由于不同行业、不同层级店铺有各自的销售节奏，加上店铺是否参加活动也会对推广效果产生很大的影响，在此我们选择了一家女装店铺三个月的日常投放数据作为案例分析，通过这些数据我们分析一下这家店铺推广人员的“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“

文章插图
说法三：“周日上午点击率低，点击单价高，难消耗“
通过钻展后台的报表批量下载功能，就可以获取店铺钻展推广每日、每时的投放数据 。利用这些数据，我们可以分析店铺周一~周日哪天的点击率比较高，点击单价比较低，然后通过消耗比例（消耗比例=消耗/店铺营业额）来看看店铺一周消耗的分配是否合理 。
图1钻展后台的报表批量下载界面
一、一周的点击率与点击单价的波动情况
图2是店铺的钻展投放数据，从图中我们可以看到有以下的特点：
（1）周一的点击单价和千次展现出价都比较高
（2）周五的点击率特别高，周六的点击率最低
（3）周一~周三的消耗比例较低，周四~周六的消耗比例较高
图2店铺的钻展投放数据
这时候，我们会有一个疑问，虽然从上图我们可以看出店铺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广人员来说，根本不是一个很大的差异，那究竟这个增幅是高还是低呢？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著差异呢？接下来，我们通过独立样本t检验来评估这个差异是否是显著的 。
T检验是用T分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著 。独立样本T检验是检验两个独立样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著 。
独立样本T检验统计量为：
S1和S2为两样本方差；n1 和n2 为两样本容量 。
当P值<=0.05时，我们认为两组数据间的差异是显著的，如果P值<=0.01，差异非常显著 。如果P值>0.05，那么我们可以认为两组数据间的差异还在合理的范围内 。
表1周一~周日投放数据上的差异显著性
从上表我们可以看出：
（1）周日、周一与周三~周五的点击单价差别比较大，但差距并不显著
（2）周五的点击率与其他日子差别较大，但差距并不显著
（3）周二、周三与周六的消耗占比差别较大，虽然差距不显著，但从上面的分析我们可以看出周六在点击成本和点击率上与周二和周三的差距并不是十分明显，此时我们就要评估周六的消耗分配是否合理 。如果周六店铺营业额偏低从而导致消耗占比偏高，我们就要适当降低周六的消耗预算 。
针对说法一：“周一点击单价高，周五点击率高“，我们可以得出结论：
（4）除了周一，周六和周日的点击单价都偏高，但没有超出合理范围 。
（5）周五的点击率虽然偏高，但还是在合理范围内 。
二、24小时内点击率与点击单价的波动情况
图3是周一~周日24小时的钻展投放数据，从数据上看每个小时的点击单价在周一~周日之间差距较大，但点击率、千次展现成本以及消耗分配都比较统一，大致分为三个波动区域——0~8点，9~18点和19~23点，这和我们在业务上所理解的休息时间、上班时间和下班时间是一致的 。为了让数据特征更明晰，我们把数据划分为四个区域：0~8点的清晨时期，9~12点的上午时间，13~18点的下午时间和19点以后的晚间时间 。

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