各位优化师大家好，我希望通过一些文章来和大家交流经验。如果有不够严谨的地方，还请各位多多批评指正。

我们当拿到一个产品的时候，要会分析，调研，这些都属于针对性的优化，后续有机会在和大家讨论，我这里说的是行业通用的方法和一些思考

这里就反思自己一个问题，账户优化最核心的是什么？是素材是不是吸引？是定向够不够准确？还是账户结构是否合理？这些都很重要，但是有让更核心是，发现问题如果如何更快，更准确的定位到，操作账户不重要，重要的是你要知道操作哪里。我的依据是哪里，思路是怎样的，这些操作依据能有多大的概率支撑结论，经过不断的经验积累，试错，修正自己的优化思路。还要把优化思路转化为可测试的数据模型。

找到问题点自然靠数据分析，但是数据分析是一个门槛低，上限高的事情，一个入行不久的人，拿着下载来的数据进行excel透视，分析，加减乘除得出了一个结论，这个结论真的如此吗，比如以下案例

我们分别进行两次实验

实验A

实验组：访问次数20000，付费次数200，转化率1.00%

对照组：访问次数30000，付费次数210，转化率0.70%

实验B

实验组：访问次数2000，付费次数20，转化率1.00%

对照组；访问次数3000，付费次数21，转化率0.70%

请问，这两次实验中的实验组，哪一次更有效果呢？？

但单从数据中转化率来看，两者都提升了0.3%，转化率相对提升42.86%，是否两个实验分不清哪一个更有效果？

相信经验老道的优化师看出了端倪，会觉得实验A会更有效果，因为他的数据样本量更大。但是否有一个科学的依据在说明这个问题，这里就要提出第一个概念，显著性

显著性科学解释：https://baike.baidu.com/item/显著性/10211648?fr=aladdin

同理可得，我把两次实验的数据带入统计学显著性的计算，分别计算出两次实验显著性实验A为：99.98%，实验B为：86.71%

从置信区间来看，实验A的策略更具备正向效果的概率更大。

（任何一次成功的策略，都不吭100%的让你在下一次投放中获得成功，我们沉淀经验的目的是找到成功概率更高的方式，如果之前成功是策略在后来的投放中效果差强人意，请不要放弃，继续实验，《增长黑客》说到，增长的核心是什么，就是不断试验）

当我们想分析素材的时候，分析的指标是否正确，可信度是否足够

这里我在说明第二个概念，在引入一个例子

实验数据

实验组素材：消耗4000，cpc3元，付费次数20次，成本200

对照组素材：消耗4000，cpc2元，付费次数20次，成本200

请问，不考虑其他因素影响，这个实验室组的素材是否更优质？

我的答案是肯定的，为何？

通过计算可知，实验组共获得1333次点击，对照组共2000次点击，一个素材用更少的点击获得了更多的转化，这个素材更优质，当然cpc更高，可能流量也更优质，这里提出一个思路，不要被表象所束缚，有的时候你成本高，可能是流量变差了，也有可能流量没问题，但是你买的太贵了。优化就是在价格与质量之间找到最优的平衡点。

以上两个例子日常优化中遇到的一些现象，写下来与大家讨论下，但是我们每天要处理如此众多的数据，是否能提高效率，一眼看到问题所在，这时候我觉得就需要利用可视化的工具，把日常工作的数据分析经验用工具的形式沉淀下来

例如，你知道用四象限处理，你知道漏斗原理，但是在这数以万计的数据中，如何根据这些原理一眼定位到有问题的组呢？我的答案是，工欲善其事，必先利其器。

tableua数据工具

例如四象限，我这里模拟了一些数据。

数据源

根据四象限要怎么操作呢？可以通过excel表格if公式进行计算判定，或许你可以看看我的操作

我利用tableua建设坐标系，消耗为纵轴，付费成本为横轴，以成本30元，消耗150为原点，最终呈现的形式如下。

根据四象限法则处理后

通过可视化我们可以直观的找到那些广告组是有问题的，不但能高效提高自己的工作效率，同时在与其他相关方进行沟通的时候也能让信息接收方能直观快速的理解。

同时还可以支持筛选，条件筛选，分账户，分组，分日等不同纬度的拆分，方便优化师对数据进行下钻。

继续抛砖引玉，还可以干哪些事呢？这里我用实战的角度，做了一个监控看板，因为我站在整体规划统筹的角度，所以看的层面更上一些，如果有需要还可以下钻到更细化到维度，以下看板仅供参考

以上就是分享的内容，有想交流的小伙伴，可以私聊我，我看到都会回复。