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雷达卡
互联网营销行业数据分析应用案例
数据分析师在各行各业中都有都需要，不知道题主讲的是哪个行业的，今天我给题主介绍的是有关于互联网营销行业的数据分析师--不需要任何编程语言基础。
想要快速成为互联网营销行业的数据分析师，重点在于你要知道数据分析的目的在于什么，你可以通过什么方式进行数据分析，今天的文章向大家展现了一个非常规数据分析的案例：通过发传单，翻垃圾桶来回收数据，不断优化传单内容，最终提高转化率。通过这个案例，大家会认识到数据分析离我们的生活也许不远，从日常生活中就可以开始着手数据分析。
背景：向某4万级工厂普工推广类银行存款产品。
目标：对该工厂区4万名员工进行线下推广，完成10%的注册转化。
通过调查，设置3个地推点，食堂门口，公司与小吃一条街的必经之路上，第三个点设置在一个超市门口。推广方式采用送小礼品引来用户注册，发传单推广。
首日，注册500人，发放1000张传单，结果：500人注册，1000次曝光，但注册后使用app投资的人寥寥无几。未达到预期效果，所以重新分解整个活动。
以食堂为例
5000人流量涌来
小礼品吸引X人（以获得奖品数量算）转化率A
获得奖品注册数Y（后台统计）转化率B
体验金及真实标投资人数Z(后台统计)转化率C
由于必须注册才能拿奖品，所以B受A直接影响，但是问题来了，转化率C太低了。
讨论了半天，才找到关键点，直接影响C的是那张传单，但是我们并不知道传单有多少人看，突然想到翻垃圾桶不就知道了：只要看所有垃圾桶被扔掉的张数，就知道传单的内容他们感不感兴趣。所以我就把厂区的垃圾桶翻了个遍！
两小时，翻出954张，只有46张没被扔掉。当晚回去检查了传单，发现问题：1.传单的内容突出的卖点均针对白领设置。2.传单是三页纸，信息实在太多。于是把三页纸的传单精简成了1张纸。第二天发完传单，再掏垃圾桶，还发1000张，879张被扔，继续改传单...一直到第五天。
5天后，再翻垃圾桶，降为456张，有544张没被扔！要知道第一天的时候，只有46张没被扔掉！掏了5天垃圾桶，传单留存率从0.46%转化为54.4%。而我们之前最关注的转化率C，则高出了公司同期线上活动3倍之多！
其实说这么多我只想表达，数据分析不是高不可攀，也不是坐在电脑前面算算EXCEL，数据有的时候按照常规途径不能得到，那就换个方式，比如掏垃圾桶。读到这里，相信你也明白了，我们在营销工作中数据分析的目的--优化调整你的营销方案，所以在此之前你需要借助各种你想得到的任何方式获得数据，着手分析后对你的营销方案进行不断调整，最终达到理想的营销效果。
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