数据分析是一切营销行为的基础，婚礼堂的线上营销策略需要从数据显示的具体原因出发，对症下药。
在上一篇《婚礼殿堂，打好每一场网络营销战！，我们提到网络营销的目的永远是以进店为核心，一切行动都是为了顾客进店。
对于单店来说，婚礼网运营最重要的是客户的需求。
我们常见的平台合作方式是年费+推广费，或者直接地位推广费。既然有投入，就必然有产出比。
婚礼网络营销的ROI投入产出比是我们在做线上运营时的一个重要衡量标准。简单来说就是你的投资转化为毛客户资本和精准客户资本的百分比。
当然，ROI只是一种数据。网络营销涉及到我们的4L运营理念，还有一个就是数据管理。我们认为数据分析是所有营销行为的基础。
如何分析数据背后的客户？
婚礼营销一定会走向精细化管理，从点击、咨询、客户观看时间、客户转化，包括沟通后拒绝联系等。，都需要进行核算和分析。垂直平台基本上每个数据波动都有。运营商要做的就是不断对比各个数据端口的性能，根据数据变化调整营销动作。
作为运营者，在看线上平台的数据时，不能只看数据本身，更要思考数据背后的客户趋势和需求。
比如一个运营指标突然波动或者长时间处于低位，那么这个时候我们会查看该指标的相关事件和数据。
通常可以从外部原因和内部原因两部分来分析:
外部原因
竞品:竞品最新动作，是否举办活动？
政策:政策监管，监管变化
社会:节假日、社会热点等。
性质:季节性、周末等。
内因
运营:活动、运营策略、内容等。
推广:渠道更新、投放力度等。
依靠这些方向，找出投放产生的问题，尝试调整原因，然后进行比较，直到找到合适的内容形式。
从网络运营的角度来看，数据应该从广义上来理解。
首先，时间维度分为天、周、月、24小时。时间维度就是拉长周期。比如看每天的数据指标，趋势，日中值，判断一年内数据的异常时间点。
也许当趋势图拉出来的时候，你就可以立刻锁定哪一段数据是异常的。
至于其他时间维度，都是看人们在不同具体时间和数据下的不同表现。
操作的时候一定要看到时间的维度。除了时间这个特殊维度，其余都是和业务紧密结合的维度。
在维度选择方面，很多操作者最常犯的错误就是不加思考的向下钻取。他们迫不及待地将数据细节一个一个地进行属性化，但实际上，他们必须尽力避免多维操作。没有必要让数据深入到每个维度。本来是想说明原因，最后变成了维度爆炸，所以不得已而为之。
以垂直平台的广告为例。在日常的推广过程中，很多时候，客户的关注点一定是在首页或者顶部的内容上。但一般这样的位置会被平台方设置为竞价位置。简单来说，在同样的时间段里，谁出钱多，位置就给谁。
一般来说，平台方会给出一个推荐出价，但作为运营方，我们都想省钱。这时候我们该怎么办？
一种是做号群，通过优质的内容输出，让你的内容刷新和置顶。
如果你没有好的内容输出，唯一的办法就是通过数据分析来监控和提升数据表现。通过时间维度，例如24小时内，在时间段之间进行价格调整。比如平台建议5件，我在同一时间段提供3件和5件进行对比，或者根据全天所有时间段的数据进行对比。一个星期后，你一定会找到你当地市场的数据规律。
通过对比，不断调整出价，记录数据表现，最终找到同一时间段的出价规律。进入运营的正轨后，对比同期数据，再根据数据的变化，用我们说的分析角度来实施营销行动。当你有了一定的数据基础，你对营销的判断就会更加准确。
对症下药的营销策略
当我们所做的市场需要被激活或刺激时，营销策略需要针对数据显示的具体原因，对症下药。
但是一定要注意后续的营销策略是否可行。未来相关数据将如何发展？需要做连续跟踪和倒带。
运营人员在观察业务数据时，不仅要列出数字，还要做出深入的结论！
想要更深入的解读数据，需要以下两个缺一不可:理解运算的基本逻辑，用数据支撑逻辑。
想象一个最简单的场景:一场宴会婚礼现场打五折。顾客最喜欢这种简单粗暴又实惠的方式。
但是从运营的角度来看，有什么问题呢？因为消费者不止一种，面对陌生顾客、宴会上的新人、婚礼后的活跃顾客，或者熟睡的顾客，经营者的手段可以简单粗暴，但不同的人会有不同的反应。
单纯打折让步，盘子会越来越小。
为了改变这种简单粗暴的做法，很自然的想到:在网络运营的时候，拆分人来做。最直观的拆分就是区分新用户和老用户，制定不同的策略。
如果不考虑运营逻辑，有些运营者会本能地给出三种基本思路进行分析:拉新、其他宴会类型回购、转让介绍。
给每个方面一个运营策略。但需要注意的是，当策略组合在一起时，会出现叠加效应，由此引出三个更深层次的话题:
单一政策的实施是否有效？
这两种策略之间有联系吗？
整个策略组合的成本是否失控？
这三个问题是从小到大一步步解决的。
以获取新用户为例，想象一个最简单粗暴的活动:新客户带一对新人免费体验一顿饭。
但从运营的角度来看，最简单的活动至少由五部分组成:投放渠道、广告素材、产品、价格、客户转化运营路径。
当你的营销活动多了，里面的内容和结构其实可能会有冲突和相互影响。如果按照按照战略目标执行的各个部分，把所有活动编织成一个活动组形式，对比落地内容，就能进一步发现问题。
比如我们发现一个渠道的上新或者转化率是有上限的，至少在目前的文案能力+商品+优惠政策下，是有最大限度的。
如果可以证明这一点，就可以得出更深层次的结论:需要新的渠道来支持你的团队更大的商业目标。
宴会客户完成第一单后，有了注册信息和第一笔交易数据，就可以做更多的分析，衍生出更多的策略。
比如婚宴签约阶段收集客户的地址、客户群体属性、客户年龄、客户喜好、工作属性时，可以指导和辅助后端的营销策略，数据的表现会指导下一阶段的营销。
策略越多，它们之间的交互作用越明显。
这时候运营会有一个明显的动作倾向:各种营销动作混乱！你要扫码，留下个人信息，抽奖，最后得到一张惨不忍睹的优惠券。
这种情况根本不需要例子。现实生活中太多了，往往是操作越复杂，优惠越少。一个基本常识是:过程越长，亏损越多。看似面面俱到，实则面面俱到。
这时候作为数据分析，除了给出这个庞大复杂的流程数据，你还可以把这个庞大复杂的流程映射回基础用户数据，看看实际覆盖的是谁，激活的客户群是谁，这样大而无用的问题就暴露出来了。
至于运营工作，运营工作是连锁的，一步一步交织迭代的。
网络营销的战争中，从哪里触达客户？你想打什么广告来吸引顾客？你想什么时候推送营销信息？推客户不点击怎么办？某些文案客户能看懂吗？如果竞争对手提供更多的折扣怎么办？
这一系列问题不是一个数据模型可以预测的。而是要先理清运营策略，编群，理清内在逻辑。只有结合数据才能发现盲点，找到线上操作的更深层次原因。
网络营销是Z时代总营销战不可或缺的一部分，更何况一二线城市的网络大战已经进入白热化阶段。面对下沉的市场，即使在人口流失严重的城市，你仍然需要依靠网络端口，给在头城市，结婚回乡的年轻人一个认识你的机会。
