节点，即表格中B1、B2、B3单元格措施：B1消费最多，CTR低于均值，B2、B3单元CTR高于均值，可先将B1作为重点调优对象 •描述与相关分析案例 •场景1：某教育行业客户量级下降成本上涨，需定位问题 过去一个月，百度广告消耗（量级）环比下降20%，同时获客成本（CPA）同比上涨35%。帮助客户找出根本原因并提出优化方案 对比分析：确认波动幅度与关键分析指标的波动成本↑35%，转化量下降41%；流量水位对比发现自身出价水平下降。 趋势分析：通过分日数据定位到从17日开始成本有明显提升，cvr明显下降 分解与汇总：CPA=总消耗/转化量=（展示量×CTR×CPC）/（展示量×CTR×CVR）= CPC / CVR点击率下降创意衰退；17日起客户侧落地页调整落地页交互窗口冲突，紧急优化 逻辑分析框架与方法 STEP2：提出假设前端流量与竞争后端转化与承接广告投放策略 STEP3：分析验证广告表现分析后端转化分析市场环境 STEP1：定义问题与指标拆解 STEP4：结论与解决方案 核心广告创意老化落地页交互窗口冲突 核心问题：量级&成本 指标拆解：公式拆解 策略：广告侧客户侧 关键洞察：可能原因定位 •场景2：A客户有放量需求，7月份目标日增量30W，制定投放策略 账户已有多个成熟广告计划在跑，但增长乏力，客户提出在保证关键绩效指标（KPI）基本稳定的前提下，实现日消耗稳定增长30W 趋势分析：通过分日消耗趋势结合大盘TOP客户量级，判断仍有增量机会。 分类分析：通过四象限分产品线拆解消耗与成本，搜索聚焦词；信息流聚焦素材与定向维度暂停成本＞350素材；翻拍低成本素材降本，留出测试空间。将预算转移至表现更好的人群、素材和词上。 分解与汇总：从设备端/时段/地域/计划/单元/关键词定向等维度，逐层分析成本在310-350之间的物料，制定针对性优化策略。 逻辑分析框架与方法 STEP2：确认目标 STEP3：分析方法 STEP4：结论与解决方案 分阶段测试（版位/定向/素材） 客户现状 核心目标：70→100W 四象限分析法 新产品线尝试 大盘现状 KPI：CPA300 对比分析 •场景3：某行业客户营销节点预测流量变化 A客户备战国庆，基于历史数据，预测25年国庆期间的流量与成本变化趋势，并制定前瞻性的、数据驱动的投放策略，以抓住增长机遇，同时规避风险。 对比分析：将公司今年节前数据与去年节前数据同比分析(见上表),今年整体日消耗量级同比去年增长28% 趋势分析：确结合观星盘PV数据(见上图),从过去两年数据来看，国庆期间流量与平时相比均处于下降趋势 分解与汇总：利用公式-今年国庆预测量级=去年国庆量级*(1+今年同比去年涨幅比例),今年同比去年涨幅28%,去年国庆期间日量级在550个，预测出今年国庆期间大概日量级在550*1.19=654左右。 逻辑分析框架与方法 STEP1：明确分析对象 STEP4：结论与解决方案 STEP3：分析方法趋势 分析法对比分析法描述与相关分析 整理去年今年同时期数据，通过COMPASS/客户中心/账户下载 策略总原则：动态预算分配+人群时序触达+素材节奏匹配 时间：去年与今年 维度：业务整体 指标：成本与线索量 •场景4：某生活服务客户周复盘账户情况 日常汇报，问题周核心KPI（成本与数量）均未达成，需要为客户提供周度复盘的数据与下个阶段投放规划，宏观定位“本周表现如何？ 趋势分析：周同比&环比重症趋势分析，表单数量连续两周下滑，本周降至谷底 对比分析：通过2周数据对比，发现本周消费下降，与点击、cpc、ctr、转化、cvr下降均有关系；定位CTR下降为主要影响因素 分解与汇总：立即暂停“全城保洁-通用测试”计划中的高成本视频素材。保留原视频中表现较好的片段，重新剪辑，在前3秒突出核心服务，制作新的图文素材，A/B测试不同的利益点（如“3小时深度保洁” vs. “2小时日常保洁”） 逻辑分析框架与方法 STEP1：明确对象 STEP2：数据整合 STEP4：结论与解决方案 STEP3：分析方法 趋势分析对比分析分解与汇总 时间：上周与本周 按照周报格式确认主要波动维度 止损措施 维度：账户整体 优化与测试策略 5种分析方法 4个应用场景 趋势分析 成本上涨 对比分析 放量策略制定 分解与汇总 节点流量预测 分类分析 投放复盘 统计学描述与相关分析 目录CONTENT 02 01 04 03 分析方法+使用场景 数据洞察呈现与工具 基础理解 数据分析洞察概念数据分析过程 5个方法4个应用场景 了解更多AI数据分析工具 洞察必备要素数据基础呈现形式 目的是什么？背景是什么？受众是谁？ •需要哪些数据？•哪些平台可以参考？•业务指标什么意思？•这个图怎么看不懂？•怎么呈现更好？ 目的不明确：解决什么问题、分析的产出物计划用来做什么 业务背景不清晰：业务指标含义、当前难点、项目关键问题 受众诉求模糊：具体的需求提出者和受众的需求是什么 场景 数据 标准 •巧用图表设置，让关键信息更直观 优化后 •柱状图组合使用，让重点信息更突出 •双柱堆积图，对比冲击力更强 •常见平台&报告解读 •巧用平台收集信息，让数据洞察事半功倍 词频热度与百度指数 巧用平台 目录 01 02 03 04 分析方法+使用场景 数据洞察要素与呈现 基础理解 数据分析洞察概念数据分析过程 5个方法4个应用场景 洞察必备要素数据基础呈现形式 了解更多AI数据分析工具 AI数据清洗 AI数据清洗，给对指令进行结果输出 对原始数据进行审查、校验和修正，以消除错误、重复、缺失或不一致的数据，从而提高数据质量，使其适用于分析、建模或决策支持。 第三步：结果输出 第二步：思考过程 AI数据统计，不用苦苦“憋”公式，对话式获取数据结果 通用能力：公式指令输出 结果输出 对话式输入指令并上传附件 支持文本转公式处理 AI数据分析报告，快速生成数据图表与分析方向 数据统计后，继续输入指令生成图表 可带出相关分析方向参考 数据为模拟数据，仅供案例参考使用 AI数据分析报告，快速生成数据图表与分析方向 直接给到指令生成 给出分析过程 交付结果 数据可视化：基础图表生成+系统性搭建可视化看板，实现多维度数据实时监控 以百度智能云-SugarBl为例 感谢聆听 祝大家考试顺利