面试官：给你50w预算，你准备把广告投在哪个平台？

职场 2024-08-27 19:48 上海

在哪儿投广告？小红书、抖音、百度、微信？

投多少？押宝一个平台还是雨露均沾？你心里有答案吗？

经济下行的这几年，企业都在压缩预算、管控成本收益效率，重视利润，在进行决策的时候，你说不出个一二三四来，只会被老板一次次的驳回。

“品效合一”这个词，对营销er来说，已经不再陌生。事实上，也不仅仅是营销er，越来越多的职场人，都学会了用数据说话。

为什么投入A渠道而不是B渠道？因为A渠道的ROI更高。
为什么7月要做重度营销？因为历史数据显示，7月是个旺季，有更多的机会。
为什么要采用A策略？因为根据数据预测，A策略的成功率超过了80%。

这些决策背后，其实离不开一个个的数据分析。

利用好我们能够看到的信息，分析这些「结果」的因素，可以帮助我们做出更好的决策。

今天，coco就通过「营销推广对销售的影响」的例子来给大家介绍一下数据分析中非常重要的一个方法——回归分析，希望大家看完后能够学会相关性分析，更快解决问题。

场景：营销推广

实例场景：各种媒体上投放的广告对最终销售所产生的效果研究。

公司可以投入的营销渠道非常多，从传统的电视、广播、户外等大众媒体，到电子邮件，短信，电话这种直销媒体，再到现在新兴的各种app以及微信等社交数字媒体。

媒体的形式越来越多样化，影响受众行为的方式也日益增多。在商业计划中，我们迫切需要分辨出哪些媒体平台和广告营销活动是最有效的。

在这样的背景下，我们希望通过业务分析得到以下问题的答案：

各个媒体是如何相互影响并促进销售的?
如何调整媒体组合从而最大化每一份支出的收益?
如果我们同时进行两个广告营销活动，如何判断其中一个是否比另一个更有效？

从回归模型的角度，我们的分析着眼点可以简化为下列关系：

这里营销变量应该理解为能被控制的营销媒介投入，比如：

对于互联网公司，是微信+微博+今日头条的营销投入组合
对于快消品，则是电商+微信+户外+电视的组合

误差因素是无法控制因素的汇总，比如：国家整体的经济状况，季节因素和竞争对手的因素等。

我们在这里假设营销变量和销售量之间的线性关系，随着营销变量的增加或减少，销售量也会对应的增高或减少，不会出现曲线的关系。

这种回归分析也被称为线性回归分析，它是最基础的统计模型，有着非常广泛的应用场景。凡是数字型的变量，都可以作为回归模型中的目标。

使用数据

下图列出了分析媒体投入和销售额之间所准备的数据，在本例中，Y是销售额，而X是在电视，社交，电话等媒体的广告投入。

回归分析中，Y和X的观测值应该在同一个时间单位上。如果以月度来记录广告媒体投入的话，对应的销售额也应该按月度记录。

从分析的精确度上方面考虑，观测的时间点越多越好。

比如收集最近一年的数据，广告和销售能达到每周或者每日的数据，这样可观测数据点从12个变成了52个或者更多，有利于提升回归分析的预测效果。

具体分析流程

第一步：对数据进行散点图

x轴表示电视广告的销售数据，y轴是销售额的数据。那么在二维轴中，我们可以得到上面若干个数据的散点图。可以明显的看出来，随着解释变量的提高，目标变量也在逐渐提升。

第二步：加入回归线

在上面的数据中加入一条虚拟的线，叫做回归线，是对两个变量的相关关系的总结。它表示着，在没有观测数据的地方，如果电视广告取到了x轴上某个数字，对应的销售额在这条线所对应y轴的位置。

第三步：评估回归线

下一步是如何评估回归线好坏？这里引入了“距离“的概念，散点图中有若干个电视广告和销售额的点，每个点和回归线之间的距离代表回归分析和实际值之间的差别。这个差别越小，就代表了回归分析的结果越准确。

数据结果及用途

回归分析的结果通常会以y和x之间的方程来描述，比如在我们的例子中，最终的回归分析模型是：

销售额=81521+0.3*电视广告+0.15*社交媒体+0.05*电话直销+0.02*短信推送

从统计角度解读：

前面的81521：是当所有的输入都为0的时候，销售额也能达到的基准值
每个解释变量前面的系数：比如电视广告前面的0.3，也就意味着，在其他变量都不变的情况下，电视广告投入每增加1万元，销售额就会增加3000元

从实际业务来解读这个结果：

在现实中，销售收入不会随着广告的投入而直线上升，比如我们投入了一个亿的电视广告的话，销售额就一定会增加三千万吗？更有可能发生的，是广告投入到了一定数额之后，对实际销售额的影响就会减少，呈现出饱和的态势。

因此使用回归模型最主要的还是观察各个因素系数的大小，横向比较他们对目标变量的关系。在案例的媒介中，这些系数代表了各个媒介对于销售额的影响。

然后就可以在这个基础上进行不同方案的比较。在维持预算不变的情况下，如果将微信上的投入从现有的25%提升到整体占比的35%，能够给整体收入产生整体销售额的15%的提升。

总结来说，回归分析表达研究数据的原始目的，就是从相关关系到因果关系，进而能实现预测。

但回归分析的结果应该着重于不同X对于Y的影响对比，而非依赖于线性关系对未来做出非常明确的预测。

回归分析只是数据分析中的一种方法，还有分类预测法、聚类分析方法等，现实工作中，市场研究，用户画像，销售预测都离不开这些分析方法。

很多小伙伴还在认为数据分析只是数据分析师干的活，或者觉得只有和数据打交道的岗位才需要数据分析能力，带着这个想法，在求职、工作上就非常吃亏啦！

对HR来说，普通hr对简历筛选更多出于直观判断，但懂数据分析的HR会运用数字化的方式精准筛选出匹配人才、运用数字化方式对公司的人才进行管理。
对互联网运营来说，普通运营同学面对一堆数据无从下手，做数据分析仅凭感觉都单一维度，而一名懂数据分析的运营则可以从销售数据、市场数据进行有效利用和精确分析，实现对市场的准确判断、合理预测，哪份报告更有说服力，一目了然。
即便是对在校学生来说，数据的收集、整理、分析，在很多项目都是必不可少的环节，只有挖掘出数据中的有用信息，才能得出令人信服的结论。

掌握数据分析能力，不管是求职还是日常工作，都能帮助你拥有更多的选择权、突破职业瓶颈、登上职场钱途。

那有些文科专业小伙伴有些担忧了：没有统计学基础，我也想提升数据分析技能，能学会吗？

答案当然是：可以的！

商业数据分析的学习中，比数理知识更重要的是数据分析思维和实战应用！

掌握正确的学习方法，0基础、数据小白，也能快速在工作中应用数据分析解决问题。

如果你希望提升自己的数据分析能力，通过数据帮助自己更好地达成目标——

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下面coco会向你详细介绍，为什么BDA证书值得考？这本证书究竟有什么用？

BDA含金量如何？

BDA其实是big data analyst 的简称，简单来说，就是以商业信息和知识为基础，以数据分析为手段，来优化公司决策。主要应用方向包括但不限于精细化运营、流量变现、路径转化、兴趣推荐、用户画像等。

BDA证书由中国信息协会市场研究业分会（CMRA）和中经数（北京）数据应用技术研究院（ZJS）联合认证。

BDA数据分析师在国内外市场研究行业认同，证书颁发单位是中国信息协会市场研究业分会，协会是由经济、科技、社会等领域专家团体组成，经民政部批准成立的全国性社团组织，是市场调查、市场研究、数据分析、数据挖掘、数据洞察领域的专业行业协会组织。

自2018年以来，市场研究企业在项目竞标过程中，使用BDA数据分析师证书作为企业业务能力重要证明之一，在国家和地方的调研或数据等相关项目招投标中获得加分优势。

随着“推进学分银行建设”正式写入新修订的职业教育法，经国家开放大学学分银行组织专家对BDA数据分析师考核认证体系进行了多轮评审，BDA最终确定成为首批成果转换项目，获取BDA数据分析师证书后，可进行国家学分银行的学分申请。

2019年，BDA数据分析师证书获得亚太地区多个国家市场研究行业组织认可，通过亚太市场研究行业组织（APRC）的宣传，为BDA持证人员争取在日本、韩国、泰国、马来西亚、蒙古等国家的企业实习就业。

同时成绩优秀者还可以获得官方就业推荐函。

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各大行业职能岗位从业者：目前正在求职或已经从事教育、事务所、咨询、金融、消费品、汽车、广告传媒、制造、化工、医药等各大行业职能岗位的同学，需要数据支撑来做商业决策；

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