SEM数据分析方法

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　　新服务，创新效率得以不断提升。

　　 如图4-1所示，借助于外部环境支撑的创新效率扩散发生于供应商、竞争厂商以及用户群体间的传统生产协作，不同企业之间由于层层加深的创新协作而获得了更为细致和高效的创新生产分工，这种分工符合创新最原始的机制特征：趋利性和差别化，创新知识或资源的持有者为了保护自身地位而加大对部分资源的保护力度，而用于交易的创新资源则在不同的主体之间因创新收益而被广泛传播，形成了主体间对资源和信息的逐利。根据保护程度以及创新为主体带来的收益，部分受益主体发挥创新优势，甚至可以帮助自身获得核心控制地位，从而体现出创新资源和信息在主体间被逐利的基本特性（Green，Scotchmer，1995）[3]。图中，多排并行箭头描述的是当一个知识传播的扩散型网络获得知识以及创新效率提升时的创新溢出实现模式，对此，学术界开展了多层面的研究。其中，针对知识密集型服务业的创新，以产业之间的创新跨区域协作为主要视角点。基于产业创新变动的要素流动，推动了超越原先技术创新效率的新分配机制，而在这种驱动下形成的要素聚集重分配为衔接供应商、竞争厂商、公共部门等不同主体，以及不同区域间要素流动、向心集聚提供便利，呈现出研发阶段和创新生产的不同阶段特征（时省，王腊芳，赵定涛，2014）。在相对密集的产业布局空间内，有效利用新的要素布局及效率机制形成新的创新绩效，成为知识密集型服务业实现创新溢出改进的关键。在这一过程中产业协作与创新效率提升变成人才、信息、物流、生产原材料等多元要素的集合、协作方式在上述供应商、竞争厂商、公共部门等主体间的配置优化，并通过KIBS以更具整合优势的创新要素在以上各部门形成专门化服务的有序对接，进而发生高效益点在各个知识密集型服务业部类向低效益部类的传递，而低效益部类通过不同的生产要素组合而形成的新生产机制，或以生产配套的角色持续累积创新，这种机制为更高效的要素组合提供了创新绩效提升基础（Corrocher，Cusmano，2014）。

　　 二、创新效率与技术溢出

　　 创新溢出具有正外在性，即并不是内部利益，也不是上述经济活动形成的产品增长，构成对整个经济活动增长的外部特性，而产业间的创新溢出对于整个社会发展存在的外在利益也包含了全部产业的技术溢出，这种溢出是产业同步协作过程中所形成的包含大量技术生产方式的逐步转变，以及由此引起的技术扩散与升级，并通过知识的溢出过程所关联的环节、要素和信息影响主体最终的创新收益（Bart Verspagen，1997）。因此，对于KIBS创新的技术溢出而言，可以形成两条不同的路径，分别是纯技术创新溢出和“租借”形式的创新，分别对应了主体自身的直接购进式创新以及按照生产协作的关系进行一定的技术外包，对应接受主体可以视作“租借”一方，它可以获得技术的学习机会并形成知识在不同主体之间的扩散。

　　 而就创新效应的区域或方向性机制方面而言，李梅和柳士昌（2014）[4]的研究表明，外向投资对于东道国在人力网络宣传方案资本、融资以及部门间创新的技术差异等支持性要素方面形成逆向技术溢出，形成了具有差异化的产业创新推进力度。KIBS的创新被认为是一种基于区域创新体系的要素联动，即通过主体间交互基础上的区域创新体系（RIS）实现不同区域之间的技术势差传递（Asheim，Isaksen，2002）。而针对KIBS所进行的创新本身就包含大量的多元主体的利益平衡。在这一体系中，政府机构、竞争者、供应者之间围绕创新信息相互沟通形成了创新知识的传播，特别是其中的隐性知识则更依赖于上述主体内部的个体之间的沟通，部分创新的效益发生在主体内部独立创新以外，体现出一定的外部性（Gong，Keller，2003）[5]。同时，企业外部人员相对企业自身创新主体是否获得最大程度的知识扩散，决定了KIBS以何种方式形成新的知识扩散渠道，及所传递对象或平台主体的技术效率改进，而相对落后主体利用对创新协作及其对相对成熟和先进技术的追赶，是其实现创新水平提升的重要渠道（Verspagen，1991）[6]；因而，学术界对于KIBS的技术效率测度深入到了一个局部、区域和逆向研究的程度。同时，对于创新溢出扩散，按照罗默（Romer）提出的知识溢出模型对知识传播过程中的创新溢出的解释，KIBS在进行知识传播时，表现出推动不同创新主体对其外溢吸收的作用。而对应在知识密集型服务业所服务的产业群体中，具有技术差距的后发优势的一方，经过技术差距、创新研发的机制作用，从相对发达一方处获得技术外溢，因此，知识密集型服务业对接产业创新服务，进而形成不同创新吸收水平下创新外溢是一个综合结果。

　　 不同主体之间在技术方面表现出的差异，其既有的创新效率主要包含发达地区和后发区域间关于创新效率的初始差距。由此可以通过发达地区、后发地区的创新差距，进行进一步的创新差异下创新效率吸收程度分析。当后发区域相对于发达区域之间的创新水平相对

　　 数据分析大概是新手竞价员最难理解的环节了  。有些同学甚至会把懂数据分析的人视若神明  ，冠以大神的称号  。其实数据分析更多的是一种逻辑思维能力的锻炼  。有经验的 SEMer 都知道  ，尽信数据则不如无数据 。数据就躺在哪里  ，关键在分析之前  ，你之前要 有清晰的思维逻辑：你为什么要分析数据  ？你希望通过数据分析得到什么 ？我一般的分析数据逻辑如下：确定分析的目的—>收集数据—>整理数据—>分析数据—>得到一些分析的思路  。只要你的逻辑思维能力够强你也可以是一位大神 。今天我们就来说说如何快速掌握数据分析 。

　　 一.Link Tag的流量标记

　　 Link tag标记流量源头  ，绝对是所有方法中最为基本重要的一种  。这种方法不仅仅适用于网站的流量来源 ，也同样适用于app下载来源的监测（但后者需要满足一定的条件）  。

　　 Link tag的意思  ，是在流量源头的链出链接上（即访问URL上）加上尾部参数  。这些参数不仅不会影响链接的跳转  ，而且能够标明这个链接所属的流量源是什么（理论上能够标明流量源的属性数是无限的）  。

　　 Link tag不能单独起作用 ，必须要在网站分析工具或者app分析工具的配合下工作  。

　　 Link tag 是流量分析的基础  ，要严肃的分析流量  ，不仅仅是常规分析  ，还包括归因分析（attribution analysis）  ，都需要使用link tag的方法  。

　　 二.A/B测试

　　 通过数据优化运营和产品的逻辑很简单——看到问题 ，想个主意 ，做出原型  ，测试定型  。

　　 比如  ，你发现转化漏斗中间有一个漏洞  ，于是你想  ，一定是商品价格不对头 ，让大家不想买了 。你看到了问题——漏斗  ，而且你也想出了主意——改变定价  。

　　 但是这个主意靠不靠谱  ，可不是你想出来的  ，必须得让真实的用户用  。于是你用AB测试  ，一部分的用户还是看到老价格  ，另外一部分用户看到新价格  。

　　 若是你的主意真的管用  ，新价格就应该有更好的转化 。若真如此  ，新的价格就被确定下来（定型）  ，开始在新的转化高度上运行  ，直到你又发现一个新的需要改进的问题  。

　　 增长黑客的一个主要思想之一  ，是不要做一个大而全的东西  ，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西  。快速验证  ，如何验证的  ？主要方法就是A/B测试  。

　　 今天的互联网世界 ，由于流量红利时代的结束 ，对于快速迭代的要求大大提升了  ，这也使我们更加在意测试的力量  。

　　 在web上进行A/B测试很简单 ，在app上难度要高很多  ，但解决方法还是很多的 。国外的经典app  ，还有那些卖钱的游戏  ，几乎天天都在A/B测试  。

　　 三.到院成本思维导图

　　 到院成本就不多说了 。重点是告诉大家如何去运用思维导图去分析问题  。

　　 最后得出结论：账户层级的操作的思路是正确的  ，但是点击成本偏高  ，第1个工作重点是优化平均点击价格  。根据以往的优化经验 ，一定不要马上降价 。一定要先从创意入手  。第2个工作重点是  ，通过关键词分析 。找到转化成本过高  ，或者转化率过低的词进行重点优化  。这样也可以控制平均点击价格  。那么我们可以做下个月的预估  ，平均点击下降  ，消费下降  ，对话相对持平  。

　　 但是 ，这不是老板想要看到的效果  ，所以我们还要进行关键词拓展的工作  ，找到更多有转化的关键词 ，当然  ，这个要结合着陆页面等一些因素再进行分析 。

　　 四.SEM数据分析-成本对比

　　 繁杂的数据经过整理之后会变得清晰  ，可以根据时间的维度进行整理  ，我们还可以根据计划维度、或者地区维度进行整理  。整理完数据之后我们开始分析工作  。

　　 这组数据属于典型的各个营销流程的效果分析 ，整理完的表格我们一目了然  ，消费有所增加  ，但是预约成本下降 ，如果结合前面的数据来看  ，展现和点击下降  ，但是对话增加  。意味着流量更加精准  ，证明竞价员进行了匹配模式的修改  ，加强营销 的问题了有效关键词的出价 。而且从数据上表明这样的调整策略是正确定  ，美中不足的就是平均点击价格没有控制好  。但是我们看到到院率下降  ，这一般和账户没有太大关系了  。

　　 原创作者/公号：赵阳