数据告诉你店铺最佳推广时间点是什么时候？
因为不同行业、不同层级店肆有各自的销售节奏，加上店肆是否参与活动也会对推行作用产生很大的影响，在此咱们选择了一家女装店肆三个月的日常投进数据作为事例剖析，经过这些数据咱们剖析一下这家店肆推行人员的“感觉“是否正确： 说法一：“周一点击单价高，周五点击率高“ 说法二：“上午点击率低，晚上点击率高“ 说法三：“周日上午点击率低，点击单价高，难耗费“ 经过钻展后台的报表批量下载功用，就能够获取店肆钻展推行每日、每时的投进数据。
使用这些数据，咱们能够剖析店肆周一~周日哪天的点击率比较高，点击单价比较低，然后经过耗费份额(耗费份额=耗费/店肆营业额)来看看店肆一周耗费的分配是否合理。
一、一周的点击率与点击单价的动摇状况 图2是店肆的钻展投进数据，从图中咱们能够看到有以下的特色： l周一~周三的耗费份额较低，周四~周六的耗费份额较高 这时候，咱们会有一个疑问，尽管从上图咱们能够看出店肆周一的点击单价比较高，与周三相比较，周一的点击单价高出了25.8%，但实际上仅高出了0.26元，这个数值对于看惯了跌宕起伏的钻展后台的推行人员来说，底子不是一个很大的差异，那究竟这个增幅是高仍是低呢？
周一与周三之间的点击单价，周五与周六的点击率之间是否有显着差异呢？接下来，咱们经过独立样本t查验来评估这个差异是否是显着的。 T查验是用T散布理论来推论差异发生的概率，然后比较两个平均数的差异是否显着。独立样本T查验是查验两个独立样本平均数与其各自所代表的整体的差异是否显着。 独立样本T查验统计量为： S1和S2为两样本方差；n1和n2为两样本容量。 当P值<=0.05时，咱们以为两组数据间的差异是显着的，假如P值<=0.01，差异十分显着。假如P值0.05，那么咱们能够以为两组数据间的差异还在合理的范围内。
表1周一~周日投进数据上的差异显着性 从上表咱们能够看出： l周日、周一与周三~周五的点击单价不同比较大，但距离并不显着 l周五的点击率与其他日子不同较大，但距离并不显着 l周二、周三与周六的耗费占比不同较大，尽管距离不显着，但从上面的剖析咱们能够看出周六在点击本钱和点击率上与周二和周三的距离并不是十分显着，此时咱们就要评估周六的耗费分配是否合理。假如周六店肆营业额偏低然后导致耗费占比偏高，咱们就要适当降低周六的耗费预算。
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