大數據時代，數據分析成為市場行銷必不可少的環節。 Facebook承載了海量的用戶數據，對於使用Facebook進行行銷推廣的人員來說，這是最好的時代。巧用Facebook數據分析，可以幫助跨境行銷人員在海量的受眾數據中抽絲剝繭、洞察市場，實現降低投放成本、提升廣告效益的最終目標。

飛書互動資深優化師Hedy分享如何利用Facebook進行轉化量廣告數據分析。

第一步安代碼：正確接入Pixel，保證數據追踪正確性

在使用Facebook數據進行廣告數據分析前，需要知道數據追踪的必要條件——Pixel。

Facebook Pixel像素代碼是一種分析工具，可幫助你了解用戶在網站上採取的操作，包括瀏覽網頁、選擇產品、加入購物車、購買等。只有正確接入事件代碼，才可以保證數據追踪的有效性，繼而衡量廣告成效。

• 操作方式：

將Pixel像素代碼嵌入網站標頭，完成Facebook Pixel像素代碼設置。當某位用戶訪問網站並採取操作時，Facebook Pixel像素代碼便會觸發並報告相關操作。

通過這種方式，你可以知道客戶何時採取了操作，並通過後續Facebook廣告再次向他們展開行銷。

• 注意事項：

如果是Shopify這類與Facebook官方合作的建站，在Shopify後台填寫好Pixel ID即可追踪基礎數據和轉化數據；如果是完全自建站，需要手動安裝基礎代碼和事件代碼，才可以追踪之後的事件轉化數據。

第二步搭框架：建立數據解讀框架，根據事件解讀正確數據

為事件設置解讀邏輯，根據事件針對性解讀關鍵數據，能幫助我們進行精準的數據分析。

根據用戶事件層次，可以劃分三個漏斗層級，每個層級包括以下事件：

1、認知層級：查看內容

2、產生需求層級：加入購物車、添加支付訊息、加入心願單、查找分店、發起結賬、購物、提交申請、訂閱等

3、轉化層級：完成註冊、聯繫、購物、預約、開始試用等

不同的事件有不同的數據側重指標：認知層級更看重展示覆蓋、點擊花費等較為基礎的成本數據；產生需求層級更看重轉化量和瀏覽量；轉化層級用以衡量廣告投放的有效性，更加看重投放成本和花費效率。

根據不同的數據層級，針對性地解讀該層級最重要的數據指標，即可搭建數據解讀框架。

第三步抓核心：重點數據分析指標及優化邏輯

有了框架，就需要有串聯邏輯。在所有廣告數據中，最重要的莫過於CPM、CPC、CTR、CVR、CPA ，這五大指標可以幫助我們規劃不同產品週期的廣告目標，從產品曝光、產生點擊到帶來實際轉換，再透過點擊率及轉換率來檢視用戶對此次廣告內容的反應。

• CPC（Cost Per Click）每次點擊成本

用戶每點擊一次廣告內容時，廣告主需要支付給平台的費用。

• CPM（Cost Per 1000 Impression）每千次曝光成本

每當有1000個人看到廣告，廣告主需要支付的廣告費用。

• CPA（Cost Per Action）每次行動成本

用戶完成某一個特定的轉換動作，如填寫報名表單、購買產品、註冊為網站會員，廣告主需要支付給平台的費用。

• CTR（Click Through Rate）點擊率

用戶看到廣告並點擊廣告的比率，計算方式為廣告被點擊次數/廣告被顯示次數。

• CVR（Conversion Rate）轉換率

用戶點擊廣告後產生轉換的次數，計算方式為廣告轉換次數/廣告被點擊次數。

廣告主進行數據分析時，建議數據優化分步走，層層攻破廣告問題。從CPM看受眾選擇優化，從CTR看點擊率優化，優化這兩個數據得到最佳CPC ，結合CRV ，查看落地頁質量，建立用戶友好型網站，從而提升CPA 。