武汉SEO数据分析怎样做才能真正具有价值？
先来摆一摆所谓不合情理的数据现象到底有哪些：
几乎所有人都会不假思索的认为数据重要，那么数据到底怎么重要？很多人又一时语塞。在很大程度上，这是主流认知教育的功劳，让人们无条件'知道”了数据的重要性，在很大程度上，这也是主流认知教育的失误，太多高大上的概念，把原本应该务实的数据分析搞成了玄学。
与这虚的一面相反的另一个极端是数据炫技，过于沉浸在各种模型、算法和指标游戏里，为数据而数据，对业务本身理解不够、与业务需求的实现也越来越远，这是造成数据价值认知模糊的另一个主要原因。
更不用说，那些拿数据钻法律空子的人，让数据这个高尚的领域成了某种作恶的代言。
还有一种观点是，数据分析其实无用。比如有人会说，数据分析告诉我的都是经验已知的东西，也有人说，数据分析复杂繁琐，操作执行成本太高，有些数据源又相对滞后，不足以应对业务的快速变化。
上述各种认知偏差也好、缺陷也好，源于对数据分析很多前置条件的忽略或者忽视，下面我们将总结列举7个前置条件，希望能帮助大家形成对数据正确的认知，更重要的是，能让数据对你的业务产生真正的或更大的价值。
来吧，看看下面是否有让你怦然心动的那一条？没有也没关系，过段时间再看，或许就有了呢。
一、不需要把数据捧上圣坛，数据分析本是商业运营的日常；捧的越高，落地越难。
不论大数据小数据，只要是商业运作，就有数据产生，数据里有肉眼看不到的问题或规律，找到这些问题或规律才能更好的优化业务或产品。就是这样，基本逻辑很简单。
前端的海量交互，实际上是把世界向后端沉淀，如果不把后端世界的数据同步理清楚，前端会日趋枯竭。
因为交互的频繁，营销端是产生数据最繁盛的地方，所以你会看到营销数据分析也是发展最快的地方。任何一个营销环节，基本都有配套的数据分析，比如SEO/ASO，比如广告投放，比如公众号或小程序运营，数据分析都是标配型的所在。
问题是在一些营销基因比较薄弱的企业，这块也就薄弱了。在小数据量级的分析，技能不是第一位的，第一位的是认知。做公众号和小程序运营的人不少，但仔细去分析数据的不多；而很多SaaS公司，尽管天生具备数据资源，但认真去做产品使用分析和用户行为分析的，也是少数。如此种种，不胜枚举。大家自己对照内观吧。
二、任何数据分析，都必须围绕一个清晰的业务转化目标，并由此制定一个考核指标体系
数据本身可以什么都不是，它的价值由目标决定。如果你仅仅是每月给领导看报表，看一些数据的统计和罗列，那就是交公差，有点打脸数据分析。统计和分析是两个层面的东西，但当前很多所谓的数据分析，只有统计，没有分析。
如果基于一个转化目标去分析处理数据，情况就不同了。转化目标就是一个潜在的标准，你利用这个标准去采集数据和拆分数据，每组数据因此就有了自己的位置何价值。为什么是转化目标？因为转化是一个产出的过程，这是商业的本质。
但基于一个转化目标往往需要一个指标体系支撑，或者说需要一组KPI来支撑，这样才可以对数据做更有效的细分。就SEO举例来说，一般有如下几个考核指标：
Page rank,排名提升
UV，即独立访客数增长
Organic search,自然搜索占比增长
提升，这个要基于一个具体转化目标，比如某物的添加购物车比例，或者在线询盘的数量等。
流量分析工具就是基于这些指标去采集你站点上的流量数据，进行处理分析，输出结果。
三、任何数据分析，都必须与某个具体业务环节或场景绑定
这一点与第二点是关联的。单独拿出来说是因为有其特别意义。比如很多第三方DMP，会生成很多用户标签系统，当你拿来用作精准营销时，就会发现同一套标签系统对不同的客户场景、作用或价值也不同。
再以优浮引导的数据输出为例，尽管都是引导数据，但转化场景和交付培训引导场景的数据输出就很不一样，因为业务逻辑不同，所以数据输出的规范也不同。所以尽管都是以一组基础引导数据打底，比如引导完成率、跳出率、群组用户的引导完成率等等，但在两个业务场景里就具有不同的含义。
四、数据分析的前提和关键，是数据采集（质量），越是按照业务逻辑的采集，数据质量越高
看到这里，第四条就很容易理解了。我们一直特别强调数据与业务逻辑的绑定，其实从采集阶段就开始了。基于业务逻辑的数据采集，有两大利好：
1、数据从一开始就是高质量数据，省去了后面大量的清洗工作（成本）
2、让数据采集变得更加轻松、具有成就感。
大家知道数据分析是基于埋点，这也是个虐人的活儿，一个页面上可埋的点很多很多，有些工具提供“无埋点“，其实不是不埋点，只是工具方帮你把点埋了，但这样的情况一般都是很基础的数据采集，对你的业务帮助甚微；但如果你自己埋点，就很虐人了。看这个例子。有客户亲口说，他们的运营同学如何去央求技术同学给埋点以便研究分析用户的在线行为，那几乎就是一步一叩首。。。而这里的问题是，运营同学自己也没有一个系统化的数据采集逻辑，技术同学好不容易采集的数据，很快又发现不对路，再去央求调整或者重新布码。。。简直想都不要想了，最后技术同学给的答复是：你是想自杀还是他杀？选一个吧。
所以，埋点不是求多，而是因需制宜，只采有用的。这个需就是一定要遵循某种特定的逻辑，可以是业务逻辑，也可以是行业逻辑。
这里需要特别说一下。今年CDP很火，主要是因为它是企业自主的数据采集与处理系统，数字互联网时代的企业，因为业务触点的丰富，是不缺数据的，所以CDP的出现是早晚的事。但企业缺的是采集能力与耐心，所以有些企业越过采集自建，直接购买第三方数据，但这样来的数据与自身业务的匹配往往很有限，而且很贵；也有企业走向另一个极端，想一步到位打造一个能打通各个业务链条的巨无霸数据系统或者数据中台，不用多说，大家都能想象这个系统的实际操作难度有多大，除了技术上的，更多是企业组织体制或者沟通层面的，所以现实中你见过几家成功案例？
因此，先把关键而通用的一些业务场景的数据单元建立起来，而后用微服务的方式各个模块对接，才是应时之需。优浮的数据采集逻辑是基于客户旅程的跟踪与优化（属于行业逻辑），主要分两大步骤：
1、跟踪自然旅程
2、优化自然旅程
例：针对电商的客户旅程优化逻辑图
目前优浮发力的是两个通用的垂直场景：流量转化与产品交付培训。我们把这两个场景的采集逻辑与埋点策略封装，直接提供给客户使用。
五、数据分析的几个主要价值
1、用户旅程与用户行为洞察（这是一切一切的基础）
2、产品与业务迭代优化依据
3、商机与需求挖掘、预测
4、产品选型依据
5、精准营销
6、AI喂养
TIPS：数据的几个常用交付形式
1、报表
2、报告
3、CSV/EXCEL
4、API
备注：这里所提及的所有数据均指群体化的行为数据，不涉及个人隐私数据。
六、面向业务的所有数据分析都是多元非线性函数、都是模糊数学；文理兼通的人最适合做数据分析
数据分析都是概率学，所以不要贸然问”准不准“这样的话，准与不准取决于需求和场景的匹配程度。
有一个很重要的梗需要拆一拆。做数据分析是很另类的一个族群，他们是软件工程师和统计科学家的混血，也是理工思维与人文思维的混血。二合一，缺一不可。生硬的直线逻辑理工男（女）做不了数据分析，因为TA不擅长解读业务与人群属性，但情怀过于发散的人文学者也做不了数据分析，因为他缺清晰的逻辑递推和前后闭环的思维能力。
比如，怎么发挥用户画像和标签系统的价值？直接输出标签数据是一种办法，把标签二次转换、解读成需求分析报告也是一种办法，这体现着完全不同的数据掌控能力。你看好哪个？
七、客户成功的基础必须是数据分析，没有数据支持，客户成功就是空谈。