一、數據收集與整理
從多個數據源獲取數據
每天開始工作時，廣告數據分析師需要從亞馬遜廣告平臺、谷歌廣告平臺等不同的廣告投放平臺收集相關數據。這些數據包括廣告的展示次數、點擊次數、轉化率等基本指標，以及更詳細的用戶行為數據，如用戶在廣告頁面的停留時間、瀏覽路徑等。
還可能需要從公司內部的數據庫或銷售系統中獲取產品銷售數據、庫存數據等，以便將廣告效果與實際業務成果聯系起來分析。
整理和清洗數據，去除重復、錯誤或不完整的數據，確保數據的準確性和一致性，為后續的分析做好準備。
二、數據分析與報告
常規數據分析
計算關鍵指標如點擊率(ctr)、轉化率(cvr)、廣告花費回報率(roas)等，通過對比不同時間段、不同廣告系列或不同產品的這些指標，發現廣告效果的變化趨勢。
深入分析用戶行為數據，例如通過漏斗分析了解用戶從看到廣告到最終購買產品的各個環節的轉化情況，找出用戶流失的關鍵節點。
分析不同廣告渠道的效果差異，判斷哪些渠道帶來了更高質量的流量和更多的轉化。
制作報告
根據數據分析結果，制作詳細的報告，向團隊成員和管理層匯報廣告效果和業務情況。報告內容通常包括數據圖表、趨勢分析、問題發現和建議措施等。
報告可能按日、周、月等不同周期進行制作，以滿足不同的決策需求。例如，每日報告可能重點關注當天廣告數據的異常波動，而月度報告則會更全面地總結一個月來的廣告表現和業務成果。
三、策略優化與建議
基于數據分析結果提出優化策略
如果發現某些關鍵詞的 ctr 較低，可能會建議調整關鍵詞出價、優化廣告文案或更換更合適的關鍵詞。
當某個廣告渠道的 cvr 不理想時，分析原因并提出改進建議，如優化目標受眾定位、調整廣告創意等。
根據庫存情況和銷售趨勢，調整廣告投放策略，避免出現庫存積壓或缺貨的情況同時保證廣告效果的最大化。
與團隊溝通和協作
與市場營銷團隊溝通，了解他們的推廣計劃和目標，結合數據分析為他們提供更精準的廣告投放建議，例如選擇合適的廣告投放時間、目標地區等。
與產品開發團隊合作，根據用戶反饋和廣告數據中體現的產品需求，為產品改進和新產品開發提供方向。例如，如果用戶在評論中頻繁提到產品的某個功能缺陷，數據分析師可以將這一信息傳達給產品開發團隊。
與財務團隊協作，確保廣告預算的合理分配和控制廣告成本，以實現廣告投入產出比的最大化。
四、持續學習與研究
關注行業動態和新技術
廣告行業不斷發展變化，新的廣告平臺、算法和技術不斷涌現。廣告數據分析師需要持續關注行業動態，學習新的數據分析方法和工具，以提高自己的分析能力和效率。
例如，了解人工智能和機器學習在廣告數據分析中的應用，探索如何利用這些技術更好地預測用戶行為和優化廣告投放策略。
研究競爭對手
分析競爭對手的廣告策略和數據表現，了解他們的優勢和不足，為自己公司的廣告策略提供參考。比如，觀察競爭對手在不同廣告平臺的投放力度、關鍵詞選擇和廣告創意等方面的做法，尋找可以借鑒或超越的地方。
總之，廣告數據分析師的工作日常是豐富多樣且具有挑戰性的，他們通過對數據的深入分析和解讀，為企業的廣告決策和業務發展提供有力支持。復制


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