在信息流广告的转化效果不好时，不要一味地从展现量，点击量上找问题，要学会识别当下这个广告行为有效的前提是什么 。
举个例子：一个皮鞋代工厂的老板，以销售为目的进行信息流广告投放，中间对信息流广告进行了数次优化，投入几万块钱，但最后的结果却非常惨淡 。
从投放来看，这个老板已经把能做的都做到了，但就是没什么长进 。
而从营销角度来看，我们就可以找到原因了 。
皮鞋行业属于一个产能整体过剩的行业，而这个老板所投放的信息流广告只是将产品铺到消费者面前，这种方法在生产力落后的时代，自然效果不错，但现在这个商家的竞争者已经将自己的产品提前铺到客户面前了，论先来后到也是买他们的 。所以，这个时候，单纯的铺货是无法达到销售目的的，只有经过调研分析，找到新的品类分化方向，抢占市场，才能够实现大量的用户转化 。
3、保持对数据的敏感
在数据既定的情况下，分析者对数据的解读能力是影响数据发挥作用的主要因素 。
所以，在进行数据分析时，分析者一定要对数据变化敏感，更要对数据变化背后的原因敏感 。
比如：我们经常会看见一些APP在初期对用户提供非常大的补贴，但有的APP越做越大，有的却逐渐销声匿迹 。同样的做法，不同的结果，造成这种情况的原因是什么呢？
如果只看推广初期的转化分析，并不会有什么收获，因为结果是一样的 。但如果对用户初次使用后的行为进行深度挖掘，我们会发现，凡是做大的APP，他的用户都会自发转介绍，主动为APP引流；而做的差的机会没有这种情况，或者效果很差 。
所以，在进行数据分析时，我们要保持敏感的好奇心，多问几个为什么：
为什么产生这种结果？落地页为什么这样设计？为什么和预期相差这么多？造成这种结果的原因是什么？……
只有比别人更快、更准确的找到突破点，才能更合理的运用这些信息，对接下来的营销推广活动进行指导，促进更高效的市场渗透 。

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