其次你需要分析你需要的數(shù)據(jù)好了，我們知道了自己需要的數(shù)據(jù)后，那么我們?cè)趺慈ナ占头治鲞@些數(shù)據(jù)呢？那要看你的職位和領(lǐng)域了，如果你是一個(gè)銷(xiāo)售人員你必須收集客戶(hù)的點(diǎn)擊數(shù)據(jù)和收集夠賣(mài)數(shù)據(jù)，還有跳出率，客戶(hù)的年齡段，那些是最好賣(mài)的，什么價(jià)格段最好賣(mài)，銷(xiāo)售的季節(jié)性，銷(xiāo)售的流量高峰期，廣告推廣的數(shù)據(jù)等等。這些都需要你去分析和每天必須要處理的數(shù)據(jù)，

而還有一些數(shù)據(jù)也需要做，比如你競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，爆款數(shù)據(jù)，單價(jià)數(shù)據(jù)，這些都是要到處收集的，當(dāng)然還有很多很多。這些數(shù)據(jù)都需要長(zhǎng)期的積累下來(lái)的，再次才是抽出你適合的數(shù)據(jù)利用這個(gè)就是重點(diǎn)了，其實(shí)這里就是把收集回來(lái)的數(shù)據(jù)，就是整理分析。要不你收集回來(lái)的數(shù)據(jù)，其實(shí)根本都是一盤(pán)散沙，不成系統(tǒng)，而這些整理，需要你有專(zhuān)業(yè)的角度，利用不同的工具例如EXE，或者軟件去整理出來(lái)。

針對(duì)性的得出一些趨勢(shì)，銷(xiāo)售動(dòng)向，行業(yè)發(fā)展，價(jià)格銷(xiāo)售優(yōu)先，或者潛在的發(fā)展空間等等資料，最后這些資料就是反過(guò)來(lái)給你一些新的啟發(fā)，最后是利用你的數(shù)據(jù)進(jìn)行變現(xiàn)。這是數(shù)據(jù)利用的最后一步，那么怎么變現(xiàn)呢？變現(xiàn)的方法有很多種，比如你拿到了銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，你可以針對(duì)客戶(hù)的經(jīng)常買(mǎi)的價(jià)格，經(jīng)常買(mǎi)的產(chǎn)品，經(jīng)常什么時(shí)候登錄，經(jīng)常利用什么折扣購(gòu)買(mǎi)，還有就是新產(chǎn)品客戶(hù)更需求一些什么樣的東西，而客戶(hù)期待需要什么東西，為什么東西會(huì)愿意付多少錢(qián)，

3、數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)流量變現(xiàn)有什么增益效果？

打個(gè)比方吧，就像打仗一樣，數(shù)據(jù)應(yīng)用就像《孫子兵法》，規(guī)模、精準(zhǔn)、有章可循、指哪打哪。流量變現(xiàn)一個(gè)道理，有數(shù)據(jù)加持的變現(xiàn)效果是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于裸投的，也就是撒網(wǎng)投放，至少看的見(jiàn)的收益能提升30%以上，數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)于流量變現(xiàn)肯定是有幫助的，每個(gè)用戶(hù)的行為習(xí)慣和喜好都不一樣，就拿廣告形式來(lái)說(shuō)好了，就比如說(shuō)A類(lèi)用戶(hù)喜歡看圖片類(lèi)的廣告、B類(lèi)用戶(hù)喜歡看視頻類(lèi)的廣告，當(dāng)我們了解到用戶(hù)的喜好，以用戶(hù)為核心去匹配最合適的廣告時(shí)，收益效果肯定會(huì)增加；流量變現(xiàn)最重要的就是流量?jī)r(jià)值最大化，給適合的流量曝光合適的廣告；數(shù)據(jù)應(yīng)用在這一個(gè)層面就起到了非常關(guān)鍵的作用，依托于MobTech海量的國(guó)內(nèi)外數(shù)十億用戶(hù)的多場(chǎng)景數(shù)據(jù)及5000 全域標(biāo)簽體系，為深度探索用戶(hù)畫(huà)像和算法策略提供豐富的樣本，搭建適合每個(gè)開(kāi)發(fā)者的投放引擎和算法，通過(guò)“千人千面”的智能推薦邏輯，保護(hù)用戶(hù)隱私的同時(shí)向其精準(zhǔn)展示感興趣的廣告，最大限度提升變現(xiàn)效率。